"AI giáo mẫu" Lý Phi Phi

Bà đỡ AI - Lý Phi Phi. Năm 1994, khi 16 tuổi, Lý Phi Phi cùng cha mẹ từ Thành Đô di cư đến New Jersey, Mỹ. Gia đình nghèo khó, mẹ làm việc ở tiệm giặt ủi, cha buôn bán nhỏ. Cô tự mình làm thêm ở một nhà hàng Trung Quốc, mỗi ngày sau giờ tan học lại đi lau bàn, gói sủi cảo, rửa bát. Căn hầm tồi tàn đó chính là “nhà” của họ, ẩm thấp, chật chội, không có cửa sổ. Nhưng chính trong căn hầm ấy, cô vừa giúp mẹ gấp quần áo, vừa dùng một cuốn từ điển tiếng Anh mượn được để miệt mài học từ vựng. Cô từng hồi tưởng: Ước mơ lớn nhất khi ấy chỉ là đỗ vào một trường đại học tốt, thay đổi vận mệnh của cả gia đình. Sáu năm sau, năm 2000, cô đã thực hiện được điều đó: giành học bổng gần như toàn phần vào Đại học Princeton, chuyên ngành Vật lý. Tốt nghiệp cử nhân, cô tiếp tục nhận học bổng tiến sĩ toàn phần tại Đại học Stanford, theo học dưới sự hướng dẫn của “cây đại thụ” thị giác máy tính Sebastian Thrun. Và rồi, bước ngoặt đã thay đổi cả lịch sử trí tuệ nhân tạo diễn ra vào năm 2009. Lúc đó, học sâu (deep learning) vẫn chỉ là thú chơi của giới học thuật, điểm nghẽn lớn nhất là “thiếu dữ liệu”. Lý Phi Phi cùng thầy và các học trò đã mất bốn năm rưỡi, thủ công gán nhãn cho 14 triệu bức ảnh, tạo ra bộ dữ liệu ImageNet. Năm 2009, họ công khai hoàn toàn bộ dữ liệu này miễn phí. Khi ấy, cô nói một câu rất giản dị: “Chúng tôi chỉ muốn chia sẻ dữ liệu cho cả thế giới, để ai cũng có thể làm nghiên cứu.” Kết quả là mọi người không chỉ “có thể làm”, mà còn bùng nổ thực sự. Năm 2012, Alex Krizhevsky dùng ImageNet huấn luyện ra AlexNet, trong cuộc thi nhận dạng hình ảnh đã giảm tỉ lệ lỗi từ 25% xuống còn 15%, đè bẹp mọi phương pháp truyền thống. Khoảnh khắc ấy, cuộc cách mạng học sâu chính thức bùng nổ. ImageNet → AlexNet → ResNet → Transformer → BERT → GPT → LLaMA → Sora Nguồn gốc của chuỗi phát triển này, chính là 14 triệu bức ảnh mà Lý Phi Phi tặng miễn phí cho thế giới năm 2009. Vì thế, cả thế giới đều nói: “Big Bang” của AI hiện đại bắt đầu từ ImageNet. Từ 2012-2016, cô gia nhập Google Cloud, giữ vị trí nhà khoa học trưởng, đưa AI thị giác của Google lên số một thế giới. Năm 2017, Google tham gia Dự án Maven của Bộ Quốc phòng Mỹ, dùng AI nhận dạng video từ máy bay không người lái. Lý Phi Phi cùng nhiều nhân viên Google mạnh mẽ phản đối. Người ta kể rằng, trong một cuộc họp nội bộ, khi lãnh đạo hỏi ý kiến cô, cô chỉ nói một câu: “Tôi sẽ không thỏa hiệp với giá trị của mình.” (I will not compromise my values.) Cuối cùng, Google tuyên bố rút khỏi dự án, trong thư kiến nghị có hàng nghìn chữ ký, tên cô đứng đầu. Năm 2018, cô rời Google, trở về Stanford, sáng lập “Viện Nghiên cứu AI Lấy con người làm trung tâm” (Stanford HAI). Sứ mệnh cô đặt ra cho viện chỉ có một câu: “Để AI nâng cao phúc lợi con người, chứ không phải thay thế hay làm hại con người.” Cô luôn nhấn mạnh ba điều: AI phải lấy con người làm trung tâm (Human-centered) AI phải bao trùm đa dạng (cô đặc biệt quan tâm đến vai trò của phụ nữ và các nhóm thiểu số trong lĩnh vực AI) AI phải được xã hội hiểu và tin tưởng Hiện nay, Stanford HAI là một trong những tổ chức nghiên cứu chính sách và đạo đức AI có ảnh hưởng nhất thế giới. Bản thân Lý Phi Phi cũng được tạp chí TIME vinh danh là một trong 100 người có ảnh hưởng nhất toàn cầu, được giới chuyên môn kính trọng gọi là “Bà đỡ AI”. Câu cô thường nói là: “Khi 16 tuổi học tiếng Anh trong căn hầm ấy, tôi chưa từng nghĩ mình có thể thay đổi thế giới. Tôi chỉ muốn nỗ lực sống sót, nỗ lực để gia đình có cuộc sống tốt hơn một chút. Nhưng tôi tin, chỉ cần bạn làm điều đúng đắn, thế giới sẽ tự mang cơ hội đến cho bạn.” Đó là câu chuyện của Lý Phi Phi: Từ cô gái nhập cư trong căn hầm ở New Jersey, Thành người thắp sáng cả thời đại AI, Và thành nhà khoa học dám nói “Không” với Lầu Năm Góc. Cô đã chứng minh một điều: Sức mạnh thật sự không nằm ở bạn sở hữu công nghệ đỉnh cao đến đâu, Mà là bạn sẵn sàng dùng công nghệ đó để bảo vệ điều gì.

Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
0/400
Không có bình luận
  • Ghim