Category: Tương lai con người & AI
Phòng thí nghiệm tự lái đang đẩy ranh giới giữa nhà khoa học và máy
Từ Eve đến Coscientist, các self-driving lab đang tự thiết kế, chạy và điều chỉnh thí nghiệm, mở ra mô hình nghiên cứu mới cho khoa học.
Công cụ AI y tế bùng nổ nhưng khoảng trống kiểm định vẫn rất lớn
Microsoft, Amazon và OpenAI đều tung trợ lý sức khỏe dùng LLM, nhưng giới nghiên cứu cảnh báo đánh giá nội bộ là chưa đủ cho một lĩnh vực rủi ro cao.
Agentic AI và vụ nổ trí tuệ: không còn là bộ não đơn lẻ
Một paper trên arXiv lập luận rằng làn sóng AI tiếp theo sẽ giống một xã hội trí tuệ kết hợp người-máy hơn là một siêu trí tuệ đơn lẻ.
Việt Nam bắt đầu xây danh mục AI rủi ro cao, mở giai đoạn quản trị chặt hơn
Bộ Khoa học và Công nghệ lấy ý kiến xây dựng danh mục hệ thống AI rủi ro cao, báo hiệu giai đoạn governance sẽ đi cùng tăng trưởng ứng dụng.
Boaz Barak cảnh báo xã hội chưa sẵn sàng cho AI mạnh hơn dù alignment có tiến bộ
Bài của Boaz Barak nhắc rằng thách thức AI lớn nhất có thể không nằm ở model, mà ở tốc độ thích nghi quá chậm của xã hội.
State of AI 2026 nhấn mạnh khoảng cách lớn nhất giờ không còn là model mà là triển khai và governance
Báo cáo này chốt đúng nỗi đau thật của doanh nghiệp: thiếu deployment, không thiếu model.
BioMedAgent cho thấy multi-agent LLM đã tiến vào nghiên cứu sinh học nhưng quản trị khoa học sẽ khó hơn
Multi-agent AI trong y sinh không chỉ tăng tốc khoa học; nó buộc hệ thống nghiên cứu nghĩ lại về kiểm chứng và trách nhiệm.
Self++ đề xuất khung đồng quyết định để giữ quyền tác giả của con người trong XR cộng AI
Self++ là lời nhắc quan trọng rằng thiết kế AI tốt không chỉ tối ưu tiện lợi, mà phải giữ được quyền tự quyết của con người.
Tư pháp Mỹ dùng AI: xã hội bước vào giai đoạn bình thường hóa AI ở thể chế công
Nghiên cứu về thẩm phán liên bang Mỹ cho thấy AI đang được sử dụng trong một định chế vốn yêu cầu độ thận trọng rất cao.
IMFLKD đề xuất cơ chế thưởng phạt cho học liên kết phi tập trung, gợi ý cách tổ chức xã hội AI công bằng hơn
Nghiên cứu IMFLKD thiết kế cơ chế khuyến khích cho federated learning phi tập trung bằng knowledge distillation và reputation đa chiều nhằm tăng công bằng và chống tác nhân xấu.