Name: Trí tuệ nhân tạo (AI) có mối quan hệ phức tạp với sự thật. Liệu điều đó có thể được khắc phục không? (AI has a tricky relationship with facts. Can that be fixed?)
Uploaded: 2025-10-15T18:21:49.000Z
Duration: 41 min 27 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...

Foreign this week we're at Web Summit, the annual tech conference in Lisbon.

Tuần này, chúng tôi có mặt tại Web Summit, hội nghị công nghệ thường niên ở Lisbon.

The main topic of discussion here is, of course, AI.

Chủ đề chính được bàn luận ở đây, tất nhiên, là AI.

The excitement around large language models such as Microsoft's Gemini and OpenAI's ChatGPT has, however, been tempered by concerns with bias, a lack of transparency and the accuracy of results that generative AI presents.

Tuy nhiên, sự hào hứng xung quanh các large language models như Gemini của Microsoft và ChatGPT của OpenAI đã bị giảm bớt bởi những lo ngại về bias, thiếu transparency và tính chính xác của các kết quả mà generative AI đưa ra.

So is there a way to de risk the AI development process and build accurate, factual AI that we can trust beyond the value?

Vậy có cách nào để de risk quá trình AI development và xây dựng AI factual, chính xác mà chúng ta có thể tin tưởng beyond the Valley không?

Chúng ta hãy giới thiệu khách mời của chúng ta tuần này.

Brooke Hartley Moy is co founder and CEO of AI startup in Factory.

Brooke Hartley Moy là đồng sáng lập và CEO của AI startup in Factory.

She previously worked for Salesforce and Google, and

Cô ấy trước đây từng làm việc cho Salesforce và Google, và

before starting in Factory, she was head of strategic partnerships at Humane, a company that developed an AI pin and which we'll talk more about later.

trước khi thành lập in Factory, cô ấy là trưởng bộ phận strategic partnerships tại Humane, một công ty đã phát triển AI pin và chúng ta sẽ nói thêm về điều này sau.

Brooke, thank you for joining us on beyond the Valley.

Brooke, cảm ơn bạn đã tham gia chương trình beyond the Valley.

We're going to get into your journey, your story, and

Chúng ta sẽ đi sâu vào hành trình, câu chuyện của bạn và

tackle what you call the bro code of AI business.

giải quyết cái mà bạn gọi là "mã bro" trong kinh doanh AI.

But first, you wrote once upon a time, with a new frontier comes the opportunity to make new rules.

Nhưng trước tiên, bạn đã từng viết rằng, với một vùng đất mới sẽ mang đến cơ hội để tạo ra những quy tắc mới.

We don't need to adhere to the old power norms.

Chúng ta không cần tuân theo những chuẩn mực quyền lực cũ.

The AI revolution gives us an opportunity to welcome a new slate of leaders.

Cuộc cách mạng AI mang đến cho chúng ta cơ hội chào đón một thế hệ lãnh đạo mới.

So if we are to have a new cohort of leaders in AI, what skills or more importantly, characteristics do you believe they need to have?

Vậy nếu chúng ta có một nhóm lãnh đạo mới trong AI, bạn tin rằng họ cần có những kỹ năng nào, hoặc quan trọng hơn là những đặc điểm gì?

Yeah, you know, I've been in software longer than I care to admit.

Vâng, bạn biết đấy, tôi đã làm trong ngành phần mềm lâu hơn tôi muốn thừa nhận.

You know, I won't put a number on it usually, but

Bạn biết đấy, tôi thường không đưa ra con số cụ thể, nhưng

tôi đã thấy rất nhiều xu hướng đến rồi đi.

I've seen, you know, the conversation of move fast and break things.

Tôi đã thấy, bạn biết đấy, cuộc trò chuyện về "hành động nhanh và phá vỡ mọi thứ".

The world of, you know, if you are disrupting, that's where the praise comes from.

Thế giới, bạn biết đấy, nếu bạn đang tạo ra sự đột phá, đó là lúc nhận được lời khen ngợi.

That's where the opportunities come from.

I think AI, we've never had a technology in anyone's lifetime that has this much potential to fully change every aspect of everyone else's lives.

Tôi nghĩ AI, chúng ta chưa từng có công nghệ nào trong suốt cuộc đời của bất kỳ ai mà có tiềm năng thay đổi hoàn toàn mọi khía cạnh trong cuộc sống của mọi người.

And for that reason, the people that are going to be successful, harnessing its capabilities, ensuring that we have something that we are going to be proud of from an innovation perspective, not afraid of, not concerned about, need to be.

Và vì lý do đó, những người sẽ thành công, khai thác khả năng của nó, đảm bảo rằng chúng ta có thứ gì đó mà chúng ta sẽ tự hào về mặt đổi mới, không sợ hãi, không lo lắng, cần phải có.

People that really understand the practical opportunities, have a pragmatic viewpoint, understand a diverse set of experiences and perspectives, not just a single sort of lane.

Những người thực sự hiểu các cơ hội thực tế, có quan điểm thực tế, hiểu nhiều trải nghiệm và góc nhìn đa dạng, không chỉ là một lối đi duy nhất.

And you know, it's funny that we're on beyond the Valley podcast because I think about how there is sort of this bubble type thinking specifically to the Silicon Valley set around where I can be going.

Và bạn biết đấy, thật buồn cười khi chúng ta đang ở podcast beyond the Valley vì tôi nghĩ về việc có kiểu suy nghĩ theo bong bóng đặc biệt dành cho những người ở Thung lũng Silicon về nơi tôi có thể đi.

And I think it's also people that ultimately want to be building AI for good.

Và tôi nghĩ đó cũng là những người cuối cùng muốn xây dựng AI vì mục đích tốt.

Bạn biết đấy, tôi tự gọi mình là người lạc quan về AI.

And for that reason, I want people that, that see that opportunity more so than they see just dollar signs or the ability to move as quickly as possible to, to see what happens and hope for the best.

Và vì lý do đó, tôi muốn mọi người nhìn thấy cơ hội đó nhiều hơn là chỉ nhìn thấy những con số và khả năng hành động nhanh nhất có thể, để xem điều gì sẽ xảy ra và hy vọng vào điều tốt đẹp nhất.

Before we get into it, we're going to have Arjun do stat of the week.

Trước khi đi sâu vào, chúng ta sẽ có Arjun trình bày số liệu của tuần.

Bạn biết cách chơi số liệu của tuần chứ?

We've already explained it to you, so let's hear it, Arjun.

Chúng tôi đã giải thích cho bạn rồi, nên chúng ta hãy nghe đây, Arjun.

But I'm going to do it slightly differently, you know, so I'm going to give you the start of a sentence with a stat in it at the end.

Nhưng tôi sẽ làm nó hơi khác một chút, bạn biết đấy, nên tôi sẽ đưa cho bạn đầu câu với một số liệu ở cuối.

Chúng ta sẽ quay lại với bất cứ điều gì kết thúc.

All right, Arjun, I know you want to start us off with your opening questions, Brooke.

Được rồi, Arjun, tôi biết bạn muốn bắt đầu với câu hỏi mở màn của mình, Brooke.

Yeah, Well, I want to just ask a little bit, Brooke, about your backstory.

Vâng, Tôi muốn hỏi một chút, Brooke, về câu chuyện của bạn.

Bạn đã đến với lĩnh vực này như thế nào?

Tôi đã đến với lĩnh vực này như thế nào?

Tại sao bạn lại tham gia vào lĩnh vực công nghệ?

Tại sao tất cả chúng ta lại ở đây?

Yeah, you know, it's funny, I was, I was a history major in college, which actually comes up nowadays more often than not.

Vâng, bạn biết đấy, thật buồn cười, tôi đã từng là sinh viên ngành lịch sử ở trường đại học, điều này thực sự ngày càng xuất hiện nhiều hơn.

In fact, my talk this week will have a little bit of a history theme to it because I bring sort of this sense of where are we as far as cycles and trends?

Trên thực tế, bài nói chuyện của tôi trong tuần này sẽ có một chút chủ đề lịch sử vì tôi mang đến cảm giác về chu kỳ và xu hướng của chúng ta đang ở đâu.

What does that mean for all the trends that came before and what can we learn from that?

Điều đó có ý nghĩa gì đối với tất cả các xu hướng trước đây và chúng ta có thể học được gì từ đó?

I ended up in tech, honestly, because it was something as going through school I always was interested in, but

Thành thật mà nói, tôi đến với công nghệ vì đó là điều mà tôi luôn quan tâm khi còn đi học, nhưng

I thought that the only opportunity is in tech were for people that were software engineers, computer scientists, which was, you know, and

Tôi nghĩ rằng cơ hội duy nhất trong lĩnh vực công nghệ là dành cho những người làm kỹ sư phần mềm, nhà khoa học máy tính, điều mà, bạn biết đấy, và

vẫn là một lĩnh vực bị thống trị bởi nam giới.

It wasn't a space that I necessarily saw as welcoming or open to people that were like me or had my kind of background.

Đó không phải là một lĩnh vực mà tôi nhất thiết coi là chào đón hoặc cởi mở với những người giống tôi hoặc có nền tảng giống tôi.

So I never knew really that it was an option until actually a fellow female founder, Cass Lazaro, who's still someone that I consider a mentor and I look up to greatly.

Thế nên tôi chưa bao giờ thực sự biết đó là một lựa chọn cho đến khi một người sáng lập nữ khác, Cass Lazaro, người mà tôi vẫn coi là người cố vấn và rất ngưỡng mộ.

She had a startup that was focused on software applications for Facebook, of all things, which always dates me with Gen Z.

Cô ấy có một startup tập trung vào các ứng dụng phần mềm cho Facebook, điều này luôn khiến tôi trông lỗi thời với Gen Z.

And I had this opportunity to take that as my first job.

Và tôi đã có cơ hội nhận công việc đầu tiên đó.

She took a bet on me with no software engineering experience, no tech experience, and

Cô ấy đã đặt cược vào tôi dù tôi không có kinh nghiệm kỹ thuật phần mềm, không có kinh nghiệm công nghệ, và

Tôi đã bị cuốn hút từ đó trở đi.

Công ty đã được Salesforce mua lại.

I spent a large chunk of my career there, learned the ins and outs of all things Enterprise sales and so I software sales and then was part of the founding team in Asia Pacific for Slack, which was very much a zero to one.

Tôi đã dành phần lớn sự nghiệp của mình ở đó, học hỏi mọi thứ về bán hàng doanh nghiệp và bán hàng phần mềm, sau đó là một phần của đội ngũ sáng lập tại Châu Á Thái Bình Dương cho Slack, đó thực sự là một hành trình từ con số không.

Slack was not a mature business yet in the US and so it was even further from a mature business in Asia Pacific and figuring out how to build something from the ground up there, which is where a lot of my entrepreneurial interests I think stem from.

Slack chưa phải là một doanh nghiệp trưởng thành ở Mỹ, và ở Châu Á Thái Bình Dương còn xa mới đạt được điều đó, và việc tìm hiểu cách xây dựng mọi thứ từ đầu ở đó, tôi nghĩ đó là nơi bắt nguồn cho nhiều sở thích kinh doanh của tôi.

Moved back to the us had the opportunity to be at Google for a number of years working on Android, which is particularly ironic now because my co founder is one of the iPhone inventors and so I like to give him a hard time.

Chuyển về Mỹ, tôi có cơ hội làm việc tại Google trong nhiều năm với Android, điều này thật trớ trêu khi người đồng sáng lập của tôi là một trong những người phát minh ra iPhone và tôi thích trêu chọc anh ấy.

I'm green bubble until I die and still carry my Android device with pride.

Tôi sẽ mãi mãi dùng bong bóng màu xanh lá và vẫn tự hào mang theo thiết bị Android của mình.

And then was recruited from Android to join the humane team.

Và sau đó được tuyển dụng từ Android để tham gia đội ngũ Humane.

Seeing that the only thing that would take me away from Google was something that was truly a generation defining technology and that was AI and that was now a few years ago.

Nhận thấy điều duy nhất có thể khiến tôi rời khỏi Google là một công nghệ thực sự định hình thế hệ, đó là AI, và điều đó xảy ra vài năm trước.

And getting to have a front row seat to a company that was building foundation model Type technology before ChatGPT was a household name and getting to have sort of a front row seat to all those experiences and spending a lot of time working on what are the big challenges that need to be solved in AI before the technology is going to be able to be used in a way that people really find valuable and meaningful ultimately was what led me to what is now in factory and what I'm focused on now.

Và có cơ hội được chứng kiến tận mắt một công ty đang xây dựng công nghệ dạng mô hình nền tảng trước khi ChatGPT trở nên phổ biến, và có cơ hội trải nghiệm tất cả những điều đó, dành nhiều thời gian nghiên cứu những thách thức lớn cần giải quyết trong AI 

And we'll get more into that entrepreneurial journey later.

Và chúng ta sẽ đi sâu hơn vào hành trình khởi nghiệp đó sau.

Hãy cho chúng tôi, hãy cho chúng tôi lời giới thiệu.

So the whole idea of in factory, it's even in the name, in fact, we are focused on how do you bring accuracy, determinism and facts to the AI space.

You know, I think at this point in the journey that we've been on with LMS and generative AI, I think most people have a pretty good understanding that hallucinations are a feature, they're not a bug.

And as much as we see the models improving, as much as we see more accuracy and more human like qualities to the models and the technology that they're able to create, they are inherently probabilistic.

And we wouldn't want to curb that, we wouldn't want to reduce that entirely because that's partly what makes them magical, what makes them feel human, like which allows them to be creative, you know, when they are able to improve writing or being used for agentic capabilities where they can be very human, like in how they complete tasks.

All of that is part of what you want in a generative AI type application.

But at the same time, when it comes to enterprise and for businesses where close enough is not good enough, then there needs to be some other technology, some other innovations in the space outside of LLMs, that's going to close the gap between true deterministic accuracy and some something that just feels a little bit off, a little bit of randomness in the system, ultimately leading to likely an erosion of trust and sort of an embrace of the technology itself.

Vậy thì toàn bộ ý tưởng của In Factory, nó nằm ngay trong tên gọi, trên thực tế, chúng tôi tập trung vào việc làm thế nào để mang lại độ chính xác, tính xác định và sự thật cho không gian AI.

So rtech at in factory is essentially a platform that allows anyone that is trying to build AI technology for the enterprise to apply RTech in such a way that you can get that level of accuracy, you will have citations, accuracy, attribution, deterministic answers alongside the generative AI capabilities.

Bạn biết đấy, tôi nghĩ ở thời điểm này trong hành trình mà chúng tôi đã trải qua với LLMs và generative AI, tôi nghĩ hầu hết mọi người đều hiểu khá rõ rằng ảo giác là một tính năng, không phải là lỗi.

So Brooke, just in terms of how that actually works, do you have your own proprietary LLM?

Và dù chúng ta thấy các mô hình ngày càng cải thiện, dù chúng ta thấy độ chính xác cao hơn và các phẩm chất giống con người hơn ở các mô hình và công nghệ mà chúng có thể tạo ra, chúng về cơ bản là mang tính xác suất.

And then if I'm a business, for example, and

Và chúng ta không muốn hạn chế điều đó, chúng ta không muốn giảm bớt hoàn toàn điều đó bởi vì đó là một phần những gì làm cho chúng trở nên kỳ diệu, những gì làm cho chúng có cảm giác giống con người, cho phép chúng sáng tạo, bạn biết đấy, khi chúng có th

I want to build something based on your LLM, is it harnessing the data that I have within my organization to do that?

Tất cả những điều đó là một phần của những gì bạn muốn trong một ứng dụng loại generative AI.

Vậy nên chúng tôi không tự xây dựng mô hình của riêng mình.

What RTech is, is sort of the semantic layer, the APIs and frameworks, the processing side.

RTech là lớp ngữ nghĩa, các API và framework, phần xử lý.

We're sort of the middleware between the LLM and the application layer.

Chúng tôi giống như lớp trung gian giữa LLM và lớp ứng dụng.

So if you're wanting to use our technology, you're bringing your proprietary data.

Vì vậy, nếu bạn muốn sử dụng công nghệ của chúng tôi, bạn sẽ cung cấp dữ liệu độc quyền của mình.

You don't have to feed it to a model that's going to train on it and have questions about data leakage, questions about security, just questions about trust, about whether you really want an LLM to know everything about your business.

Bạn không cần phải đưa nó vào một mô hình sẽ huấn luyện trên đó và có những lo ngại về rò rỉ dữ liệu, bảo mật, hay sự tin cậy, về việc bạn có thực sự muốn một LLM biết mọi thứ về doanh nghiệp của mình hay không.

And, you know, if you're a media company, your entire archive of content and being able to then apply that in such a way using our technology, that the output is ultimately some kind of application, you know, that you can search off of, you can do calculations off of, you can look at research or articles or anything else that kind of points to the underlying data that goes into the system.

Và, bạn biết đấy, nếu bạn là một công ty truyền thông, toàn bộ kho lưu trữ nội dung của bạn và khả năng áp dụng nó theo cách sử dụng công nghệ của chúng tôi, để đầu ra cuối cùng là một loại ứng dụng nào đó, bạn biết đấy, mà bạn có thể tìm kiếm, tính toán,

Just for our listeners, explain hallucinations, what that means because.

Chỉ để thính giả của chúng tôi hiểu, hãy giải thích về ảo giác, điều đó có nghĩa là gì bởi vì.

Because we're going to get into inaccuracies and biases, but

Bởi vì chúng ta sẽ đề cập đến sự thiếu chính xác và bias, nhưng

hallucinations may not immediately make sense to our listeners, right?

ảo giác có thể không ngay lập tức có ý nghĩa với thính giả của chúng ta, đúng không?

Trí tuệ nhân tạo (AI) có mối quan hệ phức tạp với sự thật. Liệu điều đó có thể được khắc phục không? (AI has a tricky relationship with facts. Can that be fixed?)

Subtitles ListPlay Video

Trí tuệ nhân tạo (AI) có mối quan hệ phức tạp với sự thật. Liệu điều đó có thể được khắc phục không? (AI has a tricky relationship with facts. Can that be fixed?)

perspective

ultimately

episode

sort