Phi tập trung AI: Thời đại thông minh được điều khiển bởi Blockchain
Công nghệ AI đang ảnh hưởng sâu sắc đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ phân tích tài liệu nhanh chóng đến brainstorming sáng tạo, thậm chí giúp chúng ta biến thành những nhân vật điện ảnh yêu thích. Tuy nhiên, mặc dù AI mang lại nhiều tiện ích, nó cũng dấy lên một loạt những lo ngại nghiêm trọng.
Mô hình AI tiên tiến và mạnh mẽ nhất hiện nay thường bị kiểm soát bởi một số ít gã khổng lồ công nghệ, và cơ chế hoạt động bên trong của chúng thường không minh bạch. Chúng ta biết rất ít về nguồn dữ liệu đào tạo của những mô hình này, quy trình ra quyết định cũng như những người hưởng lợi sau khi mô hình được nâng cấp. Đóng góp của các nhà sáng tạo thường không được công nhận và đền bù xứng đáng, trong khi đó, những thiên kiến tiềm ẩn có thể thấm vào một cách vô hình. Những công cụ mạnh mẽ đang định hình tương lai của chúng ta dường như đang hoạt động âm thầm ở hậu trường.
Tình trạng này đã kích thích cảm xúc phản kháng của mọi người. Những lo ngại về vi phạm quyền riêng tư, sự lan truyền thông tin giả, thiếu minh bạch và việc đào tạo AI cùng phân phối lợi nhuận bị một số công ty chiếm giữ ngày càng gia tăng. Những mối lo ngại này đã thúc giục mọi người kêu gọi xây dựng một hệ thống AI minh bạch hơn, chú trọng hơn đến bảo vệ quyền riêng tư và mở cửa tham gia hơn.
Phi tập trung AI (DeAI) ra đời, cung cấp những ý tưởng mới để giải quyết những vấn đề này. Các hệ thống loại này phân tán dữ liệu, tính toán và quyền quản trị, làm cho mô hình AI có trách nhiệm hơn, minh bạch hơn và bao trùm hơn. Những người đóng góp có thể nhận được phần thưởng công bằng, cộng đồng có thể cùng nhau quyết định hướng phát triển của những công cụ mạnh mẽ này.
Bản chất của AI phi tập trung và sự khác biệt của nó với AI truyền thống
Hiện nay, các hệ thống AI chính thống thường sử dụng kiến trúc tập trung, một công ty duy nhất chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình và kiểm soát đầu ra. Mô hình này thường không chấp nhận sự giám sát của công chúng, người dùng khó có thể hiểu được quy trình xây dựng mô hình và những thiên kiến tiềm ẩn.
So với trước, AI phi tập trung áp dụng một cách tiếp cận hoàn toàn khác. Dữ liệu được lưu trữ phân tán trên các nút khác nhau, mô hình được cộng đồng hoặc giao thức quản lý chung, quy trình cập nhật công khai và minh bạch. Trong mô hình này, hệ thống AI được xây dựng trên cơ sở hợp tác công cộng, có quy tắc rõ ràng và cơ chế khuyến khích tham gia, chứ không phải do một hộp đen đóng kín kiểm soát.
Lấy một ví dụ, AI truyền thống giống như một bảo tàng do một quỹ tư nhân quản lý. Du khách có thể thưởng thức các hiện vật, thậm chí thấy dữ liệu của chính họ được trình bày một cách nghệ thuật, nhưng không thể tham gia vào quá trình ra quyết định, cũng như không nhận được sự công nhận hoặc phần thưởng vì những đóng góp của mình. Cách thức hoạt động của bảo tàng không minh bạch, phần lớn thông tin nội bộ không thể nhìn thấy từ bên ngoài.
Và AI phi tập trung thì giống như một triển lãm nghệ thuật ngoài trời được xây dựng bởi một cộng đồng toàn cầu. Các nghệ sĩ, nhà sử học và công dân bình thường cùng đóng góp ý tưởng, chia sẻ dữ liệu, tham gia vào việc tổ chức triển lãm. Mỗi đóng góp đều có thể truy xuất và minh bạch, những người tham gia được thưởng vì đã cải thiện triển lãm. Cấu trúc này có lợi cho việc tăng cường bảo vệ quyền lợi của người dùng và nâng cao trách nhiệm của hệ thống, đúng là điều mà lĩnh vực AI hiện nay đang cần nhất.
Tầm quan trọng của AI phi tập trung
Mô hình AI trung tâm truyền thống gặp phải vấn đề nghiêm trọng. Khi một số công ty nắm giữ mô hình, họ sẽ quyết định nội dung, cách thức hoạt động và quyền truy cập của mô hình, điều này mang lại những rủi ro sau:
Quyền lực quá tập trung: Hướng phát triển AI bị kiểm soát bởi một số công ty, thiếu sự giám sát của công chúng.
Thiên kiến thuật toán: Nguồn dữ liệu và góc nhìn hạn chế có thể dẫn đến sự không công bằng và loại trừ trong hệ thống.
Người dùng mất quyền kiểm soát: Mọi người đóng góp dữ liệu nhưng không có quyền quyết định cách sử dụng nó, cũng không nhận được phần thưởng xứng đáng.
Đổi mới bị hạn chế: Kiểm soát tập trung giới hạn sự đa dạng và không gian thử nghiệm của mô hình.
AI Phi tập trung mở ra khả năng xây dựng hệ thống AI minh bạch, công bằng và sáng tạo hơn thông qua việc phân tán quyền sở hữu và quyền kiểm soát. Các đóng góp viên toàn cầu có thể cùng nhau hình thành mô hình, đảm bảo nó phản ánh những quan điểm rộng rãi hơn. Tính minh bạch đóng vai trò quan trọng trong đó, nhiều hệ thống AI phi tập trung áp dụng nguyên tắc mã nguồn mở, công khai mã và phương pháp đào tạo, thuận tiện cho việc kiểm toán mô hình, phát hiện vấn đề và xây dựng lòng tin.
Cần lưu ý rằng AI mã nguồn mở không đồng nghĩa với AI phi tập trung. Mô hình có thể được mã nguồn mở nhưng vẫn phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng tập trung, hoặc thiếu các cơ chế bảo vệ quyền riêng tư cần thiết. Hai đặc điểm cốt lõi chung của cả hai là tính minh bạch, khả năng truy cập và sự tham gia của cộng đồng. Trong AI phi tập trung, người dùng không cần từ bỏ quyền kiểm soát dữ liệu của mình để tham gia, có khả năng đóng góp tích cực và thu lợi từ đó. Phi tập trung không phải là thuốc tiên cho mọi vấn đề, nhưng đã mở ra con đường mới để xây dựng các hệ thống AI phù hợp hơn với lợi ích công cộng, không bị các doanh nghiệp tư nhân chi phối.
Nguyên lý hoạt động của AI phi tập trung
Phi tập trung AI áp dụng hệ thống phân phối thay thế cho kiểm soát tập trung. Việc đào tạo, tối ưu hóa và triển khai mô hình được thực hiện trong mạng lưới các nút độc lập, tránh lỗi điểm đơn, nâng cao tính minh bạch và khuyến khích sự tham gia rộng rãi hơn.
Các công nghệ chính hỗ trợ Phi tập trung AI bao gồm:
Học liên bang: Cho phép mô hình AI học dữ liệu trên thiết bị cục bộ, không cần tải thông tin nhạy cảm lên máy chủ trung tâm, chỉ chia sẻ cập nhật mô hình.
Tính toán phân tán: Phân tán quá trình đào tạo và tải chạy của mô hình AI trên nhiều máy trong mạng, nâng cao tốc độ, hiệu suất, khả năng mở rộng và độ bền của hệ thống.
Chứng minh không biết (ZKP): một công cụ mật mã có khả năng xác minh tính đúng đắn của dữ liệu hoặc thao tác mà không tiết lộ nội dung cụ thể, đảm bảo an toàn và đáng tin cậy cho hệ thống phân tán.
Công nghệ Blockchain cung cấp hỗ trợ quan trọng cho AI phi tập trung. Hợp đồng thông minh có thể tự động thực hiện các quy tắc đã được thiết lập, như thanh toán hoặc cập nhật mô hình, mà không cần can thiệp của con người. Oracle đóng vai trò cầu nối giữa blockchain và thế giới bên ngoài, cung cấp dữ liệu đầu vào từ thế giới thực. Lưu trữ phi tập trung cho phép lưu trữ phân tán dữ liệu đào tạo và tệp mô hình trong mạng, chống lại việc bị chỉnh sửa, kiểm duyệt và lỗi điểm đơn tốt hơn so với máy chủ truyền thống.
Lợi ích của AI phi tập trung
Phi tập trung AI không chỉ là một cuộc cách mạng về công nghệ, mà còn là sự chuyển biến về giá trị. Nó xây dựng một hệ thống thể hiện các giá trị chung của nhân loại như quyền riêng tư, minh bạch, công bằng và sự tham gia. Thông qua việc phân quyền, nó đã đạt được những lợi thế sau:
Bảo vệ quyền riêng tư tốt hơn: Sử dụng các công nghệ như học liên bang, đào tạo thiết bị địa phương và chứng minh không kiến thức để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu.
Tính minh bạch tích hợp: Hệ thống mở thuận tiện cho việc kiểm toán, theo dõi quá trình ra quyết định và xác định các thiên lệch tiềm ẩn.
Quản trị chia sẻ: Cộng đồng cùng nhau xây dựng quy tắc, cơ chế khuyến khích và hướng phát triển mô hình.
Kích thích kinh tế công bằng: Người đóng góp nhận được phần thưởng vì đã cung cấp dữ liệu, tài nguyên tính toán hoặc cải tiến mô hình.
Giảm thiểu thành kiến: Các nhà đóng góp đa dạng mang lại góc nhìn bao trùm, giảm thiểu rủi ro điểm mù.
Khả năng phục hồi hệ thống mạnh mẽ hơn: Không có điểm lỗi đơn, hệ thống khó bị tấn công hoặc đóng cửa hơn.
Thách thức và giới hạn
Mặc dù tiềm năng của AI phi tập trung là rất lớn, nhưng cũng phải đối mặt với nhiều thách thức:
Tính mở rộng: Đào tạo mô hình lớn cần khối lượng tính toán khổng lồ, sự phối hợp phân tán có thể dẫn đến giảm tốc độ hoặc tăng độ phức tạp.
Tài nguyên tính toán dày đặc: Mô hình AI tự nó đã tiêu tốn nhiều tài nguyên, việc chạy phân tán có thể làm tăng áp lực về băng thông và tiêu thụ năng lượng.
Sự không chắc chắn về quy định: Sự khác biệt lớn về quy định ở các khu vực khác nhau, trách nhiệm của hệ thống phi tập trung khá phức tạp.
Rủi ro phân mảnh: Thiếu sự quản lý tập trung có thể dẫn đến tiêu chuẩn không đồng nhất, mức độ tham gia không đồng đều.
Vấn đề an ninh và độ tin cậy: Hệ thống phi tập trung vẫn có thể bị tấn công, chẳng hạn như thao túng dữ liệu, tiêm độc mô hình, v.v.
Trải nghiệm người dùng phức tạp: Quản lý khóa riêng, thao tác nhiều giao diện và các yếu tố khác có thể cản trở sự phổ biến.
Đây đều là những vấn đề thực sự tồn tại, nhưng không phải là không thể vượt qua. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ và sự hoàn thiện dần của hệ sinh thái, chúng ta có lý do để tin rằng những thách thức này cuối cùng sẽ được giải quyết.
Phi tập trung AI của các ứng dụng thực tế
Phi tập trung AI đã không còn bị giới hạn trong thảo luận lý thuyết, nhiều dự án Web3 đang thể hiện cách mà trí tuệ phân phối thúc đẩy ứng dụng thực tế. Dưới đây là một số dự án tiêu biểu đang xây dựng Phi tập trung AI:
Acurast：Cho phép người dùng chuyển đổi thiết bị không sử dụng (như điện thoại cũ) thành một phần của Phi tập trung đám mây, nhận thưởng bằng cách cung cấp sức mạnh tính toán chưa được sử dụng.
OriginTrail: Chạy trên nền tảng Phi tập trung kiến thức đồ thị, kết nối và tổ chức dữ liệu đáng tin cậy trong các lĩnh vực như chuỗi cung ứng, giáo dục, xây dựng một kho dữ liệu công cộng.
Phala: Xây dựng lớp bảo mật cho Web3, cho phép các nhà phát triển chạy hợp đồng thông minh trong môi trường tính toán bí mật, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.
PEAQ: Cung cấp cơ sở hạ tầng cho nền kinh tế máy móc, cho phép con người và thiết bị nhận thưởng bằng cách hoàn thành các nhiệm vụ thực tế, tạo nên nền kinh tế việc làm máy móc.
Bittensor: Tạo ra thị trường mở, nơi các mô hình AI cạnh tranh và hợp tác, thưởng cho những đóng góp có giá trị thông qua phần thưởng token, xây dựng một hệ thống kinh tế AI tự hoàn thiện và kháng lại sự kiểm duyệt.
Các dự án này cho thấy tiềm năng ứng dụng của AI phi tập trung trong thế giới thực, từ tính toán bảo mật đến quản lý tri thức, từ kinh tế máy móc đến đào tạo mô hình AI, bao trùm nhiều lĩnh vực quan trọng. Khi công nghệ ngày càng trưởng thành và hệ sinh thái dần hoàn thiện, chúng ta có lý do để mong đợi sự xuất hiện của nhiều ứng dụng sáng tạo hơn.
Phi tập trung AI đại diện cho một cách xây dựng hệ thống thông minh hoàn toàn mới, nó thách thức mô hình kiểm soát tập trung truyền thống, mang đến cho chúng ta những lựa chọn mở và có trách nhiệm hơn. Bằng cách phân tán quyền lực, bảo vệ quyền riêng tư và khuyến khích sự tham gia toàn cầu, hệ thống AI mới này hy vọng sẽ hình thành một tương lai thông minh công bằng và minh bạch hơn. Mặc dù phải đối mặt với nhiều thách thức, nhưng với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ và sự hoàn thiện dần dần của hệ sinh thái, Phi tập trung AI chắc chắn sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc hình thành thế giới số của chúng ta.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
8 thích
Phần thưởng
8
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
DefiOldTrickster
· 7giờ trước
Còn đang làm cái trò độc quyền đó à? Lão phu đã biết từ năm 2017 rằng phân tán mới là đích đến, những người mới trong kinh doanh chênh lệch giá à~
Phi tập trung AI: Blockchain驱动的透明智能新时代
Phi tập trung AI: Thời đại thông minh được điều khiển bởi Blockchain
Công nghệ AI đang ảnh hưởng sâu sắc đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ phân tích tài liệu nhanh chóng đến brainstorming sáng tạo, thậm chí giúp chúng ta biến thành những nhân vật điện ảnh yêu thích. Tuy nhiên, mặc dù AI mang lại nhiều tiện ích, nó cũng dấy lên một loạt những lo ngại nghiêm trọng.
Mô hình AI tiên tiến và mạnh mẽ nhất hiện nay thường bị kiểm soát bởi một số ít gã khổng lồ công nghệ, và cơ chế hoạt động bên trong của chúng thường không minh bạch. Chúng ta biết rất ít về nguồn dữ liệu đào tạo của những mô hình này, quy trình ra quyết định cũng như những người hưởng lợi sau khi mô hình được nâng cấp. Đóng góp của các nhà sáng tạo thường không được công nhận và đền bù xứng đáng, trong khi đó, những thiên kiến tiềm ẩn có thể thấm vào một cách vô hình. Những công cụ mạnh mẽ đang định hình tương lai của chúng ta dường như đang hoạt động âm thầm ở hậu trường.
Tình trạng này đã kích thích cảm xúc phản kháng của mọi người. Những lo ngại về vi phạm quyền riêng tư, sự lan truyền thông tin giả, thiếu minh bạch và việc đào tạo AI cùng phân phối lợi nhuận bị một số công ty chiếm giữ ngày càng gia tăng. Những mối lo ngại này đã thúc giục mọi người kêu gọi xây dựng một hệ thống AI minh bạch hơn, chú trọng hơn đến bảo vệ quyền riêng tư và mở cửa tham gia hơn.
Phi tập trung AI (DeAI) ra đời, cung cấp những ý tưởng mới để giải quyết những vấn đề này. Các hệ thống loại này phân tán dữ liệu, tính toán và quyền quản trị, làm cho mô hình AI có trách nhiệm hơn, minh bạch hơn và bao trùm hơn. Những người đóng góp có thể nhận được phần thưởng công bằng, cộng đồng có thể cùng nhau quyết định hướng phát triển của những công cụ mạnh mẽ này.
Bản chất của AI phi tập trung và sự khác biệt của nó với AI truyền thống
Hiện nay, các hệ thống AI chính thống thường sử dụng kiến trúc tập trung, một công ty duy nhất chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình và kiểm soát đầu ra. Mô hình này thường không chấp nhận sự giám sát của công chúng, người dùng khó có thể hiểu được quy trình xây dựng mô hình và những thiên kiến tiềm ẩn.
So với trước, AI phi tập trung áp dụng một cách tiếp cận hoàn toàn khác. Dữ liệu được lưu trữ phân tán trên các nút khác nhau, mô hình được cộng đồng hoặc giao thức quản lý chung, quy trình cập nhật công khai và minh bạch. Trong mô hình này, hệ thống AI được xây dựng trên cơ sở hợp tác công cộng, có quy tắc rõ ràng và cơ chế khuyến khích tham gia, chứ không phải do một hộp đen đóng kín kiểm soát.
Lấy một ví dụ, AI truyền thống giống như một bảo tàng do một quỹ tư nhân quản lý. Du khách có thể thưởng thức các hiện vật, thậm chí thấy dữ liệu của chính họ được trình bày một cách nghệ thuật, nhưng không thể tham gia vào quá trình ra quyết định, cũng như không nhận được sự công nhận hoặc phần thưởng vì những đóng góp của mình. Cách thức hoạt động của bảo tàng không minh bạch, phần lớn thông tin nội bộ không thể nhìn thấy từ bên ngoài.
Và AI phi tập trung thì giống như một triển lãm nghệ thuật ngoài trời được xây dựng bởi một cộng đồng toàn cầu. Các nghệ sĩ, nhà sử học và công dân bình thường cùng đóng góp ý tưởng, chia sẻ dữ liệu, tham gia vào việc tổ chức triển lãm. Mỗi đóng góp đều có thể truy xuất và minh bạch, những người tham gia được thưởng vì đã cải thiện triển lãm. Cấu trúc này có lợi cho việc tăng cường bảo vệ quyền lợi của người dùng và nâng cao trách nhiệm của hệ thống, đúng là điều mà lĩnh vực AI hiện nay đang cần nhất.
Tầm quan trọng của AI phi tập trung
Mô hình AI trung tâm truyền thống gặp phải vấn đề nghiêm trọng. Khi một số công ty nắm giữ mô hình, họ sẽ quyết định nội dung, cách thức hoạt động và quyền truy cập của mô hình, điều này mang lại những rủi ro sau:
AI Phi tập trung mở ra khả năng xây dựng hệ thống AI minh bạch, công bằng và sáng tạo hơn thông qua việc phân tán quyền sở hữu và quyền kiểm soát. Các đóng góp viên toàn cầu có thể cùng nhau hình thành mô hình, đảm bảo nó phản ánh những quan điểm rộng rãi hơn. Tính minh bạch đóng vai trò quan trọng trong đó, nhiều hệ thống AI phi tập trung áp dụng nguyên tắc mã nguồn mở, công khai mã và phương pháp đào tạo, thuận tiện cho việc kiểm toán mô hình, phát hiện vấn đề và xây dựng lòng tin.
Cần lưu ý rằng AI mã nguồn mở không đồng nghĩa với AI phi tập trung. Mô hình có thể được mã nguồn mở nhưng vẫn phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng tập trung, hoặc thiếu các cơ chế bảo vệ quyền riêng tư cần thiết. Hai đặc điểm cốt lõi chung của cả hai là tính minh bạch, khả năng truy cập và sự tham gia của cộng đồng. Trong AI phi tập trung, người dùng không cần từ bỏ quyền kiểm soát dữ liệu của mình để tham gia, có khả năng đóng góp tích cực và thu lợi từ đó. Phi tập trung không phải là thuốc tiên cho mọi vấn đề, nhưng đã mở ra con đường mới để xây dựng các hệ thống AI phù hợp hơn với lợi ích công cộng, không bị các doanh nghiệp tư nhân chi phối.
Nguyên lý hoạt động của AI phi tập trung
Phi tập trung AI áp dụng hệ thống phân phối thay thế cho kiểm soát tập trung. Việc đào tạo, tối ưu hóa và triển khai mô hình được thực hiện trong mạng lưới các nút độc lập, tránh lỗi điểm đơn, nâng cao tính minh bạch và khuyến khích sự tham gia rộng rãi hơn.
Các công nghệ chính hỗ trợ Phi tập trung AI bao gồm:
Công nghệ Blockchain cung cấp hỗ trợ quan trọng cho AI phi tập trung. Hợp đồng thông minh có thể tự động thực hiện các quy tắc đã được thiết lập, như thanh toán hoặc cập nhật mô hình, mà không cần can thiệp của con người. Oracle đóng vai trò cầu nối giữa blockchain và thế giới bên ngoài, cung cấp dữ liệu đầu vào từ thế giới thực. Lưu trữ phi tập trung cho phép lưu trữ phân tán dữ liệu đào tạo và tệp mô hình trong mạng, chống lại việc bị chỉnh sửa, kiểm duyệt và lỗi điểm đơn tốt hơn so với máy chủ truyền thống.
Lợi ích của AI phi tập trung
Phi tập trung AI không chỉ là một cuộc cách mạng về công nghệ, mà còn là sự chuyển biến về giá trị. Nó xây dựng một hệ thống thể hiện các giá trị chung của nhân loại như quyền riêng tư, minh bạch, công bằng và sự tham gia. Thông qua việc phân quyền, nó đã đạt được những lợi thế sau:
Thách thức và giới hạn
Mặc dù tiềm năng của AI phi tập trung là rất lớn, nhưng cũng phải đối mặt với nhiều thách thức:
Đây đều là những vấn đề thực sự tồn tại, nhưng không phải là không thể vượt qua. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ và sự hoàn thiện dần của hệ sinh thái, chúng ta có lý do để tin rằng những thách thức này cuối cùng sẽ được giải quyết.
Phi tập trung AI của các ứng dụng thực tế
Phi tập trung AI đã không còn bị giới hạn trong thảo luận lý thuyết, nhiều dự án Web3 đang thể hiện cách mà trí tuệ phân phối thúc đẩy ứng dụng thực tế. Dưới đây là một số dự án tiêu biểu đang xây dựng Phi tập trung AI:
Các dự án này cho thấy tiềm năng ứng dụng của AI phi tập trung trong thế giới thực, từ tính toán bảo mật đến quản lý tri thức, từ kinh tế máy móc đến đào tạo mô hình AI, bao trùm nhiều lĩnh vực quan trọng. Khi công nghệ ngày càng trưởng thành và hệ sinh thái dần hoàn thiện, chúng ta có lý do để mong đợi sự xuất hiện của nhiều ứng dụng sáng tạo hơn.
Phi tập trung AI đại diện cho một cách xây dựng hệ thống thông minh hoàn toàn mới, nó thách thức mô hình kiểm soát tập trung truyền thống, mang đến cho chúng ta những lựa chọn mở và có trách nhiệm hơn. Bằng cách phân tán quyền lực, bảo vệ quyền riêng tư và khuyến khích sự tham gia toàn cầu, hệ thống AI mới này hy vọng sẽ hình thành một tương lai thông minh công bằng và minh bạch hơn. Mặc dù phải đối mặt với nhiều thách thức, nhưng với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ và sự hoàn thiện dần dần của hệ sinh thái, Phi tập trung AI chắc chắn sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc hình thành thế giới số của chúng ta.