Neural Network, Deep Learning và các ứng dụng trong cuộc sống
Nguyễn Công Minh Trung tâm Viễn thông 4 - Viễn thông Hà Nội|21/09/2023 04:38
Mặc dù một số người sử dụng Neural Network và Deep Learning thay thế cho nhau, nhưng những tiến bộ, tính năng và ứng dụng của chúng thực tế lại khác nhau. Bài viết phân tích về sự khác nhau giữa Neural Network và Deep Learning, từ đó đề cập đến những ứng dụng của chúng trong cuộc sống con người.
Trong thế giới công nghệ hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hằng ngày. Mạng thần kinh (Neural Network) là một phương thức trong lĩnh vực AI, được sử dụng để hỗ trợ máy tính xử lí dữ liệu theo cách lấy cảm hứng từ bộ não con người. Đây là một loại quy trình học sâu (Deep Learning), sử dụng các nút hoặc nơ-ron liên kết với nhau trong một cấu trúc phân lớp tương tự như bộ não con người. Phương thức này tạo ra một hệ thống thích ứng được máy tính sử dụng để học hỏi từ sai lầm của chúng và liên tục được cải thiện. Vì vậy, Neural Network nhân tạo hướng tới giải quyết các vấn đề phức tạp, chẳng hạn như tóm tắt tài liệu hoặc nhận diện khuôn mặt với độ chính xác cao hơn. Mặc dù một số người sử dụng Neural Network và Deep Learning thay thế cho nhau, nhưng những tiến bộ, tính năng và ứng dụng của chúng thực tế lại khác nhau. Bài viết phân tích về sự khác nhau giữa Neural Network và Deep Learning, từ đó đề cập đến những ứng dụng của chúng trong cuộc sống con người.
1. Khái niệm về Neural Network
Neural Network nhân tạo được mô phỏng theo bộ não con người. Nó phân tích dữ liệu phức tạp, hoàn thành các phép toán, tìm kiếm các mẫu và sử dụng thông tin thu thập được để đưa ra dự đoán và phân loại. Cũng giống như bộ não con người, Neural Network nhân tạo có một đơn vị chức năng cơ bản được gọi là nơ-ron. Những nơ-ron này còn được gọi là các nút, truyền thông tin trong mạng. (Hình 1)
Hình 1: Mô hình về Neural Network
Một Neural Network cơ bản có các nút được kết nối với nhau trong các lớp (layer) đầu vào (input layer), layer ẩn (hidden layer) và layer đầu ra (output layer).
Layer đầu vào xử lí và phân tích thông tin trước khi gửi nó đến layer tiếp theo.
Layer ẩn nhận dữ liệu từ layer đầu vào hoặc các layer ẩn khác. Sau đó, layer ẩn tiếp tục xử lí và phân tích dữ liệu bằng cách áp dụng một tập hợp các phép toán để chuyển đổi và trích xuất những tính năng có liên quan từ dữ liệu đầu vào.
Layer đầu ra cung cấp thông tin cuối cùng bằng cách sử dụng các tính năng được trích xuất. Layer này có thể có một hoặc nhiều nút, tùy thuộc vào kiểu thu thập dữ liệu. Đối với phân loại nhị phân, đầu ra sẽ có một nút hiển thị kết quả 1 hoặc 0.
Hoạt động của Neural Network
Bộ não con người chính là nguồn cảm hứng cho kiến trúc Neural Network. Các tế bào não của con người được gọi là nơ-ron, tạo thành một mạng lưới phức tạp, có tính liên kết cao và gửi các tín hiệu đến nhau để giúp con người xử lí thông tin. Tương tự, một Neural Network nhân tạo được tạo ra từ các tế bào nơ-ron, cùng nhau phối hợp để giải quyết một vấn đề. Neural Network nhân tạo là các module phần mềm, được gọi là nút và Neural Network nhân tạo là các chương trình phần mềm hoặc thuật toán mà về cơ bản, sử dụng hệ thống máy tính để giải quyết các phép toán.
Một số loại mạng Neural Network nhân tạo
FeedForward Neural Network: Chủ yếu được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt, truyền thông tin theo một hướng. Điều này có nghĩa là mọi nút trong một layer được liên kết với mọi nút trong layer tiếp theo, với thông tin truyền đi một chiều cho đến khi nó đến được nút đầu ra. Đây là một trong những loại Neural Network nhân tạo đơn giản nhất.
Recurrent Neural Network: Dạng Neural Network này hỗ trợ việc học lí thuyết. Recurrent Neural Network được sử dụng cho dữ liệu như ngôn ngữ tự nhiên và âm thanh. Chúng cũng được sử dụng cho các ứng dụng chuyển văn bản thành giọng nói cho Android và IOS. Không giống như các Feedforward Neural Network xử lí thông tin theo một hướng, Recurrent Neural Network sử dụng dữ liệu từ nơ-ron xử lí và gửi lại vào mạng.
Tùy chọn này rất quan trọng, nó có khả năng phản hồi lại khi hệ thống đưa ra các dự đoán sai. Recurrent Neural Network có thể cố gắng tìm ra lí do dẫn đến kết quả không chính xác và điều chỉnh cho phù hợp.
Convolutional Neural Network (CNN): Các Neural Network truyền thống đã được thiết kế để xử lí những đầu vào có kích thước cố định, nhưng các CNN có thể xử lí dữ liệu có kích thước khác nhau. CNN lí tưởng để phân loại dữ liệu trực quan như hình ảnh và video có độ phân giải và tỉ lệ khung hình khác nhau, rất hữu ích cho các ứng dụng nhận dạng hình ảnh.
Deconvolutional Neural Network: Neural Network này còn được gọi là Transposed Convolutional Neural Network và ngược lại với CNN.
Trong một CNN, hình ảnh đầu vào được xử lí thông qua các layer tích chập để trích xuất những tính năng quan trọng. Đầu ra này sau đó được xử lí thông qua một loạt các layer được kết nối, những layer này thực hiện phân loại - gắn tên hoặc nhãn cho hình ảnh đầu vào dựa trên những tính năng của nó. Điều này rất hữu ích cho việc nhận dạng đối tượng và phân đoạn hình ảnh.
Tuy nhiên, trong một Deconvolutional Neural Network, bản đồ đặc trưng trước đây là đầu ra sẽ trở thành đầu vào. Bản đồ đặc trưng này là một mảng giá trị ba chiều và không được gộp để tạo thành hình ảnh gốc với độ phân giải không gian tăng lên.
Modular Neural Network: Neural Network này kết hợp các module được kết nối với nhau, mỗi module thực hiện một nhiệm vụ phụ cụ thể. Mỗi module trong mạng module bao gồm một Neural Network được thiết kế sẵn để giải quyết một nhiệm vụ phụ như nhận dạng giọng nói hoặc dịch ngôn ngữ.
Modular Neural Network có thể thích ứng và hữu ích để xử lí đầu vào với nhiều dữ liệu rất khác nhau.
2. Deep Learning là gì?
Deep Learning là một thể loại nhỏ của học máy (Machine Learning), liên quan đến việc đào tạo các Neural Network nhân tạo để tự động học hỏi và phát triển một cách độc lập mà không cần được lập trình để làm như vậy.
Deep Learning có phải là AI không? Câu trả lời là có. Nó là động lực thúc đẩy nhiều ứng dụng AI và dịch vụ tự động hóa, giúp người dùng thực hiện các tác vụ mà ít cần sự can thiệp của con người.
Có nhiều layer ẩn giữa layer đầu vào và đầu ra của Deep Learning. Điều này cho phép mạng thực hiện các hoạt động rất phức tạp và liên tục học hỏi khi dữ liệu đi qua các layer.
Deep Learning đã được áp dụng để nhận dạng hình ảnh, giọng nói, tổng hợp video và khám phá; ngoài ra, còn được áp dụng cho những sáng tạo phức tạp như ô tô tự lái, sử dụng thuật toán Deep Learning để xác định các chướng ngại vật và điều hướng xung quanh một cách hoàn hảo.
Người dùng phải cung cấp một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn vào mạng để huấn luyện mô hình Deep Learning. Trọng số và độ lệch của các nơ-ron trong mạng được điều chỉnh cho đến khi có thể dự đoán chính xác đầu ra cho dữ liệu đầu vào mới.
3. Sự khác biệt giữa Neural Network và Deep Learning
Neural Network và Deep Learning cùng là những tập hợp con của Machine Learning. Tuy nhiên, chúng khác nhau theo nhiều phương diện.
Layer: Neural Network nhân tạo thường được tạo thành từ layer đầu vào, layer ẩn và layer đầu ra. Trong khi đó, các mô hình Deep Learning bao gồm một số layer của Neural Network nhân tạo.
Phạm vi: Mặc dù các mô hình Deep Learning kết hợp Neural Network nhân tạo, nhưng chúng vẫn là những khái niệm riêng biệt. Các ứng dụng của Neural Network nhân tạo bao gồm nhận dạng mẫu, khuôn mặt, dịch máy và trình tự.
Trong khi đó, người dùng có thể sử dụng các mạng Deep Learning để quản lí quan hệ khách hàng, xử lí lời nói và ngôn ngữ, khôi phục hình ảnh...
Trích xuất các tính năng: Neural Network nhân tạo yêu cầu sự can thiệp của con người, vì các kĩ sư phải xác định thứ bậc của những tính năng theo cách thủ công. Tuy nhiên, các mô hình Deep Learning có thể tự động xác định thứ bậc của các tính năng bằng cách sử dụng bộ dữ liệu được gắn nhãn và dữ liệu thô phi cấu trúc.
Hiệu suất: Neural Network nhân tạo mất ít thời gian hơn để đào tạo, nhưng có độ chính xác thấp hơn khi so sánh với Deep Learning (Deep Learning phức tạp hơn). Ngoài ra, các Neural Network cũng được biết là diễn giải các nhiệm vụ kém hơn mặc dù hoàn thành rất nhanh.
Tài nguyên tính toán: Deep Learning là một mạng lưới nơ-ron phức tạp có thể phân loại và giải thích dữ liệu thô với ít sự can thiệp của con người nhưng đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn. Neural Network nhân tạo là một tập hợp con đơn giản hơn của Machine Learning, có thể được đào tạo bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu nhỏ với ít tài nguyên tính toán hơn nhưng khả năng xử lí dữ liệu phức tạp bị hạn chế.
Mặc dù được sử dụng thay thế cho nhau nhưng Neural Network và Deep Learning vẫn là những khái niệm khác nhau. Chúng có các phương pháp đào tạo và mức độ chính xác khác nhau. Tuy nhiên, các mô hình Deep Learning tiên tiến hơn và tạo ra kết quả với độ chính xác cao hơn, có thể học tập độc lập mà ít có sự can thiệp của con người.
4. Một số ứng dụng của Neural Network và Deep Learning
ChatGPT và GPT-3 là một trong những ứng dụng của Neural Network và Deep Learning.
ChatGPT và GPT-3 đang là những chủ đề được tranh luận sôi nổi. Các phần mềm trò chuyện hỗ trợ của AI này đã được công bố là có thể đạt được cuộc trò chuyện chân thật giống con người và còn nhiều hơn thế.
Trong trường hợp người dùng chưa biết những Chatbot này vượt xa những Chatbot thông thường trong các tình huống hỗ trợ khách hàng, người sử dụng có thể yêu cầu GPT viết mã (Code), vẽ tranh hoặc suy đoán về một chủ đề nhất định, sau vài giây, Chatbot này đã sử dụng một lượng lớn thông tin để đưa ra câu trả lời phù hợp nhất.
ChatGPT: Đúng như tên gọi của nó, phần quan trọng trong tên của ChatGPT là “Chat”. Mô hình Machine Learning này được xây dựng với mục đích cụ thể là có thể trò chuyện tự nhiên, tương tự như con người. ChatGPT đã được phát triển với một bộ dữ liệu khổng lồ về dữ liệu hội thoại. Điều này có nghĩa là, mô hình đã được đào tạo với các phản ứng giống con người ngay từ đầu. Đó là một công cụ mạnh mẽ, nhưng phạm vi của nó bị hạn chế hơn.
Mục tiêu chính của ChatGPT là hỗ trợ bất cứ khi nào cần thực hiện các tác vụ ngôn ngữ. Chúng có thể bao gồm những cuộc trò chuyện với con người, dịch thuật, tạo văn bản và các nhiệm vụ văn học khác.
GPT-3: GPT-3 là mô hình Machine Learning dựa trên Neural Network nhân tạo, có thể sử dụng dữ liệu Internet để tạo văn bản. Cả ChatGPT và GPT-3 đều được phát triển bằng cách sử dụng cùng một sơ đồ đào tạo. Nó là Neural Network nhân tạo lớn nhất từng được sản xuất tính đến thời điểm hiện tại.
GPT-3 không được thiết kế đặc biệt để trò chuyện với con người, mặc dù câu trả lời mà nó cung cấp nghe giống lời của con người. Nói một cách dễ hiểu, ChatGPT là một người hòa đồng nhưng không hiểu biết nhiều, trong khi GPT-3 là một cá nhân rất hiểu biết, đủ lịch sự nhưng không thích nói chuyện phiếm.
GPT-3 phù hợp hơn cho các nhiệm vụ đàm thoại và có thể đưa ra phản hồi theo ngữ cảnh cụ thể; điều mà ChatGPT không được đào tạo để thực hiện. Nó cũng nhanh chóng và hiệu quả hơn trong các nhiệm vụ đàm thoại.
GPT-3 là lựa chọn phù hợp khi cần làm một bài tiểu luận, cung cấp về lí thuyết hoặc bất kì thứ gì đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu để phân tích, ngoại suy và đưa ra giải pháp bằng văn bản mạch lạc. Cả hai ứng dụng này đều có những ưu điểm riêng. Người dùng nên thử để biết chúng có thể làm những gì và khi nào nên sử dụng từng loại theo nhu cầu của mình.
5. Kết luận
Với sự phát triển của Neural Network nhân tạo và Deep Learning, khối lượng dữ liệu được thu thập của các Chatbot như ChatGPT, GPT-3 không ngừng tăng lên và các vấn đề về quyền riêng tư, việc sử dụng thông tin cá nhân rất đáng lo ngại. Vì điều khoản dịch vụ của công ty tạo ra ChatGPT, GPT-3 có quyền sử dụng tất cả dữ liệu đầu vào và đầu ra do người dùng và ChatGPT, GPT-3 cung cấp. Dù công ty này có hệ thống xóa tất cả các thông tin nhận dạng cá nhân khỏi dữ liệu mà mình sử dụng nhưng gần như không thể xác định và xóa “triệt để” thông tin cá nhân khỏi dữ liệu do chu kì cập nhật dữ liệu nhanh chóng của ChatGPT, GPT-3. Để bảo vệ dữ liệu cá nhân, người dùng cần nâng cao nhận thức trong cách sử dụng trên Internet.
Mặc dù ChatGPT, GPT-3 được xem như là bước tiến ngoạn mục khi có thể tổng hợp dữ liệu với tốc độ tính bằng phần trăm giây trong quá trình “con người hóa” giao tiếp với máy móc nhưng vẫn còn nhiều việc phải làm. Nó có thể thay thế con người trong việc tìm kiếm thông tin, viết báo cáo tổng hợp hay viết các văn bản dựa vào năng lực tổng hợp thông tin nhưng không đồng nghĩa với việc ChatGPT, GPT-3 có thể sẽ đưa ra các văn bản hay thông tin tốt nếu thông tin được yêu cầu nằm ngoài cơ sở dữ liệu được cung cấp. Vì thế, những yêu cầu mang tính đánh đố, thử sức của cộng đồng mạng trong thời gian gần đây sẽ dẫn đến những câu trả lời thiếu chính xác hoặc ngây ngô.
Câu trả lời của AI phụ thuộc dữ liệu đầu vào và nguồn thông tin có sẵn trong hệ thống máy tính nên ChatGPT, GPT-3 cũng không hoàn toàn chắc chắn về các thông tin trả lời của nó có đúng hay không khi gặp những câu hỏi khó hay mang tính riêng tư. Chính vì thế, với những thông tin được ChatGPT, GPT-3 cung cấp, người dùng Internet cần kiểm tra và xác định lại thông tin bằng các nguồn đáng tin cậy. AI có thể tự học, để sau đó nó trở nên tốt hơn, năm sau sẽ tốt hơn năm trước. Điều đó cũng cần người sử dụng luôn thận trọng với các cỗ máy, nhất là khi nó đang ngày càng thông minh hơn. Lúc đầu sử dụng người dùng sẽ thấy nó rất tuyệt vời, nhưng sau 10 lần, rồi 100 lần sử dụng, sẽ có lúc nó đưa ra kết quả sai. Nếu dữ liệu nạp vào không đúng, kết quả sẽ đưa ra sai - cũng giống như những thông tin giả mạo vẫn xuất hiện trên không gian mạng.
Công nghệ luôn có tính hai mặt và Neural Network và Deep Learning cũng vậy, nếu biết lựa chọn những ưu thế thì khả năng tổng hợp dữ liệu của những ứng dụng trí tuệ, ví dụ như ChatGPT, GPT-3 sẽ giúp công việc thống kê của con người dễ dàng hơn. Còn nếu không, công cụ này sẽ là thảm họa với con người. Cách sử dụng những công cụ như ChatGPT, GPT-3, sử dụng những tiện ích và mặt tích cực của Chatbot này phục vụ cho cuộc sống của con người, phù hợp với xu thế chuyển đổi số hiện nay. Cũng như bất kì công cụ sử dụng AI, trong tương lai ChatGPT, GPT-3 có thể sẽ được cải thiện tốt hơn nhưng điều quan trọng là cách sử dụng và tiếp nhận thông tin của người dùng Internet.
Để hạn chế rủi ro, bảo vệ người tiêu dùng dịch vụ tài chính, bên cạnh tăng cường các biện pháp về an toàn thông tin, đầu tư công nghệ bảo mật của ngành Ngân hàng, quan trọng nhất vẫn là nhận thức và sự cảnh giác của người dùng.
Bình luận của bạn đã được gửi và sẽ hiển thị sau khi được duyệt bởi ban biên tập.
Ban biên tập giữ quyền biên tập nội dung bình luận để phù hợp với qui định nội dung của Báo.
Trí tuệ nhân tạo đang ảnh hưởng đến tâm trí, suy nghĩ, niềm tin và quan điểm của chúng ta như thế nào? Và đây là những cách để bảo vệ bản thân khỏi một thế giới quan được định hình bởi AI.
Bộ khung pháp lý với Chỉ thị 57-CT/TW, Luật Dữ liệu, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân và Luật An ninh mạng (sửa đổi) đánh dấu cột mốc cho phát triển kinh tế số, mở ra cơ hội cho cộng đồng doanh nghiệp công nghệ Việt Nam, đặc biệt là các startup và SME phát triển hệ sinh thái sản phẩm, dịch vụ an ninh mạng “Make in Vietnam”.
Làn sóng chuyển đổi số đang thúc đẩy ngành Ngân hàng bước sang một giai đoạn phát triển mới, trong đó mô hình ngân hàng mở (Open Banking) nổi lên như xu hướng tất yếu. Việc hàng loạt ngân hàng tại Việt Nam gần đây liên tiếp triển khai các nền tảng Open API, mở rộng kết nối với doanh nghiệp công nghệ và các dịch vụ số, cho thấy ngành ngân hàng đang chuyển mạnh từ mô hình cung cấp dịch vụ khép kín sang hệ sinh thái tài chính mở, linh hoạt và lấy khách hàng làm trung tâm.
Xung đột tại khu vực Trung Đông khiến các thị trường tài chính toàn cầu, gồm Việt Nam, chao đảo trong ngắn hạn. Nhưng đồng thời mở ra cơ hội thị trường vốn Việt Nam đón nhận dòng vốn đầu tư dài hạn từ các định chế tài chính quốc tế, nhờ tiềm năng tăng trưởng và ổn định chính trị.
(KTSG Online) - Một lãnh đạo xã ở miền Trung kể lại câu chuyện nhỏ trong một hội nghị về hoạt động chính quyền xã 6 tháng sau sáp nhập. Trước đây xã thuộc tỉnh cũ, hệ thống chuyển đổi số sử dụng một phần mềm. Sau khi sáp nhập sang tỉnh mới, xã phải chuyển sang hệ thống khác nên công chức xã lúng túng, từ cách nhập dữ liệu đến quy trình xử lý hồ sơ.
Ngày 15/3, cử tri cả nước cùng tham gia vào sự kiện chính trị trọng đại cũng là ngày hội lớn của toàn dân - bầu cử đại biểu Quốc hội khóa XVI và đại biểu Hội đồng nhân dân các cấp nhiệm kỳ 2026-2031. Việc bầu ra cơ quan dân cử với sự hình thành bộ máy Nhà nước các cấp, mở ra chặng đường phát triển mới của đất nước.
Trí tuệ nhân tạo đang ảnh hưởng đến tâm trí, suy nghĩ, niềm tin và quan điểm của chúng ta như thế nào? Và đây là những cách để bảo vệ bản thân khỏi một thế giới quan được định hình bởi AI.
Làn sóng chuyển đổi số đang thúc đẩy ngành Ngân hàng bước sang một giai đoạn phát triển mới, trong đó mô hình ngân hàng mở (Open Banking) nổi lên như xu hướng tất yếu. Việc hàng loạt ngân hàng tại Việt Nam gần đây liên tiếp triển khai các nền tảng Open API, mở rộng kết nối với doanh nghiệp công nghệ và các dịch vụ số, cho thấy ngành ngân hàng đang chuyển mạnh từ mô hình cung cấp dịch vụ khép kín sang hệ sinh thái tài chính mở, linh hoạt và lấy khách hàng làm trung tâm.
Xung đột tại khu vực Trung Đông khiến các thị trường tài chính toàn cầu, gồm Việt Nam, chao đảo trong ngắn hạn. Nhưng đồng thời mở ra cơ hội thị trường vốn Việt Nam đón nhận dòng vốn đầu tư dài hạn từ các định chế tài chính quốc tế, nhờ tiềm năng tăng trưởng và ổn định chính trị.
Ngày 15/3, cử tri cả nước cùng tham gia vào sự kiện chính trị trọng đại cũng là ngày hội lớn của toàn dân - bầu cử đại biểu Quốc hội khóa XVI và đại biểu Hội đồng nhân dân các cấp nhiệm kỳ 2026-2031. Việc bầu ra cơ quan dân cử với sự hình thành bộ máy Nhà nước các cấp, mở ra chặng đường phát triển mới của đất nước.
Biến động giá xăng dầu và rủi ro đứt gãy nguồn cung năng lượng đặt Việt Nam trước một phép thử quan trọng về khả năng quản lý rủi ro hệ thống, trong bối cảnh địa - chính trị toàn cầu ngày càng khó lường.
Bộ khung pháp lý với Chỉ thị 57-CT/TW, Luật Dữ liệu, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân và Luật An ninh mạng (sửa đổi) đánh dấu cột mốc cho phát triển kinh tế số, mở ra cơ hội cho cộng đồng doanh nghiệp công nghệ Việt Nam, đặc biệt là các startup và SME phát triển hệ sinh thái sản phẩm, dịch vụ an ninh mạng “Make in Vietnam”.
(KTSG Online) - Một lãnh đạo xã ở miền Trung kể lại câu chuyện nhỏ trong một hội nghị về hoạt động chính quyền xã 6 tháng sau sáp nhập. Trước đây xã thuộc tỉnh cũ, hệ thống chuyển đổi số sử dụng một phần mềm. Sau khi sáp nhập sang tỉnh mới, xã phải chuyển sang hệ thống khác nên công chức xã lúng túng, từ cách nhập dữ liệu đến quy trình xử lý hồ sơ.
Từ đầu năm 2026, thị trường vàng thế giới tiếp tục chứng kiến những đợt sóng dữ dội. Trong khi giá vàng thế giới đang dần tiến sát những cột mốc lịch sử mới thì tại Việt Nam, sự khan hiếm nguồn cung cùng những nút thắt về chính sách đã đẩy mức chênh lệch giá lên đến con số kỷ lục.
Từ ngày 16/3/2026, Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC) chính thức đưa vào vận hành Hệ thống kết nối thông tin tín dụng với các công ty cho vay ngang hàng (P2P). Đây là bước tiến quan trọng trong việc mở rộng hạ tầng thông tin tín dụng quốc gia, đồng thời góp phần thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng.
Mặc dù lạm phát giá tiêu dùng tại Mỹ ổn định trong tháng 2, nhưng nó là dư liệu trước khi chiến sự tại Trung Đông nổ ra. Trong khi cuộc chiến này đang đẩy giá dầu tăng cao, kéo theo đó là áp lực lạm phát. Điều đó, theo các chuyên gia, có thể khiến Fed giữ nguyên lãi suất trong thời gian lâu hơn.
Trong hệ sinh thái khởi nghiệp, khả năng thoái vốn của nhà đầu tư không chỉ là điểm kết thúc của một thương vụ, mà còn quyết định dòng vốn có tiếp tục quay vòng hay không. Khi “nút thắt exit” chưa được tháo gỡ, cả hệ sinh thái có nguy cơ chững lại.
Hai tháng đầu năm 2026, nền kinh tế Việt Nam tiếp tục duy trì đà phục hồi tích cực với nhiều chỉ số quan trọng tăng khá. Tuy nhiên, trong bối cảnh kinh tế thế giới biến động mạnh, đặc biệt là căng thẳng tại Trung Đông khiến giá dầu và chi phí vận tải tăng nhanh, những rủi ro mới đối với lạm phát và tăng trưởng đang dần hiện hữu, đặt ra yêu cầu điều hành kinh tế vĩ mô linh hoạt và thận trọng hơn trong thời gian tới.
Căng thẳng tại Trung Đông đang đẩy giá dầu và chi phí năng lượng toàn cầu tăng mạnh, tạo sức ép mới lên lạm phát, tỷ giá và chi phí sản xuất. Trong bối cảnh đó, nhiều DN Việt Nam, đặc biệt ở các ngành tiêu thụ nhiều nhiên liệu, xuất khẩu và hàng không, có thể phải đối mặt với áp lực tài chính ngày càng lớn.
Một số startup cho biết đang "giải bài toán tuân thủ quy định mới", bước đầu là rà soát các sản phẩm ứng dụng AI, sau khi Luật Trí tuệ nhân tạo có hiệu lực từ 1/3.
Với đa số người dùng, trí tuệ nhân tạo (AI) đồng nghĩa với ChatGPT, Gemini hay Claude; cần gì họ sẽ gõ câu hỏi và sẽ nhận câu trả lời trong nháy mắt. Nhưng những ngày đầu năm 2026 chứng kiến một bước ngoặt lớn trong lĩnh vực AI khi giới công nghệ xôn xao trước các công cụ mới với các cụm từ mới như vibe coding (viết phần mềm bằng cách ra lệnh cho AI).
Xung đột tại Iran đang có nguy cơ đẩy tỷ giá tăng cao trở lại, các doanh nghiệp có dư nợ vay lớn bằng USD và các doanh nghiệp có nhiều chi phí hoạt động bằng USD sẽ chịu rất nhiều áp lực về tài chính.
Dù nền kinh tế đang đối mặt với nhiều khó khăn, thách thức, trong đó có xung đột quân sự ở Trung Đông, nguy cơ ảnh hưởng tới kinh tế toàn cầu và Việt Nam, nhưng Chính phủ vẫn kiên định mục tiêu tăng trưởng 10% năm 2026.
Bức tranh kinh tế toàn cầu đã trở nên ảm đạm hơn trong những năm gần đây. Theo Quỹ Tiền tệ quốc tế (IMF), triển vọng tăng trưởng trung hạn đang suy yếu tại gần hai phần ba các nền kinh tế trên thế giới, trong đó các quốc gia đang phát triển chịu tác động nặng nề nhất. Sự lạc quan từng định hình toàn cầu hóa đã bị thay thế bởi biến động và bất định. Thế giới đang chứng kiến một sự thay đổi căn bản trong cách thức kinh doanh toàn cầu, với các rào cản gia tăng và sự thoái lui khỏi những nguyên tắc
Bài toán kiểm soát lạm phát đang đứng trước những biến số mới từ bên ngoài, đặc biệt là căng thẳng leo thang tại Trung Đông hiện nay. Nếu các cú sốc năng lượng và logistics kéo dài, áp lực lạm phát nhập khẩu và kỳ vọng thị trường có thể gia tăng, đòi hỏi chính sách điều hành giá phải thận trọng hơn.
