Người phụ nữ Hà Nội nguy kịch vì muỗi đốt

- Thấy sốt cao liên tục trên 39 độ, chị Minh tự mua thuốc hạ sốt về uống 8-10 viên/ngày. Hậu quả, bệnh nhân nguy kịch phải nhập viện cấp cứu.  

Trong công ty nơi cô làm việc, có gần 200 đồng nghiệp ngày ngày lặp đi lặp lại công việc máy móc và đầy đơn giản như vậy. Và, nếu nhìn vào tấm biển lớn trên cửa công ty, nó có dòng chữ "Công ty dán nhãn dữ liệu trí tuệ nhân tạo". Và không chỉ những người ngồi đây, hàng triệu người ở khắp Trung Quốc đã tham gia vào ngành nghề đầy mới mẻ này: Những người dán nhãn dữ liệu cho trí tuệ nhân tạo.

Họ là những người công nhân trong thời đại của AI.

Công việc chính của những người này là đào tạo và điều chỉnh dữ liệu cho AI. Nhiệm vụ lúc đầu tương đối đơn giản, chẳng hạn như đánh giá xem ý nghĩa của một câu có trôi chảy hay không. Còn theo thời gian tăng lên, nhiệm vụ nâng cao là xác định các hình ảnh và mã vạch. Trong số đó, hình ảnh nhận dạng bao gồm nhận dạng khuôn mặt, đòi hỏi họ phải đánh dấu đường viền và vị trí của các đặc điểm trên khuôn mặt trong các điều kiện khác nhau về góc độ, ánh sáng và mức độ rõ ràng. Mỗi khuôn mặt phải được đánh dấu với hơn 100 điểm nhận dạng, bao gồm các vị trí chủ chốt như mắt, mũi, miệng và khớp hàm.

Bản chất của việc đào tạo AI theo cách này là cấu trúc dữ liệu hình ảnh.

Một quả táo có thể được bạn xác định chính xác chỉ bằng một cái nhìn trong một môi trường có độ chiếu sáng và rõ nét khác nhau. Mặc dù nguyên tắc về cách bộ não con người xử lý các tín hiệu của nó vẫn còn gây tranh cãi trong giới học thuật, nhưng về cơ bản đó là sự chính xác. Nhưng khi một máy tính nhìn thấy một quả táo, nó chỉ có thể nhận được một mạng lưới các pixel khác nhau và không thể xác định nó như một tổng thể, ví dụ như quả táo vào một ngày nắng và vào một ngày mưa sẽ xuất ra một ma trận hình ảnh pixel khác nhau cho máy tính.

Do đó, chỉ sau khi con người thực hiện xử lý một cách có cấu trúc các chú thích của video, hình ảnh, văn bản, âm thanh và các thông tin khác thì máy tính mới có thể nhận dạng được.

Quá trình cung cấp dữ liệu thông qua việc gắn nhãn này cho hệ thống trí tuệ nhân tạo chính là thứ được gọi là "đào tạo". Mức độ tiên tiến của trí tuệ nhân tạo liên quan mật thiết đến quy mô và độ chính xác của dữ liệu đào tạo, càng nhiều dữ liệu và càng chính xác thì hệ thống càng thông minh.

Lái xe thông minh, chẩn đoán thông minh, nhận dạng khuôn mặt, ký hiệu cử chỉ, nhận dạng nông sản, thông tin hàng hóa, dịch vụ tài chính... Trí tuệ nhân tạo đã và đang được ứng dụng vào tất cả các khía cạnh của cuộc sống đô thị. Các gã khổng lồ công nghệ đã phát động một cuộc cạnh tranh khốc liệt xoay quanh trí tuệ nhân tạo. Nhưng phía sau tất cả vẫn là những đội quân dán nhãn như thế này và họ chính là những người sẽ quyết định kết quả của cuộc cạnh tranh trí tuệ nhân tạo giữa các gã khổng lồ công nghệ.

Qingjian, một quận nhỏ với dân số chỉ 200.000 người bên sông Hoàng Hà, nằm ở thành phố Ngọc Lâm, tỉnh Thiểm Tây, Trung Quốc. Năm 2019, Alibaba hợp tác với chính quyền địa phương để phát triển một dự án xóa đói giảm nghèo mang tên "Đậu AI". Theo thỏa thuận, Alibaba sẽ cung cấp các đơn đặt hàng cho khu công nghiệp và chịu trách nhiệm đào tạo, còn chính quyền địa phương sẽ cung cấp địa điểm và thiết bị để tham gia xây dựng chung. Hội chợ việc làm của dự án rõ ràng cho thấy nó ủng hộ các nhóm người yếu thế trong xã hội, và 80% thu nhập được sử dụng để phân phối vào tiền lương, thậm chí không được phép phân chia lợi nhuận.

Nội dung công việc chính của nhân viên tham gia "AI Dou" là gắn nhãn cho trí tuệ nhân tạo, và nó nhanh chóng trở thành công ty có số lượng nhân viên lớn nhất quận. Không chỉ tại đây, 7 tỉnh và 8 quận khác trên cả nước cũng đã thành lập dự án hợp tác xóa đói giảm nghèo "Đậu AI".

Về cơ bản, nó là một dự án xóa đói giảm nghèo thuần túy. Tuy nhiên, những người có liên quan ở Alibaba cũng thẳng thắn thừa nhận rằng nếu chỉ dựa vào "Đậu AI" thì còn lâu mới đảm bảo nguồn cung ứng hậu cần cho trí tuệ nhân tạo của Alibaba.

"Nhu cầu cho toàn bộ ngành công nghiệp là quá lớn", họ cho biết.

Trên thực tế, không chỉ riêng Alibaba, mọi gã khổng lồ công nghệ ở Trung Quốc với nhu cầu dữ liệu lớn đều đã thiết lập chuỗi cung ứng dán nhãn dữ liệu cho AI của riêng mình. Hầu hết trong số đó đã xây dựng các nền tảng để tìm nguồn cung ứng từ cộng đồng, chẳng hạn như Tencent Souhuobang, Baidu Smart Cloud, JD Zhongzhi và iFlytek.

Tìm nguồn cung ứng từ cộng đồng là một mô hình việc làm linh hoạt. Người tham gia không cần thiết lập mối quan hệ việc làm với nền tảng hoặc người yêu cầu dữ liệu. Họ chỉ hoàn thành việc cộng tác thông qua mạng lưới và nhận được thu nhập dựa trên gói nhiệm vụ đã hoàn thành.

Thông qua mô hình nguồn cung ứng cộng đồng, các ông lớn công nghệ Trung Quốc có thể nhanh chóng thu thập một lượng lớn lao động nhàn rỗi và linh hoạt, dù là toàn thời gian hay bán thời gian, và có thể trực tiếp làm việc sau khi hoàn thành khóa đào tạo. Đối với các công ty, hoàn thành nhiệm vụ trước khi trả lương cũng là một lựa chọn rất an toàn và có thể giải tỏa gánh nặng tiền lương của công ty.

Ví dụ, thử nghiệm trên nền tảng Sohuobang của Tencent. Sau khi vượt qua nhiều bài kiểm tra như nhận dạng văn bản, mức độ liên quan của tìm kiếm, đánh giá nội dung... người dùng có thể lấy đơn đặt hàng cho các nhiệm vụ tương ứng. Sau khi vượt qua bài kiểm tra nhận dạng văn bản tương đối khó, hai bộ nhiệm vụ với phần thưởng là 150 điểm đã được hoàn thành, mất khoảng 3 phút rưỡi.

Cứ 1.000 điểm sẽ đổi được 1 nhân dân tệ, và nếu tính theo giờ làm việc bình thường, thu nhập hàng tháng có thể khoảng 1.800 nhân dân tệ. Với việc cải thiện khả năng làm việc và tăng phần thưởng cho các câu hỏi khó, hiệu quả đạt được khi hoàn thành nhiệm vụ cũng sẽ tăng lên. Dựa trên phần thưởng nhiệm vụ hiện tại, một người dán nhãn có tay nghề cao dự kiến ​​sẽ nhận được mức lương mỗi tháng 3.000 nhân dân tệ, khoảng 10 triệu đồng, hoặc thậm chí cao hơn.

Việc chọn nguồn cung ứng từ cộng đồng hoặc các công ty bên thứ ba để cung cấp dịch vụ ghi nhãn có thể linh hoạt hơn, nhưng nếu các công ty cần dịch vụ ghi nhãn chất lượng cao hoặc ổn định, hoặc nội dung của nhiệm vụ liên quan đến quyền sở hữu trí tuệ cốt lõi, thì các nhóm do chính họ tự xây dựng sẽ an toàn hơn.

Theo báo cáo của các phương tiện truyền thông, có hơn 3.000 nhân viên dãn nhãn thuộc cơ sở Dữ liệu Trí tuệ Nhân tạo ở tỉnh Sơn Tây của Baidu, chủ yếu xây dựng các chú thích có nội dung liên quan tới lái xe tự động và nhận dạng khuôn mặt. Trong đó, 86% nhân viên là những người sinh năm 90 trở lại đây. Toutiao cũng tuyển dụng 40.000 chuyên gia dán nhãn dữ liệu ở Thiên Tân, Tế Nam và Vũ Hán.

Ngoài các công ty Internet lớn tự xây dựng và tổ chức các nguồn cung ứng từ cộng đồng, còn có các nhà cung cấp dịch vụ bên thứ ba đang hoạt động trên thị trường như Totoro, Yunce, Datatang, Aishu Wisdom và Haiti AAC.

Và tổng số nhân sự trong ngành nghề mới mẻ này ở Trung Quốc đã vượt quá một triệu lao động.

Sự phát triển nhanh chóng khiến Bộ Nhân lực và An sinh Xã hội nước này đã chính thức công nhận "nhân viên dán nhãn trí tuệ nhân tạo" là một nghề mới và được đưa vào danh mục phân loại nghề quốc gia, vào tháng 4/2020. Ước tính đến năm 2022, số lao động có liên quan dự kiến ​​sẽ đạt 5 triệu người.

Điều này cho thấy quy mô và tầm ảnh hưởng của nhóm lao động này đang tăng lên, do đó họ đã hoàn toàn lọt vào tầm nhìn của các cơ quan quản lý.

Màu sắc của bầu trời, khung cảnh bên đường, tình trạng giao thông, vết thương được chiếu trên phim CT ... tất cả thông tin hình ảnh, âm thanh hay văn bản đều là những mảnh ghép tạo nên thế giới. Nếu không có công việc ghi nhãn dữ liệu, con người sẽ không thể khiến cho máy móc nhận thức được toàn bộ hành tinh này.

Trong quá trình máy học, các tập dữ liệu tham gia được chia thành tập huấn luyện, tập xác minh và tập kiểm tra. Nhiệm vụ của máy là khớp các điểm dữ liệu của tập huấn luyện, điều chỉnh mô hình dự đoán thông qua tập xác minh và thực hiện tập kiểm tra để đánh giá mức độ chính xác.

Việc dạy AI bằng nhãn dán được gọi là quá trình học máy "có giám sát". Nhưng khi trí tuệ nhân tạo dần được trau dồi, khả năng nhận dạng của nó sẽ có độ chính xác ngày càng được cải thiện. Đó là khi hệ thống sẽ chuyển sang chế độ hợp tác giữa người và máy. Cho đến khi độ chính xác và hiệu quả của trí tuệ nhân tạo trong một mô hình nào đó hoàn toàn vượt qua con người, lúc này, hệ thống chính thức rời bỏ các nhãn dán và bước vào máy học không được giám sát.

Về lý thuyết, với sự phát triển của công nghệ, mọi kịch bản trong tương lai đều cho rằng trí tuệ nhân tạo có thể đi vào trạng thái học tập không giám sát. Và đó cũng là khi ngành nghề này sẽ bị mai một.

Sau thành công các hệ thống AI chính là đóng góp của những công nhân dữ liệu.

Nhưng, ít nhất trong ngắn hạn, đây vẫn là công việc không thể thiếu. Có 4 lý do cho quan điểm này.

Một, lĩnh vực thị giác máy tính vẫn đang trong giai đoạn sơ khai và hệ thống dữ liệu vẫn đang được tích lũy. Hai, từ góc độ đào tạo nhận dạng hình ảnh thực tế, các công ty hiện vẫn đang thực hiện việc học có giám sát. Ba, trong môi trường đầy tính cạnh tranh hiện nay, tất cả các bên đều không có động lực để thiết lập một cơ sở dữ liệu công cộng, vì vậy giá trị của dữ liệu có cấu trúc và tự gắn nhãn vẫn sẽ nổi bật hơn. Cuối cùng, từ góc độ kỹ thuật, vẫn chưa có một giải pháp tối ưu nào được công nhận trong công nghệ nhận dạng trên thị trường. Vẫn rất cần phải gắn nhãn dữ liệu theo cách thủ công trước khi các giải pháp tối ưu được công nhận .

Trong thế giới thực luôn có những tình huống bất ngờ xảy ra. Không ai biết trí thông minh nhân tạo sẽ nhận ra được một chiếc xe jeep hay một chiếc xe đạp hay một chiếc xe tải hạng nặng. Nó vẫn đòi hỏi phải liên tục bổ sung dữ liệu khổng lồ, đa dạng và thực tế hơn nữa.

Đã có lúc, người ta lo lắng rằng sự kết thúc của AI sẽ giải phóng con người khỏi những công việc đơn giản, máy móc và lặp đi lặp lại. Từ đó, con người chỉ cần tập trung vào những vị trí đòi hỏi sự sáng tạo, cảm xúc và giao tiếp xã hội.

Nhưng, hiếm có ai nghĩ rằng quá trình xây dựng trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra nhiều vị trí lao động đơn giản, máy móc và lặp đi lặp lại đến như vậy. Và họ, có lẽ sẽ chính là những người công nhân cuối cùng của loài người.

Mỗi ngày các nhân viên dán nhãn sẽ phải chấm hàng trăm nghìn điểm trên màn hình máy tính.

Ở tuổi 33 tuổi, Quách Mai, người từng có kinh nghiệm làm việc nhiều năm ở một mỏ than ở tỉnh Thái Nguyên, chưa bao giờ nghĩ rằng công việc trong tương lai của mình sẽ liên quan đến trí tuệ nhân tạo.

Trung bình một ngày, cô phải chấm 600.000 điểm trước màn hình, và có ngày cô đã chấm hơn 1,08 triệu điểm. Nhưng trong mắt người phụ nữ này, công việc lặp đi lặp lại tưởng chừng nhàm chán đó lại mang một ý nghĩa khác. Bởi mỗi điểm được đánh dấu lại giống như một viên gạch được thêm vào cho sự phát triển của AI, và công việc này cũng cho phép gia đình cô có cuộc sống tốt hơn.

Trong số những giá trị mà trí tuệ nhân tạo AI mang lại cho xã hội, hoạt động tìm kiếm con người của Baidu khiến cô, một người mẹ, trở nên đặc biệt đồng cảm. Khi lần đầu tiên trở thành chuyên gia dán nhãn, cô thực sự không hiểu tại sao mình phải đánh dấu 106 điểm trên khuôn mặt. Nhưng sau thời gian làm việc, cô biết rằng mình đã đánh dấu các điểm dữ liệu để cho phép AI có thể học một cách độc lập. Từ đó, công nghệ vào Baidu sẽ giúp đỡ tìm kiếm mọi người, như giúp trẻ em bị thất lạc hoặc bị buôn bán trái phép tìm thấy cha mẹ của chúng. Cho đến nay, tính năng truy tìm bằng AI của Baidu đã giúp hơn 10.000 gia đình đoàn tụ. Điều này khiến Quách Mai lần đầu tiên cảm thấy công việc của mình có ý nghĩa như vậy, vì bản thân cô cũng là một người mẹ có con gái 7 tuổi.

Khi máy móc thay thế sức người và trở thành sức mạnh của thời đại, một số người đã mất việc làm. Tuy nhiên, các ngành như năng lượng, sản xuất, bảo trì và vận tải mới lại được tạo ra xung quanh máy móc, và một loạt công việc khác đã ra đời.

Trong tương lai gần, trí tuệ nhân tạo có thể trở thành sức mạnh của kỷ nguyên mới. Khi đó, một trật tự nghề nghiệp mới có thể sẽ được thiết lập lại xung quanh trí tuệ nhân tạo.

Còn việc trí tuệ nhân tạo trong tương lai sẽ mang lại điều gì, thì chúng ta chỉ có thể chờ đợi trong một tương lai xa hơn. Trong bộ phim khoa học viễn tưởng "Blade Runner 2049", nhân vật Niander Wallace có một câu nói rằng: "Mọi bước tiến của nền văn minh đều được xây dựng trên cơ sở lực lượng lao động dùng một lần."

Vậy, hãy cùng chờ xem loại thế giới, thứ mà các công nhân dán nhãn đã và đang dạy cho các hệ thống trí thông minh nhân tạo, sẽ có hình hài như thế nào.

(Theo Pháp luật & Bạn đọc, iFeng)

Trí tuệ nhân tạo sẽ ảnh hưởng đến "ý chí tự do" của con người

Trí tuệ nhân tạo đã thâm nhập vào mọi khía cạnh cuộc sống, chúng ta vừa tận hưởng những tiện ích mà nó mang lại nhưng lại lo bị nó ảnh hưởng đến “ý chí tự do”.  

Chiếc đồng hồ NFTđầu tiên được bán có tên Bigger Bang All Black Tourbillon Chronograph Special Piece. Theo New York Times, đây là sản phẩm của Jean-Claude Biver, chuyên gia đồng hồ lừng danh Thụy Sĩ.

“Những gì chúng tôi làm hôm nay sẽ mở màn xu hướng mới... Chúng tôi đang khởi đầu một thứ tuyệt vời”, Biver chia sẻ trong buổi họp báo diễn ra vào 30/3, ngày khởi động chiến dịch đấu giá đồng hồ NFT đầu tiên.

Ảnh chụp đồng hồ giá 50.000 USD

Chiếc đồng hồ NFT của Biver là bức ảnh chụp nguyên mẫu đồng hồ Hublot Bigger Bang All Black Tourbillon Chronograph trong bộ sưu tập của ông.

Bức ảnh đồng hồ NFT chụp một nguyên mẫu của đồng hồ Hublot, nằm trong bộ sưu tập riêng của Biver. Ảnh: Hublot.

“Tôi sẽ không bao giờ bán đồng hồ thực sự. Đó là nguyên mẫu tham khảo cho mọi đồng hồ của Hublot từ 2005 đến nay”, Biver chia sẻ.

Đồng hồ NFT của Biver được bán trên sàn OpenSeatừ ngày 30/3. Hình ảnh của Biver và Carlos Moreira, CEO công ty an ninh mạng WISeKey, xuất hiện trên màn hình Nasdaq MarketSite tại Quảng trường Thời đại (New York) để thông báo về cuộc đấu giá.

Sau 5 ngày mở bán, có 3 mức giá được đặt cho đồng hồ NFT của Biver: 1 ETH (2.078 USD tính đến 5/4), 1,05 ETH (2.182 USD) và 25 ETH (51.961 USD), tất cả thấp hơn giá sàn được công bố. Thời gian đấu giá được kéo dài đến 30/4.

Người trả giá cao nhất sẽ nhận được ảnh chụp đồng hồ, kèm chữ ký được mã hóa trong chuỗi khối blockchain, xác nhận nguồn gốc bức ảnh. Blockchain của NFT dựa trên các nền tảng tiền mã hóa như Ethereum, Bitcoin.

Đây không phải lần đầu Biver đưa xu hướng công nghệ vào đồng hồ. Khi còn là CEO TAG Heuer năm 2015, ông đã hợp tác với Google và Intel, 2 hãng công nghệ lớn để sản xuất Connected Watch, chiếc smartwatch đầu tiên của ngành đồng hồ Thụy Sĩ.

Mẫu đồng hồ NFT của Jacob & Company là hình ảnh chỉnh sửa của chiếc Epic SF24 Tourbillon. Ảnh: Jacob & Company.

Chiếc đồng hồ không tồn tại ngoài đời

Ngày 25/3, hãng đồng hồ Jacob & Company thông báo bán đồng hồ NFT đầu tiên trên nền tảng mới ArtGrails. Đây là hình ảnh 3D của mẫu đồng hồ Epic SF24 Tourbillon với một số thay đổi: mặt múi giờ được chỉnh thành chữ NFT, mặt hiện ngày là số 1, còn mặt chính in tên của 10 loại tiền mã hóa khác nhau.

“Chiếc đồng hồ NFT của chúng tôi hoàn toàn là tài sản kỹ thuật số, được mã hóa và chỉ tồn tại trong không gian số”, Benjamin Arabov, CEO Jacob & Company chia sẻ.

Mẫu đồng hồ NFT của Jacob & Company được mở đấu giá trên ArtGrailstừ 4/4. Tuy nhiên theo Arabov, website đấu giá đã ngừng hoạt động sau một ngày do quá tải, khi mức giá được đặt lên đến 3,1 triệu USD.

Đợt đấu giá được mở lại vào 7/4, chỉ kéo dài trong 24 giờ. Mức giá được chốt cho chiếc đồng hồ này là 50,74 ETH (khoảng 100.000 USD).

“Nhiều khách hàng của tôi trong giới sưu tầm bị thu hút bởi NFT, do chúng mới mẻ và khác biệt”, Avery Andon, nhà sáng lập nền tảng NFT ArtGrailscho rằng cần một thời gian để thế giới làm quen với NFT.

Khi cơn sốt NFT lan sang đồng hồ, bao nhiêu người trong giới sưu tầm đồng hồ truyền thống sẽ trả tiền cho đồng hồ NFT, chỉ tồn tại trên máy tính chứ không phải ngoài đời?

Trả lời câu hỏi trên, Andon cho rằng giá trị của NFT dựa trên sự khan hiếm của chúng. “Đồng hồ NFT của Jacob & Company chỉ có một chiếc trên thế giới. Các nhà sưu tầm đồng hồ, vật phẩm NFT cũng thấy được giá trị của nó”.

Chiếc đồng hồ NFT Ressence Spymaster được bán dưới dạng video tạo bởi máy tính. Ảnh: Ressence.

Ngoài chuỗi blockchain mã hóa xác nhận chủ sở hữu, người mua đồng hồ NFT của Jacob & Company còn nhận giấy chứng nhận và hộp đựng ổ cứng lưu ảnh đồng hồ.

“Dù sao, đa số người sưu tầm đồng hồ sẽ bảo quản sản phẩm của họ trong nơi an toàn suốt 99% thời gian sở hữu... Là người sưu tầm đồng hồ, tôi thích cảm giác cầm giấy chứng nhận và hộp đựng”, Andon cho rằng trải nghiệm sưu tầm đồng hồ truyền thống vẫn xuất hiện với NFT, khi người mua nhận hộp đựng và giấy chứng nhận, trừ chiếc đồng hồ không có thật.

Ngày 23/4 sắp tới, Sotheby’s sẽ trở thành sàn đấu giá lớn đầu tiên bán đồng hồ NFT. Chiếc đồng hồ có tên Ressence Spymaster, là đoạn video được tạo ra bằng máy tính.

"Video NFT của đồng hồ là cách thích hợp để nhấn mạnh giá trị thực của nó", Sam Hines, đại diện sàn đấu giá Sotheby’s chia sẻ.

"Đồng hồ NFT là sáng tạo to lớn"

NFT là khái niệm được chú ý trong thời gian gần đây, khi những vật phẩm ảo trên Internet được bán với giá hàng triệu USD. Theo CryptoSlam, tổng doanh thu từ các giao dịch NFT đã đạt 1 tỷ USD trong chưa đầy một tháng.

Tuy là cơn sốt mới, việc NFT là bước ngoặt thay đổi thị trường sưu tầm đồng hồ, hay chỉ là "bong bóng" được thổi phồng bởi các nhà đầu tư là câu hỏi chưa thể giải đáp.

Người trả giá cao nhất sẽ nhận được ảnh chụp đồng hồ, kèm chữ ký được mã hóa trong chuỗi khối blockchain, để xác nhận nguồn gốc. Ảnh: Chụp màn hình.

Benjamin Arabov, CEO Jacob & Company cho rằng đồng hồ NFT sẽ thúc đẩy sự sáng tạo, đưa các nhà sản xuất thoát khỏi ràng buộc về vật chất khi thiết kế đồng hồ. Ông cũng tiết lộ công ty sẽ sớm ra mắt bộ sưu tập đồng hồ NFT mới, bao gồm "sự sáng tạo lớn hơn bất cứ đồng hồ ngoài đời" và "chỉ tồn tại trong thế giới NFT".

Nếu đồng hồ NFT "có thể đeo" bằng công nghệ thực tế tăng cường (AR), giống giày thể thao Virtual 25 của Gucci, sẽ không ngạc nhiên khi giới sưu tầm đổ xô sở hữu những chiếc đồng hồ chỉ có thể "khoe" trên Internet, không bao giờ có thật.

"Những đợt đấu giá này nhằm mục đích thu hút sự chú ý cho NFT. Vấn đề không phải liệu NFT có chỗ đứng trong giới đồng hồ hay không, mà điều đó sẽ diễn ra khi nào, thời điểm đó là bây giờ", Arabov nhận xét.

Theo Zing/New York Times

Giải mã cơn sốt NFT khiến giới đầu tư điên đảo vung cả triệu USD

Cơn sốt NFT (Non-fungible token - chuỗi mã đại diện cho các vật phẩm - sử dụng công nghệ blockchain) trong năm 2021 đã khiến nhiều nhà đầu tư mạnh tay bỏ ra hàng triệu USD để đầu cơ.