Tiểu luận cuối kỳ môn công nghệ thông tin và truyền thông mới fblearner flow trong cá nhân hóa người dùng

Điều này giúp các nhà nghiên cứu tiết kiệmthời gian và chi phí trong quá trình phát triển các mô hình AI.● FBLearner Flow được phát triển bởi một đội ngũ các nhà nghiên cứuAI hàng đầu th

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT, ĐHQG TPHCM

TIỂU LUẬN CUỐI KỲ MÔN: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG MỚI

FBLEARNER FLOW TRONG CÁ NHÂN HÓA NGƯỜI DÙNG

Giáo viên hướng dẫn: Trương Hoài Phan

DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA VIẾT TIỂU LUẬN

HỌC KỲ I NĂM HỌC 2023-2024

Lớp h漃⌀c ph

Tên đề tài: FBLEARNER FLOW TRONG CÁ NHÂN HÓA NGƯỜI DÙNG

Trưởng nhóm:

Nhận xét của giảng viên

……….

……….

……….

……….

……….

……….

……….

……….

……….

……….

……….

……….

……….

……….

……….

TP Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2023

MỤC LỤC

Phần 1 MỞ ĐẦU 3

1.1.Lý do chọn đề tài 3

1.2 Mục tiêu 4

1.3 Phương pháp nghiên cứu 4

Phần 2 NỘI DUNG 4

2.1 TỔNG QUAN VỀ AI 5

2.1.1 AI là gì? 5

2.1.2 Cấu tạo cơ bản của AI 5

2.1.3 Ứng dụng của AI 6

2.1.4 Cơ hội và thách thức của AI 6

2.1.4.1 Cơ hội 6

2.1.4.2 Thách thức 7

2.2 TỔNG QUAN VỀ FACEBOOK 7

2.2.1 Thông tin chung 7

2.2.2 Hình thành và phát triển 7

2.2.2.1 Lịch sử hình thành 7

2.2.2.2 Lịch sử phát triển 8

2.2.3 Một số bê bối 8

2.2.4 Tương lai nào cho FB? 10

2.3 FBLEARNER FLOW 11

2.3.1 FBLearner Flow là gì? 11

2.3.2 Sự ra đời của FBLearner Flow 11

2.3.3 Các thành phần cấu tạo 12

2.3.4 Quy trình hoạt động 14

2.3.5 Một số ứng dụng do FBLearner Flow khởi tạo 15

2.3.5.1 DeepFace 15

2.3.5.2 DeepText 15

2.3.6 Điểm nổi bật và điểm cần khắc phục 16

2.3.6.1 Điểm nổi bật 16

2.3.6.2 Điểm cần khắc phục 16

2.3.7 FBLearner Flow đã mang đến lợi ích gì cho tập đoàn tỷ đô? 17

2.3.8 Tác hại của việc quá lạm dụng FBLearner Flow 18

2.3.9 Một số đề xuất tương lai cho FBLearner Flow và Facebook 19

Phần 3 KẾT LUẬN 20

TÀI LIỆU THAM KHẢO 20

FBLearner Flow là một thư viện mã nguồn mở được phát triển bởi Facebookcho nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) Thư viện này cung cấp cáccông cụ và API để triển khai các mô hình học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên(NLP) trên nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm máy tính, điện thoại di động

và thiết bị Internet of Things (IoT)

Việc chọn FBLearner Flow làm đề tài nghiên cứu là một lựa chọn phù hợp và

có triển vọng Có thể kể đến một số lý do chính sau:

tất cả mọi người sử dụng Điều này giúp các nhà nghiên cứu tiết kiệmthời gian và chi phí trong quá trình phát triển các mô hình AI

AI hàng đầu thế giới tại Facebook Thư viện này được tích hợp nhiềuthuật toán học máy và NLP tiên tiến, được cập nhật thường xuyên vớicác tính năng mới

và tích cực Các nhà nghiên cứu có thể dễ dàng tìm kiếm sự giúp đỡ và

hỗ trợ từ cộng đồng này khi cần thiết

Cụ thể, ở Việt Nam, việc nghiên cứu và phát triển AI đang được đẩy mạnhvới nhiều chính sách hỗ trợ từ Chính phủ Việc chọn FBLearner Flow làm đềtài nghiên cứu sẽ giúp các nhà nghiên cứu Việt Nam tiếp cận với các côngnghệ AI tiên tiến nhất trên thế giới và đóng góp cho sự phát triển của AI tạiViệt Nam

Việc nghiên cứu FBLearner Flow là một quá trình lâu dài và đòi hỏi sự kiêntrì, nỗ lực của các nhà nghiên cứu Tuy nhiên, những thành tựu đạt được từnghiên cứu FBLearner Flow sẽ mang lại những lợi ích to lớn cho xã hội, giúpchúng ta giải quyết nhiều vấn đề thực tiễn và xây dựng một thế giới tốt đẹphơn Với sự nỗ lực và cố gắng của các nhà nghiên cứu, FBLearner Flow sẽ làmột công cụ hữu ích giúp thúc đẩy sự phát triển của AI tại Việt Nam.

Với những lý do trên, FBLearner Flow là một đề tài nghiên cứu hấp dẫn và cótiềm năng ứng dụng thực tế

1.2 Mục tiêu

Mục tiêu của tiểu luận là phân tích chuyên sâu về công cụ FBLearner Flow,tìm hiểu cấu tạo, cách thức vận hành để tạo ra lợi ích to lớn: Nắm bắt kịp thờinhu cầu khách hàng và tối đa hóa doanh thu quảng cáo cho doanh nghiệp củaMark Zuckerberg trong kỷ nguyên số, mà các nền tảng mạng xã hội phải cạnhtranh khốc liệt Từ đó, đề xuất các phương án cải thiện hiệu suất và khai tháccông cụ ưu việt này một cách đúng đắn và hiệu quả

Đề tài này được tin rằng có tính thực tiễn và có giá trị tham khảo cho các cánhân và doanh nghiệp Những nghiên cứu này có thể giúp cải thiện hiệu quả

và khả năng ứng dụng của Fblearner Flow, từ đó đóng góp cho sự phát triểncủa học máy

1.3 Phương pháp nghiên cứu

Trong đề tài này, nhóm chúng em sử dụng phương pháp nghiên cứu tài liệu.Đây là phương pháp thu thập thông tin và tổng hợp kiến thức thông qua cácbài báo, mạng xã hội, Internet,

người Trước đây, máy móc chỉ được con người lập trình để thực hiện một sốchức năng cố định, lặp đi lặp lại, nhưng AI khác những cỗ máy kia ở điểmđây chính là một dạng trí thông minh do con người lập trình để nó có thể tựhiểu và tự vận hành.

AI được chia thành hai loại:

● Weak AI (Narrow AI): Là loại AI được thiết kế để thực hiện các tác

vụ đơn lẻ và cụ thể, chúng không có nhận thức như con người mà chỉ

mô phỏng hành vi của con người dựa trên một loạt các thông số và bốicảnh hẹp VD: các trợ lý ảo (Siri, Alexa…), hệ thống chuẩn đoán bệnh

và đưa ra phác đồ điều trị, ô tô tự động lái, …

● Strong AI (AGI): Mặc dù chỉ đang dừng lại ở mức lý thuyết, song có

thể hiểu Strong AI có khả năng thực hiện bất kỳ công việc nào mà conngười có thể, không chỉ nâng cao hiệu quả trong các nhiệm vụ đơn lẻ

mà còn đạt được khả năng áp dụng kiến thức kinh nghiệm vào nhiềuvấn đề khác nhau Và trên hết Strong AI có nhận thức và cảm xúc nhưcon người

2.1.2 Cấu tạo cơ bản của AI

AI được xây dựng dựa trên sự kết hợp của hai nhánh chính là MachineLearning (ML) và Deep Learning (DL):

● H漃⌀c máy (Machine Learning): là một phần của trí tuệ nhân tạo (AI)

tập trung vào việc cho phép các thuật toán của máy tính tự động họchỏi và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian dựa trên kinhnghiệm, mà không cần được lập trình cụ thể Các thuật toán ML có thểđược sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh, phântích ngôn ngữ tự nhiên và dự đoán xu hướng

● H漃⌀c sâu (Deep Learning): là một loại học máy sử dụng mạng nơ-ron

nhân tạo mô phỏng từ cấu trúc và chức năng của não người, có chứcnăng xử lý và truyền tải thông tin Bằng cách điều chỉnh các kết nốigiữa các nơ-ron này, các thuật toán học sâu có thể học cách tìm ra mốiliên hệ từ dữ liệu và đưa ra dự đoán

2.1.3 Ứng dụng của AI

● Nhận dạng gi漃⌀ng nói (speech recognition): là khả năng xử lý ngôn

ngữ tự nhiên (NLP) để chuyển đổi giọng nói của con người thành dạngvăn bản dựa vào tần số, biên độ âm… Tuy vẫn chưa đạt được độ chínhxác hoàn toàn nhưng đã có cải thiện đáng kể trong những năm gần đây.VD: các công cụ tìm kiếm bằng giọng nói, voice chat…

● Thị giác máy tính (computer vision): Công nghệ AI này cho phép

máy tính và hệ thống trích xuất thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh kỹthuật số, video và các đầu vào hình ảnh khác Ứng dụng này đang được

áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ y tế, bán lẻ chođến giao thông vận tải VD: gắn thẻ ảnh trên phương tiện truyền thông

xã hội, ô tô tự động lái

● Cá nhân hoá (personalization): trải nghiệm người dùng đang ngày

được nâng cao cùng với đó là lợi ích to lớn mà doanh nghiệp có đượcnhờ vào sự phát triển của AI trong cá nhân hoá người dùng trong đalĩnh vực (thương mại điện tử, các nền tảng mạng xã hội…) Trí tuệnhân tạo thu thập dữ liệu về hành vi của người dùng trong quá khứ,phân tích sở thích và hành vi của họ, sau đó sử dụng thông tin đó để dựđoán hành vi trong tương lai và cung cấp cho họ trải nghiệm phù hợp

2.1.4 Cơ hội và thách thức của AI

2.1.4.1 Cơ hội

● Nâng cao năng suất và hiệu quả: AI có thể tự động hóa các tác vụ lặp

đi lặp lại, phân tích các bộ dữ liệu lớn và tối ưu hóa quy trình, dẫn đếnnhững lợi ích đáng kể về năng suất và hiệu quả trên nhiều lĩnh vực khácnhau

● Cải thiện việc ra quyết định: Phân tích lượng thông tin khổng lồ và

đưa ra quyết định với tỉ lệ chính xác cao hơn

● Giải quyết các vấn đề phức tạp: AI có thể được sử dụng để giải quyết

các vấn đề phức tạp mà con người không thể giải quyết một cách hiệuquả

● Tiến bộ trong chăm sóc sức khỏe: AI ngày càng được áp dụng nhiều

trong y học như hỗ trợ trong chẩn đoán y tế, lập kế hoạch điều trị vàthậm chí là thực hiện các cuộc phẫu thuật

● Tạo ra các giá trị mới: AI đang đẩy nhanh các đột phá khoa học bằng

cách phân tích dữ liệu phức tạp, mô phỏng các thử nghiệm và tạo ra cácgiả thuyết mới

2.1.4.2 Thách thức

● Thay thế việc làm và thất nghiệp: Việc tự động hóa các tác vụ bằng

AI có thể dẫn đến việc thay thế việc làm và thất nghiệp, bên cạnh đólực lượng lao động còn cần phải nâng cao kỹ năng để thích ứng với cáccông nghệ mới, điều không phải tất cả mọi người đều làm được

● Các vấn đề về quyền riêng tư: Thu thập và sử dụng lượng lớn dữ liệu

cá nhân để phát triển AI gây ra lo ngại về quyền riêng tư và khả năng

sử dụng sai mục đích

● Mặt đạo đức: Việc phát triển và sử dụng AI đặt ra các câu hỏi về đạo

đức liên quan đến các vấn đề về bản quyền, quyền tự chủ của conngười trong tương lai khi trí tuệ nhân tạo đã vượt quá xa trí thông minhcủa con người

2.2 TỔNG QUAN VỀ FACEBOOK

2.2.1 Thông tin chung

Facebook là một trong những nền tảng mạng xã hội phổ biến nhất thế giới với hàng tỉ người dùng Vượt qua các rào cản về mặt địa lý, người dùng có thể đăng tải, chia sẻ các trạng thái hoạt động, thông tin cá nhân

và tương tác với nhau

2.2.2 Hình thành và phát triển

2.2.2.1 Lịch sử hình thành

Facebook được sinh viên khoa Máy tính trường Harvard - Mark

Zuckerberg sáng lập Năm 2003, tiền thân của Facebook là Facemash được phát triển, đây là trang web cho phép người dùng bình chọn ai là người thu hút hơn bằng cách xếp 2 ảnh kế nhau Chỉ sau 4 giờ, 450 lượttruy cập, 22 000 lượt xem hình ảnh là những con số ấn tượng thu được Tuy nhiên, Mark đã bị quản trị mạng trường Harvard buộc tội vì đã tấn công vào trang web nhà trường để lấy thông tin sinh viên Vi phạm an ninh, vi phạm quyền riêng tư cá nhân, vi phạm bản quyền, song án phạttrục xuất đã được bãi bỏ 04/02/2004, Mark Zuckerberg thành lập The Facebook từ cái tên ban đầu thefacebook.com Tuy nhiên, ngay sau đó Mark bị cáo buộc đã sử dụng ý tưởng của trang mạng xã hội

HarvardConnection.com, được phát triển bởi 3 tiền bối trong trường Sau tất cả, 1,2 triệu cổ phiếu trị giá 300 triệu USD đã được đền bù

2005, Facebook chính thức ra đời, chữ “the” đã được bỏ đi, để lại cái tên cuối cùng là Facebook được sử dụng tới ngày nay

2.2.2.2 Lịch sử phát triển

● Năm 2004: Phiên bản cho riêng sinh viên Harvard

nhân của người dùng

● Năm 2010: Hoàn thiện các tính năng, giao diện Fanpage

sàn giao dịch chứng khoán

● Năm 2013: Cải tiến Graph Search (công cụ tìm kiếm theo ngữ nghĩa)

lại Oculus để phát triển thiết bị giả lập 3D, VR,…

số điện thoại, Facebook cũng từng lao đao với những lùm xùm tai tiếngkhác

Bê bối Cambridge Analytica

Đây được xem là vụ bê bối lớn nhất của Facebook, xảy ra vào tháng 3năm 2018 Dữ liệu của 87 triệu người dùng bị Aleksandr Kogan thuthập và bán cho Cambridge Analytica Cuộc bầu cử Tổng thống Mỹ

2016 đã bị tác động ít nhiều bởi sự việc trên

#DeleteFacebook, chiếc hashtag được lan rộng, Facebook đón nhậnmột làn sóng tẩy chay và xóa tài khoản chưa từng có Nhà sáng lậpMark Zuckerberg đã phải ra điều trần trước Ủy ban Năng lượng và

Thương mại của Hạ viện Mỹ Không ai có thể đo đếm chính xác sứcảnh hưởng của sự việc, chẳng một lời giải thích lí do Facebook giữ kínmọi thứ sau 2 năm, mọi chuyện kết thúc với lời xin lỗi và cam đoan sẽsớm khắc phục sự cố từ Facebook.

50 triệu người dùng bị lộ thông tin

Tháng 9 năm 2018, khi người dùng mạng xã hội vẫn còn đang quanngại về tính bảo mật của trang mạng xã hội được xem là lớn nhất thếgiới, khi bê bối trước đó như vết thương còn đang rỉ máu thì ngườidùng khắp thế giới bị văng khỏi Facebook và Messenger Lợi dụng lỗibảo mật liên quan đến tính năng “View as” (Xem với tư cách khác),hacker đã tiếp cận với dữ liệu của 50 triệu tài khoản Sau đó, 90 triệungười dùng trang mạng xã hội này phải đăng nhập lại trên toàn bộ cácthiết bị

Lộ mật khẩu của 600 triệu tài khoản

Tháng 1 năm 2019, mật khẩu của 60 triệu tài khoản được lưu trữ dướidạng văn bản có thể đọc được trong hệ thống nội bộ của Facebook.Mark Zuckerberg cam đoan những mật khẩu này không bị tiếp cận bởingười ngoài, hay có bằng chứng rằng nhân viên Facebook đã tiếp cậnchúng với mục đích tiêu cực

Không lâu sau đó, vào tháng 4-2019, một bản báo cáo được UpGuardcông bố gây sốc cho giới công nghệ khi tiết lộ về kho thông tin ngườidùng Facebook được lưu trữ công khai trên các máy chủ điện toán đámmây của Amazon (Amazon Web Service)

Dữ liệu của 540 triệu tài khoản không được bảo vệ

Báo cáo chỉ ra rằng nền tảng kỹ thuật số Culturea Colectiva của Mexicolưu trữ công khai dữ liệu hồ sơ của 540 triệu người dùng và có thể được

tải xuống bởi bất kỳ cá nhân, tổ chức nào Bloomberg cảnh báo với

Facebook và mọi thứ đã được gỡ bỏ sau 3 ngày

Những sai sót là điều không thể tránh khỏi, xong những bê bối đã ảnh hưởng rất nhiều đến người dùng mạng xã hội toàn cầu Facebook và cả những trang mạng xã hội khác cần hoàn thiện tốt hơn hệ thống bảo mật,trước khi bị quay lưng bởi chính những người dùng của mình

2.2.4 Tương lai nào cho FB?

Không thể phủ nhận sức ảnh hưởng của một trong những trang mạng

xã hội lớn nhất hành tính- Facebook, xong những bê bối tai tiếng đã ảnh hưởng rất nhiều đến uy tín của ông lớn này Facebook liệu có thể đứng vững với sự xuất hiện của những trang mạng xã hội mới, hay sẽ

bị lớp bụi thời gian che lấp ?

Những thuật toán không phù hợp với từng quốc gia cũng là rào cản lớn với trang mạng xã hội Facebook

Mạng xã hội mới lên ngôi?

YouTube tập trung vào video, LinkedIn đẩy mạnh việc làm, Twitter đơn giản hóa giao diện, Tik tok với những video ngắn đã và đang thu hút hàng tỷ người dùng toàn cầu

Sinh sau đẻ muộn nhưng Tik Tok cũng đã chạm mốc 1 tỷ người dùng

và ngày càng thu hút thêm người mới với những video ngắn hợp thị hiếu

Ở một số quốc gia, Facebook cũng không thể so bì với các trang mạng

xã hội bản địa như KakaoTalk ở Hàn Quốc, Line ở Nhật Bản hay Zalo

ở Việt Nam…

99,1% người dùng di động Hàn Quốc sử dụng KakaoTalk, Tại Nhật Bản, LINE là ứng dụng mạng xã hội hàng đầu với 86 triệu người dùng hàng tháng,hơn hẳn con số 26 triệu của Facebook Hiện Zalo có khoảng

67 triệu tài khoản ở Việt Nam với một giao diện khác biệt

Facebook và Meta

“Thay đổi hay là chết”, ngày 29 tháng 10 năm 2021, Facebook đã chínhthức đổi tên thành Meta Zuckerberg cho biết vũ trụ ảo có thể trở thành

10

nền tảng xã hội quan trọng, với sự tham gia của nhiều công ty công nghệ trong 10 năm tới Zuckerberg đang kỳ vọng vũ trụ ảo này sẽ đạt một tỷ người dùng trong thập niên tới.

Bộc lộ những hạn chế và sự cạnh tranh gay gắt từ các đối thủ buộc Facebook phải thay đổi Song liệu gã khổng lồ này có đi đúng hướng, liệu Facebook vẫn sẽ ở vị trí dẫn đầu hay bị vượt mặt, thời gian sẽ trả lời cho tất cả

2.3 FBLEARNER FLOW

2.3.1 FBLearner Flow là gì?

Năm 2016, đội ngũ kỹ sư của Facebook đã bắt đầu nghiên cứu và sau đóFBLearner Flow được ra mắt công chúng FBLearner Flow được coi là nềntảng cho mọi thuật toán Al của Facebook (Al's backbones), được thiết kế đểgiúp các kỹ sư phát triển, thử nghiệm và thực thi các thuật toán Al trên phạm

vi khổng lồ - bao gồm toàn bộ các hình thức học máy cho phép các dịch vụcủa Facebook có thể tự học các tác vụ thay vì cần tới sự lập trình của conngười Nói một cách dễ hiểu hơn, Facebook đã tạo ra một con Al có khả năngtạo ra các con Al khác Được thiết kế để giải quyết các thách thức của việcđào tạo, phát triển và triển khai các mô hình máy học quy mô lớn, chẳng hạnnhư:

● Quản lý sự phức tạp của các quy trình công việc ML

FBLearner Flow được sử dụng bởi nhiều nhóm khác nhau tại Facebook, baogồm các nhóm phát triển News Feed, Ranking và Phát hiện lạm dụng

2.3.2 Sự ra đời của FBLearner Flow

Khó khăn đầu tiên dẫn tới sự ra đời của FBLearner Flow là việc kiểm nghiệm phần mềm đòi hỏi rất nhiều công sức và thời gian trong khi sức lực con người là hữu hạn

Sau màn lên sàn kỷ lục với trị giá 104 tỷ USD của Facebook vào năm 2012,Mehanna và nhiều kỹ sư tài năng của Facebook bắt đầu cảm thấy áp lực phảicải thiện khả năng xác định đối tượng quảng cáo Mạng xã hội này sống nhờquảng cáo: càng hiển thị các mẩu quảng cáo phù hợp với sở thích người dùngthì Facebook càng thu được nhiều tiền Điều này cũng có nghĩa rằng các kỹ

11