Phòng thí nghiệm Data61 thuộc Tổ chức nghiên cứu khoa học và công nghiệp Australia vừa trình làng một nguyên mẫu thiết bị đeo cỡ nhỏ, không chỉ sử dụng động năng do người dùng đi bộ tạo ra (KEH) để vận hành, mà còn biến dáng đi của họ thành một hình thức xác nhận nhân dạng độc nhất vô nhị.

"Bằng cách áp dụng cả 2 kỹ thuật, chúng tôi đã phát triển phương pháp đạt được 2 mục tiêu cùng lúc: cung cấp năng lượng chạy thiết bị và khả năng xác thực nhân dạng của người dùng thông qua ghi nhận năng lượng phát sinh từ cách họ đi bộ", nhà nghiên cứu Sara Khalifa nhấn mạnh.

Theo báo cáo nghiên cứu, bà Khalifa và các cộng sự đã thử nghiệm thiết bị với 20 tình nguyện viên ở các loại địa hình khác nhau. Kết quả cho thấy, sáng chế của họ có khả năng nhận diện các đối tượng nghiên cứu dựa vào dáng đi chính xác tới 95%, đồng thời giảm 78% năng lượng tiêu thụ so với phương pháp nhận dạng dáng đi dựa vào gia tốc kế.

Khi thử nghiệm nhận dạng một dáng đi nhất định ở những kẻ cố tình bắt chước cách đi bộ của chủ nhân thiết bị, máy cho kết quả sai lệch chỉ là 13/100. Mặc dù điều này ám chỉ nhóm sáng chế vẫn cần tiếp tục cải tiến thiết bị, nhưng nó đồng thời cho thấy họ đang đi đúng hướng.

Dali Kafaar, trưởng nhóm nghiên cứu quả quyết, cách nhận dạng như trên bảo mật hơn các loại mật khẩu truyền thống vì chúng ta hiện rất khó bắt chước cách đi bộ của người khác.

Nhóm của ông Kafaar hiện đang nghiên cứu các phương pháp nhận dạng sinh học khác, ví dụ như kiểu thở hay cách người dùng tương tác với các thiết bị của họ.

Tuấn Anh(Theo CNET)

Theo nguồn tin được Cục Cạnh tranh và Bảo vệ người tiêu dùng (Bộ Công Thương) đưa ra sáng ngày 18/4, trong thời gian qua,  Cục đã nhận được nhiều thông tin phản ánh, khiếu nại của người tiêu dùng về việc Tổng Công ty truyền hình cáp Việt Nam (VTVcab) đột ngột cắt hàng loạt kênh truyền hình trả tiền mà không có thông báo trước cho người tiêu dùng.

Trên cơ sở kết quả làm việc với VTVcab ngày 12/4/2018, Cục Cạnh tranh và Bảo vệ người tiêu dùng cho hay: VTVcab đã thực hiện thông báo điều chỉnh, sắp xếp, thay đổi kênh truyền hình trên các phương tiện thông tin đại chúng (website, chạy chữ trên nhiều kênh truyền hình của VTVcab, VTV, báo điện tử…) từ ngày 23/3/2018.

Tuy nhiên, chi tiết về 23 kênh truyền hình bị cắt (HBO, Cinemax, FoxSport1, FoxSport2, AXN, RED, CNN, BBC, Cartoon Network, Disney Channel…) chưa được VTVcab thông báo trước và thông báo rõ ràng, cụ thể tới người tiêu dùng theo các phương thức quy định tại Hợp đồng cung cấp dịch vụ.

Liên quan tới vấn đề này, Cục Cạnh tranh và Bảo vệ người tiêu dùng sẽ tiến hành xử lý theo các quy định của pháp luật về bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng, đồng thời yêu cầu VTVcab trong thời gian tới nghiêm túc thực hiện quy định của pháp luật về bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng, đặc biệt là trách nhiệm cung cấp thông tin đầy đủ, rõ ràng, kịp thời, chính xác cho người tiêu dùng liên quan đến các sản phẩm của VTVcab.

Theo quy định tại Khoản 2 Điều 3 Nghị định 99/2011/NĐ-CP của Chính phủ hướng dẫn chi tiết thi hành Luật Bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng thì Hợp đồng cung cấp dịch vụ truyền hình trả tiền là một loại hợp đồng cung cấp dịch vụ liên tục.

Khoản 3, Điều 18, Nghị định 99/2011/NĐ-CP quy định: “Trừ trường hợp các bên có thỏa thuận khác, người tiêu dùng có quyền đơn phương chấm dứt thực hiện hợp đồng cung cấp dịch vụ liên tục tại bất kỳ thời điểm nào và thông báo bằng văn bản cho tổ chức, cá nhân cung cấp dịch vụ. Trong trường hợp người tiêu dùng đơn phương chấm dứt thực hiện hợp đồng, người tiêu dùng chỉ phải thanh toán phí, giá cho phần dịch vụ mà mình đã sử dụng”.

Khoản 5.4, Điều 5, Hợp đồng giao kết giữa VTVcab và người tiêu dùng quy định: “Người tiêu dùng có quyền đơn phương chấm dứt Hợp đồng nếu không có nhu cầu sử dụng hoặc không đồng ý với các thay đổi của Bên B trong quá trình thực hiện Hợp đồng (như điều chỉnh về giá cước, số lượng kênh và các kênh chương trình) sau khi hoàn tất mọi nghĩa vụ thanh toán cước dịch vụ và các chi phí khác (nếu có) theo thỏa thuận trong Hợp đồng và các thủ tục liên quan khác theo quy định của Bên B như được công bố công khai tại các Phòng giao dịch và đăng tải trên website http://www.vtvcab.vn.

VED lần đầu giới thiệuGarena Tác Chiếnthông qua fanpage Facebook chính thức vào tối ngày 12/4 và bất ngờ tung ra phiên bản Closed Beta thông qua file APKvào ngày 14/4. Trước đó, vào ngày 13/4, đội ngũ quản lý fanpage Facebook Garena Tác Chiếnchỉ hứa hẹn với người chơi thông qua phần trả lời bình luận rằng “game sẽ ra mắt trong thời gian rất ngắn sắp tới” và không kèm theo thời điểm nào cụ thể.

GameSaođã chủ động liên hệ, trao đổi thông tin với đội ngũ truyền thông của Garena Tác Chiếnsau thời điểm giới thiệu phiên bản Closed Beta đúng một ngày (15/4), nhưng đại diện của VED đã từ chối tiếp nhận câu hỏi phỏng vấn.

“Trong hơn hai tuần trở lại đây, fanpage chính thức của Garena Tác Chiến đã ‘phủ bụi’”, Thanh Niên Gamethông tin vào ngày 10/5 vừa qua. “Hầu như không có tương tác nào giữa đội ngũ quản trị và game thủ, tất cả đều là những comment có phần lo lắng từ người chơi về số phận của sản phẩm này. Trong khi đó, bài viết cuối cùng mà fanpage trò chơi đăng tải là từ 24/4 - cách đây 16 ngày, và đội ngũ quản trị fanpage cũng đã từ lâu không giải đáp bất cứ vấn đề gì mà người chơi đưa ra. Ngoài ra, cũng đã nhiều tuần trôi qua, trang chủ trò chơi cũng không có thêm cập nhật nào mới so với cách đây một tháng.”

Sau gần một tháng kể từ thời điểm VED cho người chơi trải nghiệm trò chơi, hiện cả trang chủ lẫn fanpage Facebook của Garena Tác Chiếnđều đã không còn hiện diện trên mạng Internet.

Hiện Garena Tác Chiếnvới tên gọi BreakOut(tên gốc là Elite Force) đã được Garena phát hành tại hai thị trường Trung Quốc và Thái Lan.

VED hiện vẫn đang vận hành một tựa game mobile eSports thể loại bắn súng khác có tên Chiến Dịch Huyền Thoại, từ ngày 22/12/2015.

Chịu

"Nếu một người có thể học hỏi từ một cuốn sách có bản quyền, liệu máy móc có thể học được từ cuốn sách đó hay không?", Reben đặt câu hỏi với Engadget. Phần lớn nghệ thuật của Reben, được hỗ trợ bởi tổ chức phi lợi nhuận Stochastic Labs, đều có mục đích đặt ra những vấn đề hóc búa như vậy. Ông nói với Engadget: "Cách tốt nhất để làm một cái gì đó khiêu khích và công khai là khơi mào câu chuyện và đưa chúng đến nơi mà công chúng có thể bắt đầu suy nghĩ về chúng".

Để đạt được mục đích đó, Reben đã khởi xướng các dự án như Let Us Exaggerate, "một thuật toán tạo ra ngôn ngữ vô nghĩa từ các bài viết trên diễn đàn Artforum", Synthetic Penmanship, mô phỏng chính xác chữ viết tay của một người, Korible Bibloran, một thuật toán tạo ra thánh kinh mới dựa trên hiểu biết về Kinh thánh và Kinh Koran, hoặc Algorithmic Collaboration: Fractal Flame, làm mờ ranh giới sáng tạo giữa con người và máy móc.

Reben giải thích: "Tôi bắt đầu với một chương trình tạo ra các cụm từ để tôi phải suy nghĩ, ví dụ như ‘cỏ dại'". Sau đó ông suy nghĩ về cụm từ đó trong khi EEG và các cảm biến khác ghi lại phản ứng của ông. Tiếp đến, dữ liệu được đưa vào một thuật toán nghệ thuật để tạo ra hình ảnh. "Phiên bản kỹ thuật số sử dụng sản sinh phân dạng IFS, nơi bảng màu được máy tính lựa chọn từ cụm từ trong các kết quả tìm kiếm hình ảnh của Google, sau đó hiển thị các phiên bản khác nhau cho tôi lựa chọn bằng cách đo phản ứng của tôi đối với hình ảnh".

Algorithmic Collaboration: Fractal Flame - Disobedient Strawberry

Công nghệ mới vi phạm luật bản quyền hiện có không phải là mới. Ben Sobel, một hội viên tại Trung tâm Internet và Xã hội Berkman Klein, Đại học Harvard chia sẻ với Intellectual Property Watch vào tháng 8/2017: "Vào những năm 1980, Tòa án Tối cao Mỹ đánh giá ai "là tác giả" hình ảnh của một trò chơi điện tử được tạo ra bởi phần mềm theo dữ liệu đầu vào của người chơi. Các học giả về Sở hữu Trí tuệ vẫn đang tìm cách xử lý sản phẩm được tạo ra bởi một trí tuệ nhân tạo, ít nhất là 30 năm rồi".

Một trong những điểm kết nối giữa AI và luật bản quyền tập trung vào việc các hệ thống này được đào tạo như thế nào, đặc biệt là quá trình học máy. Hầu hết các hệ thống như vậy dựa vào số lượng lớn dữ liệu - hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh - cho phép máy tính tìm kiếm các mẫu trong đó. Amanda Levendowski, giáo viên giảng dạy tại Trường Luật Đại học New York, lập luận trong nghiên cứu trên Washington Law Review: "Hệ thống AI được thiết kế tốt có thể tự động điều chỉnh phân tích mô hình theo dữ liệu mới. Đó là lý do tại sao các hệ thống này đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ phụ thuộc vào những nguyên tắc khó giải thích, chẳng hạn như việc tổ chức các trạng từ trong tiếng Anh, hoặc khi viết mã chương trình đặc biệt phức tạp".

Tuy nhiên, vấn đề phát sinh khi các bộ dữ liệu sử dụng để đào tạo AI bao gồm các tác phẩm có bản quyền mà không có sự cho phép của chủ sở hữu bản quyền. Sobel giải thích: "Đây là hành vi xâm phạm bản quyền giả định trừ khi nó được cho phép bằng học thuyết sử dụng hợp lý". Đây chính là vấn đề mà Google đã gặp phải khi đưa ra sáng kiến Google Books vào năm 2005 và ngay lập tức bị khởi kiện vì vi phạm bản quyền.

Algorithmic Collaboration: Fractal Flame – Unrecoverable Discretionary Trust

Trong vụ kiện giữa tổ chức Authors Guild và Google, nguyên đơn cho rằng bằng cách số hóa và chú thích khoảng 20 triệu đầu sách, công ty tìm kiếm đã vi phạm bản quyền của Guild. Google phản đối bằng cách lập luận rằng hành động của họ đã được học thuyết sử dụng hợp lý bảo vệ. Vụ án được giải quyết vào năm ngoái khi Tòa án tối cao từ chối kháng cáo của Author Guild, để lại phán quyết cho tòa án cấp thấp hơn vốn nghiêng về phía Google. Sobel nói với IPW rằng: "Điều này thường xảy ra vì các mục đích sử dụng là những gì mà một số học giả gọi là không diễn tả được. Họ phân tích sự thật về các tác phẩm thay vì sử dụng các diễn đạt có bản quyền của tác giả".

Mọi thứ trở nên khó khăn hơn khi AI được đào tạo để tạo ra các tác phẩm biểu cảm, như cách Google đã đưa vào hệ thống của mình 11.000 cuốn tiểu thuyết lãng mạn để cải thiện giọng đàm thoại của AI. Sobel giải thích, điều đáng sợ là tác phẩm do AI tạo ra sẽ thay thế cho thị trường bản gốc. "Chúng tôi quan tâm đến cách các tác phẩm cụ thể được sử dụng, nó sẽ ảnh hưởng đến nhu cầu của tác phẩm đó như thế nào".

Synthetic Penmanship

"Không thể tưởng tượng được rằng chúng ta sẽ chứng kiến ​​sự gia tăng của công nghệ có thể đe dọa không chỉ tác phẩm cá nhân mà nó được đào tạo, mà còn, trong tương lai, có thể tạo ra những thứ đe dọa tác giả của những tác phẩm đó". Vì vậy, Sobel đã lập luận với IPW, "Nếu việc học máy biểu cảm đe doạ thay thế các tác giả là con người, thì có vẻ như không công bằng để đào tạo AI về các tác phẩm có bản quyền mà không bồi thường cho tác giả của những tác phẩm đó".

Đó là một phần của những gì mà Sobel gọi là "tình thế tiến thoái lưỡng nan của học thuyết sử dụng hợp lý". Một mặt, nếu việc sử dụng biểu cảm của học máy không được bảo vệ bởi học thuyết sử dụng hợp lý, bất kỳ tác giả nào có tác phẩm được sử dụng như là một phần của bộ dữ liệu huấn luyện sẽ có thể khởi kiện. Điều này sẽ tạo ra trở ngại lớn cho sự phát triển của công nghệ AI. Mặt khác, Sobel khẳng định với IPW, "một siêu AI sẽ có xu hướng thay thế con người trong các công việc sáng tạo, và điều đó có thể làm trầm trọng thêm bất bình đẳng thu nhập mà nhiều người lo sợ trong thời đại AI".

Algorithmic Collaboration: Fractal Flame – Magnified Reassignment

Những phân nhánh pháp lý có ý nghĩa khác hơn là lá chắn của người bị khởi kiện. Các quy tắc về bản quyền tác động đến AI. Nếu bạn không thể đào tạo AI bản quyền của bạn về các tài liệu có bản quyền, bạn phải tìm các tài liệu khác: như khu vực công cộng. Vấn đề với điều đó là nhiều tác phẩm trong đó - được viết trước những năm 1920 chủ yếu bởi các tác giả nam da trắng phương Tây - tự bản thân họ đã có thành kiến.

Một ví dụ là các email của Enron, được Ủy ban điều tiết năng lượng liên bang phát hành cho khu vực công cộng vào năm 2003. Bộ dữ liệu này chứa 1,6 triệu email và có nguy cơ pháp lý rất thấp khi sử dụng vì Enron và nhân viên cũ không còn sống để kiện bất kỳ ai. Tuy nhiên, tập dữ liệu thường chỉ được sử dụng để đào tạo các bộ lọc thư rác. Cụ thể là vì các email này chứa đầy những điều dối trá.

"Nếu bạn nghĩ có thể có những thành kiến ​​đáng kể trong các email gửi đến cho nhân viên của công ty dầu khí Texas, công ty đã sụp đổ dưới sự điều tra của liên bang về gian lận bắt nguồn từ nền văn hoá phi đạo đức có tổ chức, bạn đã đúng", Levendowski viết. "Các nhà nghiên cứu đã sử dụng email của Enron đặc biệt để phân tích thành kiến giới tính và quyền lực".

Ngay cả những nguồn gần đây như dữ liệu được chia sẻ bởi tổ chức Creative Commons (tài sản sáng tạo công cộng) không phải là không có chút thiên vị. Ví dụ, Wikipedia là một nguồn thông tin rất lớn, tất cả đều có thể được sử dụng lại vì được Creative Commons cấp phép, điều này làm cho nó trở thành một tập dữ liệu dồi dào cho việc học máy. Tuy nhiên, như Levendowski chỉ ra 91,5% biên tập viên của trang web này là nam giới, và điều này – dù có chủ ý hay không - có thể ảnh hưởng đến cách thức trình bày các thông tin liên quan đến phụ nữ và các vấn đề của phụ nữ. Và điều này có thể ảnh hưởng đến thuật toán đầu ra của AI.

Algorithmic Collaboration: Fractal Flame - Fair and Square

Tuy nhiên, giải pháp cho những vấn đề này là khá khó. Cũng giống như các vấn đề về sử dụng hợp lý trong trường hợp của DVRs hay khỉ mào đen Naruto, mỗi nền tảng mới cho thấy những xu hướng công nghệ độc đáo và những phân nhánh pháp lý phải chậm chạp luồn lách qua hệ thống tòa án để theo kịp những xu hướng mới.

Sobel có chỉ ra một số đề xuất. "Có lẽ sẽ không có bản quyền nào cả", ông nói, đó là trường hợp các bức ảnh tự sướng của Naruto. "Các đề xuất rộng hơn bao gồm việc cấp quyền cho máy tính, điều mà tôi nghĩ sẽ đòi hỏi cải cách sâu hơn để công nhận một thuật toán là một thực thể có quyền. Tôi cho rằng điều đó thật xa vời. Nhưng thật lòng mà nói, không có giải pháp tuyệt đối nào cả".

Theo Engadget