Tháng 5 2026
Series phá án của Apple, xoay quanh 1 nhóm điệp viên MI5, bộ phận Slough House này là thùng rác để nhận những điệp viên lầm lỗi và kì dị mà MI5 thải ra nhưng chưa sai đến mức bị đuổi hẳn; được dẫn dắt bởi Jackson Lamp, một điệp viên kỳ cựu thời chiến tranh lạnh nay đã hết thời. Một nhóm người từng phạm sai lầm vẫn có thể làm nên chuyện, và cái hay của người lead là biết tận dụng chính cái dị của họ để phá được án, typical cho dòng này, như Dept. Q năm ngoái của Netflix cũng tương tự.
Slow Horses ss1 hay ở cách gài cắm nhiều tình tiết đan xen, nhịp phim nhanh, tension được build dần cùng các màn đấu đá chính trị giữa MI5 và Slough House. Nhưng cá nhân tui thấy ss1 hơi Mary Sue, plot bất cân xứng với số lượng nhân vật. Phim hài, nhưng là kiểu hài chua chát sâu cay của người Anh và rất woke lol
This one here > Punk Drunk > Last Breath > Damn > Mama's Favourite > White Lines > All The Love > Beauty and The Beast
Mix thì thô sơ, hát thì dở (Preacher Man), nghe xong tự chạy trong đầu luôn đm thằng khùng này nữa?!
“Did i ruin your plans, well thats the way i am, gave it all i had”
Thằng cha này biết nhiêu đây là không đủ, mọi người trông chờ nhiều thứ hơn nữa. Ye nhận thức rất cao về sự nghiệp của mình, cũng như những sai lầm của bản thân, vừa với tư cách nghệ sĩ, vừa với tư cách con người. Chọn đối mặt với cùng những thất bại và đổ vỡ, ổng vẫn chọn làm điều mà năm xưa mình sẽ làm. Với Ye mà nói, không dám làm điều mình muốn làm, không dám là chính mình, đó mới là một dạng “Bully”.
Album này là một cái nhìn thoáng qua về thời kì huy hoàng cũ của Ye, rất nhiều style cũ quay lại, như bài White Lines sampling nhạc và dùng chipmunk soul rất đặc trưng của The College Dropout nhưng nó không còn sức trẻ đó nữa mà là một người già đang nhớ lại chính thời hoàng kim của mình.
"Look where we made it to
Made love that's unmakeable, bonds that's unbreakable
Broke rules and bent corners in hopes of breaking through
Basically, went out my way to make a way for you
Basically, I'm finna take you higher places to it"
Chửi gì đi nữa thì người dám bỏ hết hết lề lối cũ để tìm ra con đường mới, tiên phong mở đường cho hiphop culture 2000s vẫn mãi luôn là Ye.
Một thằng điên phê khí cười quậy hết cỡ để released nhạc ủng hộ Đức Quốc Xã, có thể không còn cơ hội lội ngược dòng huy hoàng như trước nữa, có thể vẫn bị xã hội chì chiết, có thể chẳng thay đổi được hiện thực nữa, nhưng kệ.
“Magic hourglass, at least I gave you that”
Vẫn phải làm, ổng giữ lời hứa với chính bản thân mình, luôn làm điều muốn làm. Và chỉ cần vậy thôi, Ye vẫn là Ye.
"Way improved, and like a beta, we gon' stay improvin"
AI gây hại đến việc học ở mọi cấp độ với 3 lý do:
1. Thiếu đồng cảm:
-Con người kết nối với nhau giải phóng oxytocin giúp não bộ đồng bộ hóa, đây là cách học. AI là thuật toán dĩ nhiên ko sinh ra đồng cảm. Thiếu đồng cảm, dẫn đến học thụ động, từ đó mất đi động lực vượt qua khó khăn, dù đây là quá trình tất yếu của việc học. Hsinh học qua kĩ thuật số sẽ có thành tích ko tốt bằng hsinh học trực tiếp.
2. Chọn lọc kiến thức:
a. Có ý kiến cho rằng: Chat GPT giúp con người sắp xếp và truy cập vào kiến thức của nhân loại, nên ko cần học thuộc kiến thức nền nữa. Dùng thời gian đó để phát triển kiến thức bậc cao hơn như sáng tạo và phản biện.
b.Tư duy bậc cao phụ thuộc vào lượng kiến thức đã được lưu trữ trong não.
-Khi con người suy nghĩ 1 vde, não chỉ có thể xử lý 1 lượng thông tin rất giới hạn vì bộ nhớ cũng có giới hạn
-Sau khi ngừng nghĩ về vde đó, não sẽ vào gđoan ủ, âm thầm rà soát kho ký ức về những thông tin có liên quan, vô thức tạo nên liên kết mới, củng cố ký ức. Từ đó tư duy tốt hơn đc hình thành
Nhưng não chỉ vô thức củng cố với thông tin đã được lưu trong trí nhớ của người này, còn ở nơi khác thì không.
=> Dùng AI để né tránh việc ghi nhớ kiến thức chính là cách tốt nhất để tư duy bậc cao không bao giờ có cơ hội hình thành.
Vậy dùng AI để làm công cụ sắp xếp thông tin hỗ trợ con người học thuộc thì sao?
-AI là thuật toán, kéo tất cả những gì có sẵn trên internet về 1 nguồn tổng hợp duy nhất và không có cơ chế giám sát, kiểm duyệt học thuật. Trình bày văn bản học thuật cấm kị nhất là dẫn thông tin từ wikipedia vì ai cũng có quyền được sửa, tương tự như AI hiện nay, khi search trên trang tìm kiếm sẽ hiện ra 1 đoạn văn bản ngắn AI trả lời cho câu hỏi mình tìm, đây không phải là câu trả lời đúng. Vì đây là gồm những thông tin ko đc kiểm chứng, thông tin sai, thông tin bịa đặt,... miễn là có trên internet.
-Nếu học bằng kiến thức tổng hợp từ AI thay vì sách giáo khoa - được viết bởi chuyên gia đầu ngành có chọc lọc và kiểm chứng, sắp xếp hợp lí thì chuyên môn dễ bị lệch hướng.
Câu hỏi ở đây không phải là AI rồi sẽ thông minh lên thì sao, mà câu hỏi nên đặt ra ở đây là, người đặt câu hỏi (prompt) cho AI có đủ kiến thức nền để phân biệt lúc nào AI đang nói đúng không?
3. Đa nhiệm trên máy tính làm giảm khả năng tập trung, điều tệ nhất con người có thể làm đối với việc học.
*Ưu điểm: giảm tải, công cụ giúp con người xử lý các công việc tay chân/lặp đi lặp lại vốn tiêu tốn năng lượng tinh thần miễn là đủ trình độ để kiểm chứng output từ AI và đã có kiến thức nền từ trước.
vd: Học sinh dùng máy tính cầm tay để tối ưu thời gian cho các bài kiểm tra
*Khuyết điểm: kỹ năng không được sử dụng qua thời gian sẽ bị mài mòn
vd: Tác giả sử dụng phần mềm thống kê hơn 10 năm để phân tích dữ liệu. Dù vẫn đủ kiến thức để kiểm tra kết quả nhưng đã không còn nhớ chính xác các công thức toán học đằng sau từng phép kiểm định nữa.
Vậy lý do chính để dùng một công cụ lại bị chính công cụ đó phá hủy, là bản chất cốt lõi của việc học, thì liệu công cụ đó có nên tiếp tục được sử dụng hay không?
Nếu đây là ma trận thì nên chọn thuốc đỏ hay thuốc xanh?