Sếp Huawei: Bất cứ quốc gia nào chào đón Huawei, chúng tôi sẽ tích cực đầu tư vào nước đó

Chị Đào cho hay khi thử thay đổi điểm giao hàng về tại TP.HCM thì phí giao hàng giảm một nửa nhưng vẫn lên tới 1.843.500 đồng, tức cao gấp gần 15 lần so với sản phẩm.

“Tôi khá bất ngờ với giá ship (giao hàng-PV) và có nhắn hỏi người bán, tuy nhiên chưa có phản hồi. Trước đây tôi chưa từng gặp trường hợp này, bởi phí giao hàng cao nhất về Đăk Lăk cũng chỉ rơi tầm 50-60.000 đồng”, chị Đào cho biết.

Tương tư như chị Đào, khách hàng Nguyễn Phạm Bảo Hân (TP.HCM) chưa hết hoang mang khi mua sản phẩm “bàn để ủi quần áo khung bằng thép Lock&Lock” với giá 490.000 đồng nhưng phí giao hàng lên tới 23.501.000 đồng, dù nhà cung cấp tại TP.HCM.

Chị Ngọc Trinh (TP.HCM) cũng gặp trường hợp tương tự khi mua sản phẩm có tên “Túi đeo chéo cho bé” giao về TP.HCM nhưng phí giao hàng lên đến 2.381.000 đồng, trong khi giá sản phẩm chỉ 80.000 đồng.

"Lỗi do nhà cung cấp hàng hóa"

Trước bất thường về phí giao hàng này, đại diện Lazada cho biết sự nhầm lẫn về giá cả này là do sai sót từ nhà bán hàng khi điền số liệu của sản phẩm.

Theo đó, đại diện Lazada lý giải: “Một số trường hợp phí giao hàng cao bất thường trên Lazada là do nhà bán hàng điền nhầm số liệu về kích thước hoặc khối lượng sản phẩm. Ví dụ, thay vì điền gram, họ gõ nhầm thành kg, thì chi phí giao hàng sẽ tăng hơn 1.000 lần. Hệ thống của chúng tôi sẽ tự động tính phí giao hàng dựa trên số liệu do nhà bán hàng cung cấp”.

Vị này cũng lưu ý trong trường hợp người mua hàng phát hiện sản phẩm bị sai phí giao hàng bất thường thì có thể liên hệ trực tiếp với nhà bán hàng qua chat box (kênh nói chuyện trực tiếp-PV) để nhà bán hàng có thể kiểm tra và điều chỉnh nhanh chóng.

Ngoài ra người mua hàng còn có thể liên hệ với bộ phận chăm sóc khách hàng của Lazada để được hỗ trợ thêm.

"Bên cạnh đó, chúng tôi cũng khuyến khích khách hàng nên chọn mua sản phẩm của các nhà bán hàng gần địa điểm mà mình sẽ nhận hàng để có thể tiết kiệm chi phí giao hàng", đại diện Lazada khuyến nghị.

Hội thảo cấp quốc gia “CMCN 4.0 và những vấn đề pháp lý đặt ra cho việc xây dựng, hoàn thiện hệ thống pháp luật của Việt Nam” do Bộ Tư pháp tổ chức ngày 24/6 có sự tham dự, phát biểu chỉ  đạo của Thủ tướng Chính phủ Nguyễn Xuân Phúc.

Trong tham luận “Một số yêu cầu đổi mới tư duy pháp lý thích ứng với Cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0)” đóng góp cho hội thảo cấp quốc gia “CMCN 4.0 và những vấn đề pháp lý đặt ra cho việc xây dựng, hoàn thiện hệ thống pháp luật của Việt Nam”, TS. Nguyễn Văn Cương, Viện trưởng Khoa học pháp lý - Bộ Tư pháp cũng cho hay, thực tế cho thấy, dùng luật để xác lập các quy tắc pháp lý xử lý các vấn đề mới phát sinh từ việc ứng dụng các công nghệ mới trong cuộc CMCN 4.0 là một thách thức.

Theo ông Cương, việc ứng dụng những công nghệ mới của CMCN 4.0 có thể đưa tới những tác động lan tỏa nhanh và mạnh mà hệ thống quản lý hiện hành có thể không theo kịp, nên việc ứng dụng những cơ chế thử nghiệm hoặc thí điểm trong phạm vi hạn chế (mà thế giới thường gọi là Sandbox) có thể là chọn lựa lập pháp, lập quy khôn ngoan.

“Tuy nhiên, cơ chế thử nghiệm trong phạm vi hạn chế này được áp dụng trong trường hợp nào thì cần được tính toán kỹ lưỡng các mặt lợi hại để làm sao vừa bảo đảm khuyến khích quá trình đổi mới sáng tạo nhưng vẫn bảo đảm được yêu cầu bảo vệ lợi ích quốc gia, dân tộc, lợi ích công cộng theo tinh thần Khoản 2 Điều 14 Hiến pháp năm 2013”, ông Cương khuyến nghị.

Một số chuyên gia công nghệ cũng cho rằng, không nên áp dụng cơ chế Sandbox theo phong trào mà nên chọn lọc, có tiêu chí rõ ràng, phạm vi cụ thể, đồng thời cần có công cụ giám sát đủ mạnh và chế tài xử phạt nghiêm nếu doanh nghiệp được triển khai cơ chế thí điểm, thử nghiệm phạm luật, thực hiện không đúng với lĩnh vực, phạm vi được cấp phép.

Theo TS. Trần Thị Quang Hồng, nhà nước cần tiếp tục hoàn thiện pháp luật trên cơ sở nhận biết đầy đủ các khía cạnh pháp lý của công nghệ để đảm bảo doanh nghiệp theo mô hình mới hay mô hình truyền thống đều kinh doanh và cạnh tranh bình đẳng (Ảnh minh họa: Internet)

Đề cập đến những ứng xử về chính sách pháp luật trong CMCN 4.0, với mô hình kinh doanh mới - kinh tế chia sẻ, TS.Trần Thị Quang Hồng, Trưởng ban Nghiên cứu pháp luật Dân sự - kinh tế, Viện Khoa học pháp lý (Bộ Tư pháp) nêu quan điểm, kinh nghiệm từ các cuộc CMCN trước cho thấy mọi ứng xử thành công về mặt chính sách và pháp luật đối với công nghệ đều phải dựa trên sự nhận diện đầy đủ những đối tượng có thể là winner (nhóm giành được ưu thế trong CMCN) hay loser (nhóm gặp bất lợi và bị thua thiệt từ CMCN) của cuộc cách mạng này.

Tất cả ảnh chụp được lưu trữ trong thẻ nhớ SD, đặt trong một chiếc hộp đựng thẻ.

Ngày kế tiếp, sau khi làm thủ tục nhận phòng khách sạn và tận hưởng một ngày ngắm cảnh trên núi, Holmes và chồng đến sân bay quốc tế Denver để bay về nhà ở Texas. Tại đây, Holmes phát hiện ra hộp đựng thẻ nhớ biến mất.

Cô này ngay lập tức bắt xe, dò tìm từng địa điểm đã đi qua, từ thùng rác nhà ga cho đến khách sạn cô từng ở. Khi không thể tìm thấy chiếc hộp, cô đăng bài trên Facebook và các phương tiện truyền thông địa phương nhờ giúp đỡ.

Trong bài đăng Facebook, Holmes liệt kê rõ từng địa điểm cô đi qua trong khoảng thời gian 8h sáng đến 17h chiều hôm thứ 7 (8/6).

“Tôi có một chuyến du lịch tuyệt vời cuối tuần qua tại Colorado”, Holmes viết. “Nhưng điều tồi tệ nhất đã đến… Chúng tôi đang có việc và tôi cầu nguyện thật nhiều người biết đến bài đăng này, đặc biệt nếu bạn biết ai đó ở Colorado”.

Hình dạng chiếc hộp đựng thẻ nhớ của cô.

Trong một bài đăng khác, Holmes nói rằng cô thất vọng với khách sạn Hilton nơi cô ở vì không trợ giúp tích cực. Khách sạn này đã từ chối việc lập tức tìm kiếm căn phòng vì khách mới đã checkin.

Holmes sẵn sàng thưởng 1.500 USD (tăng lên so với mức 1.000 USD trước đó) cho bất cứ ai giúp cô tìm được những tấm ảnh cưới.

Holmes đã nhận được rất nhiều sự giúp đỡ từ những người không quen biết ở Colorado. CBS4 cho biết một người đàn ông tên Carter Lemon nghe về câu chuyện của Holmes và đã lần theo từng bước chân của cô, thậm chí lái xe đến Công viên Quốc gia Rocky Mountain để tìm kiếm ở các bãi đậu xe.

Mặc dù câu chuyện này thu hút sự chú ý lớn của cộng đồng, Holmes vẫn chưa tìm thấy chiếc hộp đựng thẻ nhớ của mình.

AI hay trí tuệ nhân tạo đang dần trở thành động lực của ngành công nghiệp khi nó giúp con người phát hiện ung thư, lái xe và dự đoán thiên tai,…Thế nhưng chúng ta đều không hay biết rằng, quá trình đào tại AI cũng gây ra những hệ lụy cho môi trường.

Theo một nghiên cứu mới đây của các nhà khoa học Mỹ, mô hình đào tạo AI phổ biến có thể phát thải ra hơn 283,9 tấn CO2. Con số này nhiều hơn 5 lần số lượng khí thải trung bình mà một chiếc xe tại Mỹ phát thải ra môi tường trong suốt vòng đời của nó, tính bao gồm cả công đoạn sản xuất xe hơi.

Hầu như các nhà nghiên cứu AI đều tỏ ra bất ngờ với những tác động tiềm tàng của AI đối với môi trường.

Việc giúp máy móc có thể hiểu được ngôn ngữ là hành vi gây hại cho môi trường?

Theo Interesting Engineering, nghiên cứu trên tiến hành tìm hiểu quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc lập trình ngôn ngữ tư duy (NLP). Cộng đồng nghiên cứu NLP đã đóng góp khá nhiều cho công nghệ trong thời gian quan, bao gồm việc dịch máy và hoàn thành câu.

Tuy nhiên để đánh đổi những cải tiến trong thời gian qua trên nhiều ứng dụng, việc đào tạo AI hiểu được ngôn ngữ của con người đòi hỏi một lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập từ Internet. Đặc biệt việc chuyển đổi các bộ dữ liệu này thành một chương trình đào tạo cần tới một nguồn năng lượng máy tính khổng lồ.

Nguồn năng lượng đó đền từ đâu?

Tất nhiên điện năng được lấy từ nhà máy điện và để tạo ra điện, con người cần tới các nguồn tài nguyên như nhiên liệu hóa thạch, hạt nhân,…và đó chỉ là một trong số ít những nguyên nhân gây ra biến đổi khí hậu và ô nhiễm môi trường.

Bốn mô hình được các nhà nghiên cứu sử dụng để xác định tác động của quá trình đào tạo AI đối với môi trường gồm Transformer, ELMo, BERT và GPT-2. Để tìm ra mức độ phát thải CO2 của các mô hình này, nhóm nghiên cứu tiến hành đào tạo từng mô hình một, dựa trên một GPU duy nhất trong vòng tối đa 1 ngày. Hoạt động này nhằm đo lượng điện tiêu thụ của AI.

Sau đó, họ sử dụng số giờ đào tạo các mô hình để tính tổng điện năng mà toàn bộ quá trình đào tạo có thể tiêu thụ. Con số này sau đó sẽ được chuyển đổi thành khối lượng CO2 phát thải. Kết quả cho thấy, chi phí đào tạo AI và tác động của nó với môi trường tỷ lệ thuận với quy mô của mô hình huấn luyện AI.

Bước cuối cùng và cũng là tốn kém nhất chính là cải thiện độ chính xác của AI. Mặc dù vậy đây cũng là bước gây ra tác động lớn nhất đối với môi trường.

Với các mô hình loại bỏ bước cuối cùng, lượng phát thải CO2 ước tính chỉ vào khoảng 635kg CO2. Con số này tương đương với lượng CO2 của một chuyến bay vòng quanh nước Mỹ áp dụng cho một người.

Điều tồi tệ hơn là khi các nhà nghiên cứu khẳng định, đây chỉ là những con số khiêm tốn vì các nhà nghiên cứu chỉ đào tạo mô hình AI với mức tiêu thụ điện năng tối thiểu. Hầu hết các chương trình đào tạo AI thực tế sẽ cần một lượng điện năng khổng lồ hơn thế.

Tác động từ việc huấn luyện AI là rất lớn. Đó là lý do nhóm nghiên cứu đề xuất chuyển hoạt động nghiên cứu AI ra khỏi các học viện và áp dụng chỉ trong nội bộ một không gian riêng. Có thể thấy, chi phí để phát triển AI thực tế rất lớn vì nó không chỉ tốn tài nguyên mà còn gián tiếp gây ô nhiễm môi trường.

Mặc dù AI đang thúc đẩy sự phát triển của nhiều ngành công nghiệp như quốc phòng, y tế, giáo dục. Nhưng rõ ràng việc theo dõi và giám sát sự phát triển của AI sẽ ngày càng khó khăn hơn nếu như các nguồn tài nguyên dần cạn kiệt.

Tiến Thanh