Vina Technology at AI time - Công nghệ Việt Nam thời AI Lê Quang Văn

How One Author Pushed the Limits of AI Copyright

Kate Knibbs. Wired. April 17, 2024.

Elisa Shupe was initially rebuffed when she tried to copyright a book she wrote with help from ChatGPT. Now the US Copyright Office has changed course—but there’s a catch.

Conceptual artwork of glitchy copyright symbol

Last October, I received an email with a hell of an opening line: “I fired a nuke at the US Copyright Office this morning.”

The message was from Elisa Shupe, a 60-year-old retired US Army veteran who had just filed a copyright registration for a novel she’d recently self-published. She’d used OpenAI's ChatGPT extensively while writing the book. Her application was an attempt to compel the US Copyright Office to overturn its policy on work made with AI, which generally requires would-be copyright holders to exclude machine-generated elements.

That initial shot didn’t detonate—a week later, the USCO rejected Shupe’s application—but she ultimately won out. The agency changed course earlier this month after Shupe appealed, granting her copyright registration for AI Machinations: Tangled Webs and Typed Words, a work of autofiction self-published on Amazon under the pen name Ellen Rae.

The novel draws from Shupe’s eventful life, including her advocacy for more inclusive gender recognition. Its registration provides a glimpse of how the USCO is grappling with artificial intelligence, especially as more people incorporate AI tools into creative work. It is among the first creative works to receive a copyright for the arrangement of AI-generated text.

“We’re seeing the Copyright Office struggling with where to draw the line,” intellectual property lawyer Erica Van Loon, a partner at Nixon Peabody, says. Shupe’s case highlights some of the nuances of that struggle—because the approval of her registration comes with a significant caveat.

The USCO’s notice granting Shupe copyright registration of her book does not recognize her as author of the whole text as is conventional for written works. Instead she is considered the author of the “selection, coordination, and arrangement of text generated by artificial intelligence.” This means no one can copy the book without permission, but the actual sentences and paragraphs themselves are not copyrighted and could theoretically be rearranged and republished as a different book.

The agency backdated the copyright registration to October 10, the day that Shupe originally attempted to register her work. It declined to comment on this story. “The Copyright Office does not comment on specific copyright registrations or pending applications for registration,” Nora Scheland, an agency spokesperson says. President Biden’s executive order on AI last fall asked the US Patent and Trademark Office to make recommendations on copyright and AI to the White House in consultation with the Copyright Office, including on the “scope of protection for works produced using AI.”

Although Shupe’s Limited copyright registration is notable, she originally asked the USCO to open a more significant path to copyright recognition for AI-generated material. “I seek to copyright the AI-assisted and AI-generated material under an ADA exemption for my many disabilities,” she wrote in her original copyright application.

Shupe believes fervently that she was only able to complete her book with the assistance of generative AI tools. She says she has been assessed as 100 percent disabled by the Department of Veterans Affairs and struggles to write due to cognitive impairment related to conditions including bipolar disorder, borderline personality disorder, and a brain stem malformation.

She is proud of the finished work and sees working with a text generator as a different but no less worthwhile method of expressing thoughts. “You don't just hit ‘generate’ and get something worthy of publishing. That may come in the future, but we're still far from it,” she

Làm thế nào một tác giả đã thách thức giới hạn của bản quyền AI

Kate Knibbs. Wired. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Ngày 17 tháng 4, 2024.

Elisa Shupe ban đầu bị từ chối khi cô cố gắng đăng ký bản quyền một cuốn sách mà bà viết với sự giúp đỡ từ ChatGPT. Bây giờ Văn phòng Bản quyền Hoa Kỳ đã thay đổi hướng đi — nhưng có một nhược điểm. [ nhưng có một nhược điểm", đề cập đến điều kiện ẩn làm phức tạp tình huống.]

Tác phẩm nghệ thuật khái niệm về biểu tượng bản quyền trục trặc

Tháng Mười năm ngoái, tôi nhận được một email với một dòng mở đầu: " Sáng nay tôi đã có một hành động quyết liệt đối với Văn phòng Bản quyền Hoa Kỳ."

Tin nhắn là từ Elisa Shupe, một cựu chiến binh Quân đội Hoa Kỳ đã nghỉ hưu 60 tuổi, người vừa nộp đơn đăng ký bản quyền cho một cuốn tiểu thuyết mà bà tự xuất bản gần đây. Bà đã sử dụng ChatGPT của OpenAI khá nhiều trong khi viết cuốn sách. Đơn của bà là một nỗ lực để buộc Văn phòng Bản quyền Hoa Kỳ đảo ngược chính sách của mình đối với tác phẩm được làm bằng AI, thường yêu cầu chủ sở hữu bản quyền loại trừ các yếu tố do máy tạo ra.

Phát súng ban đầu đó đã không phát nổ - một tuần sau, USCO đã từ chối đơn đăng ký của Shupe - nhưng cuối cùng bà đã giành chiến thắng. Cơ quan này đã thay đổi hướng đi vào đầu tháng này sau khi Shupe kháng cáo, cấp đăng ký bản quyền cho AI Machinations: Tangled Webs and Typed Words, một tác phẩm tự truyện tự xuất bản trên Amazon dưới bút danh Ellen Rae.

Cuốn tiểu thuyết rút ra từ cuộc đời đầy biến cố của Shupe, bao gồm cả việc bà ủng hộ việc công nhận giới tính toàn diện hơn. Việc đăng ký của nó cung cấp một cái nhìn thoáng qua về cách Văn phòng Bản quyền Hoa Kỳ đang vật lộn với trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là khi nhiều người kết hợp các công cụ AI vào công việc sáng tạo. Đây là một trong những tác phẩm sáng tạo đầu tiên nhận được bản quyền cho việc sắp xếp văn bản do AI tạo ra. ["việc sắp xếp văn bản do AI tạo ra" đề cập đến cấu trúc nội dung văn bản được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo và bản quyền được cấp liên quan đến sự sắp xếp hoặc thành phần sáng tạo của văn bản này.]

"Chúng tôi đang thấy Văn phòng Bản quyền Hoa Kỳ đang vật lộn với việc vạch ra ranh giới ở đâu", luật sư sở hữu trí tuệ Erica Van Loon, một đối tác tại Nixon Peabody, nói. Trường hợp của Shupe nêu bật một số sắc thái của cuộc đấu tranh đó - bởi vì việc phê duyệt đăng ký của bà đi kèm với một cảnh báo quan trọng.

Thông báo của Văn phòng Bản quyền Hoa Kỳ cấp cho Shupe đăng ký bản quyền cuốn sách của bà không công nhận bà là tác giả của toàn bộ văn bản như thông thường đối với các tác phẩm viết. Thay vào đó, bà được coi là tác giả của "lựa chọn, phối hợp và sắp xếp văn bản được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo". Điều này có nghĩa là không ai có thể sao chép cuốn sách mà không được phép, nhưng bản thân các câu và đoạn văn thực tế không có bản quyền và về mặt lý thuyết có thể được sắp xếp lại và tái bản thành một cuốn sách khác.

Cơ quan này đã lùi thời hạn đăng ký bản quyền đến ngày 10 tháng 10, ngày m

Eric Schmidt Warned Against China’s AI Industry - Emails Show He Also Sought Connections to It

Will Knight – WIRED. April 11, 2024.

Transparency advocates say that Eric Schmidt's pursuit of “personal” connections with AI companies in China represents a concerning conflict of interest.

In November 2019, the US government’s National Security Commission on Artificial Intelligence (NSCAI), an influential body chaired by former Google CEO and executive chairman Eric Schmidt, warned that China was using artificial intelligence to “advance an autocratic agenda.”

Just two months earlier, Schmidt was also seeking potential personal connections to China’s AI industry on a visit to Beijing, newly disclosed emails reveal. Separately, tax filings show that a nonprofit private foundation overseen by Schmidt and his wife contributed to a fund that feeds into a private equity firm that has made investments in numerous Chinese tech firms, including those in AI.

When the NSCAI issued its full findings in 2021, Schmidt and the NSCAI’s vice chairman said in a statement that “China’s plans, resources, and progress should concern all Americans,” and warned that “China’s domestic use of AI is a chilling precedent for anyone around the world who cherishes individual liberty.”

The 2019 email communications, obtained through a Freedom of Information Act request by the Tech Transparency Project (TTP), a nonprofit research initiative that tracks tech industry influence, show staff at Schmidt Futures, a philanthropic venture, asking NSCAI employees to help identify “possible engagements [Schmidt] might have on AI, in a personal capacity.” The names are redacted, but an NSCAI staff member replies, “Sure thing, happy to help out.” One person is tasked with coming up with “interesting companies in Beijing.”

It is unclear what meetings, if any, occurred in China as a result of the discussions, or whether such meetings might have translated into business dealings. However, the messages add detail to what appears to be a complicated relationship between Schmidt and America’s chief geopolitical rival. They also reflect the paradox of rivalry and interdependence that characterizes the dynamics between the world's two most powerful nations.

Flight records previously obtained by TTP show that a Gulfstream flew from Google’s home hanger in November 2019. A day later, press reports suggest Schmidt, who was in China for the Bloomberg New Economy Forum, dined with Kai-Fu Lee, ex-head of Google China and a prominent Chinese entrepreneur and investor. The pair told a Bloomberg reporter at the time that they were “just catching up.”

Tax filings for 2019 show that the Eric and Wendy Schmidt Fund for Strategic Innovation, a nonprofit overseen by the billionaire and his wife, had invested almost $17 million in a fund that feeds into an investment firm then called Hillhouse Capital, which invests in a number of prominent Chinese tech companies, among other businesses. In October 2016, Reuters reported that Hillhouse launched an AI investment fund with the Chinese Academy of Sciences, a state-run institution. In 2017, Hillhouse led a funding round of $55 million in the Chinese AI company Yitu, a startup that would soon be repeatedly blacklisted by the US government for allegedly supplying face recognition technology used for surveillance in China.

The final NSCAI report includes a section on promoting “International Digital Democracy” initiatives. It provides a handful of suggestions for how to “develop, promote, and fund” digital ecosystems, including partnerships with the private sector—citing Hillhouse as a positive example

There is no indication that Schmidt’s visit to China is related to the investments made by Hillhouse, and no evidence that Schmidt used his role at the NSCAI to further his own business goals. But even as separate matters, the emails and investments associated with Schmidt unders

Eric Schmidt cảnh báo chống ngành công nghiệp AI của Trung Quốc

Email cho thấy anh ta cũng tìm kiếm các kết nối với nó.

Will Knight – WIRED. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Ngày 11 tháng 4, 2024.

Những người ủng hộ tính minh bạch nói rằng việc Eric Schmidt theo đuổi các kết nối "cá nhân" với các công ty AI ở Trung Quốc thể hiện sự xung đột lợi ích liên quan.

Trong tháng 11 năm 2019, Ủy ban An ninh Quốc gia về Trí tuệ nhân tạo của chính phủ Mỹ, một cơ quan có ảnh hưởng do cựu Giám đốc điều hành và Chủ tịch điều hành Google Eric Schmidt làm chủ tịch, cảnh báo rằng Trung Quốc đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để "thúc đẩy một chương trình nghị sự chuyên quyền".

Chỉ hai tháng trước đó, Schmidt cũng đang tìm kiếm các kết nối cá nhân tiềm năng với ngành công nghiệp AI của Trung Quốc trong chuyến thăm Bắc Kinh, các email mới được tiết lộ. Một cách riêng biệt, hồ sơ thuế cho thấy một quỹ tư nhân phi lợi nhuận do Schmidt và vợ giám sát đã đóng góp vào một quỹ cung cấp cho một công ty cổ phần tư nhân đã đầu tư vào nhiều công ty công nghệ Trung Quốc, bao gồm cả những công ty trong lĩnh vực AI.

Khi Ủy ban An ninh Quốc gia về Trí tuệ nhân tạo công bố những phát hiện đầy đủ vào năm 2021, Schmidt và phó chủ tịch Ủy ban An ninh Quốc gia về Trí tuệ nhân tạo cho biết trong một tuyên bố rằng "các kế hoạch, nguồn lực và tiến bộ của Trung Quốc nên liên quan đến tất cả người Mỹ" và cảnh báo rằng "việc Trung Quốc sử dụng AI trong nước là một tiền lệ tiêu cực hoặc đáng ngại đối với bất kỳ ai trên thế giới trân trọng tự do cá nhân".

Thông tin liên lạc qua email năm 2019, có được thông qua yêu cầu Đạo luật Tự do Thông tin của Dự án Minh bạch Công nghệ, một sáng kiến nghiên cứu phi lợi nhuận theo dõi ảnh hưởng của ngành công nghệ, cho thấy nhân viên tại Schmidt Futures, một liên doanh từ thiện, yêu cầu nhân viên Ủy ban An ninh Quốc gia về Trí tuệ nhân tạo giúp xác định "các cam kết có thể có [Schmidt] có thể có trên AI, trong khả năng cá nhân." Những cái tên đã được biên tập lại, nhưng một nhân viên Ủy ban An ninh Quốc gia về Trí tuệ nhân tạo trả lời, "Chắc chắn rồi, rất vui khi được giúp đỡ." Một người được giao nhiệm vụ tìm ra "các công ty thú vị ở Bắc Kinh".

Không rõ những cuộc họp nào, nếu có, đã xảy ra ở Trung Quốc do kết quả của các cuộc thảo luận, hoặc liệu các cuộc họp như vậy có thể chuyển thành các giao dịch kinh doanh hay không. Tuy nhiên, các thông điệp bổ sung thêm chi tiết cho những gì dường như là một mối quan hệ phức tạp giữa Schmidt và đối thủ địa chính trị chính của Mỹ. Chúng cũng phản ánh nghịch lý của sự cạnh tranh và phụ thuộc lẫn nhau đặc trưng cho động lực giữa hai quốc gia hùng mạnh nhất thế giới.

Hồ sơ chuyến bay mà Dự án Minh bạch Công nghệ thu được trước đó cho thấy một chiếc Gulfstream đã bay từ bãi đậu máy bay của Google vào tháng 11 năm 2019. Một ngày sau, báo chí đưa tin Schmidt, người đang ở Trung Quốc để tham dự Diễn đàn Kinh tế Mới Bloomberg, đã ăn tối với Kai-Fu Lee, cựu giám đốc Google Trung Quốc và là một doanh nhân và nhà đầu tư nổi tiếng của Trung Quốc. Cặp đôi nói với một phóng viên Bloomberg và

Chương 2 - Các khái niệm thực tế về học máy – Phần 3

(Trích từ sách Học máy cho những người ra quyết định (Machine Learning for Decision Makers, tác giả: Patanjali Kashyap - Bangalore, Karnataka, Ấn Độ) – Nhà xuất bản Apress. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Xin mua sách Machine Learning for Decision Makers, tiếng Anh, từ nhà xuất bản Apress, Amazon, và tại các website trên Internet hay tại các tiệm sách trong khu phố gần nhà.

Học máy: Bạn và dữ liệu của bạn

Học máy là một ngành khoa học cũ, nhưng nó đang có được động lực do tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ từ các nguồn không đồng nhất với tốc độ nhanh chóng. Trong khi nhiều thuật toán học máy đã tồn tại trong một thời gian dài và mang di sản từ thống kê, khả năng tự động áp dụng các phép tính và logic toán học phức tạp cho dữ liệu lớn với sự trợ giúp của các phân tích phức tạp lặp đi lặp lại, nhanh hơn và nhanh hơn, là một sự phát triển gần đây.

Công nghệ liên quan đến Học máy

Phần này trình bày một số học máy phổ biến và các công nghệ liên quan và mối quan hệ của chúng. Nó sẽ giúp bạn hiểu các khái niệm quan trọng.

• Khoa học dữ liệu: Ở cấp độ rộng hơn, khoa học dữ liệu là một môn học tích hợp của khoa học toán học, thống kê và lập trình. Tuy nhiên, nó không chỉ giới hạn trong các lĩnh vực nghiên cứu và đang mở rộng sang trí tuệ nhân tạo, khoa học hành vi thống kê, công nghệ cơ sở dữ liệu, tâm lý học, xã hội học, nhận thức và khoa học thần kinh.

• Phân tích dữ liệu (data analysis): Một hoạt động điều tra. Trong phân tích dữ liệu, sau khi quét tập dữ liệu có sẵn, nhà phân tích có được thông tin chi tiết ẩn trong các tập dữ liệu.

• Phân tích dữ liệu (data analytics): Khi bạn áp dụng toán học, thống kê và thuật toán trên tập dữ liệu có sẵn để tìm ra cái nhìn sâu sắc và mối tương quan có ý nghĩa giữa chúng, quá trình này được gọi là phân tích dữ liệu(data analytics). Phân tích (analytics) là kết quả của phân tích (analysis). Trong khi đó, phân tích (analysis) là phương pháp hoặc nhóm phương pháp có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu.

• Phân tích dự đoán: Khái niệm hóa và tạo ra một mô hình định lượng cho phép dự đoán kết quả hoặc kết quả dựa trên dữ liệu / thông tin lịch sử đáng kể có thể là một nhiệm vụ phức tạp và chuyên sâu về công nghệ. Dữ liệu đầu vào chứa nhiều biến và tất cả chúng cần được xem xét đồng thời. Một số biến này có liên quan và những biến khác có thể không quan trọng trong việc xác định kết quả. Mô hình dự đoán chi phối những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu có thể được trích xuất và sử dụng để đưa ra dự đoán chính xác và có liên quan trong một kịch bản nhất định. Một mô hình tốt cho phép và cởi mở với các thay đổi để nó có thể phù hợp với sự thay đổi trong các biến. Đôi khi cần phải thay đổi để tăng khả năng dự đoán. Sự thay đổi đúng đắn có thể làm tăng cơ hội đạt được kết quả mong muốn.

• Khai thác dữ liệu: Tìm các mẫu trong tập dữ liệu có sẵn. Thuật ngữ này trở nên phổ biến vào cuối những năm 90 và đầu những năm 2000 khi các tổ chức nhận ra sức mạnh của việc hợp nhất dữ liệu và cách

Chương 2 - Các khái niệm thực tế về học máy – Phần 2

(Trích từ sách Học máy cho những người ra quyết định (Machine Learning for Decision Makers, tác giả: Patanjali Kashyap - Bangalore, Karnataka, Ấn Độ) – Nhà xuất bản Apress. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Xin mua sách Machine Learning for Decision Makers, tiếng Anh, từ nhà xuất bản Apress, Amazon, và tại các website trên Internet hay tại các tiệm sách trong khu phố gần nhà.

Học máy, AI, bộ não và kinh doanh trí tuệ

Theo John von Neumann (người tiên phong trong khoa học máy tính, người đã đưa ra cấu trúc chính thức đầu tiên của máy tính), các tế bào thần kinh có thể học hỏi từ "các mẫu" dựa trên đầu vào của chúng. Các nhà thần kinh học hiện nay gọi đây là nồng độ chất dẫn truyền thần kinh. Tuy nhiên, von Neumann không nhận thức được cách thức hoạt động của việc học tập thần kinh ["học tập thần kinh" đề cập đến quá trình học tập xảy ra trong não người, đặc biệt liên quan đến các cơ chế và chức năng thần kinh của nó].

Đó là một tiến bộ gần đây trong khoa học thần kinh cho chúng ta biết rằng việc học diễn ra thông qua việc tạo ra / sáng tạo và phá hủy các kết nối giữa các tế bào thần kinh có sẵn trong não.

Giài thích Biệt ngữ

• Tế bào thần kinh: Bộ não con người chứa khoảng 100 tỷ tế bào thần kinh, còn được gọi là tế bào thần kinh. Tế bào thần kinh có những kỹ năng đáng kinh ngạc để thu thập và truyền đạt tín hiệu điện hóa. Cổng và dây trong máy tính có thể được coi là tế bào thần kinh. Tế bào thần kinh có cùng đặc điểm và thành phần tương tự như các tế bào khác. Tuy nhiên, các tính chất điện hóa tích hợp cho phép chúng truyền tín hiệu trên một khoảng cách dài. Chúng có khả năng tuyệt vời để kết nối với nhau và gửi tin nhắn cho nhau.

von Neumann lưu ý rằng tốc độ xử lý thần kinh cực kỳ chậm, theo thứ tự một trăm phép tính mỗi giây, nhưng bộ não bù đắp điều này thông qua quá trình xử lý song song lớn. Các tế bào thần kinh kết nối và tạo ra các con đường và mạch mới theo kiểu tính toán "song song". Tương tự như vậy, các máy tính hiện đại ngày nay thực hiện xử lý song song để thực hiện / học các tác vụ. Như đã đề cập, trí tuệ nhân tạo giống như bộ não không phải là một ý tưởng mới. Khái niệm mạng lưới thần kinh, có khả năng bắt chước cấu trúc cơ bản của não, cực kỳ phổ biến vào những năm 1980 trong cộng đồng khoa học. Nhưng trong thời gian đó, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thiếu sức mạnh tính toán và sự sẵn có của dữ liệu đào tạo chất lượng khổng lồ. Cả sức mạnh tính toán và dữ liệu đều cần thiết và quan trọng để các mô hình, được hỗ trợ bởi các thuật toán, trở nên thực sự hiệu quả.

Những tiến bộ gần đây trong phần cứng máy tính đã góp phần vào sức mạnh xử lý rẻ hơn (về tốc độ và bộ nhớ). Do đó, một bộ phận của cộng đồng khoa học và công nghiệp đang cố gắng hết sức để đạt được trí thông minh của con người thông qua máy tính. Kết quả của nỗ lực này được nhìn thấy dưới dạng nhiều robot và máy móc khổng lồ được hình thành từ phòng thí nghiệm. Một trong những mục tiêu của việc đạt được "trí thông minh của con ngườ