Name: Các kỹ sư trí tuệ nhân tạo (AI) đang được săn đón nhiệt tình – nhưng công việc thực sự của họ như thế nào? (AI engineers are in high demand – but what is the job really like?)
Uploaded: 2025-07-28T20:15:53.000Z
Duration: 11 min 19 s
Description: Thousands of YouTube videos with English-Chinese subtitles! Now you can learn to understand native speakers, expand your vocabulary, and improve your pronunciation...

They're some of the world's most in-demand tech jobs.

Đây là một số trong những công việc công nghệ được săn đón nhất trên thế giới.

These are synthetic IDs, as good as a genuine ID.

Đây là các ID tổng hợp, có giá trị tương đương với ID thật.

Ồ, nó thậm chí còn đọc được chữ viết tay của tôi.

Is this what people mean when they say that AI is going to take our jobs?

Đây có phải là điều mà mọi người muốn nói khi họ nói rằng trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ thay thế công việc của con người?

But what does a day in one of these roles actually look like?

Nhưng một ngày làm việc trong một trong những vai trò này thực sự diễn ra như thế nào?

From fighting scams and fraud, developing large-language models from scratch, to designing chatbots, they're all working with one technology, AI.

Từ việc chống lại các chiêu trò lừa đảo và gian lận, phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn từ đầu, cho đến thiết kế chatbot, tất cả đều đang sử dụng một công nghệ duy nhất: Trí tuệ nhân tạo (AI).

I'm going to show you some cool stuff, Nisa.

Tôi sẽ cho bạn xem một số thứ hay ho, Nisa.

Đúng vậy, điều đó thật tuyệt vời.

Đó là mặt nạ của khuôn mặt bạn.

Yeah, it's an exact replica of how I look like.

Đúng vậy, đó là bản sao chính xác của ngoại hình của tôi.

Rajat Maheshwari is part of the Cyber and Intelligence Solutions team at Mastercard.

Rajat Maheshwari là thành viên của đội ngũ Giải pháp An ninh Mạng và Tình báo tại Mastercard.

In his role, his team develops tools to manage customer risk and prevent scams.

Trong vai trò của mình, đội ngũ của anh ấy phát triển các công cụ để quản lý rủi ro khách hàng và ngăn chặn các hành vi lừa đảo.

Part of his role involves getting in the mind of potential fraudsters by creating fake identities.

Một phần công việc của anh ấy bao gồm việc đặt mình vào vị trí của những kẻ lừa đảo tiềm năng bằng cách tạo ra các danh tính giả mạo.

So these are synthetic IDs, as good as a genuine ID.

You can have these identities, you can have the face mask, you can have the fingerprint, and then you're essentially replicating someone else.

Bạn có thể có những danh tính này, bạn có thể có khẩu trang, bạn có thể có dấu vân tay, và sau đó bạn thực chất đang sao chép một người khác.

Người đó có thể làm bất cứ điều gì với những thứ này.

This was done by a Japanese artist who did the mask for the James Cameron movie Avatar.

Điều này được thực hiện bởi một nghệ sĩ người Nhật Bản, người đã tạo ra chiếc mặt nạ cho bộ phim Avatar của đạo diễn James Cameron.

Sometimes we have to think like bad actors to come up with the solution which can stop these things.

Đôi khi chúng ta phải suy nghĩ như những kẻ xấu để tìm ra giải pháp có thể ngăn chặn những điều này.

We have seen that the world has evolved from these masks and now the deepfakes are coming in.

Chúng ta đã thấy rằng thế giới đã phát triển từ những chiếc mặt nạ này và bây giờ deepfakes đang xuất hiện.

The intent was not to break the technology, but the intent was to help the solution providers to enhance the level so that they can stand against these kinds of attacks as well.

Mục đích không phải là để phá vỡ công nghệ, mà mục đích là để hỗ trợ các nhà cung cấp giải pháp nâng cao mức độ bảo mật của họ, từ đó có thể đối phó với các loại tấn công tương tự.

Vâng, xin mời, xin mời, xin mời ngồi.

Over at Amazon Web Services, Joel Garcia and his team have made a game out of simulating real-world security conditions as well, which they hope will help clients improve their incident response processes.

Tại Amazon Web Services, Joel Garcia và đội ngũ của anh đã phát triển một công cụ mô phỏng các điều kiện bảo mật thực tế, với hy vọng giúp khách hàng cải thiện quy trình phản ứng sự cố của họ.

What we have here is a project called Chaos Kitty.

Đây là một dự án có tên là Chaos Kitty.

Well, I have cats at home who always destroy my furniture.

À, tôi có mấy con mèo ở nhà, chúng luôn phá hỏng đồ đạc của tôi.

Ồ vâng, những kẻ gieo rắc hỗn loạn, chắc chắn rồi.

We're going to intentionally inject some failure so that we can learn.

Chúng ta sẽ cố ý tạo ra một số thất bại để có thể học hỏi.

We can see that there's many colourful lights and all these bricks that we use to represent what we have in our AWS cloud.

Chúng ta có thể thấy có rất nhiều đèn màu sắc sặc sỡ và tất cả những viên gạch này mà chúng ta sử dụng để đại diện cho những gì chúng ta có trong đám mây AWS của mình.

When it's red, something is wrong with the security configuration and when it's green, it's all good, all compliant.

Khi đèn hiển thị màu đỏ, có vấn đề với cấu hình bảo mật. Khi đèn hiển thị màu xanh lá cây, mọi thứ đều ổn, tuân thủ đầy đủ.

Chúng tôi đã tích hợp một trợ lý trí tuệ nhân tạo (AI) vào đây.

What we have here is a typical company security policy.

Đây là một chính sách bảo mật tiêu chuẩn của công ty.

Typically, without a Gen AI assistant, they would have to look through and study this policy document very deeply.

Thông thường, nếu không có trợ lý trí tuệ nhân tạo (Gen AI), họ sẽ phải xem xét và nghiên cứu tài liệu chính sách này một cách kỹ lưỡng.

We have fed this document along with the Gen AI assistant so it knows all this information.

Chúng tôi đã nhập tài liệu này vào trợ lý AI tổng hợp để nó nắm rõ tất cả thông tin này.

Tôi có thể vào trong đó và hỏi han.

It's going to give me some best practices.

Nó sẽ cung cấp cho tôi một số phương pháp tốt nhất.

Khắc phục sự cố môi trường Chaos Kitty.

You'd be able to leverage AI and Gen AI to actually help fix the challenges and then they'd be more focused on the other areas that could be improved.

Bạn có thể tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) để thực sự giải quyết các thách thức, từ đó họ có thể tập trung hơn vào các lĩnh vực khác cần được cải thiện.

To be able to converse naturally with an AI chatbot, a large-language model, or LLM, is needed.

Để có thể trò chuyện một cách tự nhiên với một chatbot AI, cần có một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

LLMs are AI models, pre-trained on vast amounts of data, which can understand and generate human language responses.

LLMs là các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) được đào tạo trước trên lượng dữ liệu khổng lồ, có khả năng hiểu và tạo ra các phản hồi ngôn ngữ giống con người.

Popular models include ChatGPT-4 and Gemini.

Các mô hình phổ biến bao gồm ChatGPT-4 và Gemini.

The generative AI market is expected to grow over a trillion dollars in the next decade.

Thị trường trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) được dự đoán sẽ đạt giá trị vượt quá một nghìn tỷ đô la trong thập kỷ tới.

The team in Singapore is developing a large-language model that's catering to Southeast Asian languages.

Đội ngũ tại Singapore đang phát triển một mô hình ngôn ngữ lớn dành cho các ngôn ngữ Đông Nam Á.

Leong Wei Tee speaks 14 languages fluently and he's an AI engineer and linguist involved in developing the Sea Lion model.

Leong Wei Tee thông thạo 14 ngôn ngữ và là một kỹ sư trí tuệ nhân tạo (AI) và nhà ngôn ngữ học tham gia phát triển mô hình Sea Lion.

We're going to look at an example about informal Indonesian.

Chúng ta sẽ xem xét một ví dụ về tiếng Indonesia không chính thức.

We're essentially asking the model, our friend is sort of, because of his work, he's sort of panicking, and he's working very hard every day.

Chúng ta đang hỏi mô hình, bạn của chúng ta, vì công việc của anh ấy, anh ấy đang khá lo lắng và đang làm việc rất chăm chỉ mỗi ngày.

How can we help him best manage his work?

Chúng ta có thể giúp anh ấy quản lý công việc của mình một cách hiệu quả nhất như thế nào?

Yeah, but in that context, they're saying, they're using an idiom, right?

Đúng vậy, nhưng trong ngữ cảnh đó, họ đang dùng một thành ngữ, đúng không?

And they're saying that his beard is always on fire.  So that idiom might not be so understandable to certain models, right?

Và họ nói rằng râu của anh ta luôn bốc cháy. Vì vậy, thành ngữ đó có thể không dễ hiểu đối với một số người, đúng không?

Vậy chúng ta hãy xem họ sẽ xử lý tình huống này như thế nào.

For this demo, we have four panels, and each of them corresponds to one language model.

Trong demo này, chúng ta có bốn bảng, và mỗi bảng tương ứng với một mô hình ngôn ngữ.

So on the left, we have Sea Lion, our model, and we have three other models on the right.

Vậy, bên trái là Sea Lion, mô hình của chúng ta, và bên phải có ba mô hình khác.

We can see that it didn't understand the phrase.

Chúng ta có thể thấy rằng nó không hiểu cụm từ đó.

Nó hiểu theo nghĩa đen, nói chung là vậy.

Like it's thinking about setting someone on fire.

Như thể nó đang nghĩ đến việc đốt ai đó.

Oh no, it's also in the same tone.  It's casual, informal, it's still colloquial, whereas this one is still sticking to like a more formal kind of response.

Ồ không, nó cũng có cùng giọng điệu. Nó vẫn mang tính casual, informal, vẫn là ngôn ngữ thông dụng, trong khi cái này vẫn giữ nguyên phong cách trả lời formal hơn.

And that's really what we want to achieve as well.

Và đó chính xác là điều mà chúng tôi cũng muốn đạt được.

Now we are seeing that some of these models out there, they are not able to sort of handle multicultural contexts.

Hiện nay, chúng ta đang chứng kiến rằng một số mô hình hiện có không thể xử lý hiệu quả các bối cảnh đa văn hóa.

And that's sort of understandable because they're building those models for a particular audience, right?

Và điều đó cũng có thể hiểu được vì họ đang xây dựng những mô hình đó cho một đối tượng cụ thể, đúng không?

For us in Southeast Asia, we need to operate within this region, handling our languages and cultures.

Đối với chúng ta ở Đông Nam Á, chúng ta cần hoạt động trong khu vực này, xử lý các ngôn ngữ và văn hóa của mình.

So this is why we decided to build Sea Lion.

Vì vậy, đó là lý do tại sao chúng tôi quyết định xây dựng Sea Lion.

Vincent Oh works as a Senior Specialist Solutions Architect at Amazon Web Services, and his projects involve leveraging generative AI based on human prompts to create personalized experiences.

Vincent Oh là Chuyên gia Giải pháp Cao cấp tại Amazon Web Services, và các dự án của anh tập trung vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) dựa trên các yêu cầu của con người để tạo ra các trải nghiệm cá nhân hóa.

StoryGen was a project that we did with the National Library Board of the entire Singapore, where we wanted to reinvent the future of the libraries.

StoryGen là một dự án mà chúng tôi đã thực hiện cùng với Thư viện Quốc gia Singapore, với mục tiêu tái định hình tương lai của các thư viện.

We used generative AI and AWS technology to create an experience whereby young children and adults, they can put in a series of inputs, a selection, and a brand new book will be created on the spot for them.

Chúng tôi đã sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) và công nghệ AWS để tạo ra một trải nghiệm cho phép trẻ em và người lớn có thể nhập một loạt các thông tin đầu vào, chọn lựa, và một cuốn sách hoàn toàn mới sẽ được tạo ra ngay lập tức cho họ.

What you call the prompts, right, that you're actually sending back to the large language model.

Những gì bạn gọi là "prompts", đúng không, đó chính là những gì bạn thực sự gửi trở lại mô hình ngôn ngữ lớn.

This is just the very beginning of the art of the possible, and it's going to be amazing how people will leverage gen-AI to unleash their extended level of creativity.

Đây chỉ mới là bước đầu tiên trong hành trình khám phá những khả năng vô hạn, và thật đáng kinh ngạc khi con người sẽ tận dụng trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (gen-AI) để khai phá mức độ sáng tạo vượt trội của mình.

Part of those new jobs that are created as part of AI is a role or a skill set which is actually prompt engineering, which didn't exist before.

Một phần trong số các công việc mới được tạo ra trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) là một vai trò hoặc bộ kỹ năng được gọi là "prompt engineering", một khái niệm chưa từng tồn tại trước đây.

And when you look at prompt engineering, you don't need to be technical, you just need to understand how to put those prompts as you would, for example, like a detailed search, to maximize and leverage the power of a large language model.

Và khi nói đến kỹ thuật tạo prompt, bạn không cần phải là chuyên gia kỹ thuật, mà chỉ cần hiểu cách đưa các prompt đó vào như cách bạn thực hiện một tìm kiếm chi tiết, để tối ưu hóa và khai thác sức mạnh của mô hình ngôn ngữ lớn.

There is a growing demand for AI specialists, and here at AI Singapore, the rest of Wei Qi's team, hailing from all over Southeast Asia, including Vietnam, the Philippines and Thailand, are working on making Sea Lion more inclusive.

Nhu cầu về chuyên gia trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng gia tăng. Tại AI Singapore, phần còn lại của đội ngũ Wei Qi, đến từ khắp các nước Đông Nam Á, bao gồm Việt Nam, Philippines và Thái Lan, đang nỗ lực để làm cho Sea Lion trở nên bao trùm hơn.

You are the one who brought everyone into this team.

Bạn là người đã đưa mọi người vào đội này.

My dream is eventually we have everybody, you know, from all the countries in Southeast Asia being represented here.

Ước mơ của tôi là cuối cùng, tất cả mọi người, bạn biết đấy, từ tất cả các quốc gia ở Đông Nam Á đều được đại diện tại đây.

AI Singapore's apprenticeship program aims to grow the pool locally, even those considering mid-career switches.

Chương trình đào tạo nghề của AI Singapore nhằm mục tiêu phát triển nguồn nhân lực địa phương, bao gồm cả những người đang cân nhắc chuyển đổi nghề nghiệp giữa chừng.

In fact, some of the Sea Lion team graduated as AI apprentices after switching disciplines, such as Tai, who studied finance, and Wei Qi, who was previously a pharmacist.

Thực tế, một số thành viên của đội Sea Lion đã tốt nghiệp với tư cách là thực tập sinh trí tuệ nhân tạo sau khi chuyển ngành, như Tai, người từng học tài chính, và Wei Qi, người trước đây là dược sĩ.

We're not really alone in trying to tackle low-resource languages.

Chúng ta không phải là những người duy nhất đang cố gắng giải quyết vấn đề ngôn ngữ có nguồn lực hạn chế.

Ultimately, all the stuff that we do is fully open-source as well, and it's really shared with the public in general so that everyone can benefit.

Cuối cùng, tất cả những gì chúng tôi làm đều hoàn toàn mã nguồn mở và được chia sẻ rộng rãi với công chúng để mọi người đều có thể hưởng lợi.

Everyone is working on different aspects of the large language model.

Mọi người đang làm việc trên các khía cạnh khác nhau của mô hình ngôn ngữ lớn.

We get to learn about it with each other.

Chúng ta có cơ hội tìm hiểu về nó cùng nhau.

Cảm giác này có phần giống như một phiên bản thu nhỏ của ASEAN.

Có rất nhiều việc cần làm trong lĩnh vực này.

Yeah, and AI, you know, is one of those industries where you can make a mid-career switch.

Đúng vậy, và trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những ngành mà bạn có thể chuyển hướng sự nghiệp giữa chừng.

Và tôi là một ví dụ điển hình, Nisa.

Rajat started his career in the mobile and semiconductor industry and made the switch over to AI in 2014.

Rajat bắt đầu sự nghiệp của mình trong ngành công nghiệp di động và bán dẫn, sau đó chuyển sang lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) vào năm 2014.

I have seen that journey in the past 20 years or so where AI has really flourished and it's becoming an inherent part of our lives.

Trong khoảng 20 năm qua, tôi đã chứng kiến hành trình phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), từ khi nó bắt đầu nở rộ cho đến nay, và AI đã trở thành một phần không thể tách rời của cuộc sống chúng ta.

When you ask people to use the digital ecosystem, there are side effects.

Khi yêu cầu mọi người sử dụng hệ sinh thái số, sẽ có những tác động phụ.

According to the Global Anti-Scam Alliance, more than $1 trillion are lost to scams every year, affecting 2 billion victims.

Theo Liên minh Chống Lừa đảo Toàn cầu, mỗi năm có hơn $1 nghìn tỷ bị mất do các vụ lừa đảo, ảnh hưởng đến 2 tỷ nạn nhân.

Rajat's work at Mastercard includes working with banks and governments to apply intelligent AI systems to predict whether scams are taking place.

Công việc của Rajat tại Mastercard bao gồm hợp tác với các ngân hàng và chính phủ để áp dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) thông minh nhằm dự đoán các vụ lừa đảo có thể xảy ra.

Let's take the example that you giving me $100, Nisa, looks a perfectly legitimate transaction.

Hãy lấy ví dụ rằng bạn đưa cho tôi $100, Nisa, trông giống như một giao dịch hoàn toàn hợp pháp.

But 1,000 more people giving me $100 in a day, something is suspicious.

Nhưng nếu có 1.000 người nữa gửi cho tôi $100 trong một ngày, điều đó có gì đó đáng ngờ.

Có những tín hiệu cảnh báo nghiêm trọng.

We train the models to detect the behavior, to detect the patterns, and then do the risk assessment and save you being sending money to me.

Chúng tôi đào tạo các mô hình để phát hiện hành vi, nhận diện các mẫu, sau đó thực hiện đánh giá rủi ro và giúp bạn tránh việc phải chuyển tiền cho tôi.

Welcome to the Mastercard Experience Center.

Chào mừng đến Trung tâm Trải nghiệm Mastercard.

Science and Technology

Các kỹ sư trí tuệ nhân tạo (AI) đang được săn đón nhiệt tình – nhưng công việc thực sự của họ như thế nào? (AI engineers are in high demand – but what is the job really like?)

Subtitles ListPlay Video

Các kỹ sư trí tuệ nhân tạo (AI) đang được săn đón nhiệt tình – nhưng công việc thực sự của họ như thế nào? (AI engineers are in high demand – but what is the job really like?)

literally

stuff

sort

essentially