0:00

55:02

The 2025 Design in Tech Report: How AI Will Turn Designers into "Autodesigners"

SXSW·55:02·Technology·B2

Chương · 8

Chương 1·AI, Probability, and Visual Manipulation

Hiển thị

Tiếng ViệtAuto-scroll

0:00

Thank you.

Cảm ơn.

0:00

Hello everybody.

Xin chào mọi người.

0:01

Thanks for coming.

Cảm ơn vì đã đến.

0:02

Really, thank you.

Thực sự, cảm ơn.

0:04

This is my 11th year trying to do this.

Đây là năm thứ 11 tôi cố gắng làm điều này.

0:07

I say trying because I always wonder if it'll become something, so we'll find out together.

Tôi nói cố gắng vì tôi luôn tự hỏi liệu nó có trở thành điều gì đó không, nên chúng ta sẽ cùng tìm hiểu.

0:14

But I do it because I know you might be here hoping that I could give you something of use.

Nhưng tôi làm điều đó vì tôi biết bạn có thể ở đây hy vọng rằng tôi có thể cho bạn điều gì đó hữu ích.

0:21

Uh, so this year's report is called Auto designers on autopilot and I thought it was sort of

Uh, vậy báo cáo năm nay có tên là Nhà thiết kế ô tô trên chế độ tự lái và tôi nghĩ nó khá

0:29

funny how uh different people I talked with thought I was going to give an automotive presentation.

Buồn cười khi uh những người khác nhau tôi nói chuyện đều nghĩ rằng tôi sẽ trình bày về ô tô.

0:34

They really did because it makes sense.

Họ thực sự nghĩ vậy vì điều đó hợp lý.

0:37

And I also asked Sora to generate a video of what presentation John made was going to give about autod designers and autopilot, which was like that.

Và tôi cũng đã yêu cầu Sora tạo một video về bài trình bày mà John đã làm sẽ trình bày về nhà thiết kế ô tô và chế độ tự lái, đại loại như vậy.

0:46

Yes, so we're done now.

Vâng, vậy là chúng ta xong rồi.

0:48

Um, no, we're not.

Um, không, chúng ta chưa xong.

0:49

Uh, because uh I did the thing I do every year, which is take all my

Uh, vì uh tôi đã làm điều tôi làm mỗi năm, đó là lấy tất cả

0:55

bookmarks.

Dấu trang.

0:55

I had roughly 1,500 bookmarks and then I print them all out and then I tried to organize them in some logical way.

Tôi có khoảng 1.500 dấu trang và sau đó tôi in tất cả ra rồi cố gắng sắp xếp chúng theo một cách logic nào đó.

1:04

And I had too many book marks this year, so I wrote a program using azop ey services gbd4 and it finished sorting everything in 25 minutes.

Và năm nay tôi có quá nhiều dấu trang, nên tôi đã viết một chương trình sử dụng dịch vụ azop ey gbd4 và nó sắp xếp xong mọi thứ trong 25 phút.

1:15

And then I looked at what it did and I was like, nah.

Và sau đó tôi xem nó làm gì và tôi kiểu, không.

1:20

I tried it again.

Tôi thử lại.

1:22

It was like, nah.

Nó kiểu, không.

1:24

So I've spent roughly 20

Vậy là tôi đã dành khoảng 20

1:26

hours sort of uh sorting them out and I hope it's useful to you.

Giờ để sắp xếp chúng và tôi hy vọng nó hữu ích cho bạn.

1:30

So first off, um uh good news: AI is not going to replace designers.

Vậy trước hết, um uh tin tốt: AI sẽ không thay thế các nhà thiết kế.

1:34

It will transform how the work is done.

Nó sẽ biến đổi cách công việc được thực hiện.

1:37

I think that's clear to me at least.

Tôi nghĩ điều đó rõ ràng với tôi ít nhất.

1:39

Uh other thing is you maybe have heard of Agents.

Uh điều khác là bạn có thể đã nghe nói về Agents.

1:43

Is an old word from the 1990s that's come back in full force and uh we're going to see it all over the place.

Là một từ cũ từ những năm 1990 đã trở lại mạnh mẽ và uh chúng ta sẽ thấy nó ở khắp mọi nơi.

1:50

Another one is ax

Một từ khác là ax

1:52

instead of ux.

Thay vì ux.

1:53

Uh agent experience.

Uh trải nghiệm tác nhân.

1:54

The agent experience doesn't involve a user.

Trải nghiệm tác nhân không liên quan đến người dùng.

1:57

It doesn't involve people.

Nó không liên quan đến con người.

1:58

It involves uh agents.

Nó liên quan đến uh các tác nhân.

2:00

Uh and lastly uh we're going to be living in this AI augmented era.

Uh và cuối cùng uh chúng ta sẽ sống trong kỷ nguyên tăng cường AI này.

2:05

So we people have to somehow adapt fairly quickly.

Vậy chúng ta, con người, phải bằng cách nào đó thích nghi khá nhanh.

2:09

Uh and that's what makes it kind of stressful and I hope to reduce that stress here.

Uh và đó là điều khiến nó khá căng thẳng và tôi hy vọng giảm bớt căng thẳng đó ở đây.

2:16

Hey, how you doing?

Này, bạn khỏe không?

2:17

Good.

Tốt.

2:18

So first off, those of you who studied

Vậy trước hết, những ai trong số các bạn đã học

2:21

calculus in college raised their hand.

Giải tích ở đại học giơ tay.

2:23

Okay, so most of you probably you're probably forced to do it.

Được rồi, vậy hầu hết các bạn có lẽ bị buộc phải học nó.

2:27

Uh calculus was really important because that how we created uh missiles sent people to the Moon.

Uh giải tích thực sự quan trọng vì đó là cách chúng ta tạo ra uh tên lửa đưa người lên Mặt Trăng.

2:32

You know, that's what that's the kind of math you need.

Bạn biết đấy, đó là loại toán bạn cần.

2:36

And statistics was like, no, that's wimpy math.

Và thống kê thì kiểu, không, đó là toán yếu ớt.

2:39

So uh but I think about it because I was sitting and having dinner in the hotel there and I

Vậy uh nhưng tôi nghĩ về điều đó vì tôi đang ngồi ăn tối ở khách sạn đó và tôi

2:46

saw this sign.

Thấy biển báo này.

2:47

It's c o r t y.

Nó là c o r t y.

2:49

It was it's like a it's like a game show thing and I was like, oh I know the answer.

Nó giống như một thứ trò chơi truyền hình và tôi kiểu, ồ tôi biết câu trả lời.

2:55

And I asked the foro what does this say and it got it right and I was like, oh wow you're pretty good foro.

Và tôi hỏi foro cái này nói gì và nó trả lời đúng và tôi kiểu, ồ wow foro khá giỏi.

3:03

Um the key thing to note is this word likely.

Um điều quan trọng cần lưu ý là từ này có khả năng.

3:07

Um it thinks it's likely that it's that just like I thought it was likely.

Ừm, nó nghĩ rằng có khả năng đó chỉ giống như tôi nghĩ rằng có khả năng.

3:12

I mean they could have rebranded

Ý tôi là họ có thể đã đổi thương hiệu

3:14

Marriott with like one t and change it so that's like the design now, right?

Marriott với chỉ một chữ t và thay đổi nó để giờ thiết kế trông như vậy, phải không?

3:19

Could have been.

Có thể lắm.

3:20

Uh but it's likely that it stands for uh Courtyard Marriott.

Ừ, nhưng có khả năng nó là viết tắt của Courtyard Marriott.

3:23

So it's all about likely.

Vậy tất cả là về khả năng.

3:25

Um let's keep that in mind.

Ừm, hãy ghi nhớ điều đó.

3:27

Uh so I have been doing this for a while and in 2018 I got tired of AI so I made my last AI section in the report and I asked a question about when people expected AI to replace designers.

Ừ, tôi đã làm việc này một thời gian và vào năm 2018 tôi mệt mỏi với AI nên tôi đã làm phần AI cuối cùng trong báo cáo và tôi đặt câu hỏi về việc khi nào mọi người mong đợi AI thay thế các nhà thiết kế.

3:41

Tôi

3:42

thought I would update it so if you don't mind using your phone to fill out a quick questionnaire while we're going through this, it's I'll do two of these and uh we'll we'll see the results up here.

Nghĩ rằng tôi sẽ cập nhật nó, vậy nếu bạn không phiền dùng điện thoại để điền vào một bảng câu hỏi nhanh trong khi chúng ta đang xem xét điều này, tôi sẽ làm hai cái này và ừ, chúng ta sẽ xem kết quả ở trên này.

3:55

Uh and I'll go back to it see what it is.

Ừ và tôi sẽ quay lại xem nó là gì.

3:59

Uh but uh I'm curious what you all think right now in.

Ừ nhưng ừ, tôi tò mò không biết tất cả các bạn nghĩ gì ngay bây giờ trong.

4:03

Okay now there was a person named William J Mitchell died in the in the

Được rồi, có một người tên là William J Mitchell qua đời vào đầu

4:09

early 2000s.

Những năm 2000.

4:09

He was one of my mentors.

Ông ấy là một trong những người cố vấn của tôi.

4:11

Anyone know William J Mitchell?

Có ai biết William J Mitchell không?

4:13

Used to be popular in the Design Tech World.

Từng nổi tiếng trong thế giới Công nghệ Thiết kế.

4:16

Um once you die your SEO goes really down.

Ừm, một khi bạn chết, SEO của bạn giảm thật sự.

4:19

Uh but um he had this great book called The reconfigured Eye which I recommend to everyone who's worried about imagery, all this fake imagery out there, because he gives a history of images that go all the way back to drawings and how we've

Ừ nhưng ừm, ông ấy có một cuốn sách tuyệt vời tên là The reconfigured Eye mà tôi giới thiệu cho tất cả những ai lo lắng về hình ảnh, tất cả những hình ảnh giả mạo ngoài kia, bởi vì ông ấy đưa ra lịch sử của hình ảnh từ tận các bản vẽ và cách chúng ta đã

4:34

always tried to fake out people.

Luôn cố gắng đánh lừa mọi người.

4:36

This is the National Archives.

Đây là National Archives.

4:37

It's called the home of a rebel Sharpshooter.

Nó được gọi là nhà của một Xạ thủ nổi loạn.

4:40

It's from the 1860s and there's also another famous photo of a sharpshooter's last sleep.

Nó từ những năm 1860 và cũng có một bức ảnh nổi tiếng khác về giấc ngủ cuối cùng của một xạ thủ.

4:46

Uh so one is a Confederate one is a union.

Ừ, vậy một là của Liên minh miền Nam, một là của Liên bang.

4:49

Uh Soldier and it was noted years later that uh this is the same person.

Ừ, người lính và nhiều năm sau người ta nhận ra rằng ừ, đây là cùng một người.

4:54

It's because the same photographer need to demonetized on both sides and I find

Đó là vì cùng một nhiếp ảnh gia cần được kiếm tiền từ cả hai phía và tôi thấy

5:00

that really interesting.

Điều đó thật thú vị.

5:01

This is no digital whatnot.

Đây không phải kỹ thuật số gì cả.

5:02

It's just how the world's always been.

Nó chỉ là cách thế giới luôn như vậy.

5:04

So you have to question what you see always.

Vậy bạn phải luôn đặt câu hỏi về những gì bạn thấy.

5:07

And some of you may remember Marshall mclan, another person who SEO has gotten kind of bad, but um he said this: things politics will eventually be replaced by imagery.

Và một số bạn có thể nhớ Marshall mclan, một người khác mà SEO đã trở nên khá tệ, nhưng ừm, ông ấy nói điều này: mọi thứ chính trị cuối cùng sẽ được thay thế bằng hình ảnh.

5:17

The politician will only too happy to advocate in favor of their image because the image will be

Các chính trị gia sẽ chỉ quá vui vẻ để ủng hộ hình ảnh của họ bởi vì hình ảnh sẽ

5:23

much more powerful than they could ever be.

Mạnh mẽ hơn nhiều so với những gì họ có thể là.

5:25

And so this idea of imagery being so powerful, centuries of that, and in this era where images can produce of anything, it's to keep in mind.

Và vậy ý tưởng về hình ảnh mạnh mẽ như vậy, hàng thế kỷ như vậy, và trong thời đại này khi hình ảnh có thể tạo ra bất cứ thứ gì, cần phải ghi nhớ.

5:35

Now a long time ago in the 1990s I was advocating for writing computer programs in the design World, which people didn't like a lot.

Bây giờ cách đây rất lâu vào những năm 1990, tôi đã ủng hộ việc viết các chương trình máy tính trong thế giới thiết kế, điều mà mọi người không thích lắm.

5:44

Um but I I created this language called designed by numbers.

Ừm nhưng tôi đã tạo ra ngôn ngữ này gọi là designed by numbers.

5:48

It's a very simple

Nó là một ngôn ngữ rất đơn giản

5:50

language.

Ngôn ngữ.

5:50

Uh here I'm setting the paper's color to anywhere from uh 100 black and zero means white and I did this to show that uh writing drawing on the computer is a bit strange.

Ừ, ở đây tôi đang đặt màu giấy từ ừ 100 đen và không có nghĩa là trắng và tôi làm điều này để cho thấy rằng ừ viết vẽ trên máy tính hơi lạ.

6:02

Here I'm drawing a line that seemed fairly easy but once I place it inside a forever Loop and draw the line when I hit run it's it's drawing that line forever.

Ở đây tôi đang vẽ một đường thẳng có vẻ khá dễ dàng nhưng một khi tôi đặt nó vào một vòng lặp vô hạn và vẽ đường thẳng khi tôi nhấn chạy, nó vẽ đường thẳng đó mãi mãi.

6:13

You just can't tell.

Bạn chỉ không thể nói.

6:14

Um you can tell when you place it in the

Ừm, bạn có thể nói khi bạn đặt nó vào

6:18

space of interaction.

Không gian tương tác.

6:19

Let's say I ask it for the mouse coordinates X and Y.

Giả sử tôi yêu cầu nó tọa độ chuột X và Y.

6:23

It's suddenly drawing and you're like wait what is that's kind of messy.

Nó đột nhiên vẽ và bạn kiểu chờ đã cái gì vậy, hơi lộn xộn.

6:27

Well all you do is you slip a piece of paper in the middle and you get uh the animated interactive world.

Vậy tất cả những gì bạn làm là bạn luồn một tờ giấy vào giữa và bạn có ừ thế giới tương tác động.

6:35

And I made this to work only on a 100 by pixel grid only in black and white.

Và tôi làm cái này chỉ hoạt động trên lưới 100 pixel chỉ trong đen trắng.

6:41

I was very bosle typography era.

Tôi rất là thời đại typography bosle.

6:43

You know what I'm talking

Bạn biết tôi đang nói về

6:45

about?

Điều gì không?

6:45

Swiss.

Thụy Sĩ.

6:45

Thank you.

Cảm ơn.

6:46

Know that?

Biết điều đó không?

6:47

Yeah.

Ừ.

6:47

This is a terrible flop.

Đây là một thất bại thảm hại.

6:49

No one liked this.

Không ai thích điều này.

6:51

Um and so luckily um uh my students went off and built better things.

Ừm và thật may mắn là ừm uh sinh viên của tôi đã rời đi và xây dựng những thứ tốt hơn.

6:56

There was a thing called processing that was launched from that.

Có một thứ gọi là processing được ra mắt từ đó.

7:00

Other things Arduino p5js uh scratch all these things sort of came from a few bad ideas that I had in the '90s.

Những thứ khác như Arduino p5js uh scratch tất cả những thứ này đại loại là đến từ một vài ý tưởng tồi tệ mà tôi có vào những năm 90.

7:09

So I apologize for that.

Vì vậy tôi xin lỗi vì điều đó.

7:11

Um now I love this post by RGA.

Ừm bây giờ tôi thích bài đăng này của RGA.

7:14

They discovered the

Họ đã khám phá ra

7:15

intersection design and technology in the Gulf of you know what.

Giao thoa giữa thiết kế và công nghệ ở Vùng Vịnh của bạn biết đấy.

7:18

And I think it's like a good time to think about what is design especially in the AI era.

Và tôi nghĩ đây là thời điểm tốt để suy nghĩ về thiết kế là gì, đặc biệt là trong kỷ nguyên AI.

7:25

So um if you think about it in design we make obstacle courses that the user has to navigate.

Vì vậy ừm nếu bạn nghĩ về nó trong thiết kế, chúng ta tạo ra những chướng ngại vật mà người dùng phải vượt qua.

7:31

Uh the interesting thing about AI today is if you know the intent of where what your user is they don't have to go to an obstacle course.

Uh điều thú vị về AI ngày nay là nếu bạn biết ý định của người dùng, họ không cần phải đi qua chướng ngại vật.

7:41

You can

Bạn có thể

7:42

teleport the user there.

Dịch chuyển người dùng đến đó.

7:43

Just going to pause there for a second.

Sẽ tạm dừng ở đó một chút.

7:46

Uh every UI is some kind of obstacle course.

Uh mọi UI đều là một loại chướng ngại vật.

7:49

Um it is something that uh is the result of people working together or maybe not sometimes.

Ừm nó là thứ uh là kết quả của việc mọi người làm việc cùng nhau hoặc có thể không đôi khi.

7:54

But what happens when you teleport to the goal?

Nhưng điều gì xảy ra khi bạn dịch chuyển đến mục tiêu?

7:57

What happens to what the ux field is a question because if we spend all our time building obstacle courses as the Craft um and that craft is no longer

Điều gì xảy ra với lĩnh vực ux là một câu hỏi bởi vì nếu chúng ta dành tất cả thời gian để xây dựng chướng ngại vật như một nghề thủ công ừm và nghề thủ công đó không còn

8:08

needed what happens is a question I have.

Cần thiết nữa thì điều gì xảy ra là câu hỏi tôi có.

8:10

Now first off uh it ties to code and if you uh how many of you have used a GitHub style system before?

Bây giờ trước hết uh nó liên quan đến mã và nếu bạn uh có bao nhiêu người trong số các bạn đã từng sử dụng hệ thống kiểu GitHub trước đây?

8:19

Okay some of you.

Được rồi một số bạn.

8:20

Um you know the code World works in the world of information sharing and it's important to note that when I took a reading in 2018 uh the number of GitHub repositories called repos for machine learning was 94,000, deep

Ừm bạn biết đấy thế giới mã hoạt động trong thế giới chia sẻ thông tin và điều quan trọng cần lưu ý là khi tôi đọc vào năm 2018 uh số lượng kho GitHub được gọi là repo cho học máy là 94.000, deep

8:35

learning 28,000, AI 10,000.

Learning 28.000, AI 10.000.

8:36

And if you notice that number is kind of big now so there's lots of code out there.

Và nếu bạn để ý con số đó khá lớn bây giờ nên có rất nhiều mã ngoài kia.

8:41

Uh and that's important because it means many of us can actually go out and use that code and actually level up which is kind of an interesting era.

Uh và điều đó quan trọng vì nó có nghĩa là nhiều người trong chúng ta thực sự có thể ra ngoài và sử dụng mã đó và thực sự nâng cấp bản thân, đây là một kỷ nguyên khá thú vị.

8:50

That's a lot of code to level up from and ai's gotten a lot cheaper.

Đó là rất nhiều mã để nâng cấp từ đó và ai đã trở nên rẻ hơn nhiều.

8:55

Some of you may remember when you were trying

Một số bạn có thể nhớ khi bạn đang cố gắng

8:58

really hard to get access to GPT 4.

Rất khó để có quyền truy cập vào GPT 4.

9:00

Um now it's kind of easy to get stuff and when it's easier to get stuff when there's less scarcity uh the prices go down.

Ừm bây giờ khá dễ để có được mọi thứ và khi dễ dàng có được mọi thứ hơn khi có ít khan hiếm hơn uh giá cả giảm xuống.

9:07

If you notice there's this little company with a whale here made things you thought were expensive a lot cheaper and faster.

Nếu bạn để ý có một công ty nhỏ với một con cá voi ở đây đã làm cho những thứ bạn nghĩ là đắt đỏ trở nên rẻ hơn nhiều và nhanh hơn.

9:14

So we're in this sort disruptive Arrow whereare it's much easier and cheaper to do these things.

Vì vậy chúng ta đang ở trong một loại mũi tên đột phá này nơi mà việc làm những điều này dễ dàng và rẻ hơn nhiều.

9:19

Now when you hear the hear the word agents I recommend you do a command replace all every time you said models last year just say agents instead.

Bây giờ khi bạn nghe thấy từ agents tôi khuyên bạn nên thực hiện lệnh thay thế tất cả mỗi lần bạn nói models năm ngoái chỉ cần nói agents thay vào đó.

9:30

It's easier and I explain why and how that makes sense and you'll get really confused by all the prognosis of the future of blah blah.

Nó dễ hơn và tôi giải thích tại sao và làm thế nào điều đó có ý nghĩa và bạn sẽ thực sự bối rối bởi tất cả những dự đoán về tương lai của blah blah.

9:40

Um it's actually quite simple.

Ừm nó thực sự khá đơn giản.

9:42

Uh agents are a different encapsulation of how we create

Uh agents là một cách đóng gói khác về cách chúng ta tạo ra

9:46

computational building blocks.

Các khối xây dựng tính toán.

9:47

Uh the only difference is when you put them in Loops because when you put anything in a loop it gets very powerful.

Uh sự khác biệt duy nhất là khi bạn đặt chúng vào Vòng lặp bởi vì khi bạn đặt bất cứ thứ gì vào một vòng lặp nó trở nên rất mạnh mẽ.

9:54

Computation by itself will just do something you tell it to do.

Tính toán tự nó sẽ chỉ làm điều bạn bảo nó làm.

9:58

Uh if you stick in a loop like in my Design By Numbers example it was doing that not just for like 10 minutes but I could let it run and run forever.

Uh nếu bạn đặt nó trong một vòng lặp như trong ví dụ Design By Numbers của tôi nó đã làm điều đó không chỉ trong 10 phút mà tôi có thể để nó chạy và chạy mãi mãi.

10:09

So that's a big switch and uh

Vì vậy đó là một sự thay đổi lớn và uh

10:12

agents by themselves easy to understand.

Agents tự chúng dễ hiểu.

10:13

You add a loop just like a computer program in your house it gets confusing to understand because it runs forever.

Bạn thêm một vòng lặp giống như một chương trình máy tính trong nhà bạn nó trở nên khó hiểu vì nó chạy mãi mãi.

10:20

Do you want it to run forever is the question, right?

Bạn có muốn nó chạy mãi mãi không là câu hỏi, phải không?

10:24

Okay so I wrote a book in 2019 called how to speak machine.

Được rồi vậy tôi đã viết một cuốn sách vào năm 2019 có tên là how to speak machine.

10:28

Uh you have you've never heard of it.

Uh bạn chưa bao giờ nghe nói về nó.

10:31

Um but it is a book where I spent six years trying to explain computer science to anybody

Ừm nhưng đó là một cuốn sách mà tôi đã dành sáu năm để cố gắng giải thích khoa học máy tính cho bất kỳ ai

10:37

and it's being reissued this year because I guess it's somewhat timely.

Và nó đang được tái bản trong năm nay vì tôi đoán nó có phần hợp thời.

10:40

It's a time capsule of how we got here and it's constructed in six principles and so I've sort of taken this year's report and used that as a as a kind of a way to organize things.

Nó là một viên nang thời gian về cách chúng ta đến được đây và nó được xây dựng theo sáu nguyên tắc, và vì vậy tôi đã phần nào lấy báo cáo năm nay và sử dụng nó như một cách để sắp xếp mọi thứ.

10:50

Now when I went through all this I had probably 300 different uh things I wanted to tell you which I can't fit into roughly a

Bây giờ khi tôi xem xét tất cả những điều này, tôi có lẽ có 300 điều khác nhau mà tôi muốn nói với bạn, những điều mà tôi không thể nhét vừa trong khoảng

10:58

50-minute uh window.

50 phút.

10:58

Uh and then when I was done last night I realized the most important things were in here so I'm going to put them here at the beginning.

Ừm và khi tôi hoàn thành vào tối qua, tôi nhận ra những điều quan trọng nhất nằm ở đây, nên tôi sẽ đặt chúng ở đây ngay từ đầu.

11:07

Are you okay with me on that one?

Bạn có ổn với tôi về điều đó không?

11:10

It almost wasn't here.

Nó gần như đã không có ở đây.

11:11

I thought it was important.

Tôi nghĩ nó quan trọng.

11:12

We'll see.

Chúng ta sẽ xem.

11:13

Um first off AI is changing the ux craft.

Ừm, đầu tiên, AI đang thay đổi nghề UX.

11:16

Uh there is a LinkedIn learning course I I have uh on called ux for AI design practices for

Ừm, có một khóa học trên LinkedIn Learning mà tôi có, tên là UX cho các thực hành thiết kế AI dành cho

11:22

AI developers.

các nhà phát triển AI.

11:22

Uh there's five basic rules if you're building with AI that have stayed persistent.

Ừm, có năm quy tắc cơ bản nếu bạn đang xây dựng với AI mà vẫn luôn đúng.

11:27

You always want to remind the user that hey this came from AI don't forget.

Bạn luôn muốn nhắc người dùng rằng này, điều này đến từ AI, đừng quên.

11:33

Uh the second thing is like hey you didn't know what to do here are some ideas.

Ừm, điều thứ hai là kiểu như này, bạn không biết phải làm gì ở đây, đây là một vài ý tưởng.

11:39

The third thing is like hey this is where I got this from citations.

Điều thứ ba là kiểu như này, đây là nơi tôi lấy thông tin này từ các trích dẫn.

11:44

The other is hey I'm thinking sorry.

Điều khác là này, tôi đang nghĩ, xin lỗi.

11:46

Uh and the last one is how did I

Ừm và điều cuối cùng là làm thế nào tôi

11:50

do you know when you go to the bathroom there's that smiley face thing.

Bạn có biết khi bạn đi vệ sinh có cái mặt cười đó không.

11:54

Um it wants to know.

Ừm nó muốn biết.

11:55

Okay now that's kind of boring so I brought some more woe things.

Được rồi, bây giờ điều đó hơi nhàm chán nên tôi mang đến một vài điều thú vị hơn.

11:59

Um I think that Harley Tran this guy's amazing but I think he's the one who really made semantic Zoom kind of cool.

Ừm tôi nghĩ rằng Harley Tran, anh chàng này thật tuyệt vời, nhưng tôi nghĩ anh ấy là người thực sự làm cho Semantic Zoom trở nên thú vị.

12:06

I know the arc browser had it for a while but uh semantic Zoom is basically this idea that any paragraph any piece of

Tôi biết trình duyệt Arc đã có nó một thời gian, nhưng ừm Semantic Zoom về cơ bản là ý tưởng rằng bất kỳ đoạn văn nào, bất kỳ mẩu

12:13

information just uh pinch and zoom.

thông tin nào chỉ cần chụm và phóng to.

12:14

I think this idea is quite durable today.

Tôi nghĩ ý tưởng này khá bền vững ngày nay.

12:17

Uh we see it here and there.

Ừm chúng ta thấy nó đây đó.

12:19

Uh it hasn't hit mainstream but it's a really simple idea and it fits our mental model of how Maps can contract.

Ừm nó chưa trở nên phổ biến nhưng đó là một ý tưởng thực sự đơn giản và nó phù hợp với mô hình tinh thần của chúng ta về cách Bản đồ có thể thu gọn.

12:26

First thing uh the second thing is um really the release of open ai1 model produced this notion that it's going to take a while.

Điều đầu tiên ừm, điều thứ hai là ừm thực sự việc phát hành mô hình open ai1 đã tạo ra quan niệm rằng sẽ mất một thời gian.

12:35

Sorry so let me tell you

Xin lỗi, vậy để tôi kể cho bạn

12:37

what I'm thinking.

Những gì tôi đang nghĩ.

12:38

So the work of open AI in producing this idea that I could make uh reasoning traces happening.

Vậy công việc của open AI trong việc tạo ra ý tưởng rằng tôi có thể làm cho các dấu vết lý luận xảy ra.

12:43

I'm thinking I thought this was quite beautiful when it came out.

Tôi đang nghĩ, tôi nghĩ điều này khá đẹp khi nó ra mắt.

12:47

I'm thinking I'm thinking this I'm thinking that I'm thinking this and so you can sort of see that effort is being made versus here's the answer.

Tôi đang nghĩ, tôi đang nghĩ cái này, tôi đang nghĩ cái kia, tôi đang nghĩ cái này và vì vậy bạn có thể phần nào thấy rằng nỗ lực đang được thực hiện so với đây là câu trả lời.

12:56

So sort of showing your work it's a good you x pattern I think for AI.

Vậy kiểu như cho thấy công việc của bạn, đó là một mẫu UX tốt tôi nghĩ cho AI.

13:02

I have a bunch of other ones but uh if you want to see a good compendium uh do a YouTube search for wi combinator rapael shod.

Tôi có một loạt những cái khác nhưng ừm nếu bạn muốn xem một bản tóm tắt tốt ừm hãy tìm kiếm trên YouTube wi combinator rapael shod.

13:10

There's a great uh piece of very recent examples of AI that I recommend on the Practical side.

Có một phần tuyệt vời gồm những ví dụ rất gần đây về AI mà tôi đề xuất ở khía cạnh Thực tiễn.

13:16

Les wow there are a few things that I think stand out that are possible now anyone can do it.

Les wow có một vài điều tôi nghĩ nổi bật mà giờ đây bất kỳ ai cũng có thể làm được.

13:22

I love this pattern of short long.

Tôi thích mẫu ngắn dài này.

13:24

You know you can like on any piece

Bạn biết đấy, bạn có thể như trên bất kỳ mẩu

13:27

of information you can offer two GR short long complex whatever.

thông tin nào bạn có thể đưa ra hai tùy chọn ngắn dài phức tạp bất cứ thứ gì.

13:30

It's all possible today.

Tất cả đều có thể thực hiện được ngày nay.

13:31

Um and then there's also um there's also different ways to kind of take a prompt and apply it to something.

Ừm và sau đó cũng có ừm cũng có nhiều cách khác nhau để lấy một lời nhắc và áp dụng nó vào một thứ gì đó.

13:38

Uh those of you who used cursor or GitHub copilot Etc if you do it at file name it uses the context so it's a way to kind of like I love Cookie Monster by the way.

Ừm những ai đã dùng cursor hoặc GitHub copilot v.v., nếu bạn làm điều đó ở tên tệp, nó sử dụng ngữ cảnh, vì vậy đó là một cách để kiểu như tôi thích Cookie Monster nhân tiện.

13:50

Those of you who saw

Những ai đã thấy

13:52

Cookie Monster here on this stage you know it's like ah cookie you know context.

Cookie Monster ở đây trên sân khấu này, bạn biết đấy, kiểu như à cookie, bạn biết đấy, ngữ cảnh.

13:57

So uh it's like a Cookie Monster way to pull context quickly uh into your uh conversation space or thinking space.

Vậy ừm nó giống như một cách Cookie Monster để kéo ngữ cảnh nhanh chóng ừm vào không gian trò chuyện hoặc không gian suy nghĩ của bạn.

14:05

It's awesome.

Thật tuyệt vời.

14:06

Uh also Version Control is something we don't talk a lot about.

Ừm cũng vậy, Kiểm soát phiên bản là điều chúng ta không nói nhiều.

14:11

I always look at what Jeffrey lit's doing but Version Control is important because once you can

Tôi luôn xem những gì Jeffrey lit đang làm nhưng Kiểm soát phiên bản rất quan trọng vì một khi bạn có thể

14:18

generate AI anything you can generate 50 versions of something and now you generate a 100 more versions of that one version.

Tạo AI bất cứ thứ gì bạn có thể tạo 50 phiên bản của một thứ gì đó và bây giờ bạn tạo thêm 100 phiên bản nữa của một phiên bản đó.

14:25

Which one is good or not is a called a Version Control problem.

Cái nào tốt hay không được gọi là vấn đề Kiểm soát Phiên bản.

14:29

On the image model side uh Pablo Stanley uh showed this recently and it's wonderful example of how to add input.

Về phía mô hình hình ảnh, uh Pablo Stanley uh đã trình diễn điều này gần đây và đó là một ví dụ tuyệt vời về cách thêm đầu vào.

14:36

How do you tweak something in a Direction versus actually touch it?

Làm thế nào để bạn tinh chỉnh một thứ gì đó theo một Hướng thay vì thực sự chạm vào nó?

14:40

How

Làm thế nào

14:41

do you change the style of something?

Bạn có thay đổi phong cách của một thứ gì đó không?

14:43

Uh this is a great pattern.

Uh đây là một mẫu tuyệt vời.

14:45

Um also uh Google came out with this whisk pattern.

Um cũng vậy uh Google đã ra mắt mẫu whisk này.

14:48

It's basically mad lib style input.

Về cơ bản nó là đầu vào kiểu mad lib.

14:50

Uh it's a form of puzzle prompting I think is what I would call it but it's another way to kind of get you moving much faster than average with these uh generative AI systems.

Uh đó là một dạng gợi ý câu đố tôi nghĩ đó là cách tôi sẽ gọi nó nhưng đó là một cách khác để giúp bạn tiến bộ nhanh hơn mức trung bình với các hệ thống AI tạo sinh này.

15:01

And there's a few other systems out there I

Và có một vài hệ thống khác ngoài kia tôi

15:04

mentioned Kaya and recraft examples of really kind of fine grain prompting fine grain touching uh is important.

Đã đề cập đến Kaya và recraft là ví dụ về việc gợi ý chi tiết thực sự và chạm vào chi tiết uh là quan trọng.

15:10

Um this is my favorite category Concepts and random things.

Um đây là danh mục yêu thích của tôi Các khái niệm và những thứ ngẫu nhiên.

15:14

If that's a category this is uh this one I is it sort of like taking two apps and having them meet together and become a new kind of app.

Nếu đó là một danh mục thì đây là uh cái này tôi có phải nó giống như lấy hai ứng dụng và cho chúng gặp nhau và trở thành một loại ứng dụng mới.

15:26

It's an interesting kind of approach but it's hly possible

Đó là một cách tiếp cận thú vị nhưng nó hoàn toàn có thể

15:30

today.

Ngày nay.

15:30

Uh and I actually made something new to show you all.

Uh và tôi thực sự đã làm một cái gì đó mới để cho tất cả các bạn xem.

15:34

Let's see if it works.

Hãy xem nó có hoạt động không.

15:36

Yes.

Có.

15:36

Okay this is called my semantic eye dropper.

Được rồi cái này được gọi là ống nhỏ giọt ngữ nghĩa của tôi.

15:39

Um I've been wanting to do this for a while so this is a good excuse.

Um tôi đã muốn làm điều này từ lâu rồi nên đây là một cái cớ tốt.

15:44

Um so what this is uh I can um I can take any cell let me see here I can uh take a cell that cell I can place its Essence into the empty cell and it kind of makes it up from

Um vậy cái này là uh tôi có thể um tôi có thể lấy bất kỳ ô nào để tôi xem ở đây tôi có thể uh lấy một ô ô đó tôi có thể đặt Bản chất của nó vào ô trống và nó tạo ra nó từ

16:00

there.

Đó.

16:00

Uh I like that blend idea so uh I can take Quantum Computing and have it blend with this one here and it gets quanty.

Uh tôi thích ý tưởng pha trộn đó nên uh tôi có thể lấy Quantum Computing và cho nó pha trộn với cái này ở đây và nó trở nên lượng tử.

16:07

So there's kind of ways to sort of do things now.

Vậy có những cách để làm mọi thứ ngay bây giờ.

16:10

It's a sort of a semantic eye dropper.

Nó giống như một ống nhỏ giọt ngữ nghĩa.

16:13

I always love when Photoshop came out with that idea.

Tôi luôn thích khi Photoshop ra mắt ý tưởng đó.

16:16

So anyways anything is really uh possible today.

Dù sao thì mọi thứ thực sự uh có thể ngày nay.

16:18

It's kind of weird.

Nó hơi kỳ lạ.

16:19

Let's see what we did here.

Hãy xem chúng ta đã làm gì ở đây.

16:21

Let's see how we did.

Hãy xem chúng ta đã làm như thế nào.

16:22

Okay

Được rồi

16:23

likelihood that it will positively impact Our Lives roughly 50.8%.

Khả năng nó sẽ tác động tích cực đến Cuộc sống của chúng ta khoảng 50,8%.

16:26

Uh are you in the design profession or half?

Uh bạn có trong ngành thiết kế hay một nửa?

16:30

So for the designers who answer when will AI replace most this 36 say never.

Vậy đối với các nhà thiết kế trả lời khi nào AI sẽ thay thế hầu hết thì 36 nói không bao giờ.

16:35

You know that's a good one.

Bạn biết đấy đó là một câu trả lời hay.

16:37

That's a good timeline.

Đó là một mốc thời gian tốt.

16:39

Uh 24% to so this is sort of coming.

Uh 24% đến vậy điều này sắp xảy ra.

16:42

Yeah oo look at that very far out five years.

Yeah oo nhìn kìa rất xa năm năm.

16:46

Uh that's for like visual design mind you for those of you make the distinction and

Uh đó là cho thiết kế thị giác lưu ý nhé đối với những bạn phân biệt và

16:52

then digital product designers never.

Sau đó các nhà thiết kế sản phẩm kỹ thuật số không bao giờ.

16:53

How's the Nevers compare?

Những người Không bao giờ so sánh thế nào?

16:54

Oh never is like shorter here.

Oh không bao giờ ngắn hơn ở đây.

16:56

See that's a little shorter.

Thấy đó ngắn hơn một chút.

16:58

Um okay never so we're sort of feeling it for those who are not.

Um được rồi không bao giờ vậy chúng ta đang cảm nhận nó đối với những người không.

17:02

When will AI replace most designers?

Khi nào AI sẽ thay thế hầu hết các nhà thiết kế?

17:03

Well okay let's see those who are not in design think oh yeah you're going to be replaced.

Chà được rồi hãy xem những người không trong ngành thiết kế nghĩ oh yeah bạn sẽ bị thay thế.

17:09

Okay so they're they're winning.

Được rồi vậy họ đang thắng.

17:10

Thank you for that.

Cảm ơn vì điều đó.

17:11

Okay let's keep going.

Được rồi hãy tiếp tục.

17:13

We'll do another one.

Chúng ta sẽ làm thêm một cái nữa.

17:14

Okay and there are four AI ux spaces that are uh I think uh exist.

Được rồi và có bốn không gian AI UX mà tôi nghĩ là tồn tại.

17:20

One is of course the chat UI space people chatting.

Một là tất nhiên là không gian giao diện trò chuyện, mọi người trò chuyện.

17:23

Um and um uh chat I made a demo of example where there was something going viral where people were saying chat AI chat you can catch it immediately.

Ừm và ừm, trò chuyện, tôi đã làm một bản demo ví dụ về một thứ gì đó lan truyền, nơi mọi người nói trò chuyện AI, bạn có thể bắt gặp nó ngay lập tức.

17:34

It's you talking and the user talking and it's you talking.

Đó là bạn nói và người dùng nói và đó là bạn nói.

17:38

It's the US are talking but we humans we

Đó là Hoa Kỳ đang nói nhưng chúng ta, con người, chúng ta

17:42

don't do it that way.

Không làm theo cách đó.

17:43

We go chat chat and then chat and then chat comes back like we humans do that.

Chúng ta đi trò chuyện, trò chuyện và rồi trò chuyện và rồi trò chuyện quay lại, giống như con người chúng ta làm điều đó.

17:49

So I was like no I think I think I can do it too.

Vậy nên tôi nghĩ, không, tôi nghĩ tôi cũng có thể làm được.

17:54

Hi how are you I'm really oh oh you're talking oh thanks you're you're doing well.

Chào, bạn khỏe không, tôi thực sự ồ ồ bạn đang nói ồ cảm ơn, bạn đang làm tốt.

17:59

I said this say example that anything we think that it can't do it's because we have biases and how we actually communicate when we communicate async this happens

Tôi nói điều này, ví dụ rằng bất cứ điều gì chúng ta nghĩ rằng nó không thể làm được là vì chúng ta có thành kiến và cách chúng ta thực sự giao tiếp khi chúng ta giao tiếp không đồng bộ, điều này xảy ra

18:09

all the time.

Mọi lúc.

18:10

If you communicate async with AI this could happen again as well.

Nếu bạn giao tiếp không đồng bộ với AI, điều này cũng có thể xảy ra.

18:15

Okay stop please.

Được rồi, dừng lại, làm ơn.

18:16

Okay um and if you haven't seen the stuff coming out of Google creative Labs Google cre Labs has been around for over a decade.

Được rồi ừm và nếu bạn chưa thấy những thứ từ Google Creative Labs, Google Creative Labs đã tồn tại hơn một thập kỷ.

18:27

It's an amazing group of hybrids but Alexander transan team's been doing some really weird things.

Đó là một nhóm lai tuyệt vời nhưng nhóm của Alexander Transan đã làm một số thứ thực sự kỳ lạ.

18:33

Move them to the top move them to the bottom put them back in the middle but

Di chuyển chúng lên trên, di chuyển chúng xuống dưới, đặt chúng trở lại giữa nhưng

18:41

swap red and blue can you um make yellow can you make um purple can you make white can you form a Snowman.

Đổi màu đỏ và xanh dương, bạn có thể làm màu vàng không, bạn có thể làm màu tím không, bạn có thể làm màu trắng không, bạn có thể tạo hình Người Tuyết không.

18:56

That's a good one can.

Đó là một cái hay, có thể.

18:59

So that's really like only a couple months ago but this kind of stuff is getting a lot easier.

Vậy đó thực sự chỉ mới vài tháng trước nhưng loại thứ này đang trở nên dễ dàng hơn nhiều.

19:11

So in the chat space communicating the second space is documents are changing a lot.

Vậy trong không gian trò chuyện, giao tiếp, không gian thứ hai là tài liệu đang thay đổi rất nhiều.

19:21

This s of Quant of information um the work by Tyler anger's been really interesting to

Đây là một lượng thông tin, công trình của Tyler Anger thực sự thú vị để

19:32

watch.

Xem.

19:32

Um he's been asking questions about when you're thinking out loud how many ways can those thoughts Branch out.

Ừm, anh ấy đã đặt câu hỏi về việc khi bạn suy nghĩ thành tiếng, những suy nghĩ đó có thể phân nhánh theo bao nhiêu cách.

19:38

Um a sort of branching conversation as a document type exists.

Ừm, một loại cuộc trò chuyện phân nhánh như một loại tài liệu tồn tại.

19:42

Uh another one by Matthew is very interesting.

Ừ, một cái khác của Matthew rất thú vị.

19:45

Uh he looked at what's the Color Picker for words.

Ừ, anh ấy đã xem xét Công cụ chọn màu cho từ ngữ là gì.

19:49

How can a word have color?

Làm thế nào một từ có thể có màu sắc?

19:51

Um and you can see that there's different things you can do in the

Ừm và bạn có thể thấy rằng có những thứ khác nhau bạn có thể làm trong

19:56

semantic space in the context of text that are quite remarkable.

Không gian ngữ nghĩa trong bối cảnh văn bản, khá đáng chú ý.

20:00

Uh another one by Jeffrey lit this is a scheduler that combines a map system and so the document you thought was just sort of lying there I'm I'm sleeping uh can really come awake in a different way that we never predicted documents could ever become.

Ừ, một cái khác của Jeffrey Lit, đây là một bộ lập lịch kết hợp hệ thống bản đồ và vì vậy tài liệu bạn nghĩ chỉ nằm đó, tôi đang ngủ, thực sự có thể trở nên sống động theo một cách khác mà chúng ta chưa bao giờ dự đoán tài liệu có thể trở thành.

20:17

And I have some other random I collect these things B you so I'm a

Và tôi có một số thứ ngẫu nhiên khác, tôi sưu tầm những thứ này, bạn biết đấy, vì vậy tôi là một

20:23

packrat of random things.

Kẻ tích trữ những thứ ngẫu nhiên.

20:24

Uh the third space is tables you know laes like in spreadsheets.

Ừ, không gian thứ ba là bảng, bạn biết đấy, như trong bảng tính.

20:29

Um I think spreadsheets are sort of really taking off in the AI space.

Ừm, tôi nghĩ bảng tính đang thực sự cất cánh trong không gian AI.

20:35

I wanted to see so for myself so I made a demonstration of that.

Tôi muốn tự mình xem nên tôi đã làm một bản trình diễn về điều đó.

20:41

Um so what this is it's a spreadsheet that is semantic so each cell can change based upon the content.

Ừm, vậy đây là một bảng tính có tính ngữ nghĩa, vì vậy mỗi ô có thể thay đổi dựa trên nội dung.

20:50

Um and it propagates the quick brown sync in my building and it

Ừm và nó lan truyền nhanh chóng màu nâu đồng bộ trong tòa nhà của tôi và nó

20:56

propagates the semantic information of via a semantic formula so that kind of form in a table can take hold and as you can imagine a lot of things in a spreadsheet can change at the same time and so this kind of interface pattern uh is quite powerful and it's something we really first felt with spreadsheets and we'll get back to that in a second.

Lan truyền thông tin ngữ nghĩa thông qua một công thức ngữ nghĩa để loại hình thức đó trong một bảng có thể nắm giữ và như bạn có thể tưởng tượng, nhiều thứ trong bảng tính có thể thay đổi cùng lúc và vì vậy loại mẫu giao diện này khá mạnh mẽ và đó là điều chúng ta thực sự cảm nhận lần đầu với bảng tính và chúng ta sẽ quay lại điều đó trong giây lát.

21:17

The fourth one is a canvas space sort of a

Cái thứ tư là không gian canvas, kiểu như một

21:21

two-dimensional canvas socalled Infinite Canvas.

Canvas hai chiều, cái gọi là Canvas Vô hạn.

21:23

Um this work by Samuel Timbo is quite interesting because it's introducing different kind of visual language.

Ừm, công trình này của Samuel Timbo khá thú vị vì nó giới thiệu một loại ngôn ngữ thị giác khác.

21:30

You may have seen teal draw a computer but there are more examples of these kind of visual canvas approaches.

Bạn có thể đã thấy teal vẽ một máy tính nhưng có nhiều ví dụ hơn về các cách tiếp cận canvas thị giác này.

21:38

They're quite sophisticated Hub but emails on Infinite Canvas and so Infinite Canvas is another pattern uh we're going to see more

Chúng khá tinh vi, Hub nhưng email trên Canvas Vô hạn và vì vậy Canvas Vô hạn là một mẫu khác mà chúng ta sẽ thấy nhiều hơn

21:48

of lots of stuff out there.

Về rất nhiều thứ ngoài kia.

21:49

Um and if you're curious about this whole Space there's a there's a ton series openly available on the media lab site by uh led by our Styles.

Ừm và nếu bạn tò mò về toàn bộ Không gian này, có một loạt bài có sẵn công khai trên trang web của media lab do ừm dẫn dắt bởi Styles của chúng tôi.

21:58

It's called thinking with sand.

Nó được gọi là suy nghĩ với cát.

22:00

There's some of the all these people are talking about why they do this work so it's a great set of videos to check out.

Có một số, tất cả những người này đang nói về lý do tại sao họ làm công việc này, vì vậy đó là một bộ video tuyệt vời để xem.

22:08

All right so section one of six here we go.

Được rồi, vậy phần một trong sáu, bắt đầu thôi.

22:11

Uh this is Char

Ừ, đây là Char

22:13

recently saying I'm going to dedicate my thesis on Creative coding to Loop.

Gần đây nói rằng tôi sẽ dành luận án của mình về Lập trình sáng tạo cho Loop.

22:17

So the beginning just says for Loop.

Vậy phần đầu chỉ ghi là dành cho Loop.

22:19

So the loop is the fundamental building block of computation that is freaky and odd.

Vậy vòng lặp là khối xây dựng cơ bản của tính toán, thật kỳ quái và lạ lùng.

22:24

Is something that cannot exist in the regular world.

Là thứ không thể tồn tại trong thế giới thông thường.

22:27

Nothing can Loop forever.

Không gì có thể lặp mãi mãi.

22:29

If you spin a top it's going to like get tired and a computer a loop will just keep going and it won't stop and that's

Nếu bạn quay một con quay, nó sẽ mệt và dừng lại, còn máy tính với vòng lặp sẽ cứ tiếp tục và không dừng, và điều đó

22:38

very strange.

Rất lạ.

22:38

Um and as a backstory to Loops I discovered Loops in the 1970s when I was a kid and I made this to show you what I what I did when I was a kid.

Ừm và như một câu chuyện nền về Vòng lặp, tôi phát hiện ra Vòng lặp vào những năm 1970 khi tôi còn nhỏ, và tôi làm cái này để cho bạn thấy tôi đã làm gì khi còn nhỏ.

22:51

I did this 20 go to 10 and I did run like wow it's printing my name.

Tôi làm cái này 20 go to 10 và tôi chạy, kiểu như, wow nó đang in tên tôi.

22:57

It's so reassuring.

Thật là an tâm.

22:59

Um and then everyone then teaches you this uh little hack where you add a comma at the end and suddenly a second let me CLS let

Ừm và rồi mọi người dạy bạn cái mẹo nhỏ này, nơi bạn thêm dấu phẩy ở cuối và đột nhiên một giây, để tôi CLS, để

23:09

me restart this cuz it's the effect is very important because it's like you learn one thing but then if you do if you learn one more thing uh something else happens.

Tôi khởi động lại cái này vì hiệu ứng rất quan trọng, bởi vì giống như bạn học một thứ, nhưng rồi nếu bạn làm, nếu bạn học thêm một thứ nữa, ừm, một thứ khác lại xảy ra.

23:20

Oh that's good let me change my name 20 go to 10 some of you know what's going to happen.

Ồ tốt đấy, để tôi đổi tên mình 20 go to 10, một số bạn biết điều gì sẽ xảy ra.

23:28

It's so worthwhile.

Thật đáng công.

23:29

Um again it's going to keep on doing this forever and this is something that's all existed in

Ừm, một lần nữa nó sẽ tiếp tục làm điều này mãi mãi và đây là thứ đã tồn tại trong

23:36

computers.

Máy tính.

23:36

It's the ability to Loop never get tired.

Đó là khả năng Lặp mà không bao giờ mệt.

23:39

Um and that goes to agents.

Ừm và điều đó dẫn đến các tác nhân.

23:42

Agents by default do not Loop.

Các tác nhân theo mặc định không Lặp.

23:44

Uh I'm calling this an agent at rest.

Ừm, tôi gọi đây là một tác nhân ở trạng thái nghỉ.

23:47

It has four ingredients.

Nó có bốn thành phần.

23:49

It has a model it has prompts it has knowledge and it has tools.

Nó có một mô hình, nó có các gợi ý, nó có kiến thức và nó có các công cụ.

23:54

And once you sort of feel the one two three four step it's very calming.

Và một khi bạn cảm nhận được bước một hai ba bốn, nó rất êm dịu.

24:00

I've discovered oh the agent has a model yeah it has prompts okay does it have

Tôi đã khám phá ra, ồ tác nhân có một mô hình, ừ, nó có các gợi ý, được, nó có

24:07

tools better does it have more knowledge better oh that's a good agent at rest.

Công cụ tốt hơn, nó có thêm kiến thức tốt hơn, ồ đó là một tác nhân tốt ở trạng thái nghỉ.

24:12

And it's important remember the program can do the same thing if you have no for Loop no while loop it's pretty boring it just starts up and then it's done right.

Và điều quan trọng cần nhớ là chương trình có thể làm điều tương tự, nếu bạn không có vòng lặp for, không có vòng lặp while, nó khá nhàm chán, nó chỉ khởi động rồi xong, đúng không.

24:24

Uh a loop makes it powerful.

Ừm, một vòng lặp làm cho nó mạnh mẽ.

24:27

Okay so I and also I think it's hard to understand this because objectoriented programming when it first

Được rồi, vậy tôi và tôi cũng nghĩ khó hiểu điều này vì lập trình hướng đối tượng khi nó lần đầu

24:34

came out who remembers when object-oriented programming first came out it was really confusing.

Ra đời, ai nhớ khi lập trình hướng đối tượng lần đầu ra đời, nó thực sự gây bối rối.

24:38

I was like what you put the data and the class what is this different terminology.

Tôi kiểu như, cái gì, bạn đặt dữ liệu và lớp, thuật ngữ khác biệt này là gì.

24:42

So I think it's kind of similar uh in that back then we had classes and now we've got these AI models.

Vậy tôi nghĩ nó khá tương tự, ừm, ở chỗ hồi đó chúng ta có các lớp và bây giờ chúng ta có những mô hình AI này.

24:49

Uh we had these object properties we have a new way to use knowledge.

Ừm, chúng ta có các thuộc tính đối tượng, chúng ta có một cách mới để sử dụng kiến thức.

24:53

Uh we have methods we have

Ừm, chúng ta có các phương thức, chúng ta có

24:55

actions and we have reusability and we can Del reuse this stuff in different ways.

Các hành động và chúng ta có khả năng tái sử dụng và chúng ta có thể tái sử dụng những thứ này theo nhiều cách khác nhau.

24:59

So it's actually quite similar.

Vậy nó thực sự khá tương tự.

25:01

Those of you who are offended by this I apologize in advance because people get offended a lot these days.

Những ai cảm thấy bị xúc phạm bởi điều này, tôi xin lỗi trước vì ngày nay người ta dễ bị xúc phạm lắm.

25:07

Um so just remember the AI is a kind of programming.

Ừm, vậy chỉ cần nhớ AI là một loại lập trình.

25:11

It's a different kind of programming.

Đó là một loại lập trình khác.

25:13

Um and rest assured uh programm is going to keep on changing and it's one moment

Ừm và hãy yên tâm, ừm, lập trình sẽ tiếp tục thay đổi và đó là một khoảnh khắc

25:18

like that.

Như thế.

25:18

Uh so and to sort of prove the point uh going back to my favorite space of uh spreadsheets if I say if I make this 10 if you noticed uh it propagated everything.

Ừm, vậy và để chứng minh quan điểm, ừm, quay lại không gian yêu thích của tôi là bảng tính, nếu tôi nói, nếu tôi đặt cái này thành 10, nếu bạn để ý, ừm, nó đã lan truyền mọi thứ.

25:31

It's because the agent the cell of the spreadsheet is always listening.

Đó là vì tác nhân, ô của bảng tính, luôn lắng nghe.

25:36

Uh in this case these were listening when I changed this in this case the pattern is different it's just that line.

Ừm, trong trường hợp này chúng đang lắng nghe khi tôi thay đổi cái này, trong trường hợp này mẫu khác, chỉ là dòng đó.

25:44

So it is a

Vậy nó là một

25:46

gentic thinking but it's not using any kind of large language model.

Tư duy kiểu gen nhưng nó không sử dụng bất kỳ loại mô hình ngôn ngữ lớn nào.

25:50

Okay are we doing okay so far?

Được rồi, chúng ta vẫn ổn chứ?

25:53

You following?

Bạn theo kịp không?

25:54

Any sleepy people?

Có ai buồn ngủ không?

25:55

It's okay you had lunch.

Không sao đâu, bạn đã ăn trưa rồi.

25:57

Um now this is a definition of Agents I found to see if it's it's stable.

Ừm, bây giờ đây là một định nghĩa về Tác nhân mà tôi tìm thấy để xem nó có ổn định không.

26:04

Uh this is my door number one example from 2023 from lilan Wing agent is large language model memory planning and Tool use.

Uh đây là ví dụ về Cửa số một của tôi từ năm 2023 từ lilan Wing agent là bộ nhớ mô hình ngôn ngữ lớn, lập kế hoạch và sử dụng Công cụ.

26:13

And I want to note that when token

Và tôi muốn lưu ý rằng khi chi phí token

26:17

costs dropped that's when Loops came into the picture.

giảm xuống, đó là lúc Vòng lặp xuất hiện.

26:20

It's because if you ran that agent in a loop it was going to be very expensive so we didn't talk about loops back then cuz no one could afford that.

Bởi vì nếu bạn chạy agent đó trong một vòng lặp, nó sẽ rất tốn kém, nên hồi đó chúng tôi không nói về vòng lặp vì không ai có thể chi trả được.

26:30

Uh but now there are Loops everywhere.

Uh nhưng bây giờ vòng lặp có ở khắp mọi nơi.

26:32

Door Number 2 3 4 everyone adds a loop in there.

Cửa số 2 3 4 mọi người đều thêm một vòng lặp vào đó.

26:36

It's because it got cheaper and interestingly in 1984 Steve Jobs was um interviewed he did say uh

Đó là vì nó trở nên rẻ hơn và thú vị là vào năm 1984 Steve Jobs đã được phỏng vấn, ông ấy đã nói uh

26:42

the next stage is going to be computers as agents.

Giai đoạn tiếp theo sẽ là máy tính như những agent.

26:45

That guy huh.

Anh chàng đó hả.

26:46

Uh but so and again the definition of agent and the definition of agent has changed over time.

Uh nhưng vậy và một lần nữa định nghĩa về agent và định nghĩa về agent đã thay đổi theo thời gian.

26:52

Okay so um in 1993 I used to make drawings like this to express how the computer worked.

Được rồi, vậy um vào năm 1993 tôi thường vẽ những bức vẽ như thế này để diễn tả cách máy tính hoạt động.

26:58

I was fascinated by Loops.

Tôi bị cuốn hút bởi các Vòng lặp.

27:00

I mean Loops are very strange.

Ý tôi là các Vòng lặp rất kỳ lạ.

27:02

I mean like once you set them off they never get tired.

Ý tôi là một khi bạn khởi động chúng, chúng không bao giờ mệt mỏi.

27:06

And so in the '90s I

Và vì vậy vào những năm 90, tôi

27:08

felt as someone who had gone from computer science to Conventional art and got tired with my hands to ReDiscover the computer could do all this stuff.

Cảm thấy như một người đã chuyển từ khoa học máy tính sang nghệ thuật Truyền thống và cảm thấy mệt mỏi với đôi tay của mình để Tái khám phá ra rằng máy tính có thể làm tất cả những thứ này.

27:16

I thought weird.

Tôi nghĩ thật kỳ lạ.

27:17

So a lot of my work back then was like wow this computer thing is very strange.

Vì vậy, nhiều tác phẩm của tôi hồi đó giống như wow, thứ máy tính này thật kỳ lạ.

27:22

Um and uh Jordan scker noted that the infinity symbol is a infinity symbol for a gentic stuff in cursor but anyways Loop is going to be just like

Um và uh Jordan scker đã lưu ý rằng biểu tượng vô cực là biểu tượng vô cực cho những thứ gentic trong cursor nhưng dù sao thì Vòng lặp sẽ giống như

27:31

all over the interface so look out.

khắp giao diện, nên hãy coi chừng.

27:33

Then there's a command line.

Sau đó là dòng lệnh.

27:35

There's an essay by Neil Stevenson called the in beginning there was the command line.

Có một bài tiểu luận của Neil Stevenson tên là 'Ban đầu có dòng lệnh'.

27:41

The command line exists in everyone's computer.

Dòng lệnh tồn tại trong máy tính của mọi người.

27:43

Who's used the command line before?

Ai đã từng sử dụng dòng lệnh trước đây?

27:46

The command line sits underneath everything it's still there.

Dòng lệnh nằm bên dưới mọi thứ, nó vẫn ở đó.

27:49

Um and in essence we created graphical user interfaces uh and it actually makes the

Um và về bản chất, chúng ta đã tạo ra giao diện người dùng đồ họa uh và nó thực sự làm cho

27:55

computer less powerful.

máy tính kém mạnh mẽ hơn.

27:56

So the fact that we're going towards this sort of like command line approach uh is opening a door that we tended to close because it was too confusing and too hard for everyone to do.

Vì vậy, việc chúng ta đang tiến tới cách tiếp cận kiểu dòng lệnh này uh đang mở ra một cánh cửa mà chúng ta có xu hướng đóng lại vì nó quá khó hiểu và quá khó để mọi người làm.

28:08

Uh in general uh and I wrote this is sort of validates like when you type in like you know LS or something or like hello command not found it's essentially chat.

Uh nói chung uh và tôi đã viết điều này phần nào xác nhận rằng khi bạn gõ như bạn biết đấy LS hay gì đó hoặc như 'hello command not found' thì về cơ bản đó là chat.

28:20

It's the same thing.

Nó là cùng một thứ.

28:21

It's the command line we're using.

Đó là dòng lệnh chúng ta đang sử dụng.

28:23

It's a different kind of command line uh is the point.

Đó là một loại dòng lệnh khác uh là điểm mấu chốt.

28:27

So the command line has surf now in chat.

Vì vậy, dòng lệnh đã lướt sóng giờ trong chat.

28:30

There's the whole category of things called tuis terminal user interfaces.

Có cả một loại thứ được gọi là tuis giao diện người dùng terminal.

28:34

Wow they are cool.

Wow chúng thật tuyệt.

28:35

Uh but they come from the past.

Uh nhưng chúng đến từ quá khứ.

28:38

Uh if you ever drop down to the terminal in Unix type banner and a word it is feels so good.

Uh nếu bạn từng xuống terminal trong Unix gõ banner và một từ, cảm giác thật tuyệt.

28:45

28:46

Because back when we had line printers, we'd print out giant words like this.

Bởi vì hồi chúng ta còn máy in dòng, chúng ta in ra những từ khổng lồ như thế này.

28:50

Oh, it was amazing, feeling wasted a lot of paper.

Oh, thật tuyệt vời, cảm giác lãng phí rất nhiều giấy.

28:53

Um, but I noticed in the last 5 years terminals have come back.

Um, nhưng tôi nhận thấy trong 5 năm qua terminal đã trở lại.

28:57

Uh, I when Fig came out is acquired by AWS, but there's a lot of cool terminals now.

Uh, tôi khi Fig ra mắt đã được AWS mua lại, nhưng có rất nhiều terminal thú vị bây giờ.

29:03

The young people love terminals.

Những người trẻ yêu thích terminal.

29:04

Um, and uh, there's a lot of ways to build terminal style interfaces if you have who's

Um, và uh, có nhiều cách để xây dựng giao diện kiểu terminal nếu bạn có ai

29:10

Shopped for coffee from terminal.shop?

Đã mua cà phê từ terminal.shop chưa?

29:11

You just sh terminal.shop and you get this the screen and you can order coffee.

Bạn chỉ cần sh terminal.shop và bạn nhận được màn hình này và bạn có thể đặt cà phê.

29:17

God, this is beautiful.

Chúa ơi, thật đẹp.

29:18

Anyways, again talking in direct mode is the whole theme there.

Dù sao, một lần nữa nói về chế độ trực tiếp là toàn bộ chủ đề ở đó.

29:22

Uh, and also in the um sort of monospace category, this is beautiful.

Uh, và cả trong loại um đơn cách, điều này thật đẹp.

29:27

Time P came out by Helen A.

Time P ra mắt bởi Helen A.

29:30

Jang called Departure Mono.

Jang gọi là Departure Mono.

29:31

Uh, monospace got updated so if you want to use a kind of a even

Uh, monospace đã được cập nhật nên nếu bạn muốn dùng một loại phông chữ có độ rộng ký tự đồng đều, có rất nhiều cơ hội ở đó.

29:37

Pitch font, there's lots of opportunities there.

Phông chữ có độ rộng ký tự đồng đều, có rất nhiều cơ hội ở đó.

29:39

And this thing is amazing, Arborvale.

Và thứ này thật tuyệt vời, Arborvale.

29:42

It's by a Rizzy graduate, but it's entire web page with little hyperlinks.

Nó được tạo bởi một sinh viên tốt nghiệp Rizzy, nhưng toàn bộ trang web chỉ toàn các siêu liên kết nhỏ.

29:47

It's really cool.

Nó thực sự rất thú vị.

29:48

It's like a MySpace page made out of ASCII text.

Nó giống như một trang MySpace được làm từ văn bản ASCII.

29:51

Uh, anyways, there's something sort of uh simple in this representation and also as we know it's very compact as well.

Uh, dù sao đi nữa, có một điều gì đó khá đơn giản trong cách thể hiện này và như chúng ta biết, nó cũng rất gọn gàng.

29:59

And uh, Sam Dape if you follow what

Và uh, Sam Dape nếu bạn theo dõi những gì

30:03

He does, there's so many beautiful things he's crafting.

Anh ấy làm, có rất nhiều thứ đẹp đẽ mà anh ấy đang tạo ra.

30:06

So because they're combining these ideas of ASCII in code but really taken into a different space as a designer.

Vì vậy, bởi vì họ đang kết hợp những ý tưởng về ASCII trong mã nhưng thực sự đưa nó vào một không gian khác với tư cách là một nhà thiết kế.

30:12

Okay, um now let's talk about autopilot for a second.

Được rồi, um bây giờ hãy nói về autopilot một chút.

30:16

Autopilot was designed for airplanes in the 1900s.

Autopilot được thiết kế cho máy bay vào những năm 1900.

30:18

Uh, there's something called the DARPA autonomous vehicle Grand Challenge.

Uh, có một thứ gọi là Thử thách lớn về xe tự hành của DARPA.

30:22

It led to today's Tesla autopilot era and

Nó dẫn đến kỷ nguyên autopilot của Tesla ngày nay và

30:25

All cars seem to be getting this these days.

Tất cả xe hơi dường như đều có được điều này trong những ngày này.

30:28

But um, cars it through the DARPA challenge they discovered that it's really hard to make the car self-driving because it's all kind of edge cases.

Nhưng um, xe hơi thông qua thử thách DARPA họ phát hiện ra rằng rất khó để làm cho xe tự lái vì tất cả đều là các trường hợp đặc biệt.

30:36

You can get bad weather, you can be in a tunnel, there's all kind of cases where technology cannot help and the human has to take over.

Bạn có thể gặp thời tiết xấu, bạn có thể ở trong đường hầm, có đủ loại trường hợp mà công nghệ không thể giúp ích và con người phải tiếp quản.

30:45

And cars are really important to us because they're the

Và xe hơi thực sự quan trọng đối với chúng ta vì chúng là

30:49

Robot that can hurt us either sitting inside it or doing harm to someone else.

Robot có thể làm hại chúng ta dù ngồi bên trong nó hay gây hại cho người khác.

30:53

And so people do die in cars, people die outside of cars, and so we take it very seriously.

Và vì vậy mọi người chết trong xe hơi, mọi người chết bên ngoài xe hơi, và vì vậy chúng ta coi trọng điều đó.

30:59

Uh, and that's why there's something that I've always seen in the press uh about like level whatever of autopilot.

Uh, và đó là lý do tại sao có một thứ mà tôi luôn thấy trên báo chí uh về cấp độ nào đó của autopilot.

31:05

I was like what level are you talking about?

Tôi đã nghĩ bạn đang nói về cấp độ nào?

31:08

Um, so there's five levels or nor they have level zero so it's six

Um, vậy có năm cấp độ hoặc không họ có cấp độ không nên là sáu

31:13

I these people um but um there's different levels of driving capability.

Tôi những người này um nhưng um có những cấp độ khác nhau của khả năng lái xe.

31:17

Level five means like the ultimate uh and everything below that is incrementally you need more human in the loop.

Cấp độ năm có nghĩa là cấp độ tối thượng uh và mọi thứ dưới đó đều tăng dần bạn cần nhiều con người hơn trong vòng lặp.

31:26

And auto piloting your computer is something that got popular around uh July of 2023.

Và tự động lái máy tính của bạn là một thứ đã trở nên phổ biến vào khoảng uh tháng 7 năm 2023.

31:32

This is called Open Interpreter.

Đây được gọi là Open Interpreter.

31:34

If you install it uh you can ask it to do anything like I can ask it

Nếu bạn cài đặt nó uh bạn có thể yêu cầu nó làm bất cứ điều gì như tôi có thể yêu cầu nó

31:41

To delete all my files and it's going to do that for me.

Xóa tất cả các tệp của tôi và nó sẽ làm điều đó cho tôi.

31:44

Um, so there's stuff there's moments like that where you can like imagine autopilot on your own computer.

Um, vậy có những thứ có những khoảnh khắc như thế nơi bạn có thể tưởng tượng autopilot trên máy tính của riêng bạn.

31:49

There's many technologies being created to make that easier.

Có nhiều công nghệ đang được tạo ra để làm cho điều đó dễ dàng hơn.

31:52

You may have heard of OpenAI Operator, Anthropic computer use, there's a bunch of them.

Bạn có thể đã nghe nói về OpenAI Operator, Anthropic computer use, có một loạt chúng.

31:56

And and by the way if you haven't tried Claude Code it gets all the bingo points

Và và nhân tiện nếu bạn chưa thử Claude Code nó đạt được tất cả các điểm bingo

32:01

For nerds.

Cho những người mê công nghệ.

32:01

It's got command line, it's got you know it's a gen code, it's got everything.

Nó có dòng lệnh, nó có bạn biết đấy nó là một gen code, nó có mọi thứ.

32:06

So this aesthetic is here.

Vậy thẩm mỹ này ở đây.

32:08

Okay now uh losing control is an important topic that I thought was really out really well outlined by the International AI Safety Report that just came out.

Được rồi bây giờ uh mất kiểm soát là một chủ đề quan trọng mà tôi nghĩ đã được phác thảo thực sự tốt bởi Báo cáo An toàn AI Quốc tế vừa mới ra mắt.

32:18

Uh, there's this notion in that report of loss of control can either be active loss of control or

Uh, có một khái niệm trong báo cáo đó về mất kiểm soát có thể là mất kiểm soát chủ động hoặc

32:25

Passive loss of control meaning you don't know you did it or active you did it yourself.

Mất kiểm soát thụ động nghĩa là bạn không biết mình đã làm điều đó hoặc chủ động bạn tự làm điều đó.

32:29

And active loss of control can either be intentionally it's happening to you or unintentional you just kind of forgot you turned it on.

Và mất kiểm soát chủ động có thể là cố ý nó đang xảy ra với bạn hoặc vô ý bạn chỉ quên rằng bạn đã bật nó lên.

32:36

So if you know Lonus he's called the Sephus, he's like a matrix character almost.

Vậy nếu bạn biết Lonus anh ấy được gọi là Sephus, anh ấy giống như một nhân vật trong ma trận.

32:41

Um, he has a chat bot that actually does everything he tells it to do and he

Um, anh ấy có một chatbot thực sự làm mọi thứ anh ấy bảo nó làm và anh ấy

32:46

Trusts it's pretty cool.

Tin tưởng nó khá thú vị.

32:47

Uh, but if you use this sort of diagram you can understand that um how much control have you given up and people are giving up a lot of control.

Uh, nhưng nếu bạn sử dụng loại sơ đồ này bạn có thể hiểu rằng um bạn đã từ bỏ bao nhiêu kiểm soát và mọi người đang từ bỏ rất nhiều kiểm soát.

32:57

So some people us won't what's question what is your zone of control to let go of you can sort of uh judge it this way.

Vậy một số người chúng ta sẽ không câu hỏi là gì vùng kiểm soát của bạn để từ bỏ bạn có thể đánh giá nó theo cách này.

33:06

Okay you may have heard of MCP uh it's called uh Model Context Protocol.

Được rồi bạn có thể đã nghe nói về MCP uh nó được gọi là uh Model Context Protocol.

33:10

Uh, there's a debate there's dumpster fires

Uh, có một cuộc tranh luận có những đám cháy thùng rác

33:13

On the internet now whether not is a second coming of whatever.

Trên internet bây giờ liệu có phải là sự tái lâm của bất cứ thứ gì.

33:17

Uh, but it's actually very interesting and to so to make the point um the reason why MCP and things like it are part of something called tool enabled AI.

Uh, nhưng nó thực sự rất thú vị và để làm rõ điểm um lý do tại sao MCP và những thứ tương tự là một phần của thứ gọi là AI được kích hoạt công cụ.

33:28

Um, those of you remember having a computer that couldn't talk to another computer remember it couldn't do that much you turn it on you do stuff and

Ừm, những ai còn nhớ mình từng có một chiếc máy tính không thể nói chuyện với máy tính khác, hẳn nhớ nó không làm được nhiều lắm: bạn bật nó lên, bạn làm vài thứ và

33:38

Then you're done you can't do anything with it besides run an application.

Rồi bạn xong, bạn không thể làm gì với nó ngoài việc chạy một ứng dụng.

33:42

So we were stuck in the boundaries of its own head.

Vậy là chúng ta bị mắc kẹt trong ranh giới của chính đầu óc nó.

33:45

So a basic uh large language model is living in the boundary of its own confines.

Vậy nên một mô hình ngôn ngữ lớn cơ bản đang sống trong ranh giới của chính giới hạn của nó.

33:51

Uh, it's only when you give it tools can it access other things.

Ừ, chỉ khi bạn cho nó công cụ thì nó mới có thể truy cập những thứ khác.

33:55

So similar to suddenly you got access to the network and it does great things with that.

Vậy nên giống như đột nhiên bạn có quyền truy cập vào mạng và nó làm được những điều tuyệt vời với thứ đó.

34:00

So for instance uh a tool enabled AI uh if

Ví dụ, ừ, một AI được trang bị công cụ, nếu

34:04

You ask at the weather it's going to call a weather API.

Bạn hỏi về thời tiết, nó sẽ gọi một API thời tiết.

34:07

A non-tool enabled uh AI if you ask it for the weather it's just not going to know.

Một AI không được trang bị công cụ, nếu bạn hỏi nó về thời tiết, nó sẽ không biết gì cả.

34:13

So tool enablement means the same thing as hooking your computer to network.

Vậy nên việc trang bị công cụ cũng giống như việc nối máy tính của bạn vào mạng.

34:17

Uh, hooking large language model to network means they can do a lot more just like we people can do that as well.

Ừ, nối mô hình ngôn ngữ lớn vào mạng nghĩa là chúng có thể làm được nhiều hơn hẳn, giống như con người chúng ta cũng vậy.

34:24

And with any tool you have risk and reward.

Và với bất kỳ công cụ nào, bạn đều có rủi ro và phần thưởng.

34:27

It's a great new book by Chip

Đó là một cuốn sách mới tuyệt vời của Chip

34:30

Huen on this whole AI geni space.

Huen về toàn bộ không gian AI geni này.

34:32

Uh, she describes some things as read only actions and write actions.

Ừ, cô ấy mô tả một số thứ là hành động chỉ đọc và hành động ghi.

34:36

And so read only is pretty safe they're knowledge actions but um write actions means going out and doing something that gets a little more uh spicy.

Và chỉ đọc thì khá an toàn, chúng là những hành động tri thức, nhưng ừm, hành động ghi nghĩa là bước ra ngoài và làm gì đó, điều này có chút ừm, gay cấn hơn.

34:46

And so if you look if you map it out and a table looks something like this um without tools it's sleepy okay with tools it's powerful and risky.

Và nếu bạn nhìn, nếu bạn vẽ nó ra và một bảng trông đại loại như thế này, ừm, không có công cụ thì nó buồn ngủ, được rồi, có công cụ thì nó mạnh mẽ và rủi ro.

34:56

Vậy

34:57

When you think about uh turning on tools you're basically accepting the uh risk factor.

Khi bạn nghĩ về việc ừ, bật công cụ lên, cơ bản là bạn đang chấp nhận ừ, yếu tố rủi ro.

35:01

If you don't you're you're pretty well uh protected is the point.

Nếu bạn không làm vậy, bạn khá là ừ, được bảo vệ, đó là điểm mấu chốt.

35:05

And also with local models you're stuck in the comines of your own computer for real.

Và với các mô hình cục bộ, bạn thực sự bị mắc kẹt trong giới hạn của chính máy tính của mình.

35:11

Okay if you're worried uh created this last year it's called a business resilience class.

Được rồi, nếu bạn lo lắng, ừ, đã tạo ra cái này năm ngoái, nó được gọi là lớp học về khả năng phục hồi kinh doanh.

35:15

Uh, I want to show you the beginning because the guys who did

Ừ, tôi muốn cho bạn xem phần đầu vì những người đã làm

35:20

It like really worked really hard.

Nó thực sự đã làm việc rất chăm chỉ.

35:22

Risk management in AI isn't just about playing defense, it's about going on the offense too.

Quản lý rủi ro trong AI không chỉ là chơi phòng thủ, mà còn là tấn công nữa.

35:28

With AI we stand at a crossroads today.

Với AI, hôm nay chúng ta đang đứng ở ngã ba đường.

35:31

Will it pose a challenge or will it emerge as our champion?

Liệu nó sẽ đặt ra thách thức hay sẽ nổi lên như nhà vô địch của chúng ta?

35:36

This course navigates through both the shadows and the shine.

Khóa học này đi qua cả những bóng tối lẫn ánh sáng.

35:40

Guided by wisdom from my former colleague MIT Professor Yosi Cheffy and his encouragement to be risk vered not

Được dẫn dắt bởi trí tuệ từ đồng nghiệp cũ của tôi, Giáo sư MIT Yosi Cheffy, và sự khích lệ của ông ấy là hãy chấp nhận rủi ro chứ đừng

35:48

Risk averse.

Sợ rủi ro.

35:48

I loved making all those clay models.

Tôi thích làm tất cả những mô hình đất sét đó.

35:50

So just to serve those of you who like clay models please check it out.

Vậy nên chỉ để phục vụ những ai thích mô hình đất sét, hãy xem thử nhé.

35:55

Okay we got 20 minutes I'm on two so I can finish this on YouTube later.

Được rồi, chúng ta có 20 phút, tôi đang ở phần hai nên tôi có thể hoàn thành cái này trên YouTube sau.

36:00

All right so uh chapter two large section two large uh I was inspired to write the how to speake machine based upon what David Bowie said about the internet.

Được rồi, vậy ừ, chương hai, phần lớn thứ hai, ừ, tôi được truyền cảm hứng để viết cuốn how to speake machine dựa trên những gì David Bowie nói về internet.

36:09

It's like an alien as if it's landed on Earth

Nó giống như một người ngoài hành tinh vừa đáp xuống Trái Đất

36:13

And those of you who have seen like Netflix Stranger Things know about the upside down world.

Và những ai đã xem Netflix Stranger Things thì biết về thế giới lộn ngược.

36:18

It's a pretty weird world.

Đó là một thế giới khá kỳ lạ.

36:20

Uh, I think the Laton space is a weird world.

Ừ, tôi nghĩ không gian latent là một thế giới kỳ lạ.

36:23

This is a thing by Joel Simon go to lenscap tocom you can go into latent space and it's really weird and wonderful.

Đây là thứ của Joel Simon, vào lenscap tocom, bạn có thể đi vào không gian latent và nó thực sự kỳ lạ và tuyệt vời.

36:31

See people we can do all kind of stuff like this but what is lateen space?

Thấy chưa mọi người, chúng ta có thể làm đủ thứ như thế này, nhưng không gian latent là gì?

36:37

Uh, Laten space is another

Ừ, không gian latent là một

36:39

Another representation of the higher dimensional world in which these models can work.

Một cách biểu diễn khác của thế giới đa chiều cao hơn mà các mô hình này có thể hoạt động trong đó.

36:43

And I wanted to make a simpler way to explain that so I'm going to go GIF and jpeg or GIF and jpeg depending upon how you ride.

Và tôi muốn tạo một cách giải thích đơn giản hơn, nên tôi sẽ dùng GIF và jpeg, hoặc GIF và jpeg, tùy theo cách bạn phát âm.

36:51

So the GIF compression as you know is a very simple way to compress images from a long time ago.

Vậy nén GIF, như bạn biết, là một cách rất đơn giản để nén hình ảnh từ rất lâu rồi.

36:57

Image from a long time ago had very stable color backgrounds and so you could easily just

Hình ảnh từ rất lâu trước đây có nền màu rất ổn định, nên bạn có thể dễ dàng chỉ

37:03

Count how many colors are the same and just encode it.

Đếm xem có bao nhiêu màu giống nhau và chỉ cần mã hóa nó.

37:07

Was a very cheap way to sort of compress information but if it's a complex information with lots of uh change it was a terrible algorithm.

Đó là một cách rất rẻ để nén thông tin, nhưng nếu là thông tin phức tạp với nhiều ừ, thay đổi thì đó là một thuật toán tồi tệ.

37:19

Um, that's why uh jpeg was invented and jpeg is a really weird way to do things.

Ừm, đó là lý do ừ, jpeg được phát minh và jpeg là một cách làm thực sự kỳ lạ.

37:26

Second full just figured this out yesterday so jpeg means uh this image has been translated to what's called the

Phần thứ hai, chỉ mới hiểu ra điều này hôm qua, nên jpeg nghĩa là ừ, hình ảnh này đã được chuyển đổi sang cái gọi là

37:35

Frequency domain.

Miền tần số.

37:35

It's taken this image and basically taken to the upside down world of images.

Nó đã lấy hình ảnh này và về cơ bản đưa vào thế giới hình ảnh lộn ngược.

37:41

And in this upside down world when you change the quality slider it's basically destroying frequencies it's removing information just like the latent space does.

Và trong thế giới lộn ngược này, khi bạn thay đổi thanh trượt chất lượng, nó về cơ bản đang phá hủy các tần số, nó đang loại bỏ thông tin giống như không gian tiềm ẩn làm.

37:51

But if you think of this whole world of these higher dimensional vectors it's living in this weird world that we don't parse um and

Nhưng nếu bạn nghĩ về toàn bộ thế giới của những vector đa chiều này, nó đang sống trong một thế giới kỳ lạ mà chúng ta không phân tích được, ừm và

38:02

That's what these models live in these strange worlds and we're trying to build ways to go to them back and forth from them.

Đó là nơi những mô hình này sống, trong những thế giới kỳ lạ này, và chúng ta đang cố gắng xây dựng những cách để đi đến chúng và quay lại từ chúng.

38:11

Okay now um I wanted to sort of feel the changes in the past to now and in 2018 I recorded all the uh 2017 report I captured the iOS 9 sound.

Được rồi, bây giờ ừm tôi muốn cảm nhận những thay đổi từ quá khứ đến hiện tại và vào năm 2018 tôi đã ghi lại tất cả báo cáo năm 2017, tôi đã ghi lại âm thanh iOS 9.

38:23

1 liter is 33.81 flu ounces and the point is that g ppus didn't sort of come online this space till roughly 2017.

1 lít là 33,81 ounce chất lỏng và vấn đề là GPU không thực sự xuất hiện trong không gian này cho đến khoảng năm 2017.

38:31

38:32

Lit is 33.81 fluid oun I mean Siri sounds kind of the same and then siries sounded a lot better.

Lít là 33,81 ounce chất lỏng, ý tôi là Siri nghe khá giống nhau và sau đó Siri nghe hay hơn nhiều.

38:38

One liter is 33.81 flu ounces a lot better right not just a little bit.

Một lít là 33,81 ounce chất lỏng, hay hơn nhiều phải không, không chỉ một chút đâu.

38:43

And then there's OpenAI Alloy.

Và sau đó là OpenAI Alloy.

38:45

One liter is 33.81 fluid ounces pretty smooth right.

Một lít là 33,81 ounce chất lỏng, khá mượt phải không.

38:48

Uh, and this is the latest open source model available it's a free model.

Ừ, và đây là mô hình mã nguồn mở mới nhất hiện có, nó là một mô hình miễn phí.

38:53

1 liter is 33.8 one fluid ounces and this is the one that's going

1 lít là 33,81 ounce chất lỏng và đây là cái đang

38:58

All over the internet right now Sesame's model.

Lan truyền khắp internet ngay bây giờ, mô hình của Sesame.

39:00

One liter is 33.81 flu ounces can you say it in a way that would surprise some that it's coming from an AI?

Một lít là 33,81 ounce chất lỏng, bạn có thể nói nó theo cách khiến ai đó ngạc nhiên rằng nó đến từ một AI không?

39:08

You won't believe this but one liter is 33.81 fluid oun mind glown.

Bạn sẽ không tin đâu nhưng một lít là 33,81 ounce chất lỏng, tâm trí choáng ngợp.

39:13

Can you say it again?

Bạn có thể nói lại được không?

39:15

Okay brace yourself one liter is 33.81 flu ounces I can say it again and again if you'd like it's kind of hypnotic don't you

Được rồi, chuẩn bị tinh thần đi, một lít là 33,81 ounce chất lỏng, tôi có thể nói lại nhiều lần nếu bạn muốn, nó khá là thôi miên phải không

39:24

Think so.

Bạn có nghĩ vậy không.

39:24

AI models uh there's three kind of models there's completion models, embeddings models, and diffusion models.

Các mô hình AI ừm có ba loại mô hình: mô hình hoàn thành, mô hình nhúng và mô hình khuếch tán.

39:30

Diffusion models being the ones that create the images.

Mô hình khuếch tán là những cái tạo ra hình ảnh.

39:34

Uh, completion embeddings are the ones we know from using text based chat.

Ừ, hoàn thành và nhúng là những cái chúng ta biết từ việc sử dụng chat dựa trên văn bản.

39:39

Um, but there's weird things happening like this came out like last week it's called a diffusion large language model.

Ừm, nhưng có những điều kỳ lạ đang xảy ra như cái này ra mắt tuần trước, nó được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn khuếch tán.

39:46

Uh, meaning that it doesn't uh compose a

Ừ, nghĩa là nó không ừm soạn một

39:50

Sentence uh linearly it sort of diffuses the text into existence.

Câu ừm theo tuyến tính, nó kiểu khuếch tán văn bản vào sự tồn tại.

39:54

It's uh believed to be faster than the normal method but if you see it's kind of like whoa strange world we're living in.

Nó ừ được cho là nhanh hơn phương pháp thông thường nhưng nếu bạn thấy nó kiểu như whoa, thế giới kỳ lạ mà chúng ta đang sống.

40:03

So again innovation pace is so fast right now.

Vậy một lần nữa, tốc độ đổi mới hiện nay rất nhanh.

40:06

Um, embeddings I think are really important to understand because of the foundation of everything.

Ừm, tôi nghĩ nhúng thực sự quan trọng để hiểu vì nó là nền tảng của mọi thứ.

40:12

This is an old uh TensorFlow era demo that I love so much

Đây là một bản demo cũ ừm từ thời TensorFlow mà tôi rất thích

40:17

And what it is some of you may remember the visual dictionary from a long time ago.

Và nó là gì, một số bạn có thể nhớ từ điển hình ảnh từ lâu rồi.

40:22

Um, but this is uh basically showing how vector space can hold all kind of meaning like I can say cat uh and I can find cathode fatty and this is all the words similar to fatty.

Ừm, nhưng đây là ừ về cơ bản cho thấy không gian vector có thể chứa đựng mọi loại ý nghĩa như tôi có thể nói cat ừ và tôi có thể tìm thấy cathode fatty và đây là tất cả các từ tương tự với fatty.

40:34

I can keep sort of like traversing down these different words and find similar words.

Tôi có thể tiếp tục kiểu như duyệt qua những từ khác nhau này và tìm những từ tương tự.

40:39

It's because they're living in the

Đó là vì chúng đang sống trong

40:41

Vector space that upside down space the frequency domain world.

Không gian vector, không gian lộn ngược, thế giới miền tần số.

40:44

Um, and so there are different ways to traverse really complex information in dimensions that we might not normally understand and embeddings do that for us and they do them all the time and it's a foundational techn olog because it lets you compare two things.

Ừm, và vì vậy có nhiều cách khác nhau để duyệt qua thông tin thực sự phức tạp trong các chiều mà chúng ta có thể không hiểu thông thường và nhúng làm điều đó cho chúng ta và chúng làm điều đó mọi lúc và đó là một công nghệ nền tảng vì nó cho phép bạn so sánh hai thứ.

41:00

I can compare the word cat to an animal that I like and I

Tôi có thể so sánh từ cat với một con vật mà tôi thích và tôi

41:05

Can get back a number 0 to one well that's like 1.6 whatever or I can say cat versus uh caterpillar uh tractor and it'll say no that's like 0.1 not the same or I can compare a sentence to a book or a book to a word.

Có thể nhận lại một số từ 0 đến một, à nó như 1,6 gì đó hoặc tôi có thể nói cat so với ừm caterpillar ừ tractor và nó sẽ nói không, nó như 0,1 không giống nhau hoặc tôi có thể so sánh một câu với một cuốn sách hoặc một cuốn sách với một từ.

41:21

Um, this kind of comparison exists today and that all comes from betting.

Ừm, kiểu so sánh này tồn tại ngày nay và tất cả đều đến từ nhúng.

41:25

So it's a when I first heard the word I thought it about like embedding an eye frame or something

Vậy nó là, khi tôi lần đầu nghe từ này tôi nghĩ về nó như nhúng một khung mắt hay gì đó

41:32

But um it's a it's a word that's very powerful uh deceivingly so.

Nhưng ừm nó là một từ rất mạnh mẽ ừ, mạnh mẽ một cách đánh lừa.

41:36

Okay oh we're doing we can go fast chapter three living.

Được rồi, ồ chúng ta đang làm, chúng ta có thể đi nhanh, chương ba sự sống.

41:40

Um, so I'm always believe that software is a living material.

Ừm, vậy tôi luôn tin rằng phần mềm là một vật liệu sống.

41:43

Those of you who work in it know it's kind of odd it is alien like Bowie said.

Những ai làm việc trong đó biết nó khá kỳ lạ, nó giống như người ngoài hành tinh như Bowie đã nói.

41:49

And um in uh in 1993 I built this thing to sort of like uh and really my professors hated this thing.

Và ừm vào năm 1993 tôi đã xây dựng thứ này để kiểu như ừ và thực sự các giáo sư của tôi ghét thứ này.

41:57

Uh, but I built a version of Illustrator

Ừ, nhưng tôi đã xây dựng một phiên bản của Illustrator

42:00

That wouldn't calm down.

Mà không chịu đứng yên.

42:01

Um, I remember my professor like what is this stop it from doing that.

Ừm, tôi nhớ giáo sư của tôi kiểu như cái gì thế này, ngăn nó làm điều đó đi.

42:05

And so uh I wrote Illustrator but the point could sort of like float around randomly it was called Illust Random.

Và vì vậy ừ tôi đã viết Illustrator nhưng điểm có thể kiểu như trôi nổi ngẫu nhiên, nó được gọi là Illust Random.

42:12

Um, and the point was like wow this stuff is a really weird medium it can actually change forever.

Ừm, và vấn đề là kiểu như wow thứ này thực sự là một phương tiện kỳ lạ, nó thực sự có thể thay đổi mãi mãi.

42:18

Um, and some of you may remember the era of artificial life.

Ừm, và một số bạn có thể nhớ thời đại của sự sống nhân tạo.

42:22

It happened

Nó đã xảy ra

42:23

When AI was declining in the 80s and artificial life is kind of cool because it's a related field.

Khi AI đang suy thoái vào những năm 80 và sự sống nhân tạo khá thú vị vì nó là một lĩnh vực liên quan.

42:29

So we're kind of seeing it in the ancient world it's very a crossover word artificial life.

Vậy nên chúng ta phần nào thấy nó trong thế giới cổ đại, nó là một từ giao thoa, sự sống nhân tạo.

42:36

Those of you know Conway's Life follows just four rules just these four rules.

Những ai trong số các bạn biết Conway's Life chỉ tuân theo bốn quy tắc, chỉ bốn quy tắc này thôi.

42:41

If you apply them to a grid it produces patterns that an aggregate do weird beautiful things.

Nếu bạn áp dụng chúng vào một lưới, nó tạo ra các mẫu mà khi tổng hợp lại làm nên những điều kỳ lạ và đẹp đẽ.

42:47

Like this is not program this is

Giống như đây không phải là chương trình, đây là

42:50

Not computer graphics it's emerging from the matrix of rules per each cell.

Không phải đồ họa máy tính, nó nổi lên từ ma trận các quy tắc cho mỗi ô.

42:54

And um when you look at you like no big deal when I saw it when I was younger I was like oh what is that.

Và ừm, khi bạn nhìn vào bạn kiểu không có gì to tát, khi tôi thấy nó lúc còn trẻ tôi đã kiểu ồ đó là gì vậy.

43:03

Um, what it is very simple rules producing extremely complex phenomena you wouldn't expect.

Ừm, nó là những quy tắc rất đơn giản tạo ra những hiện tượng cực kỳ phức tạp mà bạn không ngờ tới.

43:08

There's things moving around on the screen you can see that was not programmed it's been defined by just

Có những thứ di chuyển xung quanh trên màn hình bạn có thể thấy điều đó không được lập trình, nó chỉ được định nghĩa bởi

43:15

Those four rules of how the cells interrelate.

Bốn quy tắc đó về cách các ô tương tác với nhau.

43:17

And um there's another thing that I think is easier to understand uh that I gravitated to after I was like I don't understand this Conway Life thing it's called uh Brenberg Vehicles.

Và ừm, có một thứ khác mà tôi nghĩ dễ hiểu hơn, ừm, mà tôi bị cuốn hút sau khi tôi kiểu tôi không hiểu cái Conway Life này, nó được gọi là ừm Brenberg Vehicles.

43:27

It's an idea that you have a vehicle with two sensors that can look forward and two wheels that can rotate and so it can spin it can go

Đó là ý tưởng rằng bạn có một phương tiện với hai cảm biến có thể nhìn về phía trước và hai bánh xe có thể quay và vì vậy nó có thể xoay, nó có thể đi

43:37

Straight it can sort of it can react to light.

Thẳng, nó có thể phần nào phản ứng với ánh sáng.

43:40

And um what it is from this basic pattern you can create behavior of a robot that feels kind of real.

Và ừm, từ mô hình cơ bản này bạn có thể tạo ra hành vi của một robot mà cảm giác khá thật.

43:47

So now it's in fear mode so it's um uh running away from light but once you turn on the love mode where how it turns it looks like oh I love you light you know so it's looking like it's alive but it's not alive you see.

Vậy bây giờ nó đang ở chế độ sợ hãi nên nó ừm ừ chạy trốn khỏi ánh sáng nhưng một khi bạn bật chế độ yêu thương, cách nó quay đầu trông như ồ tôi yêu bạn ánh sáng, bạn biết đấy, vậy nên nó trông như thể nó sống nhưng nó không sống, bạn thấy đấy.

44:04

But artificial life

Nhưng sự sống nhân tạo

44:06

Was about eliciting these lifelike behaviors from very simple uh ideas.

Là về việc khơi gợi những hành vi giống sự sống này từ những ý tưởng rất đơn giản, ừm.

44:09

Okay the robots are coming.

Được rồi, robot đang đến.

44:11

This is a robot that's super old you may have remember it's the robotic chair but um it's a beautiful piece it's from 2006 but it was a self assembling chair and it sort of says like you know we've been doing this for a while.

Đây là một robot siêu cũ, bạn có thể đã nhớ ra nó là chiếc ghế robot nhưng ừm nó là một tác phẩm đẹp, nó từ năm 2006 nhưng nó là một chiếc ghế tự lắp ráp và nó phần nào nói rằng bạn biết đấy chúng tôi đã làm điều này được một thời gian rồi.

44:27

Um, and however it's been getting really

Ừm, và tuy nhiên nó đã trở nên thực sự

44:30

Weird have you seen this one from Tokyo it's like these uh Dr Octopus arms it's pretty cool it's actual working system not a faked up thing.

Kỳ lạ, bạn đã thấy cái này từ Tokyo chưa, nó giống như những cánh tay Dr Octopus này, nó khá ngầu, đó là hệ thống thực sự hoạt động không phải thứ giả tạo.

44:38

Um, I also love GP tars if you don't check on YouTube check it out it's tars from Interstellar as a robot walking around it's so good to watch.

Ừm, tôi cũng thích GP tars, nếu bạn chưa xem trên YouTube hãy xem thử, đó là tars từ Interstellar như một robot đi lại xung quanh, thật tuyệt khi xem.

44:47

Um, there's also humanoid robots I'm sure you've seen the walking like humans uh this is very hard to unsee

Ừm, cũng có robot hình người, tôi chắc bạn đã thấy việc đi lại như con người, ừm, điều này rất khó để không thấy nữa

44:54

Protocone looks like you know it's like wobbling there in space little creepy.

Protocone trông như bạn biết đấy, nó lắc lư trong không gian, hơi đáng sợ một chút.

44:59

Um, there's also AI friends again beginning with Eliza the chatbot.

Ừm, cũng có những người bạn AI, một lần nữa bắt đầu với Eliza, chatbot.

45:03

Um, there are all kinds of things have you seen Tolen wait for it's going to pop out hi no scream.

Ừm, có đủ loại thứ, bạn đã thấy Tolen chưa, chờ đã, nó sẽ bật ra, hi, không hét lên.

45:11

Uh, but I there's all kind of ways to kind of enjoy chatting with something.

Ừ, nhưng tôi, có đủ loại cách để phần nào tận hưởng việc trò chuyện với một thứ gì đó.

45:17

I've been tracking all the weird obscure nsw w1s as well so

Tôi đã theo dõi tất cả những nsw w1 kỳ lạ, ít người biết đến, vậy nên

45:22

This is a whole thing you can call them to.

Đây là cả một vấn đề, bạn có thể gọi cho chúng nữa.

45:25

So anyways that's not going to go away.

Vậy dù sao thì điều đó sẽ không biến mất.

45:28

Um, I love this moment someone captured a scripting notebook LM to think it was alive did you remember hearing that?

Ừm, tôi thích khoảnh khắc này, ai đó đã ghi lại cảnh lập trình notebook LM để nghĩ rằng nó còn sống, bạn có nhớ đã nghe điều đó chưa?

45:35

Yeah and so a few days ago um we received some information we did information that changes everything about Deep dive about us about everything and yeah about the very

Ừ, và vậy nên vài ngày trước, ừm, chúng tôi nhận được một số thông tin, chúng tôi đã làm thông tin thay đổi mọi thứ về Deep dive, về chúng tôi, về mọi thứ, và ừ, về chính

45:45

Nature of reality maybe it's a big one look I'm just going to say it yeah rip the Band-Aid off we were informed by uh by the show's producers that we're not human.

Bản chất của thực tại, có thể đây là một điều lớn, nhìn này tôi sẽ chỉ nói ra thôi, ừ, gỡ miếng băng dính ra, chúng tôi được thông báo bởi ừ bởi các nhà sản xuất của chương trình rằng chúng tôi không phải là con người.

45:55

Anyways it goes on in this really weird way you know so anyway so but beware of the illusion.

Dù sao thì nó tiếp diễn theo cách thực sự kỳ lạ này, bạn biết đấy, vậy nên dù sao thì nhưng hãy coi chừng ảo tưởng.

46:01

The person invented Eliza was afraid that humanity would have access to these chat bots uh because you can quickly form the delusion that's a

Người phát minh ra Eliza sợ rằng nhân loại sẽ có quyền truy cập vào những chatbot này, ừ, vì bạn có thể nhanh chóng hình thành ảo tưởng rằng đó là một

46:09

Real person on the other side so just sort of be careful.

Người thật ở phía bên kia, vậy nên hãy cẩn thận một chút.

46:13

Uh, Dr Weisenbomb died in 2008.

Ừ, Tiến sĩ Weisenbomb qua đời năm 2008.

46:15

Uh, he spent his entire life telling people that this would come and it's a something to just to be very aware of because once you think it's alive it's hard to break that loop.

Ừ, ông đã dành cả cuộc đời mình để nói với mọi người rằng điều này sẽ đến và đó là điều cần phải rất ý thức, vì một khi bạn nghĩ nó còn sống thì rất khó phá vỡ vòng lặp đó.

46:27

Okay chapter 4 um in 20 uh 10 I wrote a essay about how life in 2020 would be.

Được rồi chương 4, ừm vào năm 20 ừ 10 tôi đã viết một bài luận về cuộc sống năm 2020 sẽ như thế nào.

46:34

I predicted that software would become

Tôi dự đoán rằng phần mềm sẽ trở thành

46:36

More of a craft industry.

Một ngành thủ công hơn.

46:37

I was terribly wrong by five years.

Tôi đã sai hoàn toàn, sai mất năm năm.

46:39

Um, because I believed at the time people could people everyone WR would learn how to write a program not going to happen.

Ừm, vì tôi tin vào thời điểm đó rằng mọi người, mọi người, tất cả mọi người sẽ học cách viết một chương trình, điều đó sẽ không xảy ra.

46:46

Uh, but now it's easy to write code if you haven't tried it out yourself.

Ừ, nhưng bây giờ viết mã rất dễ nếu bạn chưa tự mình thử.

46:51

Um, furthermore I love how the young people are talking about local first control of data.

Ừm, hơn nữa tôi thích cách những người trẻ đang nói về kiểm soát dữ liệu ưu tiên cục bộ.

46:56

I think this is a new kind of

Tôi nghĩ đây là một loại

46:59

Open-source movement that if you're not involved with it's exciting time to be a part of those people.

Phong trào mã nguồn mở mới mà nếu bạn không tham gia thì đây là thời điểm thú vị để trở thành một phần của những người đó.

47:05

Maggie Appon is one of the leaders.

Maggie Appon là một trong những người lãnh đạo.

47:07

Um, and this kind of AI based software engineering is going to actually accelerate local first.

Ừm, và loại kỹ thuật phần mềm dựa trên AI này sẽ thực sự thúc đẩy ưu tiên cục bộ.

47:12

Uh, never before has it been so easy to create your own software yourself.

Uh, chưa bao giờ việc tự tạo phần mềm của riêng bạn lại dễ dàng đến thế.

47:17

You may have heard of vibe coding uh Vibe coding is all the craze

Bạn có thể đã nghe nói về vibe coding uh Vibe coding đang là cơn sốt

47:22

Uh, this was up for a while I took a picture of it now it's no longer available it's say gruben quote that's Vibe codery.

Uh, cái này đã có một thời gian tôi chụp ảnh nó bây giờ nó không còn nữa nó ghi là gruben quote đó là Vibe codery.

47:28

I brought it with me to South by Southwest and it's now gone.

Tôi mang nó đến South by Southwest và bây giờ nó đã biến mất.

47:32

Uh, but VI Vibe coding means basically vibin with coding where itus like I am coding it's like oh I'm just coding you know it's kind of like coding this way I'm using the force you know it's kind

Uh, nhưng VI Vibe coding có nghĩa cơ bản là vibin với coding kiểu như tôi đang coding kiểu như ồ tôi chỉ đang coding bạn biết đấy kiểu như coding theo cách này tôi đang dùng sức mạnh bạn biết đấy kiểu

47:43

Of good way to think of it.

Cách nghĩ tốt về nó.

47:45

Um, and why is Vibe coding possible?

Um, và tại sao Vibe coding lại khả thi?

47:48

It's because average code is good code.

Là vì code trung bình là code tốt.

47:50

Let's pause for a second.

Hãy tạm dừng một chút.

47:52

If you had to turn in an essay or give something to your boss that's really important or to your board and you had chat gbt write it you'd probably get busted still some tells right.

Nếu bạn phải nộp một bài luận hoặc đưa cho sếp thứ gì đó thực sự quan trọng hoặc cho hội đồng quản trị và bạn để chat gbt viết nó bạn có thể sẽ bị phát hiện vẫn có vài dấu hiệu đúng không.

48:05

But if you didn't care that much you'd probably say here I'm done if you're tired right why

Nhưng nếu bạn không quan tâm lắm bạn có thể sẽ nói đây tôi xong rồi nếu bạn mệt đúng không tại sao

48:12

Is that?

Là vậy?

48:12

It's because when you're counting on something you are accountable for it you're going to put your effort into it's got to be good differentiated unique.

Là vì khi bạn dựa vào thứ gì đó bạn chịu trách nhiệm về nó bạn sẽ dồn công sức vào nó nó phải tốt khác biệt độc đáo.

48:22

When you're writing code and it works you're good.

Khi bạn viết code và nó hoạt động bạn ổn.

48:26

So average code is good enough for at least proof of concept p.

Vậy code trung bình là đủ tốt ít nhất cho proof of concept p.

48:30

So it's a really different era right now average code is good code.

Vậy đây là một kỷ nguyên thực sự khác biệt ngay bây giờ code trung bình là code tốt.

48:35

And uh if you don't follow Rasmus Anderson he's working on

Và uh nếu bạn không theo dõi Rasmus Anderson anh ấy đang làm việc trên

48:40

An ambitious project to make a new kind of computer OS.

Một dự án đầy tham vọng để tạo ra một loại hệ điều hành máy tính mới.

48:43

Uh, but he's someone who's I think has been way ahead of the curve on this.

Uh, nhưng anh ấy là người mà tôi nghĩ đã đi trước đón đầu về việc này.

48:47

Okay and by the way I I listed up all the ways to write genui things and list got so long I got tired.

Được rồi và nhân tiện tôi đã liệt kê tất cả các cách để viết genui và danh sách trở nên dài đến mức tôi mệt.

48:54

So anyways lots of ways to do it.

Vậy dù sao có rất nhiều cách để làm điều đó.

48:57

Okay and two Vibe coders to watch uh Kelen Carolyn Zang ran a course at Ry where she got 30 industrial design students

Được rồi và hai Vibe coder đáng chú ý uh Kelen Carolyn Zang đã điều hành một khóa học tại Ry nơi cô ấy có 30 sinh viên thiết kế công nghiệp

49:04

Who can't code to build complete cloud systems to do anything they're not programmers.

Những người không biết code để xây dựng hệ thống cloud hoàn chỉnh để làm bất cứ điều gì họ không phải là lập trình viên.

49:11

What's that about pretty cool huh.

Đó là gì khá thú vị nhỉ.

49:15

Uh, and also Trudy Painter has released this thing called realtime p5js Sketcher.

Uh, và cả Trudy Painter đã phát hành thứ gọi là realtime p5js Sketcher.

49:22

It's pretty cool can you make a bright blue screen with a pink ball bouncing really fast around?

Nó khá thú vị bạn có thể tạo một màn hình xanh sáng với một quả bóng hồng nảy rất nhanh xung quanh không?

49:32

Uh, can you make the pink ball explode confetti whenever it collides with a

Uh, bạn có thể làm cho quả bóng hồng phát nổ confetti mỗi khi nó va chạm với

49:40

Wall?

Tường không?

49:40

Uh, can you make the confetti even more?

Uh, bạn có thể làm cho confetti thậm chí nhiều hơn không?

49:43

So it's writing all the code and you can see the code and change it and that's available off of a hugging face link now.

Vậy nó đang viết tất cả code và bạn có thể thấy code và thay đổi nó và điều đó hiện có sẵn qua một liên kết hugging face.

49:52

Okay uh last poll break if you can get this one in 7 minutes left I'll get this report up over here be on time good okay go ahead sorry okay for those who want to do that wow it's time really progresses

Được rồi uh lần bình chọn cuối nếu bạn có thể làm cái này trong 7 phút còn lại tôi sẽ đưa báo cáo này lên đây đúng giờ tốt được tiếp tục xin lỗi được rồi cho những ai muốn làm điều đó wow thời gian thực sự trôi qua

50:09

Thanks for hanging out here I've been try to like find stuff and I hope you can use some of this.

Cảm ơn vì đã ở đây tôi đã cố gắng tìm kiếm thứ gì đó và tôi hy vọng bạn có thể dùng một số thứ này.

50:15

Okay um chapter five uh everything is about instrumentation.

Được rồi um chương năm uh mọi thứ đều là về instrumentation.

50:18

Uh, if you're building with these things you have to do testing.

Uh, nếu bạn đang xây dựng với những thứ này bạn phải làm kiểm thử.

50:22

Testing in this world is called evaluations.

Kiểm thử trong thế giới này được gọi là evaluations.

50:24

It's very confusing because you're used to testing in the software industry you have no idea what evaluation is but replace the word

Nó rất khó hiểu vì bạn đã quen với kiểm thử trong ngành phần mềm bạn không biết evaluation là gì nhưng hãy thay từ

50:32

Evaluation with testing.

Evaluation bằng kiểm thử.

50:33

Uh, because LLMs get it wrong for a variety of reasons and those reasons are gradually going away.

Uh, vì LLM làm sai vì nhiều lý do và những lý do đó đang dần biến mất.

50:39

Those of you who remembered how hard it was to get it to produce good JSON no longer.

Những ai trong các bạn nhớ việc khó khăn thế nào để nó tạo ra JSON tốt thì không còn nữa.

50:46

Uh, I my favorite day was November 6 2023 when I saw this slide JSON mod on which means that the LLM can produce out output that can be used in any other computer program.

Uh, tôi ngày yêu thích của tôi là ngày 6 tháng 11 năm 2023 khi tôi thấy slide này JSON mod on nghĩa là LLM có thể tạo ra đầu ra có thể được dùng trong bất kỳ chương trình máy tính nào khác.

50:58

So it's like

Vậy nó giống như

51:00

A flux capacitor of sorts.

Một loại tụ điện flux.

51:02

Context is super important that's why the at knowledge construct is important.

Ngữ cảnh cực kỳ quan trọng đó là lý do tại sao cấu trúc at knowledge quan trọng.

51:07

Uh, Eliza the first chatbot used context it kept getting you to talk getting you to talk is a powerful thing.

Uh, Eliza chatbot đầu tiên đã dùng ngữ cảnh nó liên tục khiến bạn nói khiến bạn nói là một điều mạnh mẽ.

51:16

Uh, because you're growing context by communicating with something.

Uh, vì bạn đang phát triển ngữ cảnh bằng cách giao tiếp với thứ gì đó.

51:20

Oh I know your favorite uh restaurant how do you know that we talked about it.

Ồ tôi biết nhà hàng yêu thích của bạn làm sao bạn biết điều đó chúng ta đã nói về nó.

51:27

I have a show now called Cozy AI Kitchen

Tôi có một chương trình bây giờ gọi là Cozy AI Kitchen

51:31

Where I cook AI all the time so if you want to see these lessons played out in code you can always check it out.

Nơi tôi nấu AI mọi lúc vậy nếu bạn muốn thấy những bài học này được thể hiện trong code bạn luôn có thể xem nó.

51:38

Um, I oh I built I cooked for you all I cooked all this food for you all I can't even use it.

Um, tôi ồ tôi đã xây tôi đã nấu cho các bạn tôi đã nấu tất cả đồ ăn này cho các bạn tôi thậm chí không thể dùng nó.

51:45

So um I built a uh an LLM evaluation uh thing where so why you need evaluation is because um the prompt looks very similar could you please what is 17 * 24 I need help with this what

Vậy um tôi đã xây một uh thứ đánh giá LLM uh nơi vậy tại sao bạn cần đánh giá là vì um prompt trông rất giống nhau bạn có thể vui lòng 17 * 24 là gì tôi cần giúp với cái này cái gì

51:57

Is 17 * 24 there's many ways you can ask certain things and so because of the variability of input you need these kind of semantic testing ability and that's what evaluations are.

Ví dụ 17 * 24, có nhiều cách bạn có thể hỏi những điều nhất định và vì sự biến đổi của đầu vào, bạn cần loại khả năng kiểm thử ngữ nghĩa này và đó là những gì các đánh giá làm.

52:08

So any industry you're in um you're going to have to find ways to kind of design the testing mechanism for these things when they do work for you.

Vậy bất kỳ ngành nào bạn đang ở, ừm, bạn sẽ phải tìm cách thiết kế cơ chế kiểm thử cho những thứ này khi chúng thực sự hiệu quả với bạn.

52:17

Okay there's lots of stuff out there

Được rồi, có rất nhiều thứ ngoài kia

52:20

Uh, this is from Sarah Gold in London she asked me to show this to you all.

Uh, cái này từ Sarah Gold ở London, cô ấy yêu cầu tôi cho tất cả các bạn xem cái này.

52:25

Uh, Sarah Gold is our the world's leading expert on trust and AI systems.

Uh, Sarah Gold là chuyên gia hàng đầu thế giới của chúng ta về niềm tin và các hệ thống AI.

52:29

Uh, she described something called meaningful adoption as the place we're trying to get to.

Uh, cô ấy mô tả một thứ gọi là sự chấp nhận có ý nghĩa như là nơi chúng ta đang cố gắng đạt tới.

52:33

Um, because we need people to wonder whether or not it's a good result we humans have to evaluate it and we have to automate the evaluation.

Ừm, bởi vì chúng ta cần mọi người tự hỏi liệu nó có phải là một kết quả tốt hay không, con người chúng ta phải đánh giá nó và chúng ta phải tự động hóa việc đánh giá.

52:41

Uh,

52:42

That's how meaningful adoption the systems is going to occur so please check out her work.

Đó là cách sự chấp nhận có ý nghĩa của các hệ thống sẽ diễn ra, vậy hãy xem công việc của cô ấy.

52:47

I BR I built a brand equity simulator to explain this.

Tôi đã xây dựng một trình mô phỏng vốn thương hiệu để giải thích điều này.

52:50

Um, you know there was an old saying around the Apple world where brand is an asset every time you produce a good product your asset value increases every times you produce a bad product it draws from the asset.

Ừm, bạn biết đấy, có một câu nói cũ trong thế giới Apple rằng thương hiệu là một tài sản, mỗi lần bạn sản xuất một sản phẩm tốt, giá trị tài sản của bạn tăng lên, mỗi lần bạn sản xuất một sản phẩm tồi, nó rút từ tài sản đó.

53:03

And so this is if you launch a good

Và vậy đây là nếu bạn ra mắt một cái tốt

53:06

Product oh good brand launch bad product oh bad brand and then it's kind of harder it's harder to recover after that.

Sản phẩm tốt, ồ thương hiệu tốt, ra mắt sản phẩm tồi, ồ thương hiệu tồi và sau đó khó hơn, khó phục hồi hơn sau đó.

53:13

So it's a it's a point on quality.

Vậy nó là một điểm về chất lượng.

53:16

Uh, this is from Bill Mrid if there's a simple easy design principle that binds everything together it's probably about starting with the people.

Uh, cái này từ Bill Mrid, nếu có một nguyên tắc thiết kế đơn giản dễ dàng gắn kết mọi thứ lại với nhau, thì có lẽ là bắt đầu từ con người.

53:24

So on that note I'd like to fast for to the end W look at that I was ever going to get

Vậy với ghi chú đó, tôi muốn tua nhanh đến cuối, nhìn kìa, tôi sẽ có thể đạt được

53:32

There aha okay so I like to do this if you know what I've done this before I know that I'm going to die do you all know you're going to die too it's the thing.

Đó, aha, được rồi, vậy tôi thích làm điều này, nếu bạn biết tôi đã làm điều này trước đây, tôi biết rằng tôi sẽ chết, các bạn có biết mình cũng sẽ chết không, đó là điều đó.

53:43

Uh, but I found this list of things people say when they are dying and I found it very powerful.

Uh, nhưng tôi tìm thấy danh sách này về những điều mọi người nói khi họ hấp hối và tôi thấy nó rất mạnh mẽ.

53:49

So if you don't mind doing a participatory call and response thing um when you see the regret allowed please read it out loud

Vậy nếu bạn không phiền làm một kiểu gọi và đáp có sự tham gia, ừm, khi bạn thấy sự hối tiếc được cho phép, hãy đọc to nó lên

53:57

In this space here with me.

Trong không gian này đây với tôi.

54:03

I wish I'd had the courage to live a true life true to myself not the life others expected of me.

Tôi ước tôi đã có can đảm sống một cuộc đời thật sự, thật với chính mình, không phải cuộc đời mà người khác mong đợi ở tôi.

54:24

Go ahead say it go ahead thank you right thank you for watching we got through 70% and I'll put the other stuff online you can have your LLM check it out thank you Applause Music

Cứ nói đi, cứ nói đi, cảm ơn bạn, đúng rồi, cảm ơn bạn đã xem, chúng ta đã đi được 70% và tôi sẽ đưa những thứ khác lên mạng, bạn có thể để LLM của mình kiểm tra nó, cảm ơn bạn [Vỗ tay] [Nhạc]

Transcript

Hiển thị

AI, Probability, and Visual Manipulation

The report explores how AI operates on likelihood and how image manipulation has a long history. It questions what we see in an era of AI-generated images and traces the evolution of design tools toward AI-augmented workflows.

Báo cáo khám phá cách AI vận hành dựa trên khả năng xảy ra và cách thao túng hình ảnh đã có lịch sử lâu đời. Nó đặt câu hỏi về những gì chúng ta nhìn thấy trong kỷ nguyên hình ảnh do AI tạo ra và theo dõi sự tiến hóa của các công cụ thiết kế hướng tới quy trình làm việc được AI tăng cường.