Khoa học dữ liệu: Nghề quyến rũ nhất thế kỷ 21


Đã gần 10 năm kể từ khi bài báo “Nhà khoa học dữ liệu, nghề quyến rũ nhất thế kỷ” trên tạp chí Harvard Business Review* ra đời, dự báo này vẫn đúng. Vị trí “data scientist” vẫn là một vị trí mà nhiều doanh nghiệp tìm kiếm và là kỳ vọng của nhiều người ứng tuyển, trên cả thế giới và Việt Nam.


Trên thế giới, nhu cầu về nhân lực ngành khoa học dữ liệu rất lớn. Nguồn: TechGig.



Theo một báo cáo của Viện nghiên cứu McKinsey toàn cầu vào năm 20142, nước Mỹ sẽ có 250.000 vị trí tuyển dụng nhà khoa học dữ liệu vào năm 2024. Để đáp ứng nhu cầu đó, các chương trình đào tạo Khoa học dữ liệu hay Trí tuệ nhân tạo (AI) đã nhanh chóng ra đời. Ngoài các chương trình chính quy tại các trường Đại học, các nền tảng học trực tuyến, các trung tâm đào tạo ngắn hạn cũng tích cực tham gia vào việc tạo nguồn cung nhân lực Khoa học dữ liệu. Tuy nhiên sau một thời gian tăng trưởng nhanh, nhu cầu tuyển dụng nhà khoa học dữ liệu đã chậm lại do những thay đổi về công nghệ và kinh doanh các sản phẩm AI. Các doanh nghiệp đều muốn khai thác nguồn dữ liệu giá trị của mình, phát triển các sản phẩm AI nhưng còn chưa rõ trong việc xác định đúng kỹ năng và tuyển đúng người. Đã có nhiều trường hợp tuyển dụng và nghỉ việc nhà khoa học dữ liệu sau một thời gian do hai bên chưa đáp ứng đúng nhu cầu của nhau.


Ở Việt Nam, xu hướng này cũng bắt đầu xuất hiện, đi kèm với những khóa đào tạo trình độ đại học và cao học do một số trường đại học nhanh nhạy mở ra, ví dụ trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Khoa Quốc tế (ĐHQGHN), trường Đại học Bách khoa HN, Viện John von Neumann, trường Đại học Công nghệ thông tin, Đại học Quốc tế (ĐHQG TPHCM)… Theo ước đoán thì số lượng mà các trường này có thể cung cấp vẫn còn chưa đáp ứng được nhu cầu của thị trường.


Để có cái nhìn toàn cảnh hơn về nghề khoa học dữ liệu, tôi giới thiệu năm xu hướng dịch chuyển mà tôi tổng hợp và tham khảo được. Việc nhận định các xu hướng nổi bật này cũng giúp chúng ta có được một con số dự đoán gần hơn với nhu cầu nhà khoa học dữ liệu ở Việt Nam hiện nay.

Xu hướng thứ nhất: tập trung vào dữ liệu thay vì thuật toán

Nhiệm vụ chính của một nhà khoa học dữ liệu là khai thác ra giá trị từ dữ liệu và một sản phẩm AI thường được mô tả nổi bật bởi những tính năng thông minh ví dụ như nhận dạng giọng nói và trả lời từ động. Thực tế ngày nay các công cụ mô hình hóa đã được hỗ trợ rất nhiều bởi các nền tảng, việc có được dữ liệu trở nên khó gấp 10 lần việc khai thác dữ liệu. Như vậy các nhà khoa học dữ liệu chỉ tham gia vào một phân đoạn nhỏ (số 4) trong cả một quá trình dài từ xây dựng mô hình kinh doanh, marketing, thiết kế phần mềm, chuẩn bị dữ liệu, khai thác dữ liệu, và triển khai và chỉ chiếm chưa quá 5% tổng số nhân sự của dự án. 


Như vậy các doanh nghiệp có thể nhận định quá số lượng nhà khoa học dữ liệu cần có và tuyển dụng nhiều hơn cần thiết. Sau khi được tuyển một số nhà khoa học dữ liệu có thể bị giao việc của giai đoạn ba vốn của kỹ sư dữ liệu (cần nhiều kỹ năng về cơ sở dữ liệu và công nghệ phần mềm), họ vẫn có thể giữ chức danh nhà khoa học dữ liệu nhưng bản chất là một kỹ sư dữ liệu.


Ngoài ra, một data scientist cần làm tốt những việc cơ bản như làm sạch dữ liệu hay biểu diễn hình ảnh, thay vì chỉ tập trung vào mô hình dữ liệu, bởi vì các bộ dữ liệu thực tế trong doanh nghiệp thường rất rời rạc và thiếu sót. Công việc xử lý và làm sạch các nguồn dữ liệu có thể chiếm đến 80% công việc của một nhà khoa học dữ liệu và đây có thể là một điều khiến nhiều data scientist thất vọng. Thực chất thì kết nối giỏi các nguồn dữ liệu, làm sạch hiệu quả và biểu diễn hình ảnh sống động trong một thời gian nhanh nhất là những kỹ năng rất quan trọng sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu tạo ra được nhiều giá trị hơn.

Xu hướng thứ hai: bình dân hóa Khoa học dữ liệu

Sau một thời gian nổi lên như những mô hình kỳ diệu và phức tạp thì các mô hình khoa học dữ liệu đã được tìm hiểu nhiều hơn, đơn giản hóa và đặc biệt là được hỗ trở bởi các công cụ kéo thả đặc biệt dễ dàng từ các hãng lớn. Ngày nay hầu như ai sau một vài giờ đào tạo cũng có thể kéo dữ liệu từ hệ thống Dữ liệu thông minh (Business Intelligence)/ kho dữ liệu (Datawarehouse)/ cơ sở dữ liệu (Database) hay các file dữ liệu trên máy hoặc trên đám mây vào công cụ Machine Learning (là các mô hình khoa học dữ liệu) với giao diện thân thiện. Như vậy một chuyên viên marketing cũng có thể dự báo xác suất mua hàng của từng khách hàng với mô hình cây quyết định, mạng nơron, hay một chuyên viên tín dụng dễ dàng chấm điểm tín dụng cho mỗi khách hàng với mô hình XGB (“Extreme Gradient Boosting”) hay SVM (“Support Vector Machine”). Và như thế là rất nhiều công việc có thể do các chuyên viên hay kỹ sư khác mà không cần nhà khoa học dữ liệu như trước nữa, nhu cầu tuyển dụng nhà khoa học dữ liệu có thể giảm đi nhưng nhu cầu đào tạo khoa học dữ liệu thì không giảm đi thậm chí còn tăng mạnh (đào tạo cho mọi ngành).

Khoa Quốc tế (ĐHQGHN) giới thiệu một khóa đào tạo khoa học dữ liệu. Nguồn: ĐHQGHN.

Xu hướng thứ ba: Chuyển dịch sang các mô hình không giám sát

Các mô hình giám sát bao gồm các bản ghi dữ liệu gắn kèm với một nhãn (“label”) mô tả tính chất. Ví dụ như với bộ dữ liệu gồm một triệu bức ảnh khuôn mặt, mỗi bức ảnh được đánh dấu/ghi lại trạng thái (vui, buồn, giận dữ, lo lắng, …) của khuôn mặt trên đó thì ta có thể dễ dàng tạo ra được một mô hình nhận dạng trạng thái khuôn mặt. Việc khó khăn nhất sẽ là có được một triệu bức ảnh và dán nhãn cho chúng, khó hơn nhiều so với việc xây dựng mô hình nhận dạng. Do vậy vai trò của kỹ sư phần mềm quan trọng hơn nhà khoa học dữ liệu. 

Theo Topdev3,nhu cầu kỹ sư công nghệ thông tin là khoảng 500.000 kỹ sư vào năm 2021-2022. Như vậy nếu hình dung khoảng 20% doanh nghiệp sẽ bắt đầu làm các sản phẩm có tính AI trong 1-2 năm tới, tương đương 100.000 kỹ sư liên quan, thì sẽ có nhu cầu khoảng 5.000 nhà khoa học dữ liệu cho Việt Nam (5%) trong năm 2021 này.

Các mô hình không giám sát ngược lại có thể áp dụng cho dữ liệu không dán nhãn, tức là không được phân loại hay chấm điểm sẵn. Ở đây doanh nghiệp có sẵn các bộ dữ liệu thô chưa có sự đánh giá và phân loại, thì các nhà khoa học dữ liệu có thể vận dụng được sự sáng tạo của mình để đưa ra các đặc tính chưa được hình dung trước, thậm chí tạo ra một mô hình kinh doanh mới. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ cần nhiều kiến thức về toán và thống kê (cả mô tả và suy diễn), cụ thể là các phân phối xác suất, xác suất Bayes, ước lượng và kiểm định, đại số tuyến tính, phương pháp phân tích thành phần chính (“Principle Components Analysis” – PCA) hay phân tích giá trị đặc biệt (“Singular Value Decomposition” – SVD), các mô hình “Gaussian Mixture Model” hay “k-mean clustering”,…

Xu hướng thứ tư: sử dụng ™hộp đen∫ Deep Learning cho tất cả mọi thứ

Cũng là chuyển dịch mô hình, các nhà khoa học dữ liệu cũng đang đối diện với một xu hướng khác ở hướng ngược lại, đó là sử dụng “Deep Learning” (học sâu) cho mọi bài toán. Nguyên nhân là chúng hiệu quả, độ chính xác cao và dễ dàng triển khai hơn nhiều các mô hình Machine Learning (học máy) cổ điển. Đặc biệt học sâu phù hợp cho các dữ liệu phi cấu trúc là hình ảnh, âm thanh, giọng nói, và khối lượng dữ liệu lớn. Nhưng cũng chính xu hướng học sâu hóa này đang tạo ra một số vấn đề khá lớn trong AI hiện nay, đó là chúng hoạt động giống như một “hộp đen”. 


Một mô hình học sâu là một tập hợp các neuron nối với nhau bởi các liên kết có trọng số. Các trọng số này sẽ được điều chỉnh hay “học” khi dữ liệu được đưa vào theo một cách khá cơ học, cho đến khi nào chúng có được giá trị phù hợp cho việc dự báo. Mô hình càng sâu, càng to thì càng chính xác, nhưng vấn đề chưa ai hiểu vì sao nó lại chính xác. Các tiến bộ về học sâu phần lớn là dựa trên thử sai và chưa giải thích được rõ ràng vì sao mô hình có kiến trúc như thế này lại phù hợp với dạng dữ liệu nào đó và các giá trị trọng số có vai trò gì? Nếu như cho trước một dạng dữ liệu có thể dự đoán sơ bộ kiến trúc mạng neuron nào, giá trị trọng số nào sẽ phù hợp trước khi chạy thử hay không? 


Và điều này dẫn đến một hệ quả quan trọng là thế mạnh đang thuộc về những người hay doanh nghiệp có tiền, thật nhiều tiền, vì chạy mạng học máy tốn rất nhiều nguồn lực. Các mô hình tiên tiến nhất đang có đến hàng tỷ, hàng chục tỷ tham số cần học và giá cho một lần “học” đó có thể lên đến vài chục triệu đô la tiền tính toán. Điều này cũng đặt ra cho các nhà nghiên cứu về AI một bài toán hóc búa là giải thích được vì sao các mô hình học máy lại chạy tốt? Câu trả lời này sẽ giúp xây dựng được các hệ thống AI rẻ và nhanh hơn nhiều.

Xu hướng thứ năm: chuyên sâu về một dạng dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu sẽ có một lợi thế lớn nếu hiểu rõ dữ liệu đặc thù ngành, ví dụ như tài chính, xã hội học, địa chất, thương mại hoặc đặc thù nguồn như dữ liệu vệ tinh, dữ liệu ảnh y tế/nông sản, dữ liệu âm thanh thoại, tiếng Việt,… Khi đó bạn có thể khá yên tâm với công việc mang nhiều tính khoa học này. Xu hướng này cũng có nghĩa là nghề khoa học dữ liệu sẽ rộng mở với nhiều ngành nghề khác nhau. Học tốt và hiểu rõ một ngành sau đó học thêm về khoa học dữ liệu và học sâu là một lựa chọn không tồi. Và một lưu ý cuối cùng là “hãy học tốt môn Toán” và sẵn sàng cho việc (học) lập trình rất nhiều. 


Theo Topdev3,nhu cầu kỹ sư công nghệ thông tin là khoảng 500,000 kỹ sư vào năm 2021-2022. Như vậy nếu hình dung khoảng 20% doanh nghiệp sẽ bắt đầu làm các sản phẩm có tính AI trong 1-2 năm tới, tương đương 100,000 kỹ sư liên quan, thì sẽ có nhu cầu khoảng 5.000 nhà khoa học dữ liệu cho Việt Nam (5%) trong năm 2021 này. 


Với xu hướng thứ hai chúng ta cần mở rộng các khóa học cơ bản về Khoa học dữ liệu cho mọi đối tượng liên ngành, từ điện tử đến hóa học, địa chất, từ marketing đến sale hay xã hội học,… Khoa Khoa học dữ liệu hay Trí tuệ nhân tạo nên là một khoa mở nhất của trường. Chúng ta đã thành công trong việc đào tạo phổ cập Tin học cho mọi sinh viên thì sắp tới sẽ là khoa học dữ liệu cơ bản. Xu hướng thứ ba và thứ tư có thể là tham khảo cho các chương trình học về Khoa học dữ liệu. Xu hướng thứ năm lại là một sự hợp tác đào tạo theo chiều ngược lại. Ở đó sinh viên của khoa Khoa học dữ liệu cần phải được gửi về các khoa khác để “học” tính chất của dữ liệu chuyên ngành và giúp giải quyết các bài toán chuyên ngành dựa trên khoa học dữ liệu.

Tham khảo:

https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century

https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/the-age-of-analytics-competing-in-a-data-driven-world

3 https://moit.gov.vn/web/guest/tin-chi-tiet/-/chi-tiet/topdev-nam-2019-viet-nam-thieu-hut-toi-90-000-nhan-luc-cntt-16444-402.html

Xu hướng số 2 và một phần của số 3 được tham khảo chủ yếu trong thảo luận sau:

https://www.quora.com/What-is-the-brutal-truth-about-data-scientists

Nguyễn Quang / Tạp Chí Tia Sáng

Hacker 12 năm trước và sự thay đổi công nghệ hiện tại


Tâm sự của hacker vừa ra tù sau 12 năm: ‘Tôi hỏi con gái Hashtag là gì. Nó đáp lại: Bố không phải hacker hay cái gì đó tương tự à?’

Sau 10 năm cô lập, Jesse McGraw – người từng sáng lập kiêm lãnh đạo nhóm tin tặc Electronik Tribulation Army (ETA) – cho biết bản thân có cảm giác như bước ra từ cỗ máy thời gian sau khi chứng kiến thế giới công nghệ đã phát triển đến mức nào.

“Thế giới không giống như cách tôi nhớ nó, và chắc chắn không phải là thứ mà tôi đã bỏ lại khi bị bắt năm 2009 vì tội cài đặt botnet và các chương trình truy cập từ xa nhạy cảm trên một loạt hệ thống phòng khám”, Jesse McGraw (hay còn gọi là GhostExodus) nhớ lại.

Khi đó, anh mới 26 tuổi và thừa nhận đã hack hệ thống máy tính tại bệnh viện nơi mình làm việc, rồi bị kết án 110 tháng tù. McGraw cũng trở thành hacker đầu tiên trong lịch sử nước Mỹ bị kết án vì tấn công và làm hỏng một hệ thống mạng. 12 năm dài đã trôi qua, nhưng trong tâm trí của McGraw, anh chỉ cảm thấy như mới ngày hôm qua.

“Bạn phải hiểu ý nghĩa của việc trở thành tù nhân ở Mỹ. Hiện tại có khoảng 2,3 triệu người bị giam giữ ở ‘Vùng đất Tự do’ và truy cập Internet không phải là một tiện nghi được cung cấp bởi Cục Nhà tù”,McGraw tâm sự

Nơi thông tin là một món quà xa xỉ

Truy cập vào hệ thống thông tin, hay nói đơn giản là nắm bắt được chuyện gì đang xảy ra bên ngoài bức tường dây thép gai, lâu nay vẫn bị hạn chế bởi chính các tờ báo, tạp chí và chương trình truyền hình được ban quản lý nhà tù phê duyệt. Hầu hết các tù nhân tại Mỹ đều có quyền truy cập máy tính, nhưng nó sử dụng chương trình kiểm soát truy cập chuyên biệt cho phép người dùng chỉ được gửi email cho các liên hệ được chấp thuận, với giá 0,05 xu một phút. Tuy nhiên, với việc vào tù vì tội làm hacker, đây cũng không phải đặc quyền mà McGraw được sở hữu.

Vào mùa hè năm 2011, anh đã kháng án. Nhưng McGraw khi đó không có cách nào hợp lý để liên hệ với luật sư của mình. Vì vậy, anh đã thỏa thuận với một tù nhân khác để sử dụng máy tính của anh ta, để có thể gửi và nhận email.

Nhưng mọi thứ không qua mắt được Dịch vụ Điều tra Đặc biệt (SIS) của các nhà tù. Và tréo ngoe hơn khi đúng lúc này, người bạn tù quay trở lại phản bội anh, nói rằng không biết McGraw sử dụng tài khoản của mình. SIS ngay lập tức chắc chắn rằng anh đã hack nó.

“Sau đó, tôi đã bị giam giữ 13 tháng trong một đơn vị riêng với các biện pháp an ninh tối đa mà không có thủ tục tố tụng, trong khi vụ việc được chuyển đến Cục Điều tra Liên bang. Nơi đây các tù nhân bị cắt luôn việc tiếp cận các phương tiện truyền thông, khách thăm và luật sư”, McGraw nhớ lại.

Với McGraw, ký ức về nơi đó của anh là ba cơn mưa một tuần, một phòng giam không điều hòa, quạt hoặc hệ thống thông gió đầy đủ. Mùa hè năm đó, nhiệt độ trong phòng giam của anh lên tới 125 độ F (khoảng 50 độ C).

“Bạn có thể tưởng tượng ở thời điểm bây giờ, không có quyền truy cập vào các thông tin hiện tại trong hơn một năm? Đó sẽ là vấn đề mà bạn ít lo lắng và quan tâm nhất, nếu đang bị giam cầm ở cái nơi mà tôi từng ở”, anh tâm sự.

Một hacker không còn khả năng kiểm soát máy tính

“Sau khi chấp hành án tù dài, tôi đã chứng kiến ​​tận mắt công nghệ đã phát triển đến mức nào và cảm giác như bước ra khỏi cỗ máy thời gian”, anh chia sẻ.

Trong quá khứ, McGraw được biết tới như một hacker tên tuổi, người sáng lập và lãnh đạo của nhóm tin tặc được gọi là Electronik Tribulation Army. Điều đó đồng nghĩa với việc anh từng song hành với các tiện ích, khả năng khai thác và các xu hướng công nghệ mới nhất trong xã hội. Anh cũng là người có khả năng đảo ngược các phần mềm độc hại, thực hiện các tình huống phản ứng trước sự cố và hack hầu hết mọi thứ không được giám sát. Nhưng hiện tại, mọi thứ hoàn toàn trái ngược.

“Tôi đã đọc về những tiến bộ công nghệ trên báo và tạp chí khi tôi thụ án, nhưng khi nói về nó, tôi bây giờ như là một người nước ngoài, một người ngoài cuộc đối với chính những điều tôi từng nắm vững. Nếu nói rằng giáo viên bây giờ đã trở thành học sinh thì vẫn còn chưa miêu tả nó đầy đủ”, anh viết.

Gần đây nhất, McGraw đã được tặng một máy tính xách tay hiệu Dell Inspiron mới cóng. Khi mở nó ra khỏi bao bì, anh cảm thấy nó trông giống như một người bạn vô cùng quen thuộc trong quá khứ. Nhưng ngay khi khởi động xong, thứ chào đón anh lại là Windows 10, một thứ vô cùng lạ lẫm. Bởi ngày hôm qua, với anh, bản Windows 7 beta vừa được phát hành.

“Windows 10 là khó hiểu và kỳ lạ với tôi. Nó có một hệ thống tập tin mới và tôi thậm chí không tò mò một chút nào về cách thức hoạt động của nó. Tôi chỉ muốn Windows XP của tôi quay trở lại với tùy chọn khởi động kép Ubuntu Linux và Backtrack 3”, cựu hacker này than thở.

Giải pháp duy nhất sau đó khiến anh có thể vui vẻ trở lại dường như việc tải xuống Ubuntu, gắn nó vào ổ USB và cài đặt nó. Nhưng cái kết không giống như McGraw mong đợi. Windows 10 không sử dụng BIOS, bởi đã thay thế nó bằng UEFI (Giao diện firmware mở rộng hợp nhất), một tùy chọn khởi động an toàn để xác thực các chương trình trước khi cho phép chúng chạy. Và đó là lý do anh bỏ cuộc bởi không muốn lãng phí thêm hai ngày nữa của cuộc đời để cố gắng cài đặt lại hệ điều hành yêu thích của mình.

“Windows đã nắm quyền kiểm soát tất cả. Tôi không còn kiểm soát máy tính được nữa và tôi ghét điều đó. Tôi có thể dành hàng giờ trên Google để khắc phục sự cố khố xử này, nhưng nó chẳng đi tới đấu. Mỗi lần thử là một lần tôi bị đánh bại”,anh nói.

Những tiêu chuẩn mới

Những điều tương tự khác cũng đã thay đổi kể từ khi tôi bị giam giữ. Tôi đã phải hỏi cô con gái mười hai tuổi của mình rằng: Hashtag (#) là gì. Điều đó khá xấu hổ.

“Bạn không phải là một hacker hay cái gì đó tương tự sao?”, nó hỏi lại tôi. Đó là một đòn cuối cùng, giáng vào cái tôi đang hấp hối của chính tôi.

Rất nhiều thứ đã thay đổi kể từ khi tôi thoát khỏi “cỗ máy thời gian”. Ví dụ, thời của tôi, thuê một hacker được coi là điều cấm kỵ. Đó là “vùng nguy hiểm”. Bây giờ có vẻ như mọi hacker đều có thể được thuê, đến mức trở thành một hacker đã trở thành một loại chuẩn mực, tốt và xấu. Tiền thưởng cho việc tìm lỗi đã trở thành một nguồn thu nhập hợp pháp cho nhiều người, khi các công ty cấp phép cho tin tặc kiểm tra tính toàn vẹn trong hệ thống mạng của họ để nhận được một khoản tiền lớn.

Tin tặc thậm chí còn được tôn vinh một cách hùng hồn trong các bộ phim, sách và trò chơi điện tử. Nhiều tin tặc như Mr.Robot trên phim truyền hình thậm chí còn được miêu tả là anh hùng thay vì nhân vật phản diện. Các chính phủ trên toàn cầu đang tự vũ trang với những đội quân kỹ thuật số, binh lính trên mạng và cả những nhóm phá hoại.

Sự gia tăng của các cuộc tấn công mạng phá hoại đã trở nên phổ biến. Nó trở thành cách thức mới của mọi thứ. Khi tôi thăm dò trên web và quan sát thế hệ tin tặc mới này, tôi thấy các cá nhân đã mất liên lạc với “tinh thần hack” thực sự. Giờ họ được thúc đẩy bởi lòng tham, sự trả thù và sự tức giận. Sự tò mò vô hại, bản chất của một hacker, đã trở thành quá khứ.

‘Một thế giới tôi không còn cảm thấy kết nối’

Trong khi McGraw đang luyến tiếc về những điều quen thuộc của quá khứ, thế giới vẫn tiến về phía trước bằng những bước nhảy vọt. Dưới đây là một số điều mà anh đã quan sát được từ góc nhìn bên ngoài của thế giới mới đầy thú vị này:

Bitcoin, tiền điện tử đầu tiên đã được giới thiệu ra thế giới. Trong khi tôi vẫn không chắc chắn làm thế nào để có được Bitcoin hoặc cách sử dụng chúng.

Điện thoại thông minh xuất hiện vào năm 2007 nhưng bắt đầu thay thế điện thoại nắp gập vào năm 2009. Tôi khá hiểu biết về chiếc Samsung Galaxy A10e của mình. Tuy nhiên, tôi không thể tìm ra cách root nó. Tôi nhớ lần đầu tiên thấy một chiếc điện thoại thông minh được quảng cáo trên truyền hình. Đây là điều ngu ngốc nhất! Khi đó tôi đã hét vào TV rằng: “Ai muốn đặt những ngón tay dính đầy dầu mỡ của mình trên một màn hình như vậy?” Rõ ràng là bây giờ mọi người đều muốn. Bao gồm cả tôi.

Tâm sự của hacker vừa ra tù sau 12 năm: Tôi hỏi con gái Hashtag là gì. Nó đáp lại: Bố không phải hacker hay cái gì đó tương tự à? - Ảnh 4.

Truyền thông mã hóa đầu cuối đã phổ biến khi nhận thức xã hội bắt đầu phát triển theo hướng sử dụng các công cụ như Tor và các nền tảng truyền thông được mã hóa để duy trì khả năng ẩn danh của mình trên Internet.

Trang web mạng xã hội Myspace đã rơi xuống vực thẳm. Chủ nghĩa thực dụng dường như là mặc định ở mọi nơi trong xã hội hiện nay.

Trojan trong ngân hàng trở thành một dịch bệnh. ZeuS, SpyEye, BlackHole và BackSwap là những cái tên đầy mới lạ. Tính khả dụng của các địa chỉ IPv4 nhanh chóng cạn kiệt khi có nhiều thiết bị kết nối với Internet. Đó là ngày tận thế như chúng ta đã biết.

Một tướng quân Iraq đã bị tấn công bởi một máy bay không người lái điều khiển từ xa bằng phần mềm. Phong trào WikiLeaks bùng nổ..

Edward Snowden, người đã sao chép và rò rỉ thông tin tối mật từ Cơ quan An ninh Quốc gia (NSA), đã rò rỉ từ 9.000 đến 10.000 tài liệu tuyệt mật cho các nhà báo, phơi bày một chương trình gián điệp khổng lồ có tên Prism.

Stuxnet – virus máy tính đáng sợ và nguy hiểm nhất từ trước tới nay đã xuất hiện. Nó làm tê liệt máy ly tâm hạt nhân của Iran, sau đó bắt đầu lan rộng ra nơi khác.

Các nhà quảng cáo lớn đang sử dụng siêu dữ liệu để thu thập và ánh xạ mọi hành vi trên Internet của người dùng cụ thể, để cho các mục đích tiếp thị nội dung. Tôi cảm giác nó giống như việc mình từng làm, đánh cắp dữ liệu của mọi người. Nhưng đó lại là một tội ác khi tôi làm điều đó.

Facebook và Google đã ăn sâu vào các hoạt động hàng ngày của người dùng web đến nỗi các ứng dụng và dịch vụ không liên quan đến họ giờ đây có các tùy chọn để đăng nhập hoặc đăng ký bằng thông tin đăng nhập Google hoặc Facebook.

Smarthome và xe thông minh đang trở nên phổ biến. Với tất cả các thiết bị được kết nối không dây thông qua một thiết bị chỉ huy và điều khiển duy nhất, chắc chắn đó là tương lai của tin tặc. Đồng hồ thông minh và nhẫn thông minh? Tôi không biết nói gì nữa.

Tâm sự của hacker vừa ra tù sau 12 năm: Tôi hỏi con gái Hashtag là gì. Nó đáp lại: Bố không phải hacker hay cái gì đó tương tự à? - Ảnh 5.
Hacker ngày nay đã không còn hoạt động giống như nhiều năm về trước.

Thực tế ảo trở thành thứ có giá cả phải chăng cho người tiêu dùng hàng ngày, ai cũng giao tiếp thuận tiện với điện thoại thông minh và máy chơi game video.

Trợ lý ảo Alexa của Amazon có thể là nhân chứng của một vụ giết người. Một thẩm phán đã ra lệnh cho Amazon bàn giao các bản ghi âm. Vâng, nó luôn luôn lắng nghe. Luôn luôn ghi âm.

Máy bay không người lái trở nên rất phổ biến. Từ đồ chơi cho tới sản phẩm thương mại, rồi thiết bị hỗ trợ của cảnh sát.

Ransomware được hồi sinh từ quá khứ. Các tin tặc bắt đầu xâm chiếm máy tính của người dùng với hành vi tống tiền và làm hỏng dữ liệu cá nhân để làm giàu một cách nhanh chóng.

Trí tuệ nhân tạo đã tạo ra một bước nhảy vọt. Tôi đã xem một video trên Youtube có nội dung là Will Smith nói chuyện với một robot có tên Sophia.

Các chính phủ bắt đầu cho công khai các hội nghị hacker hàng năm như Black Hat và DefCon trong nỗ lực tuyển mộ tin tặc để bảo vệ không gian mạng.

Và vào một thời điểm nào đó, những thay đổi quan trọng với HTML5 đã xảy ra.

“Hình ba chiều. Nhà thông minh. Xe tự lái. Máy bay không người lái. Tiền điện tử. Metadata. Vũ khí ảo….. Tôi bước chân ra khỏi cỗ máy thời gian của mình và tiến vào một thế giới mà tôi không còn cảm thấy được kết nối”, McGraw chia sẻ.

Một tương lai không chắc chắn

Đối với McGraw, đây là một tương lai không chắc chắn. Anh cho biết mình không thực sự thấy được sự tương tác có ý nghĩa giữa con người với nhau nữa. Với anh, giờ chỉ còn một xã hội bị phân cách một cách khó tin bởi những người thích selfie, bởi điện thoại thông minh và các công nghệ tương tự. Và anh thường cảm thấy bực bội khi cố gắng tìm ra vị trí của mình ở giữa thế giới đầy các kết nối mới này, đơn giản chỉ vì không cảm thấy tự nhiên khi tham gia vào sự phát triển và tiến hóa trong đó.

“Tôi cảm thấy mình đang ở phía bên kia của tấm gương, chờ đợi được thả ra xã hội một lần nữa, chỉ vì tôi không còn hiểu thế giới mới này”, anh nói.

Tham khảo forklog/ Genk.vn