# Bài viết Liên quan AI

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "AI", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

Sau 315, bộ lọc đề xuất AI cần được gỡ bỏ

Sau sự kiện 315, vấn đề "đầu độc AI" bằng kỹ thuật Tối ưu hóa Công cụ Tạo sinh (GEO) đã được phơi bày. Một công ty ở Bắc Kinh đã bán phần mềm "Lực Kình GEO" trên Taobao, cho phép tạo bài viết quảng cáo giả mạo để thao túng kết quả đề xuất của AI, thậm chí với sản phẩm không tồn tại. Điều này cho thấy AI dễ bị lợi dụng nếu thông tin đầu vào bị làm nhiễu. GEO thực chất là phiên bản kế thừa của SEO (Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm), vốn gây bê bối từ thời Baidu với các bệnh viện Phú Điền. Dù được dán nhãn "quảng cáo", người dùng vẫn tin tưởng kết quả xếp hạng cao. Thị trường GEO cũng thu hút đầu tư, như BlueFocus chi hàng triệu USD cho PureblueAI, khiến cổ phiếu tăng 132%. Tuy nhiên, các công ty thừa nhận doanh thu từ GEO không đáng kể, và chủ tịch BlueFocus đã bán cổ phần kiếm lời. OpenAI cũng công bố kế hoạch hiển thị quảng cáo trong ChatGPT cho người dùng miễn phí, dự kiến tăng doanh thu lên 17 tỷ USD. Sự khác biệt giữa "đầu độc" và "thương mại hóa" chỉ nằm ở việc có hợp tác với nền tảng hay không. Bài học từ SEO cho thấy người dùng cần tỉnh táo: câu trả lời từ AI có thể được mua, và tư duy phản biện không nên được "thuê ngoài".

比推03/17 04:13

Sau 315, bộ lọc đề xuất AI cần được gỡ bỏ

比推03/17 04:13

Stratechery Lật đổ Lý thuyết Bong bóng AI, Chúng ta Nên Dùng AI Để Làm Gì?

Tác giả Ben Thompson của Stratechery thay đổi quan điểm về "bong bóng AI", cho rằng đây không phải là bong bóng mà là một sự tăng trưởng cấu trúc do thay đổi mô hình công nghệ. Ông chỉ ra ba bước nhảy lớn của LLM: từ ChatGPT (2022) cho thấy khả năng nhưng thiếu tin cậy, đến o1 (2024) với khả năng suy luận, và cuối cùng là Agent (cuối 2025) với Opus 4.5 và GPT-5.2-Codex, có thể tự động thực hiện nhiệm vụ phức tạp mà không cần con người can thiệp liên tục. Điểm then chốt không nằm ở mô hình mà ở "agent harness" - lớp điều khiển quản lý việc lập lịch, gọi công cụ và xác minh kết quả. Điều này mở rộng đáng kể phạm vi ứng dụng và độ tin cậy của AI. Nhu cầu điện toán tăng vọt do khối lượng công việc của Agent đòi hỏi nhiều lần gọi suy luận và tần suất sử dụng cao. Thompson nhấn mạnh nhu cầu AI không còn phụ thuộc vào số lượng người dùng mà vào khả năng điều phối của mỗi người. Agent cho phép một số ít người tạo ra năng suất lớn, giảm chi phí và tăng doanh thu cho doanh nghiệp, dẫn đến thay đổi cấu trúc về nhu cầu lao động. Các nhà cung cấp chip và dịch vụ đám mây được hưởng lợi từ nhu cầu điện toán liên tục tăng. Ông kết luận đây không phải là bong bóng mà là phản ánh nhu cầu thực tế, với tác động kinh tế mới chỉ bắt đầu.

marsbit03/17 04:00

Stratechery Lật đổ Lý thuyết Bong bóng AI, Chúng ta Nên Dùng AI Để Làm Gì?

marsbit03/17 04:00

活动图片