Kết quả điều tra của tờ báo Anh được công bố đúng vào lúc Facebook đang trải qua thời kỳ vô cùng khó khăn.

Facebook đang đối mặt với vô số áp lực từ dư luận và chính quyền ở nhiều nước trên thế giới về việc phải ngăn chặn các tin tức bịa đặt, sai sự thật (tin giả mạo) và nội dung xấu độc phát tán trên Facebook, kể cả việc phát trực tiếp các vụ giết người và tấn công tình dục nhờ tính năng Facebook Live. Trong khi đó, mạng xã hội này khẳng định vẫn đang cố gắng tôn trọng quyền tự do ngôn luận của người dùng và tránh sự kiểm duyệt công khai, gắt gao.

Tuy nhiên, giống như nhiều công ty công nghệ khác, Facebook giữ bí mật nghiêm ngặt mọi chi tiết liên quan đến chiến lược quản trị nội dung trên trang, ngay cả khi vấp phải làn sóng chỉ trích nặng nề nhất.

Các phóng viên của The Guardian đã tìm cách tiếp cận với vô số quản trị viên và lãnh đạo cấp cao của Facebook. Nhóm điều tra phát hiện hơn 100 tài liệu đào tạo nội bộ, bảng tính và biểu đồ được dùng mạng xã hội phổ biến cho nhân viên nhằm kiểm duyệt các nội dung xấu độc.

Các tài liệu nội bộ lọt vào tay The Guardian đã cho thấy những mảng tối mà các nhà quản lý và quản trị viên của Facebook phải đối mặt hàng ngày khi đánh giá mọi nội dung người dùng đăng tải lên trang. Chúng hàm chỉ ranh giới mập mờ và chưa hoàn hảo giữa những gì được coi là nội dung độc hại, nguy hiểm với những gì được coi là có nội dung phù hợp, không vi phạm chính sách chung của mạng xã hội lớn nhất hành tinh.

Ví dụ, một người dùng Facebook tuyên bố: "Hãy xử mạnh tay với những đứa trẻ béo phì!" sẽ được cho qua, nhưng một người bình luận "Ai đó bắn Trump" sẽ bị coi là nghiêm trọng. Là nguyên thủ quốc gia, Tổng thống Mỹ Donald Trump được xếp vào danh mục cần được bảo vệ và bất kỳ phát ngôn đe dọa nào nhằm vào ông, dù chỉ mang tính giả định cũng bị Facebook xử lý. Trong khi đó, theo các hướng dẫn của Facebook, bản mô tả cách bẻ gãy cổ ai đó lại không bị coi là đe dọa lớn vì nó chỉ mang tính dọa dẫm, không có thật.

Các quản trị viên tiết lộ, những hướng dẫn thực hiện kiểm duyệt nội dung trả thù tình cũng là phần quy định phức tạp và khó hiểu nhất. Theo chính sách hiện hành của Facebook, ở mức độ vi phạm nghiêm trọng, việc phát tán nội dung khiêu dâm trả thù tình là hành động chia sẻ các bức ảnh khỏa tân hoặc gần khỏa thân của ai đó một cách công khai hoặc cho những người họ không muốn nhìn thấy nhằm mục đích sỉ nhục hoặc lăng mạ họ.

Ở mức độ lạm dụng, người thực hiện bị coi là vi phạm khi chia sẻ hình ảnh "khiêu dâm trả thù tình" đáp ứng đồng thời cả 3 tiêu chuẩn: hình ảnh được tạo ra trong bối cảnh riêng tư; người trong ảnh khỏa thân, gần khỏa thuân hoặc đang làm "chuyện ấy" và thiếu sự đồng ý, thể hiện qua các ngôn từ biểu lộ ý định trả thù (ví dụ chú thích, bình luận hoặc tiêu đề trang) hay các nguồn độc lập (ví dụ như báo chí, các phương tiện truyền thông).

Nhiều quản trị viên được hỏi bày tỏ, họ nhận thấy các chính sách trên không nhất quán và khó hiểu. Một người thậm chí bình luận: "Facebook không thể kiểm soát các nội dung của trang. Chúng đang phát triển quá lớn, quá nhanh".

Tuấn Anh(theo Mashable)

Facebook bị tố vi phạm luật bảo vệ dữ liệu

Mới đây, nhà chức trách hai nước châu Âu đồng loạt cáo buộc mạng xã hội Facebook vi phạm luật bảo vệ dữ liệu của nước họ.

Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông và Đại học Jeonju của Hàn Quốc vừa ký kết biên bản thỏa thuận hợp tác nghiên cứu và đào tạo vào ngày 18/5 tại Hà Nội, nhân dịp đoàn công tác của Đại học Jeonju do Giáo sư Choi Won - Choel, Phó Hiệu trưởng nhà trường làm Trưởng đoàn sang Việt Nam.

Việc ký thỏa thuận hợp tác với Đại học Jeonju của Hàn Quốc là hoạt động nằm trong chiến lược của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông nhằm mở rộng mối quan hệ hợp tác về nghiên cứu và đào tạo với các trường đại học danh tiếng trên thế giới.

Theo nội dung thỏa thuận hợp tác mới được ký kết giữa Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông và Đại học Jeonju, bên cạnh việc có cơ hội sang học tập tại Hàn Quốc, sinh viên Học việc còn có cơ hội làm việc tại các doanh nghiệp lớn của nước này.

Cụ thể, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông và Đại học Jeonju của Hàn Quốc đã thống nhất sẽ hợp tác triển khai các chương trình đào tạo liên kết quốc tế bậc đại học (hình thức 2+2); trao đổi giảng viên và sinh viên, bố trí thực tập.

Pokemon Go là một trò chơi tương tác thực tế yêu cầu người chơi phải cầm trên tay chiếc smartphone rồi "lăn lộn" ngoài thế giới thực để tìm bắt những chú quái vật Pokemon đem về huấn luyện để chiến đấu. 

Cho tới nay, game vẫn còn tồn tại nhiều lỗi và bị người dùng than phiền về các tính năng, thế nhưng, sự độc đáo của nó - khi cho phép người chơi tương tác với thế giới thực - là không thể phủ nhận. Chính vì vậy, hàng ngày người chơi trên khắp thế giới vẫn lao vào cuộc truy bắt những chú Pokemon như "thiêu thân" và không ít người sẵn sàng bỏ tiền mua hàng trong ứng dụng để nhanh lên thứ hạng. Điều này đã giúp các nhà phát triển game thu về được một khoản doanh thu "khủng".

Nếu bạn đã nghe về sự kiện mới nhất của AIphaGo vào tuần trước - nghiền nát tuyển thủ cờ vây xuất sắc nhất thế giới và được thừa nhận rằng trí tuệ nhân tạo đã trở nên tinh thông nghệ thuật chơi cờ cổ đại của Trung Quốc - ắt hẳn bạn chỉ đang nghe về sự kiện này theo một cách phóng đại quá mức.

Sự thất bại của thần đồng cờ vây 19 tuổi người Trung Quốc Ke Jie trước AlphaGo là không thể chối cãi, làm rung động toàn thể cộng đồng cờ vây toàn thế giới nói riêng và nhân loại nói chung. Hình ảnh Ke Jie gục đầu chán chường bên bàn cờ vây, vò đầu bứt tóc một cách bất lực in sâu vào tiềm thức một cách ám ảnh của người xem lúc ấy.

Tuy nhiên, chúng ta chỉ tập trung vào sự việc ấy mà đã bỏ qua nhiều vấn đề. DeepMind, một công ty sở hữu bởi Google phát triển AlphaGo không nhằm mục đích đè bẹp loài người, dù sao thì, đó là một công ty vận hành bởi chính con người. AIphaGo đại diện cho những thành tựu nổi bật của nhân loại, AI không nhằm vượt qua hay chống đối loài người, mà giúp chúng ta phát triển hơn.

Tôi đã có một vài cuộc đối thoại với DeepMind và những lập trình viên của Google tại hội nghị cấp cao Tương lai của cờ vây ở Ô Trấn, tỉnh Chiết Giang, Trung Quốc vào tuần trước, những gì họ đề cập tới là về trận thắng báo thù của Lee Se-dol chứ không phải 4 trận bại trước AlphaGo vào năm ngoái.

“Lee Se-dol khai thác triệt để điểm yếu của AIphaGo trong ván thứ tư, đó chính là lỗ hổng về kiến thức, khuyết điểm lớn nhất của AIphaGo. Chúng tôi đã làm việc cật lực để sữa chữa khuyết điểm ấy và lấp đi lỗ trống kiến thức bằng cách dạy hoặc để AIphaGo tự học hỏi những nước đi mới. Tuy nhiên, chúng tôi vẫn chưa thể thử nghiệm liệu AIphaGo có thể tốt lên hay không, cho tới khi nó đánh bại một cao thủ như Ke Jie”, đồng sáng lập DeepMind kiêm CEO Demis Hassabis chia sẻ.

Mọi chuyện xảy ra thật bất ngờ, AIphaGo áp đảo Ke với tỷ số 3-0 đồng nghĩa với việc lỗ hổng kiến thức đã được lấp đầy. Nhờ thất bại của AIphaGo với Lee, DeepMind học hỏi từ sai sót ấy và không ngừng cải tiến, nếu không thì Ke có lẽ đã chiến thắng, bởi vì tuyển thủ mạnh hơn Lee gấp nhiều lần. Hơn nữa, AIphaGo không có khả năng tự mãn.

Phiên bản AIphaGo đã thi đấu với Ke vốn được lập trình lại - Deepmind đặt tên nó là AIphaGo Master. Nó thông minh hơn phiên bản AlphaGo năm ngoái từng đấu với Lee Se-dol. 

“Cải tiến quan trọng nhất của AIphaGo chính là khả năng tự dạy bản thân. AIphaGo giờ đây tự nó tìm kiếm những thông tin cần thiết và học chúng để nâng cấp mạng lưới neuron, chúng tôi cho rằng kiến thức của AIphaGo hiện nay là rất toàn diện. Một trong những điều chúng tôi mong mỏi hiện nay là không những AIphaGo sẽ chơi cờ vây tốt hơn, mà nó sẽ trở thành đầu tàu công nghệ chính ở nhiều lĩnh vực đầy thách thức khác,” Dave Silver, nhà nghiên cứu chính của DeepMind nhận xét.

AIphaGo gồm có hai mạng lưới: Một định hình thông tin giúp lựa chọn nước đi tiếp theo, một truy xuất giá trị dùng để phân tích những khả năng dẫn đến chiến thắng. Mạng lưới thông tin này được lập trình dựa trên hàng triệu nước cờ vây của những tuyển thủ chuyên nghiệp. Nhưng, AIphaGo Master lại tiến xa hơn bằng cách tìm kiếm những khả năng có thể xảy ra khi một nước đi được thực hiện, gia tăng hiểu biết của chính nó về những nước đi sai lầm tiềm tàng.

“Chương trình AIphaGo gốc tự chơi với chính nó hàng triệu lần, nhưng lại không có khả năng tự tìm kiếm nước đi. Còn AIphaGo Master sử dụng chính sức mạnh của mình để dự đoán nước đi tiếp theo. Trong khi phiên bản tiền nhiệm chỉ có thể xử lý thông tin hữu hiệu, thì bản nâng cấp tự mình sử dụng mạng lưới thông tin để cải thiện từng chút một”, Hassabis trả lời The Verge.

Tôi hỏi Hassabis rằng liệu anh ấy có nghĩ rằng AIphaGo có khả năng vận hành mà không cần những dữ liệu trong lịch sử chơi cờ vây của nó.

“Chúng tôi đã thực hiện những  thí nghiệm về vấn đề trên và cho kết quả khá là khả quan. Ý tưởng về việc cải tiến AIphaGo sau này là làm cho nó bớt phụ thuộc vào việc vận hành bởi con người”.

Để có thể đánh bại Ke Jie, DeepMind cần phải sửa chữa những khuyết điểm của AIphaGo ban đầu mà Lee đã tận dụng. Mặc dù AIphaGo trở nên mạnh hơn chỉ bằng việc tự chơi với chính nó, DeepMind không thể chỉ dựa vào mỗi phương pháp ấy để cải thiện AIphaGo. “Đây không phải là một phần mềm mà bạn chỉ đơn giản sửa một lỗi bug là xong”, Hassabis người cho rằng lỗ hổng kiến thức là vấn đề luôn gặp phải của mọi loại hệ thống có khả năng học hỏi khác trong tương lai.

“Bạn phải, đại loại như dỗ ngọt để chương trình có thể tiếp thu kiến thức mới một cách tự nhiên hoặc để nó tự tìm hiểu một thêm những kiến thức trong một lĩnh vực nào đó mà chương trình chưa chạm tới, và có rất nhiều chiến thuật để đạt mục đích. Chúng ta có thể sử dụng nhiều phiên bản của AIphaGo để chúng đấu với nhau và từ đó phiên bản AIphaGo tốt nhất sẽ tiếp thu thêm nhiều chiến thuật mới”.

“Hơn nữa, chúng tôi xem xét lại những trận đấu tự chơi của AIphaGo, những thuật toán mà AIphaGo đã sử dụng lúc này và viết lại một thuật toán khác để quan sát toàn bộ ván đấu đó nhằm xác định vấn đề AIphaGo đang mắc phải. Chúng tôi có cả một thư viện để lưu trữ toàn bộ những vấn đề trên, sau đó không những chúng tôi cho AIphaGo tự đấu với chính nó, mà còn cho nó thi đấu với cơ sở dữ liệu đã được lưu trữ”.

FPT cho biết, kết thúc 4 tháng đầu năm 2017, FPT ghi nhận doanh thu hợp nhất đạt 12.975 tỷ đồng, tăng 13% so với cùng kỳ năm 2016, đạt 104% kế hoạch lũy kế 4 tháng. Lợi nhuận trước thuế (LNTT) đạt 904 tỷ đồng, tăng 14% so với cùng kỳ, tương đương 108% kế hoạch lũy kế. Lợi nhuận sau thuế đạt 759 tỷ đồng, tăng 18% so với cùng kỳ.

Lợi nhuận sau thuế của cổ đông công ty mẹ và lãi cơ bản trên cổ phiếu (EPS) cùng tăng 15% so với 4 tháng đầu năm 2016, đạt tương ứng là 581 tỷ đồng và 1.264 đồng.