Như vậy, có thể tạm coi thời gian của con người là như nhau. Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra ở đây là: Tại sao cùng là 24 tiếng, có người lại làm được nhiều việc thế, còn tôi đi ra đi vào thôi mà đã hết ngày rồi?

Điều tạo ra sự khác biệt đó, 1% do hoàn cảnh, 99% do sự kỷ luật của mỗi người mà có. Đặc biệt là với đàn ông, khoa học đã chứng minh nam giới dù đã trưởng thành vẫn luôn có một "đứa trẻ" thường trực trong tâm trí, cực kỳ ham vui và dễ bị phân tâm.

Dù sao thì, đã biết là không tốt thì nên nhìn nhận và sửa đổi bản thân. Dưới đây là 9 thói quen gây phí phạm thời gian mà 99% đàn ông đều mắc phải ít nhất một thứ:

1. "Việc nọ xọ việc kia"

Cách "tốt nhất" để làm lãng phí thời gian, là không có những ưu tiên cho một hay nhiều việc, xáo trộn mọi thứ lại với nhau. Là con người bình thường thì không thể có 3 đầu 6 tay, nếu giữ thói quen này thì hiếm khi mọi thứ bạn phải làm lại có kết quả trọn vẹn.

Khi rõ ràng về các ưu tiên này, bạn sẽ không còn bị cuốn hút bởi thói quen nhảy từ việc này sang việc khác nữa. Đúng hơn là bạn có thể dành thời gian để hoàn thành thứ quan trọng nhất dựa trên danh sách ưu tiên đã thiết lập.

2. "Nghiện" mạng xã hội

Không khó để bắt gặp hình ảnh những người bạn đi chơi, ăn uống với nhau trong cùng một không gian, mỗi người cầm trên tay một chiếc smartphone và “check in”, đăng ảnh, kéo newfeeds… Thay vì chuyện trò hỏi thăm nhau, tâm sự, chia sẻ cùng nhau, thì rất nhiều người lại tập trung vào diễn biến trên mạng xã hội (không chỉ mỗi chị em phụ nữ, cả đàn ông cũng rất nhiều).

Chỉ khi bạn hoàn toàn kỷ luật với chính mình về việc không bị dính chặt với mạng xã hội, bạn mới thực sự đang sống một cách thực sự. Mà chờ tới khi biết tiếc nuối thời gian thường... rất lâu.

3. Bị ám ảnh bởi email, kiểm tra hòm thư liên tục

Có phải bạn là người check email và trả lời tin nhắn mỗi 5 - 10 phút không? Khi để các thông báo email mới khiến bạn bị phân tán từng giây thì chắc chắn, bạn đang lãng phí từng giây phút giá trị.

Chỉ nên đợi chờ những email thực sự quan trọng, mang tính sống còn với công việc của bạn. Hãy nhớ rằng, bạn có thể có 8 giờ chờ đợi, còn người khác là 8 giờ làm việc.

4. Ham vui, tụ tập với bạn bè mọi lúc mọi nơi mà không màng tới việc phải làm

Như đã nói ở trên, đàn ông rất ham vui và dễ bị phân tâm không khác gì một đứa trẻ.

Tới khi nào bạn vẫn sẵn sàng bỏ qua công việc, gia đình... để tới tụ tập với bạn bè không vì lý do gì cả, bạn đang lãng phí rất nhiều thời gian.

Không phải gặp gỡ bạn bè là sai trái, tuy nhiên hãy cùng nhau lên lịch cụ thể. Có làm xong rồi nghỉ xả hơi thì đầu óc mới được thoải mái, đúng chứ?

5. Không biết nói "không"

Khi nhận quá nhiều việc, năng suất công việc của bạn cũng sẽ giảm xuống.

Khi ở trong chế độ “sống sót” cố gắng hoàn thành tất cả mọi thứ nằm trong danh sách công việc thì cuối cùng, bạn sẽ không thể xác định được đâu là những công việc quan trọng hàng đầu nữa. Hãy nói “không” nhiều hơn với những thứ mà bạn không thể giải quyết để dành thời gian tập trung cho nhiều thứ khác.

Bạn đã xem bộ phim hài "Yes man" của Jim Carrey rồi chứ? Nói "có" hoặc nói "không" quá nhiều để khiến con người rơi vào phiền hà, hãy biết cân bằng chúng theo khả năng của bản thân.

6. Tham lam toàn những thứ chẳng ra đâu với đâu

Lòng tham của con người là vô đáy, ai cũng vậy, chỉ là bạn có biết kiềm chế nó hay không.

Môi trường công sở, với bạn bè, gia đình hay ngoài xã hội đều tồn tại rất nhiều đàn ông... tham lam. Không đơn giản là tiền bạc mà bất cứ thứ gì mang tính chất sở hữu đều bị giành giật hết mức có thể.

Hãy biến sự tham lam trong tâm trí trở thành động lực để cạnh tranh một cách lành mạnh, tranh chấp làm gì trong khi bạn hoàn toàn có khả năng làm được tốt hơn thế, rất lãng phí thời gian!

7. Thói quen trì hoãn

Trì hoãn (hay còn có những cách gọi khác với nghĩa tương tự là tính chần chừ, hay thói lề mề, sự lần lữa, thói rề rà, ù lỳ...) là thuật ngữ trong tâm lý học chỉ về những thói quen của con người có xu hướng để chậm lại, tự hoãn lại, chưa muốn bắt tay vào làm ngay một công việc phải làm, hoặc có tâm lý chờ và để một thời gian... rất lâu sau mới làm hoặc quên đi luôn.

Nghe đến đây là đã thấy phí thời gian rồi đúng không? Tạm khắc phục theo cách ở đây nhé.

8. Qúa cầu toàn

Hay còn gọi là chủ nghĩa hoàn hảo, nếu sự cầu toàn của bạn trở nên "quá đà", nó sẽ trở thành hội chứng và phải điều trị như một căn bệnh về tâm lý.

Yêu cái đẹp, yêu sự hoàn hảo không xấu chút nào. Tuy nhiên, chẳng có thứ gì trên đời này hoản hảo 100%, nhận ra điều này sớm một chút, bạn sẽ cảm thấy cuộc sống này tươi đẹp theo cách "không hoàn hảo".

Luôn muốn động chân động tay vào mọi thứ, điều chỉnh sao cho vừa ý nhất chính là một trong những cách gây lãng phí thời gian.

9. Cứ muốn giống người khác

Vì không có đủ thời gian là vấn đề mà ai cũng đối mặt nên hãy khác biệt. Nếu sống khác biệt, bạn sẽ nhận được những kết quả khác biệt. Hãy là sự thay đổi mà bạn muốn nhìn thấy, miễn tích cực là được.

Đặt ra mục tiêu, hoàn thành mục tiêu là điều rất tốt, tuy nhiên đặt ra mục tiêu để trở thành "clone" của ai đó thì không nên chút nào.

Theo GenK

Giám đốc Viện tiền kỹ thuật số tại Ngân hàng Nhân dân Trung Quốc (PBoC), Yao Qian, tin rằng trong khi Blockchain có lợi ích, những thiếu sót cần được giải quyết để nó trở thành cơ sở hạ tầng tài chính của tương lai, theo tin tức từ mục chuyên mục quan điểm bạn đọc của Qian được xuất bản bởi tập đoàn truyền thông nhà nước Yicai ngày 27 tháng 4.

Sau khi liệt kê những lợi ích của công nghệ Blockchain - bảo mật, độ tin cậy, sử dụng hợp đồng thông minh và hệ thống ngang hàng - Qian lưu ý rằng “chính vì công nghệ blockchain chủ yếu phục vụ Bitcoin trong giai đoạn đầu ở một số khía cạnh nó có những thiếu sót và khuyết điểm rõ ràng. ” Các vấn đề chính, theo Qian, là không có khả năng mở rộng quy mô và nhu cầu cải thiện sự riêng tư về dữ liệu và cơ chế quản trị.

Trong phần quan điểm, Qian viết rằng vì "chuỗi công khai không thể "shut down", việc sửa chữa lỗi cũng cực kỳ phức tạp":

"Một khi một vấn đề xảy ra, đặc biệt là một lỗ hổng bảo mật, nó sẽ rất nguy hiểm."

Nếu nới lỏng việc phi tập trung của blockchain, "nhiều vấn đề có thể được giải quyết," Qian lưu ý:

“Ví dụ, trong một hệ thống đa trung tâm như một chuỗi liên minh, nâng cấp từ lớp dưới cùng của blockchain bằng cách tắt hệ thống, hoặc can thiệp khẩn cấp, quay ngược dữ liệu, vv, có sẵn phương tiện khi cần thiết. Những phương pháp này giúp kiểm soát rủi ro và sửa lỗi. Để nâng cấp mã phần mềm thông thường, thay thế hợp đồng thông minh có thể điều khiển được thực hiện bằng cách tách mã và dữ liệu và kết hợp các cấu trúc hợp đồng thông minh nhiều lớp. ”

Qian tham chiếu vụ hack DAO năm 2016, khi khoảng 60 triệu USD trong Ethereum (ETH) đã bị đánh cắp, như là cách làm rõ như thế nào khi vấn đề phát sinh, họ “không thể sửa chữa bằng cách tắt hệ thống và tập trung nâng cấp như một hệ thống tập trung thực hiện.” Thiếu cơ chế quản lý tập trung cũng có nghĩa là "vấn đề chỉ có thể được giải quyết thông qua nâng cấp phân nhánh mềm (soft fork) hoặc cập nhật phân nhánh cứng (hard fork), mà cuối cùng sẽ dẫn đến sự nhầm lẫn và phân chia."

"Nếu một người có thể học hỏi từ một cuốn sách có bản quyền, liệu máy móc có thể học được từ cuốn sách đó hay không?", Reben đặt câu hỏi với Engadget. Phần lớn nghệ thuật của Reben, được hỗ trợ bởi tổ chức phi lợi nhuận Stochastic Labs, đều có mục đích đặt ra những vấn đề hóc búa như vậy. Ông nói với Engadget: "Cách tốt nhất để làm một cái gì đó khiêu khích và công khai là khơi mào câu chuyện và đưa chúng đến nơi mà công chúng có thể bắt đầu suy nghĩ về chúng".

Để đạt được mục đích đó, Reben đã khởi xướng các dự án như Let Us Exaggerate, "một thuật toán tạo ra ngôn ngữ vô nghĩa từ các bài viết trên diễn đàn Artforum", Synthetic Penmanship, mô phỏng chính xác chữ viết tay của một người, Korible Bibloran, một thuật toán tạo ra thánh kinh mới dựa trên hiểu biết về Kinh thánh và Kinh Koran, hoặc Algorithmic Collaboration: Fractal Flame, làm mờ ranh giới sáng tạo giữa con người và máy móc.

Reben giải thích: "Tôi bắt đầu với một chương trình tạo ra các cụm từ để tôi phải suy nghĩ, ví dụ như ‘cỏ dại'". Sau đó ông suy nghĩ về cụm từ đó trong khi EEG và các cảm biến khác ghi lại phản ứng của ông. Tiếp đến, dữ liệu được đưa vào một thuật toán nghệ thuật để tạo ra hình ảnh. "Phiên bản kỹ thuật số sử dụng sản sinh phân dạng IFS, nơi bảng màu được máy tính lựa chọn từ cụm từ trong các kết quả tìm kiếm hình ảnh của Google, sau đó hiển thị các phiên bản khác nhau cho tôi lựa chọn bằng cách đo phản ứng của tôi đối với hình ảnh".

Algorithmic Collaboration: Fractal Flame - Disobedient Strawberry

Công nghệ mới vi phạm luật bản quyền hiện có không phải là mới. Ben Sobel, một hội viên tại Trung tâm Internet và Xã hội Berkman Klein, Đại học Harvard chia sẻ với Intellectual Property Watch vào tháng 8/2017: "Vào những năm 1980, Tòa án Tối cao Mỹ đánh giá ai "là tác giả" hình ảnh của một trò chơi điện tử được tạo ra bởi phần mềm theo dữ liệu đầu vào của người chơi. Các học giả về Sở hữu Trí tuệ vẫn đang tìm cách xử lý sản phẩm được tạo ra bởi một trí tuệ nhân tạo, ít nhất là 30 năm rồi".

Một trong những điểm kết nối giữa AI và luật bản quyền tập trung vào việc các hệ thống này được đào tạo như thế nào, đặc biệt là quá trình học máy. Hầu hết các hệ thống như vậy dựa vào số lượng lớn dữ liệu - hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh - cho phép máy tính tìm kiếm các mẫu trong đó. Amanda Levendowski, giáo viên giảng dạy tại Trường Luật Đại học New York, lập luận trong nghiên cứu trên Washington Law Review: "Hệ thống AI được thiết kế tốt có thể tự động điều chỉnh phân tích mô hình theo dữ liệu mới. Đó là lý do tại sao các hệ thống này đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ phụ thuộc vào những nguyên tắc khó giải thích, chẳng hạn như việc tổ chức các trạng từ trong tiếng Anh, hoặc khi viết mã chương trình đặc biệt phức tạp".

Tuy nhiên, vấn đề phát sinh khi các bộ dữ liệu sử dụng để đào tạo AI bao gồm các tác phẩm có bản quyền mà không có sự cho phép của chủ sở hữu bản quyền. Sobel giải thích: "Đây là hành vi xâm phạm bản quyền giả định trừ khi nó được cho phép bằng học thuyết sử dụng hợp lý". Đây chính là vấn đề mà Google đã gặp phải khi đưa ra sáng kiến Google Books vào năm 2005 và ngay lập tức bị khởi kiện vì vi phạm bản quyền.

Algorithmic Collaboration: Fractal Flame – Unrecoverable Discretionary Trust

Trong vụ kiện giữa tổ chức Authors Guild và Google, nguyên đơn cho rằng bằng cách số hóa và chú thích khoảng 20 triệu đầu sách, công ty tìm kiếm đã vi phạm bản quyền của Guild. Google phản đối bằng cách lập luận rằng hành động của họ đã được học thuyết sử dụng hợp lý bảo vệ. Vụ án được giải quyết vào năm ngoái khi Tòa án tối cao từ chối kháng cáo của Author Guild, để lại phán quyết cho tòa án cấp thấp hơn vốn nghiêng về phía Google. Sobel nói với IPW rằng: "Điều này thường xảy ra vì các mục đích sử dụng là những gì mà một số học giả gọi là không diễn tả được. Họ phân tích sự thật về các tác phẩm thay vì sử dụng các diễn đạt có bản quyền của tác giả".

Mọi thứ trở nên khó khăn hơn khi AI được đào tạo để tạo ra các tác phẩm biểu cảm, như cách Google đã đưa vào hệ thống của mình 11.000 cuốn tiểu thuyết lãng mạn để cải thiện giọng đàm thoại của AI. Sobel giải thích, điều đáng sợ là tác phẩm do AI tạo ra sẽ thay thế cho thị trường bản gốc. "Chúng tôi quan tâm đến cách các tác phẩm cụ thể được sử dụng, nó sẽ ảnh hưởng đến nhu cầu của tác phẩm đó như thế nào".

Synthetic Penmanship

"Không thể tưởng tượng được rằng chúng ta sẽ chứng kiến ​​sự gia tăng của công nghệ có thể đe dọa không chỉ tác phẩm cá nhân mà nó được đào tạo, mà còn, trong tương lai, có thể tạo ra những thứ đe dọa tác giả của những tác phẩm đó". Vì vậy, Sobel đã lập luận với IPW, "Nếu việc học máy biểu cảm đe doạ thay thế các tác giả là con người, thì có vẻ như không công bằng để đào tạo AI về các tác phẩm có bản quyền mà không bồi thường cho tác giả của những tác phẩm đó".

Đó là một phần của những gì mà Sobel gọi là "tình thế tiến thoái lưỡng nan của học thuyết sử dụng hợp lý". Một mặt, nếu việc sử dụng biểu cảm của học máy không được bảo vệ bởi học thuyết sử dụng hợp lý, bất kỳ tác giả nào có tác phẩm được sử dụng như là một phần của bộ dữ liệu huấn luyện sẽ có thể khởi kiện. Điều này sẽ tạo ra trở ngại lớn cho sự phát triển của công nghệ AI. Mặt khác, Sobel khẳng định với IPW, "một siêu AI sẽ có xu hướng thay thế con người trong các công việc sáng tạo, và điều đó có thể làm trầm trọng thêm bất bình đẳng thu nhập mà nhiều người lo sợ trong thời đại AI".

Algorithmic Collaboration: Fractal Flame – Magnified Reassignment

Những phân nhánh pháp lý có ý nghĩa khác hơn là lá chắn của người bị khởi kiện. Các quy tắc về bản quyền tác động đến AI. Nếu bạn không thể đào tạo AI bản quyền của bạn về các tài liệu có bản quyền, bạn phải tìm các tài liệu khác: như khu vực công cộng. Vấn đề với điều đó là nhiều tác phẩm trong đó - được viết trước những năm 1920 chủ yếu bởi các tác giả nam da trắng phương Tây - tự bản thân họ đã có thành kiến.

Một ví dụ là các email của Enron, được Ủy ban điều tiết năng lượng liên bang phát hành cho khu vực công cộng vào năm 2003. Bộ dữ liệu này chứa 1,6 triệu email và có nguy cơ pháp lý rất thấp khi sử dụng vì Enron và nhân viên cũ không còn sống để kiện bất kỳ ai. Tuy nhiên, tập dữ liệu thường chỉ được sử dụng để đào tạo các bộ lọc thư rác. Cụ thể là vì các email này chứa đầy những điều dối trá.

"Nếu bạn nghĩ có thể có những thành kiến ​​đáng kể trong các email gửi đến cho nhân viên của công ty dầu khí Texas, công ty đã sụp đổ dưới sự điều tra của liên bang về gian lận bắt nguồn từ nền văn hoá phi đạo đức có tổ chức, bạn đã đúng", Levendowski viết. "Các nhà nghiên cứu đã sử dụng email của Enron đặc biệt để phân tích thành kiến giới tính và quyền lực".

Ngay cả những nguồn gần đây như dữ liệu được chia sẻ bởi tổ chức Creative Commons (tài sản sáng tạo công cộng) không phải là không có chút thiên vị. Ví dụ, Wikipedia là một nguồn thông tin rất lớn, tất cả đều có thể được sử dụng lại vì được Creative Commons cấp phép, điều này làm cho nó trở thành một tập dữ liệu dồi dào cho việc học máy. Tuy nhiên, như Levendowski chỉ ra 91,5% biên tập viên của trang web này là nam giới, và điều này – dù có chủ ý hay không - có thể ảnh hưởng đến cách thức trình bày các thông tin liên quan đến phụ nữ và các vấn đề của phụ nữ. Và điều này có thể ảnh hưởng đến thuật toán đầu ra của AI.

Algorithmic Collaboration: Fractal Flame - Fair and Square

Tuy nhiên, giải pháp cho những vấn đề này là khá khó. Cũng giống như các vấn đề về sử dụng hợp lý trong trường hợp của DVRs hay khỉ mào đen Naruto, mỗi nền tảng mới cho thấy những xu hướng công nghệ độc đáo và những phân nhánh pháp lý phải chậm chạp luồn lách qua hệ thống tòa án để theo kịp những xu hướng mới.

Sobel có chỉ ra một số đề xuất. "Có lẽ sẽ không có bản quyền nào cả", ông nói, đó là trường hợp các bức ảnh tự sướng của Naruto. "Các đề xuất rộng hơn bao gồm việc cấp quyền cho máy tính, điều mà tôi nghĩ sẽ đòi hỏi cải cách sâu hơn để công nhận một thuật toán là một thực thể có quyền. Tôi cho rằng điều đó thật xa vời. Nhưng thật lòng mà nói, không có giải pháp tuyệt đối nào cả".

Theo Engadget