Chúng ta đang tiến đến một điểm mà bạn không thể tin tưởng bất cứ điều gì hay bất kỳ ai nữa, và thật sự thì điều đó hơi đáng sợ khi bạn thực sự suy nghĩ về nó. Hãy lấy ví dụ... Bạn nhận được một email từ sếp, bạn không thể tin tưởng nó—có thể là lừa đảo qua email. Hoặc mẹ bạn gọi điện cho bạn, 👀 nhưng có thể là ai đó đang dùng giọng nói do AI tạo ra để lừa bạn. Hoặc thậm chí bạn xem một video một chính trị gia đưa ra thông báo... cũng có thể là deepfake. Còn truyền thông thì sao? Ồ, cái này đã đáng nghi ngờ trong nhiều thập kỷ rồi, nên đừng bắt đầu ở đây luôn. 💀 Bây giờ bạn đang làm việc và hỏi AI một câu hỏi, và nó đưa ra câu trả lời với sự tự tin đến mức bạn gần như sẵn sàng thề rằng nó đã chứng kiến sự việc xảy ra... Nhưng làm sao bạn biết mình đang nhận được sự thật thực sự, hay chỉ là “sự thật” dựa trên dữ liệu mà nó được huấn luyện? Hãy nghĩ xem điều này thật điên rồ đến mức nào. Chúng ta đang tiến gần đến thời điểm mà bạn có thể phải nghi ngờ một tin nhắn từ chính gia đình mình, xác minh xem sếp của bạn thực sự có gửi email đó hay không, và kiểm tra lại xem video bạn vừa xem có thực sự xảy ra hay không. Và điều thú vị là, chúng ta đã thấy những điều này đang đến dưới một hình thức nào đó. Tất nhiên là rồi! Chính vì vậy mà rất nhiều người trong chúng ta đã hào hứng với Web3, blockchain và tính phi tập trung ngay từ đầu. Để chúng ta có thể giảm bớt sự tin tưởng mù quáng và tăng cường xác minh. Nhưng nếu chúng ta đi xa hơn nữa thì sao? Nếu chúng ta bỏ qua Web4, 5 và 6 để tiến thẳng đến Web7—đó là: Phi tập trung quá mức. Không, đừng hỏi tôi điều đó có nghĩa gì. Tôi vừa mới bịa ra thôi. 😂 Nhưng với cách mọi thứ đang diễn ra, có thể năm năm nữa sẽ có ai đó đọc bài viết này, viết một bản whitepaper về ý tưởng này, huy động 20 triệu USD, và nói với chúng ta rằng họ đã phát minh ra tương lai. Tôi đùa thôi, nhưng ở đây có một điểm nghiêm túc. Càng hiện đại hơn, công nghệ của chúng ta càng trở nên khó phân biệt đâu là thật, đâu là giả. Và chúng ta thậm chí còn chưa giải quyết được những gì mình đã có. Tôi nghĩ chúng ta nên chậm lại.

48 giờ qua đã là một lời cảnh tỉnh dành cho toàn bộ ngành công nghệ. Chúng ta đã chứng kiến những phát triển và mối lo ngại về bảo mật mà vài năm trước đây sẽ chiếm trọn tiêu đề toàn cầu trong nhiều ngày. Những lỗ hổng, điểm yếu và các bề mặt tấn công tiềm ẩn mà nhiều người chưa từng tưởng tượng có thể bị phơi bày ở quy mô lớn như vậy. Và tôi không thể không tự hỏi: Điều gì sẽ xảy ra khi AI khiến việc phát hiện những điểm yếu này trở nên dễ dàng hơn rất nhiều? Trong nhiều thập kỷ, chúng ta đã xây dựng cơ sở hạ tầng tài chính, hệ thống ngân hàng, mạng lưới thanh toán và các dịch vụ thiết yếu dựa trên hàng triệu dòng mã. Chúng ta tin tưởng vào chúng vì chúng được xây dựng bởi những kỹ sư xuất sắc nhất, được hậu thuẫn bởi các tổ chức lớn nhất và được bảo vệ bởi các đội ngũ an ninh tinh vi. Nhưng nếu chúng ta đã đánh giá quá cao mức độ an toàn thực sự của những hệ thống này thì sao? AI đang thay đổi kinh tế học trong việc phát hiện điểm yếu phần mềm. Những điều từng đòi hỏi lượng thời gian, chuyên môn và nguồn lực khổng lồ có thể trở nên dễ dàng phát hiện hơn rất nhiều. Và hệ quả của điều này vượt xa khỏi lĩnh vực phát triển phần mềm. Các tổ chức tài chính đặc biệt cần coi đây là vấn đề nghiêm túc. Cuộc khủng hoảng lớn tiếp theo có thể không đến từ một hình thức tấn công hoàn toàn mới. Nó có thể xuất phát từ những lỗ hổng đã tồn tại nhiều năm nhưng chưa từng được phát hiện. Sự thật khó chịu là mã nguồn bảo vệ hàng tỷ đô la có thể không vững chắc như chúng ta từng giả định. Và nếu 48 giờ qua là dấu hiệu cho thấy tốc độ thay đổi của bối cảnh này nhanh đến mức nào, thì chúng ta nên đặt ra những câu hỏi khó về mức độ an toàn của những hệ thống mà chúng ta phụ thuộc mỗi ngày. Thử thách thực sự không phải là AI có thể tìm ra những khe nứt hay không. Mà là liệu chúng ta có thể sửa chữa chúng trước khi ai đó khác làm điều đó.

Tất cả mọi người: “Vibe coding là lý do chúng ta đang chứng kiến quá nhiều lỗ hổng bảo mật.” Trong khi đó, PHP, Node.js, nhân Linux, GitLab. Các cơ sở mã do con người viết, một số đã tồn tại hàng chục năm, cũng đang phơi bày những lỗ hổng nghiêm trọng. Vậy có lẽ chúng ta cần có một cuộc trò chuyện chân thành. AI không hề sáng tạo ra mã lỗi. Các nhà phát triển đã liên tục triển khai lỗi, lấy đường tắt và tích lũy nợ kỹ thuật trong nhiều thập kỷ. Sự khác biệt là AI đang ngày càng tốt hơn trong việc phát hiện ra những hỗn loạn mà chúng ta đã ngồi im lặng suốt thời gian qua. BÂY GIỜ... Hãy tưởng tượng có bao nhiêu lỗ hổng vẫn còn ẩn náu trong các hệ thống quản lý tiền bạc của chúng ta, bảo vệ danh tính và vận hành hạ tầng then chốt. Chúng ta có thể đang đổ lỗi cho AI vì đã phơi bày một vấn đề vốn đã tồn tại từ trước. Có lẽ mã nguồn chưa bao giờ tốt như chúng ta từng nghĩ. Chúng ta chỉ không có công cụ để nhìn thấy hết tất cả. 🫠

Một người bạn của tôi nhìn thấy tin tuyển dụng, nộp đơn và được mời phỏng vấn. Cô ấy nộp đơn vào thứ Sáu, và đến thứ Hai đã có cuộc phỏng vấn. Ngay sau khi nhận được lời mời phỏng vấn, tin tuyển dụng đã bị gỡ xuống. Bây giờ đã vài ngày trôi qua kể từ cuộc phỏng vấn. Cô ấy chưa nhận được phản hồi từ chối hay lời mời làm việc, nhưng tin tuyển dụng hiện đã được đăng lại. Cô ấy cảm thấy không thoải mái và nghĩ điều đó có nghĩa là cô ấy không được nhận. Tôi đã nói với cô ấy đừng quá khắt khe với bản thân, hãy chờ phản hồi chính thức và tiếp tục ứng tuyển các vị trí khác trong lúc này. Các bạn nghĩ sao? Việc đăng lại tin tuyển dụng có nhất thiết nghĩa là cô ấy không được chọn không?

Cuối cùng - đã cải tiến Cuối cùng - được thiết kế lại Tối thượng - cuối cùng Và một cái trống có tên là final - đã lỗi thời

Tôi và bạn. Hãy gặp nhau và giải quyết chuyện này trong một vòng đài quyền anh.

Cũng có hai người như vậy

Bạn không thể đặt một thiết bị giám sát an toàn lên một AI mất kiểm soát và gọi đó là giới hạn tốc độ. Điều đó giống như việc cấp quyền chỉ đọc cho một hacker truy cập vào máy chủ của bạn và gọi đó là an ninh mạng.

Chủ nghĩa tiêu dùng là ý tưởng hoặc xu hướng xã hội khuyến khích mọi người mua và tiêu dùng hàng hóa, dịch vụ với số lượng lớn, thường vượt quá nhu cầu cơ bản. Nó có thể mang lại cả tác động tích cực và tiêu cực. Về mặt kinh tế, chi tiêu tiêu dùng có thể tăng nhu cầu, hỗ trợ doanh nghiệp, tạo việc làm và thúc đẩy đổi mới. Tuy nhiên, chủ nghĩa tiêu dùng quá mức có thể góp phần gây lãng phí, tổn hại môi trường, nợ nần, lạm dụng tài nguyên thiên nhiên và một văn hóa gắn hạnh phúc hoặc địa vị xã hội với việc sở hữu vật phẩm. Ví dụ: thay thế một chiếc điện thoại vẫn sử dụng tốt mỗi năm chỉ vì đã ra mắt mẫu mới có thể được coi là một hình thức của chủ nghĩa tiêu dùng.

Cập nhật Windows là lý do tôi ngừng tranh luận với người dùng Windows. Bạn có thể sở hữu Core i9, 64GB RAM, NVMe SSD và GPU đắt hơn cả chiếc xe của tôi, nhưng Windows vẫn sẽ thức dậy một buổi sáng và nói: “Đang cài đặt bản cập nhật… 3%” Sau đó nó tăng lên 27%, treo máy, khởi động lại, hiển thị vòng xoay, khởi động lại LẦN NỮA, và cuối cùng nói: “Chúng tôi không thể hoàn tất các bản cập nhật. Đang hoàn nguyên các thay đổi.” Về mặt kỹ thuật, bạn vừa dành 45 phút để xem Windows thất bại trong một nhiệm vụ mà bạn chưa bao giờ yêu cầu nó thực hiện. 💀 Trong khi đó trên Linux: “sudo shutdown now” Và máy thực sự tắt nguồn. Ý tôi là… thực sự TẮT! Dùng thông tin này tùy ý bạn. 😭