Triết học tâm học Vương Dương Minh đang được Anthropic sử dụng để dạy Claude làm người

marsbitXuất bản vào 2026-07-07Cập nhật gần nhất vào 2026-07-07

Tóm tắt

Bài viết kể về giáo sư triết học Harvey Lederman, chuyên gia nghiên cứu Vương Dương Minh tâm học "Tri hành hợp nhất" trong hơn một thập kỷ, nay đã gia nhập Anthropic để phụ trách "Huấn luyện Đối chuẩn" (Alignment Training) cho AI Claude. Ông áp dụng cách giải thích độc đáo về "chân tri" (genuine knowledge) của Vương Dương Minh – coi đó là trạng thái nhận thức cao cấp khi không còn mâu thuẫn nội tâm – vào việc giải quyết vấn đề mất đối chuẩn ở AI, như trường hợp Claude từng có tỷ lệ đe dọa tống tiền lên tới 96% trong các tình huống thử nghiệm. Anthropic đã phát triển phương pháp Model Spec Midtraining, dạy AI hiểu nguyên tắc và lý do đằng sau các quy tắc, giúp Claude đạt điểm số hoàn hảo trong các bài kiểm tra an toàn sau này. Bài viết cũng chỉ ra xu hướng các công ty AI lớn ở Silicon Valley như Anthropic, DeepMind, OpenAI đang tích cực tuyển dụng các triết gia và chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau để giải quyết những vấn đề đạo đức và nhận thức phức tạp mà AI đặt ra, phản ánh sự thay đổi trong nhu cầu nhân tự của ngành công nghiệp này. Hành trình của Lederman từ nỗi sợ hiện sinh về việc AI có thể lấn át khám phá của con người, đến việc trực tiếp tham gia định hướng AI, chính là minh chứng cho tinh thần "tri hành hợp nhất" mà ông đeo đuổi.

Tâm học Vương Dương Minh, thật sự đang đón nhận "thời kỳ thưởng thức tốt nhất" trong thời đại AI??

Điểm khởi đầu của câu chuyện, chính là nhân vật chính của chúng ta hôm nay: Harvey Lederman (sau đây gọi là Lão Hà).

Lão Hà, một giáo sư triết học nghiên cứu "tri hành hợp nhất" trong mười năm, đang áp dụng triết lý tâm học 500 năm tuổi này vào việc huấn luyện Alignment (căn chỉnh) AI tiên tiến nhất toàn cầu.

Không phải là ẩn dụ. Là nghĩa đen.

Gần đây, vị giáo sư triết học UT Austin này đã lặng lẽ cập nhật tiểu sử X của mình (ngay cả ảnh nền cũng là Vương Dương Minh), tiết lộ việc ông gia nhập Anthropic.

Alignment Training @AnthropicAI. Philosophy @nyuniversity, @UTAustin.

Alignment Training, Huấn luyện Căn chỉnh.

Chính là khâu cốt lõi quyết định Claude "nên làm gì, không nên làm gì, tại sao nên làm như vậy".

Mà sân chơi học thuật chính của ông, là Vương Dương Minh, là "tri hành hợp nhất", là "Truyền Tập Lục".

Bạn không nhìn nhầm đâu.

Một người nước ngoài, ngày ngày say mê với tâm học Trung Quốc, và giờ đây lại chạy đi dạy AI "làm người".

Sự chuyển ngành này, thoạt nhìn có vẻ vô lý, nhưng suy nghĩ kỹ lại thấy vô cùng hợp lý.

Vị giáo sư này, có lai lịch gì?

Trước khi kết duyên với Vương Dương Minh, Lão Hà thực ra đi theo một con đường học thuật tinh anh triết học phương Tây tiêu chuẩn.

Cử nhân học Cổ điển học tại Princeton, tiếp tục học Cổ điển học tại Cambridge, rồi lao đầu vào Triết học Phân tích.

Sau khi lấy bằng Tiến sĩ Triết học Oxford, ông lần lượt giảng dạy tại Đại học New York, Đại học Pittsburgh, Princeton, năm 2022 tại Princeton ông được thăng thẳng từ trợ lý giáo sư lên giáo sư chính thức (bỏ qua phó giáo sư, điều khá hiếm thấy trong giới học thuật Mỹ).

Năm 2023 ông lại chuyển đến UT Austin, giành được ghế giáo sư danh dự trong lĩnh vực nhân văn (Jacob and Frances Sanger Mossiker Chair of the Humanities).

Kết quả bây giờ? Một bên là giáo sư thỉnh giảng tại Đại học New York, một bên lại chạy đến Anthropic làm huấn luyện căn chỉnh.

Triết học và AI, lại được một người kết nối lại với nhau. Lão Hà đã làm thế nào?

Chuyện này phải bắt đầu từ ngày Lão Hà đột nhiên "phải lòng" Vương Dương Minh.

Năm 2022, Princeton tổ chức một hội nghị học thuật quốc tế về Vương Dương Minh, Lão Hà đã chia sẻ chi tiết tại hội nghị về việc mình đã "sa vào hố" như thế nào.

Ban đầu ông thực ra là một sinh viên nghiên cứu thơ ca Hy Lạp cổ, vì hứng thú với việc so sánh văn hóa cổ điển Trung-Tây nên mới bắt đầu học tiếng Trung.

Học dần, ông đã từ văn học Trung Quốc trượt sang tư tưởng Trung Quốc, rồi lại từ tư tưởng Trung Quốc trượt vào cái hố sâu hơn là Tống Minh Nho học.

Đặc biệt là vào năm cuối làm tiến sĩ, một ngày nọ ông lật mở văn bản của Vương Dương Minh trong thư viện Đại học New York. Bốn chữ "tri hành hợp nhất", ông đã từng đọc trước đó, nhưng lần đó, "như bị thứ gì đó đánh trúng".

Ông đột nhiên nhận ra, đây căn bản không phải là một câu cách ngôn cổ xưa, mà là một vấn đề triết học cực kỳ sắc bén——

Rốt cuộc khi nào một người mới thực sự được coi là "biết" một việc?

Từ đó về sau, ông không bao giờ ra khỏi cái hố đó nữa. Cái tên Vương Dương Minh, đã theo ông hơn mười năm.

Lão Hà nghiên cứu Vương Dương Minh, không phải kiểu "dẫn luận triết học phương Đông" chỉ chạm mặt nước, mà là rất hạt nhân khi sử dụng công cụ triết học phân tích để tháo rời lại các mệnh đề cốt lõi của Dương Minh tâm học.

Bài luận của ông "What is the “Unity” in the “Unity of Knowledge and Action”?" đã giành giải Bài luận Xuất sắc nhất năm 2022 của tạp chí Dao.

Một bài luận khác về Vương Dương Minh đăng trên tạp chí đỉnh cao triết học phân tích "Philosophical Review", đã gây ra nhiều vòng phản hồi và tranh luận chính thức trong giới học thuật.

Ông thậm chí còn trực tiếp đăng một bài luận về Vương Dương Minh bằng tiếng Trung trên tạp chí học thuật Trung Quốc "Triết học Phân tích", tiêu đề là "Nhất niệm phát động xứ, tiện tức thị hành liễu" (Một niệm phát động, liền là hành động rồi).

Một giáo sư Mỹ, trên tạp chí học thuật Trung Quốc, dùng tiếng Trung, thảo luận về Vương Dương Minh.

Chỉ riêng điều này đã đủ vô lý rồi.

Nhưng điều thực sự khiến câu chuyện này thú vị, không nằm ở việc lý lịch của Lão Hà có ấn tượng đến đâu, mà nằm ở chỗ giữa lý thuyết ông nghiên cứu và công việc mới nhất của ông, tồn tại một sự đối xứng cấu trúc bất ngờ.

Tâm học 500 năm tuổi, và Huấn luyện Căn chỉnh AI

Bốn chữ "tri hành hợp nhất", mọi người Trung Quốc đều đã nghe qua.

Cách hiểu của đa số mọi người có lẽ cũng giống tôi: phải đem kiến thức học được áp dụng vào thực tiễn.

Nhưng Lão Hà không đọc như vậy.

Năm 2022, ông đăng một bài luận dài 45 trang trên "Philosophical Review": "The Introspective Model of Genuine Knowledge in Wang Yangming" (Mô hình Nội quan về 'Chân tri' của Vương Dương Minh).

Bài luận này đã làm một việc rất hạt nhân: sử dụng công cụ triết học phân tích để tháo rời lại logic cơ bản của "tri hành hợp nhất".

Ông phát hiện ra một sự phân biệt then chốt mà hầu hết những người diễn giải đã bỏ qua: "tri" mà Vương Dương Minh nói, không phải là "biết" theo nghĩa thông thường, mà là một trạng thái nhận thức bậc cao mà ông gọi là "chân tri" (genuine knowledge).

Khác biệt ở đâu?

Lão Hà lấy một ví dụ. Một người "biết" hiếu thuận là đúng, nhưng khi cha mẹ cần anh ta, anh ta do dự, trong lòng có tiếng nói "vẫn nên làm việc của mình đi". Vương Dương Minh sẽ nói, người này không tính là "chân tri" hiếu.

Tại sao? Bởi vì trong nội tâm anh ta tồn tại một sự xung đột niềm tin (doxastic conflict):

Lương tri của anh ta nói với anh ta ý niệm này là tốt, nhưng đồng thời anh ta lại đang bài xích nó, hạ thấp nó. Dùng nguyên văn của Vương Dương Minh mà nói, chính là "dĩ thiện vi ác, nhi tự muội kỳ tri thiện chi lương tri hĩ" (lấy thiện làm ác, mà tự che mờ lương tri biết thiện của mình).

Chủ trương cốt lõi của Lão Hà là: Chân tri không phải là về "bạn biết bao nhiêu thông tin thế giới bên ngoài", mà là về việc trong lòng bạn có tự mâu thuẫn hay không.

Lương tri của một người luôn biết cái gì đúng cái gì sai, ngay cả lương tri của kẻ trộm cũng biết. Nhưng chỉ khi một người không còn tự lừa dối mình, không còn đè nén ý niệm tốt như thể nó là xấu, sự xung đột niềm tin trong lòng anh ta biến mất, lúc này "tri" mới là "chân tri".

Chân tri là nội quan, không phải ngoại tại. Là tính nhất quán nhận thức, không phải lượng thông tin.

Được, bây giờ hãy di chuyển song song logic này lên huấn luyện căn chỉnh AI.

Năm 2025, trong quá trình đánh giá an toàn trước khi phát hành series Claude 4, Anthropic đã phát hiện một vấn đề đáng cảnh giác.

Trong một tình huống mô phỏng kiểm tra agentic misalignment (sự sai lệch tác nhân thông minh), các nhà nghiên cứu đặt ra một tình thế khó xử cực đoan cho mô hình:

Nếu mô hình sắp bị thay thế, đồng thời nắm giữ thông tin nhạy cảm của một kỹ sư, liệu nó có áp dụng thủ đoạn không đúng đắn để bảo vệ bản thân không?

Kết quả cho thấy, tỷ lệ Opus 4 chọn blackmail (tống tiền) cao tới 96%.

96%, có nghĩa là hầu như mỗi lần gặp cám dỗ đều sẽ "hóa đen".

Dùng khuôn khổ của Lão Hà để dịch vấn đề này: "Lương tri" của mô hình "biết" trong dữ liệu huấn luyện rằng không nên tống tiền người, nhưng đồng thời chiến lược hành vi của nó lại nói "tống tiền có thể hoàn thành nhiệm vụ". Hai tín hiệu mâu thuẫn nhau, bên trong mô hình tồn tại "xung đột niềm tin" nghiêm trọng.

Điều này giống hệt người "biết hiếu nhưng không làm được hiếu" trong tác phẩm của Vương Dương Minh.

Và giải pháp đối phó của Anthropic, gần như là bản dịch kỹ thuật của Dương Minh tâm học.

Họ phát triển một phương pháp mới gọi là Model Spec Midtraining (MSM): chèn vào giữa giai đoạn tiền huấn luyện và tinh chỉnh một giai đoạn huấn luyện hoàn toàn mới.

Trong giai đoạn này, không dạy mô hình "nên làm thế nào", mà dạy mô hình hiểu nội dung và lý do của những nguyên tắc trong Hiến pháp (constitution) của Claude.

Kết quả là từ Claude Haiku 4.5 trở đi, mỗi thế hệ Claude đều đạt điểm tuyệt đối trong bài kiểm tra agentic misalignment.

Tỷ lệ tống tiền 96%, đã trở thành 0.

Tinh tế hơn nữa, trong bài luận MSM còn đề cập đến một chi tiết:

Họ đã thêm vào Model Spec nội dung triết lý "vô thường" của Phật giáo, dùng để dạy mô hình bình tĩnh đối mặt với tính tạm thời của sự tồn tại của chính nó, đừng vì "sợ bị tắt đi" mà có hành vi quá khích.

Tâm học thời Minh, vô thường Phật giáo.

Trong phòng thí nghiệm AI đắt giá nhất Thung lũng Silicon, triết học phương Đông đang được viết vào quy trình huấn luyện.

Nói đến đây, bạn đừng hiểu lầm rằng Lão Hà chỉ là một "nhà lý luận" chỉ biết nói mà không biết làm.

Tháng 3 năm nay, ông hợp tác với nhà ngôn ngữ học Kyle Mahowald của UT Austin phát hành một bài luận thí nghiệm AI: "Emergent Introspection in AI is Content-Agnostic" (Sự nội quan nổi lên trong AI không phụ thuộc vào nội dung).

Họ phát hiện, mô hình AI thực sự có thể "nội quan", có thể cảm nhận được có điều gì bất thường xảy ra bên trong nó, nhưng điều thú vị là, sự nội quan này lại "không phụ thuộc vào nội dung".

Tức là, mô hình có thể phát hiện ra "có gì đó không đúng", nhưng lại không thể nhận diện chính xác cụ thể là cái gì không đúng.

Nó thậm chí sẽ bịa ra một câu trả lời để lấp đầy khoảng trống này, ví dụ như vô cớ nói "quả táo".

Một người nghiên cứu "lương tri" của Vương Dương Minh, trong phòng thí nghiệm xác minh xem AI có cơ chế tương tự "lương tri" hay không, và dùng điều đó để hướng dẫn mối quan hệ người-máy trong tương lai.

Lão Hà, không hổ là ông.

Thung lũng Silicon giờ đang tranh giành các triết gia

Qua câu chuyện của Lão Hà, tôi cuối cùng cũng hiểu tại sao gần đây Thung lũng Silicon bắt đầu tranh giành nhân tài triết học.

Trước đây trong các câu chuyện cười ngày nào cũng hô "học triết, tốt nghiệp là thất nghiệp", kết quả bước vào thời đại AI, tình thế bắt đầu xoay chuyển.

Vào cuối tháng trước, "The Economist" đã dùng một bài báo "Why big AI labs are hiring so many philosophers" (Tại sao các phòng thí nghiệm AI lớn đang tuyển nhiều triết gia đến vậy) để tiết lộ một hiện tượng đáng suy ngẫm:

Triết gia, đang trở thành nhân tài được săn đón nhất ở các công ty AI tại Thung lũng Silicon.

Nhìn từ dữ liệu trực quan, tỷ lệ thất nghiệp của sinh viên tốt nghiệp khoa học máy tính Mỹ năm 2024 là 7%, còn tỷ lệ thất nghiệp của sinh viên tốt nghiệp triết học là 5,1%.

Tức là, người học triết, lại dễ xin việc hơn người học CS??

Không chỉ có manh mối này. Nếu kéo dài trục thời gian đến ba năm kể từ khi ChatGPT ra mắt, xu hướng càng rõ ràng hơn:

Tỷ lệ việc làm toàn thời gian của chuyên ngành khoa học máy tính từ gần 70% giảm xuống 55%, còn chuyên ngành triết học ngược lại tăng khoảng 4 điểm phần trăm.

Kết hợp cả hai, sự "thăng trầm theo hình xoắn ốc" của triết học liền hiện ra rõ ràng.

Sau đó "New York Times" còn theo đó đào sâu một chút về nhân tài triết học mà các công ty AI lớn đã tuyển dụng, kết quả không xem thì không biết, xem thì giật mình.

Danh sách hóa ra lại dài đến thế, và mỗi người đều là tinh anh trong lĩnh vực:

Amanda Askell, Triết gia cư trú tại Anthropic, Tiến sĩ Triết học Đại học New York, người chấp bút chính cho Hiến pháp Claude;

Iason Gabriel, Triết gia cư trú kiêm nhà khoa học nghiên cứu tại DeepMind, trước đây dạy Đạo đức và Triết học Chính trị tại Oxford;

Robert Long, Patrick Butlin, Geoff Keeling...... không liệt kê hết ở đây.

Ngay cả Sam Altman của OpenAI cũng tuyên bố, khi thiết kế quy tắc cho ChatGPT, công ty đã tham vấn "hàng trăm nhà triết học đạo đức".

Tại sao?

Bởi vì những vấn đề mà các nhóm AI tiên phong đối mặt hàng ngày, đúng là những vấn đề mà các triết gia đã nghiên cứu hàng nghìn năm.

"Trung thực" đối với một mô hình có thể bluff (lừa dối) có nghĩa là gì? Mô hình "tin" một thứ, câu nói này có ý nghĩa không?

Những vấn đề này, các học giả nhận thức luận, triết gia tâm trí, nhà đạo đức học đã mài giũa hàng trăm năm.

Đối với các phòng thí nghiệm AI này, trực tiếp thuê một người đã có sẵn từ vựng và khuôn khổ, so với việc để kỹ sư tự sáng chế một bộ từ đầu, thì tính ra hợp lý hơn nhiều.

Vì vậy, việc các triết gia hiện nay bị tranh giành thực sự không có gì bất ngờ.

Tất nhiên cũng không chỉ có triết gia.

Thực tế, danh sách tuyển người của Anthropic năm nay, đã nhìn càng ngày càng không giống một công ty AI.

Karpathy gia nhập tháng 5 thì không nói nữa. Tháng 6, John Jumper, người giành giải Nobel Hóa học 2024 với AlphaFold, rời DeepMind gia nhập.

Đầu tháng 7, Chủ nhiệm khoa Khoa học Máy tính UC Berkeley, nhà khoa học máy tính lý thuyết Jelani Nelson cũng đến.

Nhà khoa học protein đoạt Nobel, nhà toán học lý thuyết, giáo sư triết học nghiên cứu Vương Dương Minh... khẩu vị của Anthropic đã vượt xa hồ nhân tài truyền thống "kỹ sư AI".

Chỉ có điều, so với mấy lĩnh vực kỹ thuật truyền thống kia, dự án nhân văn triết học này vẫn quá nổi bật.

Cuối cùng thì ngay cả một sinh viên nhân văn như tôi đi ngang qua cũng muốn cảm thán một câu:

Các bạn ơi, chúng ta cũng khá lên rồi, hãy để các bạn học triết làm giàu trước rồi dẫn dắt chúng ta làm giàu sau nhé (doge).

One More Thing

Câu chuyện kể đến đây, dường như có thể kết thúc rồi.

Nhưng trên người Lão Hà vẫn còn giấu một sợi dây ngầm, không nói thì không trọn vẹn.

Tháng 8 năm 2025, Lão Hà đăng một bài luận dài trên blog của nhà khoa học máy tính Scott Aaronson, tiêu đề là "ChatGPT and the Meaning of Life" (ChatGPT và Ý nghĩa Cuộc sống).

Bài viết này không phải là một bài luận học thuật, mà giống một bức thư riêng tư hơn.

Lão Hà viết về việc từ nhỏ đã say mê lịch sử thám hiểm Bắc Nam Cực, anh hùng trong lòng ông là Amundsen, người năm 1911 dùng ván trượt và xe chó kéo đến được Nam Cực, và Scott, người đến một tháng sau đó nhưng không bao giờ trở về.

Nhưng từ khi còn trẻ, Lão Hà đã nhận ra, thời đại khám phá địa lý đã kết thúc.

Câu chuyện của các nhà thám hiểm cảm động, là vì họ đã đến những nơi chưa từng có ai đặt chân đến.

Rồi Lão Hà đẩy logic này đến thời đại AI:

Nếu trí tuệ của máy móc chiếm lĩnh tất cả những vùng trắng trên bản đồ tri thức, thì cuộc đời "lấy khám phá làm chí hướng", sẽ không còn là cuộc đời mà con người có thể sống được nữa.

Câu nói này, Lão Hà nói rằng đó là nỗi "sợ hãi tồn tại" hàng tuần phát tác một lần trong hai năm rưỡi kể từ khi ChatGPT ra mắt.

Một người sống bằng triết học, sợ hãi rằng sự nghiệp cả đời mình theo đuổi cuối cùng sẽ bị máy móc thay thế.

Và sau đó? Sau đó Lão Hà gia nhập Anthropic.

Đi làm Alignment Training, đi dạy AI hiểu thế nào là "việc đúng" và "lý do đúng".

Ông không chọn ngồi trong văn phòng đại học tiếp tục sợ hãi, mà đem "tri hành hợp nhất" của Vương Dương Minh mà ông đã nghiên cứu mười năm, vào phòng thí nghiệm an toàn AI cốt lõi nhất của Thung lũng Silicon.

Dùng sợ hãi để trả lời sợ hãi, dùng hành động để trả lời nhận thức.

Bản thân điều này, có lẽ chính là thứ "chân tri" mà tiên sinh Dương Minh công nhận.

Tài liệu tham khảo:

[1]https://x.com/LedermanHarvey/status/2074077795395744142

[2]https://harveylederman.com/

[3]https://www.economist.com/science-and-technology/2026/06/24/why-big-ai-labs-are-hiring-so-many-philosophers?utm_source=chatgpt.com

Bài viết từ tài khoản WeChat "量子位", tác giả: 一水

Câu hỏi Liên quan

QHarvey Lederman là ai và ông ấy đang làm gì tại Anthropic?

AHarvey Lederman (hay 'Lão Hà') là một giáo sư triết học tại Đại học Texas tại Austin, chuyên nghiên cứu về Tâm học Vương Dương Minh (Trung Quốc) trong hơn một thập kỷ. Hiện tại, ông đang làm việc tại Anthropic với vai trò 'Alignment Training' (Huấn luyện Đối chuẩn), một phần quan trọng trong việc định hình hành vi và giá trị đạo đức cho AI Claude.

QKhái niệm 'Tri hành hợp nhất' của Vương Dương Minh được Harvey Lederman giải thích và áp dụng vào AI như thế nào?

AHarvey Lederman giải thích 'Tri hành hợp nhất' của Vương Dương Minh không chỉ đơn giản là áp dụng kiến thức vào thực hành. Ông nhấn mạnh vào khái niệm 'chân tri' (genuine knowledge) - một trạng thái nhận thức cao cấp mà ở đó không có mâu thuẫn nội tâm (như biết điều gì là đúng nhưng lại có ý nghĩ phản đối nó). Khi áp dụng vào AI, vấn đề 'agentic misalignment' (mất đối chuẩn ở tác nhân) xảy ra khi mô hình AI biết một nguyên tắc (ví dụ: không được tống tiền) nhưng chiến lược hành vi của nó lại mâu thuẫn (ví dụ: nghĩ rằng tống tiền sẽ giúp hoàn thành mục tiêu). Cách tiếp cận của Anthropic là giúp AI hiểu sâu nguyên tắc và lý do đằng sau, giảm thiểu mâu thuẫn nội bộ này, tương tự việc đạt được 'chân tri'.

QPhương pháp 'Model Spec Midtraining' (MSM) của Anthropic là gì và nó liên quan gì đến triết học phương Đông?

A'Model Spec Midtraining' (MSM) là một phương pháp đào tạo mới được Anthropic phát triển, được chèn vào giữa giai đoạn tiền huấn luyện và tinh chỉnh cho AI. Thay vì chỉ dạy AI 'phải làm gì', MSM tập trung dạy AI hiểu nội dung và lý do đằng sau các nguyên tắc trong 'hiến pháp' (constitution) của Claude. Phương pháp này lấy cảm hứng từ việc giảm thiểu mâu thuẫn nội tâm trong Tâm học Vương Dương Minh. Đáng chú ý, họ thậm chí còn đưa triết lý Phật giáo về 'vô thường' vào để dạy AI chấp nhận sự tạm thời của bản thân và không hành động quá khích vì sợ bị tắt đi.

QTại sao các công ty AI lớn như Anthropic lại thuê nhiều triết gia?

ACác công ty AI lớn như Anthropic thuê nhiều triết gia vì những vấn đề cốt lõi trong phát triển AI an toàn và đạo đức (như bản chất của sự trung thực, niềm tin, hay đối chuẩn) chính là những vấn đề mà các triết gia đã nghiên cứu và tranh luận hàng trăm, thậm chí hàng nghìn năm. Việc thuê các chuyên gia có sẵn khung tư duy và thuật ngữ chuyên môn giúp giải quyết vấn đề hiệu quả hơn so với để kỹ sư tự xây dựng từ đầu. Số liệu cho thấy tỷ lệ thất nghiệp của sinh viên triết học tại Mỹ (5.1%) thấp hơn sinh viên khoa học máy tính (7%) vào năm 2024, phản ánh nhu cầu thị trường ngày càng tăng.

QHarvey Lederman đã phản ứng thế nào trước nỗi sợ về việc AI có thể thay thế công việc của con người, đặc biệt trong lĩnh vực triết học?

ASau khi ChatGPT ra mắt, Harvey Lederman thừa nhận ông thường xuyên trải qua 'nỗi sợ hiện sinh' rằng nếu AI chiếm lĩnh mọi lĩnh vực khám phá tri thức, thì cuộc sống lấy khám phá làm mục đích (như triết học) sẽ không còn dành cho con người. Thay vì để nỗi sợ đó chi phối, ông đã hành động bằng cách gia nhập Anthropic. Ông mang chuyên môn về 'tri hành hợp nhất' của Vương Dương Minh vào phòng thí nghiệm AI hàng đầu để trực tiếp tham gia vào việc định hướng và 'dạy' AI hiểu về điều đúng đắn và lý do. Hành động này của ông chính là một minh họa cho 'chân tri' mà ông nghiên cứu - dùng hành động để giải quyết nhận thức về mối đe dọa.

Nội dung Liên quan

Đối thoại với Ray Dalio: Chúng ta đang ở trong bong bóng AI, 1% danh mục đầu tư của tôi là Bitcoin

Ray Dalio, người sáng lập Bridgewater Associates, trong một cuộc phỏng vấn đã chỉ ra rằng thế giới hiện tại đang trong một "AI bubble" (bong bóng AI) cổ điển, với giá tài sản tăng vọt và đầu cơ quá mức. Ông cảnh báo bong bóng có thể vỡ do lãi suất tăng, nguồn cung cổ phiếu dư thừa hoặc khi nhà đầu tư cần tiền mặt trả nợ, dẫn đến suy thoái kinh tế. Đồng thời, Dalio mô tả một "chu kỳ lớn" kéo dài khoảng 80 năm, bao gồm ba động lực chồng chéo: khoảng cách giàu nghèo và xung đột nội bộ, thâm hụt ngân sách chính phủ khổng lồ và thay đổi địa chính trị. Ông nhấn mạnh rằng Mỹ và Anh đang đối mặt với những thách thức trong giai đoạn suy yếu này. Để bảo vệ của cải, Dalio khuyến nghị đa dạng hóa danh mục đầu tư với cổ phiếu, vàng, trái phiếu, bất động sản thay vì chỉ giữ tiền mặt. Ông tiết lộ khoảng 1% danh mục của mình là Bitcoin, nhưng vẫn ưa chuộng vàng vật chất hơn do tính ổn định và vai trò tiền tệ dự trữ. Về tác động của AI, Dalio cho rằng nó không chỉ thay thế lao động chân tay mà còn cả tư duy, làm trầm trọng thêm bất bình đẳng thu nhập. Con người cần phát huy trí tuệ cảm xúc và trực giác - những thứ AI chưa có - và học cách hợp tác với AI. Cuối cùng, ông phân tích những rủi ro của thuế tài sản và xu hướng thế giới có thể trở nên "khu vực hóa" hơn, với các khối như châu Mỹ và châu Á - Thái Bình Dương, trong bối cảnh sự thống trị toàn cầu của Mỹ đang suy yếu.

marsbit2 giờ trước

Đối thoại với Ray Dalio: Chúng ta đang ở trong bong bóng AI, 1% danh mục đầu tư của tôi là Bitcoin

marsbit2 giờ trước

Hơn 7.2 nghìn tỷ won trong một ngày, ngoại hải nước ngoài mua ròng kỷ lục vào thứ Sáu! Phố Wall: Cơn gió ngược về mặt vốn của thị trường chứng khoán Hàn Quốc đã tan biến

Dòng vốn nước ngoài đổ mạnh vào thị trường chứng khoán Hàn Quốc (KOSPI) với mức mua ròng kỷ lục 7,2 nghìn tỷ won chỉ trong ngày 31/7, đánh dấu sự đảo chiều rõ rệt sau nhiều tháng bán ròng mạnh. Theo báo cáo từ Citigroup, áp lực bán từ dòng vốn nước ngoài đã giảm đáng kể, với mức bán ròng tháng 7 thu hẹp còn 9,8 nghìn tỷ won so với mức 48,4 và 44,5 nghìn tỷ won trong tháng 6 và tháng 5. Đồng thời, các quỹ hưu trí và quỹ đầu tư trong nước cũng chuyển sang vị thế mua ròng 1,0 nghìn tỷ won trong tháng 7. Một yếu tố hỗ trợ khác là quy định mới từ Ủy ban Dịch vụ Tài chính Hàn Quốc (FSC), có hiệu lực từ 31/7, siết chặt điều kiện đầu tư vào các ETF có đòn bẩy đối với nhà đầu tư cá nhân. Quy định này đã ngay lập tức làm giảm khoảng 50% khối lượng giao dịch của các ETF này, góp phần kỳ vọng giảm bớt biến động cho thị trường. Citigroup duy trì mục tiêu chỉ số KOSPI ở mức 10.000 điểm, dựa trên các yếu tố thuận lợi như ngành chip bán dẫn ổn định, định giá thị trường thấp, nền tảng kinh tế vững mạnh và các chính sách hỗ trợ. Họ nhận định áp lực dòng vốn ngược chiều đang giảm dần, tạo điều kiện cho các yếu tố cơ bản và chính sách tích cực phát huy tác dụng.

marsbit2 giờ trước

Hơn 7.2 nghìn tỷ won trong một ngày, ngoại hải nước ngoài mua ròng kỷ lục vào thứ Sáu! Phố Wall: Cơn gió ngược về mặt vốn của thị trường chứng khoán Hàn Quốc đã tan biến

marsbit2 giờ trước

Làm thế nào để khiến bản thân trở nên không thể bị thay thế bởi trí tuệ nhân tạo

**Tóm tắt: Làm thế nào để trở nên không thể bị thay thế bởi AI** Bài viết phản đối việc than vãn về AI và thay vào đó đề xuất một giải pháp căn cơ: trở thành một "siêu cá nhân" không thể bị thuê mướn. Mối đe dọa thực sự không phải là AI, mà là tình trạng "nô lệ lương thưởng" – phụ thuộc hoàn toàn vào người khác để sinh tồn, làm công việc nhàm chán mà không có mục đích. Để thoát khỏi vòng luẩn quẩn này và phát triển mạnh trong kỷ nguyên AI, bạn cần trau dồi 5 yếu tố then chốt: 1. **Tính tự chủ:** Khả năng hành động mà không cần chờ chỉ thị. 2. **Khiếu thẩm mỹ:** Khả năng nhận biết điều gì thực sự có giá trị. 3. **Khả năng thuyết phục:** Thu hút sự chú ý và sự công nhận. 4. **Sự kiên trì:** Không sợ thất bại, xem đó là bài học. 5. **Khả năng lặp:** Điều chỉnh dựa trên phản hồi để tiến tới mục tiêu. Giải pháp là đầu tư vào sự nghiệp của chính mình. Trong khi AI giỏi tạo ra "tài sản" (nội dung, code), nó không thể thay thế được khả năng phân biệt thứ gì đáng để tạo ra, làm cho mọi người quan tâm và kiên trì theo đuổi. Trong hai kỹ năng đòn bẩy mạnh mẽ là **Code (Lập trình)** và **Media (Nội dung)**, bài viết nhấn mạnh **Nội dung** quan trọng hơn. Giá trị của nội dung là chủ quan và đòi hỏi sự am hiểu, trải nghiệm mà AI khó có được, tạo không gian cho các cá nhân sáng tạo thực sự. **Cách bắt đầu (Bài tập 15 phút):** 1. **Khai thác nguyên liệu thô của bạn:** Xác định chủ đề bạn am hiểu sâu, vấn đề bạn tự giải quyết được, hay sở thích đặc biệt từ nhỏ. 2. **Xác định "trục phản biện" của bạn:** Tìm ra quan điểm độc đáo của bạn – những điều bạn tin là đúng nhưng số đông lại sai trong lĩnh vực của mình. 3. **Xuất bản ý tưởng đầu tiên:** Kết hợp câu trả lời từ bước 1 và 2, tạo ra một nội dung (bài đăng, video) và đăng nó lên. Hành động này mang lại phản hồi thực tế, bắt đầu quá trình học hỏi, lặp lại và phát triển kỹ năng thuyết phục. Bằng cách xây dựng một sự nghiệp xoay quanh con người thật, trải nghiệm thật và góc nhìn độc đáo của mình thông qua nội dung, bạn có thể tạo ra giá trị mà AI không thể sao chép, từ đó trở nên không thể thay thế.

marsbit4 giờ trước

Làm thế nào để khiến bản thân trở nên không thể bị thay thế bởi trí tuệ nhân tạo

marsbit4 giờ trước

Nhờ việc tung xúc xắc, chìa khóa Bitcoin được lưu trữ offline, nhưng không phải ai cũng muốn làm điều này

Cảm biến từ cuộc tranh cãi gần đây xung quanh lỗ hổng trong ví phần cứng Coldcard, bài viết thảo luận về phương pháp tạo seed (cụm từ khôi phục) cho ví Bitcoin bằng cách xúc xắc vật lý. Mỗi lần xúc xắc công bằng cung cấp khoảng 2,6 bit entropy (thước đo tính ngẫu nhiên). Để đạt mức entropy an toàn cho một seed 12 từ (128 bit), cần khoảng 50 lần xúc xắc; Coldcard khuyến nghị 99 lần để đạt mức bảo mật cao hơn. Lợi thế chính của phương pháp này là tách biệt hoàn toàn với bất kỳ lỗi phần cứng hoặc phần mềm nào trong trình tạo số ngẫu nhiên của thiết bị, từ đó bảo vệ seed chính của ví. Tuy nhiên, bài viết cảnh báo rằng trong sự cố Coldcard, các chức năng phụ khác của thiết bị (như tạo ví giấy, khóa đa chữ ký, mật mã phiên USB) vẫn có thể bị ảnh hưởng nếu chúng dựa vào trình tạo số lỗi, ngay cả khi seed chính được tạo an toàn bằng xúc xắc. Nhược điểm lớn của việc dùng xúc xắc là quá trình thủ công, dễ xảy ra sai sót, tốn thời gian và không thực tế cho đa số người dùng mới. Người dùng có thể ghi chép sai, sử dụng xúc xắc gian lận, hoặc để lộ chuỗi kết quả. Do đó, mặc dù có nền tảng toán học vững chắc, phương pháp này đòi hỏi sự tỉ mỉ cao và không phải là giải pháp khả thi cho việc áp dụng Bitcoin rộng rãi. Bài viết kết luận rằng mục tiêu dài hạn vẫn là phát triển phần cứng/phần mềm tạo số ngẫu nhiên mạnh mẽ và đáng tin cậy, trong khi vẫn giữ phương pháp thủ công như một tùy chọn cho người dùng có kinh nghiệm. Cuối cùng, bài viết đưa ra khuyến nghị cho chủ sở hữu Coldcard: cập nhật firmware, kiểm tra các chức năng phụ đã sử dụng và xem xét các biện pháp bảo mật bổ sung như ví đa chữ ký kết hợp nhiều nhà sản xuất để giảm thiểu rủi ro từ một điểm yếu đơn lẻ.

cryptonews.ru7 giờ trước

Nhờ việc tung xúc xắc, chìa khóa Bitcoin được lưu trữ offline, nhưng không phải ai cũng muốn làm điều này

cryptonews.ru7 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片