Trong tuần này, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đang gây ra những vấn đề mới trong lĩnh vực xuất bản học thuật. Trên blog Retraction Watch, hai giáo sư trợ giảng ngành triết học, Tomasz Żuradzk và Leszek Wroński, đã viết về ba tạp chí được xuất bản bởi Addleton Academic Publishers mà dường như toàn bộ bài viết đều được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo.

Các tạp chí này chứa đựng các bài báo theo một mẫu chuẩn, được quảng bá nhiều từ khóa như "blockchain," "metaverse," "internet of things" và "deep learning." Đáng chú ý là danh sách ban biên tập giống nhau, với 10 thành viên trong số đó đã qua đời, và địa chỉ không rõ ràng tại Queens, New York, mà dường như là một ngôi nhà.

Vấn đề lớn ở đây là gì? Bạn có thể hỏi. Liệu việc đối phó với nội dung tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo có phải là chi phí cần thiết khi hoạt động trên mạng ngày nay không?

Đúng vậy, đó là sự thật. Nhưng các tạp chí giả mạo này cho thấy việc tạo ra nội dung như vậy có thể dễ dàng "lách luật" hệ thống đánh giá các nhà nghiên cứu để được thăng tiến và tuyển dụng. Điều này có thể dẫn đến những ảnh hưởng không tốt đối với các ngành nghề khác.

Trong ít nhất một hệ thống đánh giá phổ biến như CiteScore, các tạp chí này xếp hạng trong top 10 cho nghiên cứu triết học. Làm thế nào điều này có thể xảy ra? Chúng thường xuyên trích dẫn lẫn nhau một cách rộng rãi. Żuradzk và Wroński phát hiện rằng, trong 541 trích dẫn của một trong các tạp chí của Addleton, có tới 208 trích dẫn từ các xuất bản phẩm giả khác của nhà xuất bản này.

Những xếp hạng này thường phục vụ như chỉ số chất lượng nghiên cứu cho các đơn vị giáo dục và tổ chức tài trợ, và có thể ảnh hưởng đến chiến lược xuất bản của các nhà nghiên cứu.

Có thể nói rằng CiteScore là vấn đề - rõ ràng đó là một phương pháp đánh giá có nhiều sai sót. Điều này cũng không sai. Nhưng cũng không sai khi nói rằng trí tuệ nhân tạo sinh sản và việc lạm dụng nó đang phá hủy các hệ thống mà nghề nghiệp của con người phụ thuộc vào một cách bất ngờ và có thể gây hại.

Có một tương lai trong đó trí tuệ nhân tạo gây ra cho chúng ta phải suy nghĩ lại và tái thiết kế các hệ thống như CiteScore để công bằng, toàn diện và bao hàm hơn. Tuy nhiên, tương lai đen tối hơn - và đang diễn ra - là một tương lai trong đó trí tuệ nhân tạo tiếp tục gây hỗn loạn và phá hủy cuộc sống nghề nghiệp của con người.

Nước cất của DeepMind: DeepMind, phòng thí nghiệm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Google, cho biết họ đang phát triển công nghệ AI để tạo ra nhạc nền cho video. AI của DeepMind lấy mô tả của một bản nhạc nền (ví dụ như "sứa đang nhấp nháy dưới nước, đời sống biển, đại dương") kết hợp với một video để tạo ra âm nhạc, hiệu ứng âm thanh và thậm chí cả lời thoại phù hợp với nhân vật và tông màu của video.

Lái xe robot: Các nhà nghiên cứu tại Đại học Tokyo đã phát triển và huấn luyện một "người máy cơ xương cơ" được gọi là Musashi để lái một chiếc xe điện nhỏ qua một đoạn đường thử nghiệm. Trang bị với hai camera thay cho mắt người, Musashi có thể "nhìn thấy" con đường phía trước cũng như các cảnh phản chiếu trên gương chiếu hậu của xe.

Một công cụ tìm kiếm AI mới: Genspark, một nền tảng tìm kiếm dựa trên AI, tận dụng trí tuệ nhân tạo sinh sản để viết tóm tắt tùy chỉnh để đáp ứng các truy vấn tìm kiếm. Nó đã thu về 60 triệu USD từ các nhà đầu tư, bao gồm cả Lanchi Ventures; vòng gọi vốn cuối cùng của công ty định giá nó ở mức 260 triệu USD sau khi đã chi ra tiền, một con số đáng nể khi Genspark cạnh tranh với các đối thủ như Perplexity.

Nghiên cứu của tuần Xe tự lái đối mặt với vô số trường hợp đặc biệt, phụ thuộc vào địa điểm và tình huống. Nếu bạn đang trên một con đường hai làn và ai đó bật đèn xi-nhan trái, điều đó có nghĩa là họ sẽ đổi làn đường hay bạn nên vượt qua họ? Câu trả lời có thể phụ thuộc vào việc bạn đang ở trên đường I-5 hay Autobahn.

Một nhóm nghiên cứu từ Nvidia, USC, UW và Stanford đã chỉ ra trong một bài báo vừa được công bố tại CVPR rằng một số tình huống mơ hồ hoặc bất thường có thể được giải quyết bằng cách - nếu bạn có thể tin vào đó - cho một AI đọc sách hướng dẫn lái xe địa phương.

Trợ lý ngôn ngữ lái xe lớn của họ, hay LLaDa, cho LLM truy cập vào - thậm chí không phải là điều chỉnh tinh chỉnh trên - sách hướng dẫn lái xe cho một tiểu bang, quốc gia hoặc khu vực. Các quy tắc địa phương, phong tục hoặc biển báo được tìm thấy trong tài liệu và, khi một tình huống bất ngờ xảy ra như tiếng còi,