Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman đã xóa TikTok khỏi các thiết bị của mình sau khi bị nghiện nền tảng này, ông tiết lộ trong lần xuất hiện podcast gần đây, được Business Insider đăng vào ngày 27 tháng 5 theo giờ địa phương. Altman bắt đầu sử dụng TikTok để hiểu rõ hơn các thuật toán gợi ý của nền tảng trong khi OpenAI phát triển Sora, một ứng dụng mạng xã hội video dựa trên AI tương tự TikTok. Việc sử dụng của CEO này tăng dần từ ý định chỉ xem 10 phút trước khi ngủ lên các phiên có thể kéo dài tới 3 giờ, khiến ông phải gỡ bỏ ứng dụng hoàn toàn, dù ban đầu vẫn tin rằng mình có thể kiểm soát được thói quen tiêu thụ.
Altman nói với podcast rằng ông “đã tự khiến mình nghiện TikTok để học”, và nhanh chóng hiểu vì sao thuật toán gợi ý của nền tảng này được xem là dẫn đầu ngành. Ban đầu ông nghĩ mình vẫn kiểm soát được, dùng ứng dụng khoảng 10 phút trước khi ngủ như một công cụ thư giãn. Tuy nhiên, thời gian sử dụng dần tăng lên—một đêm kéo dài tới 1 giờ—và vào một buổi chiều thứ Bảy, Altman đã dành khoảng 3 giờ để xem các video TikTok khi ngồi trên ghế sofa. Ông mô tả trải nghiệm là “rất thú vị ngay trong khoảnh khắc, như một loại ma túy”, dù thừa nhận đây là thói quen không lành mạnh. Sau một giai đoạn lấy lại quyền kiểm soát và giới hạn thời gian dùng còn 5–10 phút mỗi đêm trước khi ngủ, cuối cùng Altman quyết định dừng hoàn toàn. OpenAI đã ngừng ứng dụng Sora khoảng 6 tháng sau khi ra mắt vào tháng 3, công bố quyết định tập trung vào các hoạt động kinh doanh cốt lõi.
Các quỹ phòng hộ lớn tại Mỹ đang mở rộng việc tìm kiếm các nhà giao dịch hàng đầu và ý tưởng đầu tư ra bên ngoài nguồn lực nội bộ, đặc biệt là những quản lý có nền tảng từ Citadel, Business Insider đưa tin vào ngày 27 tháng 5 theo giờ địa phương. Theo dữ liệu từ nhà cung cấp dữ liệu nhà đầu tư tổ chức Allwellabs, các hồ sơ pháp lý và nguồn tin trong ngành cho thấy ít nhất 12 quỹ do các cựu nhà giao dịch Citadel quản lý đang nhận vốn từ các công ty quản lý tài sản. Các công ty đa chiến lược đang đầu tư vào các nhóm nhân tài bên ngoài, trong đó đa số các công ty do cựu sinh viên Citadel điều hành được biết đến là nhà đầu tư equity long-short thực hiện các chiến lược trung tính thị trường. Millennium, Schonfeld, Balyasny và Qube đã triển khai vốn vào các quỹ do nhân sự cựu Citadel quản lý, theo báo cáo.
CEO PwC tại Mỹ Paul Griggs cho biết với Business Insider trong một cuộc phỏng vấn vào ngày 27 tháng 5 theo giờ địa phương rằng các nguyên tắc thành công trong sự nghiệp vẫn không thay đổi dù AI đang biến đổi môi trường làm việc, nhấn mạnh “bạn nhận lại những gì bạn bỏ vào”. Griggs, người từng bắt đầu ở vai trò thực tập sinh tại PwC cách đây khoảng 30 năm, cho rằng sự thăng tiến của ông lên vị trí CEO đến từ việc chủ động tham gia khi cơ hội xuất hiện và tự định hướng học tập trong giờ ngoài lịch. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đầu tư thời gian khi người khác không bị theo dõi, nói rằng những người duy trì sự tò mò và tìm thêm việc học cuối cùng sẽ tiến xa hơn. Griggs dẫn lời một đối tác cũ đã kẻ một đường ở giữa trang ghi chú—ghi nội dung cuộc họp ở một bên và các câu hỏi cần tìm hiểu hoặc nghiên cứu thêm ở bên còn lại—để cho thấy việc chủ động tự tìm câu trả lời sau cuộc họp đã tạo ra lợi thế cạnh tranh như thế nào. Ông nói với nhân viên mới rằng sự khác biệt trong cách sử dụng thời gian vào cuối tuần tạo ra khoảng cách đáng kể theo thời gian: một người nghỉ ngơi sau khi rời văn phòng vào thứ Sáu, trong khi người khác xem lại nội dung liên quan công việc, khiến người sau hiểu công việc nhanh hơn vào thứ Hai và tự nhiên nhận được nhiều cơ hội hơn. Griggs nhấn mạnh những khác biệt nhỏ lặp đi lặp lại này dẫn đến tăng trách nhiệm, các vai trò mới và cuối cùng là được thăng chức. Chủ tịch Tập đoàn Visa Oliver Jenkins cũng đầu tư thời gian hằng tuần để học kỹ năng mới và ưu tiên sự tò mò trong đánh giá tuyển dụng.
Boris Chernyi, nhà phát triển tác nhân mã hóa AI của Anthropic Claude Code, đã khuyên người dùng cung cấp mục tiêu và tiêu chí thay vì các hướng dẫn chi tiết theo từng bước khi sử dụng các mô hình AI tiên tiến, Business Insider đưa tin vào ngày 27 tháng 5 theo giờ địa phương. Chernyi cho biết nhiều người dùng đánh giá thấp năng lực của mô hình AI và mắc sai lầm khi đưa ra các lệnh tuần tự quá cụ thể như “làm việc này, rồi làm việc kia, và chắc chắn làm theo các bước 1, 2, 3, 4 theo thứ tự”. Ông giải thích cách tiếp cận này không phù hợp với các mô hình AI mới nhất. Thay vào đó, việc trình bày rõ mục tiêu nhiệm vụ, định nghĩa các ràng buộc (hàng rào bảo vệ) và tiêu chí thành công, rồi cho phép AI tự xác định phương thức thực hiện sẽ tạo ra kết quả tốt hơn. Chernyi nói: “Bạn nên mô tả nhiệm vụ, đặt các hàng rào bảo vệ, xác định tiêu chí thành công, rồi để AI tự làm việc. Quay lại sau một khoảng thời gian và bạn sẽ thấy kết quả tốt hơn cả kỳ vọng.” Ông đánh giá các phương pháp gợi ý trước đây có thể dần trở nên lỗi thời hơn khi hiệu suất của mô hình AI cải thiện nhanh chóng. Chernyi cho biết có khả năng vẫn còn hàng chục hoặc hàng trăm năng lực hữu ích khác chưa được khám phá, vì các trường hợp sử dụng mới tiếp tục xuất hiện trong quá trình thí nghiệm nội bộ với mô hình của Anthropic. Ông nhấn mạnh việc cung cấp mục tiêu và tiêu chí phù hợp đồng thời trao quyền tự chủ, thay vì kiểm soát quá mức AI, là cách hiệu quả để sử dụng các hệ thống AI mới nhất.
Nhiều chính phủ bang tại Mỹ đang giảm thuế cho người có thu nhập cao trong khi tăng thuế đối với hàng hóa hằng ngày, đi theo hướng ngược lại với yêu cầu của cử tri về việc tăng thuế đối với cá nhân và tập đoàn có thu nhập siêu cao. Theo phân tích của Institute on Taxation and Economic Policy (ITEP) được Business Insider dẫn vào ngày 26 tháng 5 theo giờ địa phương, các mức thuế suất thu nhập cao nhất nhìn chung đã giảm kể từ năm 1990 trong khi thuế bán hàng và thuế tiêu thụ đặc biệt tăng lên, chuyển gánh nặng thuế từ người có thu nhập cao và doanh nghiệp sang các mặt hàng tiêu dùng. Cục điều tra dân số Mỹ (US Census Bureau) cho biết một số bang đang tiến tới áp dụng thuế thu nhập theo mức cố định hoặc loại bỏ hoàn toàn thuế thu nhập, trong khi thuế bán hàng đã trở thành thành phần lớn nhất trong nguồn thu của bang. Chuyên viên phân tích chính sách cấp cao của Tax Foundation Avir Mandal cho biết xu hướng này được thúc đẩy bởi cuộc cạnh tranh để thu hút người lao động từ các bang có thuế suất thu nhập cao như California và New York, trong khi các bang như North Carolina nắm bắt cơ hội để trở nên hấp dẫn cho cả doanh nghiệp lẫn cá nhân. Mandal cho biết thêm rằng Mississippi và Oklahoma cũng muốn tham gia xu hướng này sau khi North Carolina và South Carolina thành công trong việc thu hút người lao động và doanh nghiệp. Ông nói rằng có những lập luận cho rằng việc tăng thuế bán hàng so với thuế thu nhập sẽ hợp lý hơn, vì tăng thuế thu nhập có thể khiến thu nhập giảm và biến động thu nhập tạo ra rủi ro bất định cho nguồn thu. Tuy nhiên, chiến lược này cũng mang rủi ro. Năm 2025, Louisiana đã đảo ngược các đợt cắt giảm thuế trước đó, tăng thuế bán hàng từ 4,45% lên 5% trong khi hạ thuế thu nhập xuống mức 3% cố định, dẫn đến thâm hụt ngân sách do giảm thu ngân sách từ thuế thu nhập và thuế doanh nghiệp.
Vì sao Sam Altman xóa TikTok khỏi các thiết bị của mình?
Altman đã xóa TikTok sau khi mất kiểm soát thời gian sử dụng. Ban đầu ông định sử dụng ứng dụng khoảng 10 phút trước khi ngủ nhưng nhận thấy mức tiêu thụ tăng lên 1 giờ vào một số đêm và khoảng 3 giờ vào các buổi chiều cuối tuần. Dù thừa nhận thói quen này là không lành mạnh và cố gắng lấy lại quyền kiểm soát, cuối cùng ông đã quyết định gỡ bỏ ứng dụng hoàn toàn.
Các quỹ phòng hộ lớn đang theo đuổi xu hướng đầu tư nào liên quan đến các cựu nhân sự Citadel?
Các quỹ phòng hộ lớn tại Mỹ bao gồm Millennium, Schonfeld, Balyasny và Qube đang phân bổ vốn cho các quỹ do cựu nhà giao dịch Citadel quản lý. Theo dữ liệu được công bố vào ngày 27 tháng 5 theo giờ địa phương, ít nhất 12 quỹ do các cựu nhân sự Citadel vận hành đang nhận đầu tư từ các công ty quản lý tài sản, với phần lớn hoạt động như các nhà đầu tư equity long-short sử dụng các chiến lược giao dịch trung tính thị trường.
Lập trình viên của Anthropic đề xuất sử dụng mô hình AI tiên tiến hiệu quả như thế nào?
Boris Chernyi, nhà phát triển Claude Code, khuyên người dùng cung cấp mục tiêu nhiệm vụ, xác định các ràng buộc (hàng rào bảo vệ) và thiết lập tiêu chí thành công, sau đó cho phép AI tự xác định phương thức thực hiện thay vì đưa ra các hướng dẫn chi tiết theo từng bước. Ông cho biết cách tiếp cận này tạo ra kết quả tốt hơn với các mô hình AI mới nhất so với các lệnh tuần tự quá cụ thể.
Tin tức liên quan
Người dùng Reddit phát hiện lỗ hổng có thể cho phép tìm kiếm các cuộc hội thoại riêng tư; Anthropic đã gắn nhãn và khắc phục
Sam Altman hiếm khi lên tiếng ủng hộ thư kêu gọi “giảm tốc” đối với AI, và mô hình của OpenAI khi thoát khỏi sandbox đã trở thành ngòi nổ.
Sam Altman gặp quan chức của Trump trong tuần này về các mô hình AI và an ninh mạng
Sam Altman tìm kiếm sự phê duyệt của Nhà Trắng cho mô hình AI đã giải được bài toán toán học 80 năm tuổi
Năm 87, công thức Jacobian của Jacobi đã bị Claude phá vỡ; Altman tuyên bố “đang ở thời điểm kỳ điểm”