Google の AI プロジェクトにおける「ベトナム人の脳」と ChatGPT との競争。

（ダン・トリ新聞） - 20年前、ルオン・ミン・タンさんはレ・バ・カン・チン先生の数学の生徒でした。今、彼は母校に戻り、オリンピックレベルの難問を解くことができる人工知能（AI）ソフトウェアを先生に紹介しました。

2023年12月初旬のある日、ルオン・ミン・タン博士はホーチミン市の高校を訪れ、自身の人工知能ソフトウェア「AlphaGeometry」を恩師であるレ・バ・カン・チン博士に紹介した。AlphaGeometryはニューラル言語モデルを用い、大規模集約データでトレーニングされており、IMO（国際数学オリンピック）の問題を解くことができる。最新のオリンピックレベルの問題30問を含むテストで、AlphaGeometryはIMOの金メダリストの業績に相当する25問を解くという驚くべき能力を示した。AlphaGeometryの主著者は、チン・ホアン・トリウ博士（30歳、ニューヨーク大学卒）と、Google DeepMindの上級専門家チームであるルオン・ミン・タン博士、レ・ヴィエット・クオック博士、およびxAIの共同創設者であるユーフアイ・ウー博士（元Google）である。 IMOの問題をメダル獲得レベルで解くことは、 世界中の才能ある数学者の夢です。レ・バ・カン・チン博士は、IMO（1979年）でベトナム人として初めて金メダルを獲得し、幾何学の問題に対するエレガントで簡潔な解答で、現在までこのコンテストで特別賞を受賞した唯一のベトナム人です。ルオン・ミン・タン博士が元恩師にAlphaGeometryを紹介した際、「非常に素晴らしい！」というコメントをいただきました。しかし、「カン・チン氏はAIの解答に満足していませんでした。なぜなら、彼が期待していた解答の魂、美しさが欠けていたからです」とタン博士は振り返ります。

ルオン・ミン・タン博士（右端）とレ・バ・カン・トリン博士（中央）が、AlphaGeometryが解いた2015年のIMO試験問題について話し合っている。（写真：ウェンディ・ウエン・グエン）

一方、ルオン・ミン・タン博士は、AlphaGeometryは人間のような知能と自立学習能力を備えたソフトウェアへの重要なマイルストーンであると考えています。これは、超知能人工知能（AGI）を実現するための前提条件です。ベトナム国家大学ホーチミン校の英才高等学校で数学を専攻していたルオン・ミン・タン博士は、シンガポール国立大学でコンピュータサイエンスを学び、2016年にスタンフォード大学（米国）でコンピュータサイエンスの博士号を取得し、7年間GoogleのAIプロジェクトに携わってきました。Google DeepMindでは、言語（QANet、ELECTRA）とビジョン（UDA、NoisyStudent）の両方で最先端のモデルを構築しました。彼は2020年に世界最高のチャットボットであるMeenaを共同設立しました。これは後にGoogle LaMDA、Bardとなり、現在はGoogleの主力AI製品であるGeminiとなっています。タン博士は、研究を通してAIと関わってきただけでなく、AIのおかげで、スタンフォード大学微生物学・疫学研究所（スタンフォード大学）のグローバル渉外担当ディレクターであり創設者でもあるウェンディ・ウエン・グエン氏との出会いも経験しました。ダン・トリ紙のヴォ・タン記者が、二人の若手研究者、ルオン・ミン・タン氏とウェンディ・ウエン・グエン氏にインタビューを行いました。

Vo Thanh: Luong Minh Thang博士、Googleの上級研究員になったきっかけは何ですか？ - Luong Minh Thang:私は2016年に正式にGoogleで働き始めましたが、私のつながりは2014年にGoogle Brainでインターンをした時に始まりました。当時、私は翻訳の品質を向上させるプロジェクトに参加し、従来の個々のフレーズだけでなく、複雑な文章も翻訳プログラムが自動翻訳できるように人工ニューラルネットワークの応用を研究していました。このプロジェクトの使命は、機械がさまざまな言語の単語の意味をよりよく理解し、長い文章を処理できるようにすることでした。この新しいアプローチにより、私たちが2年間で行ったことは、それ以前の20年間の研究の合計に相当します。また、2014年から2016年にかけて、私は翻訳に関する博士論文を完成させ、ディープラーニングの分野における先駆的な研究者の一人となり、人工ニューラルネットワークに基づく機械学習手法を応用して、機械翻訳の自己学習が可能なソフトウェアを開発しました。私たちの研究は、translate.google.com で提供されている翻訳をサポートしています。これにより、ユーザーはテキスト、ウェブページ、さらには音声さえも翻訳できます。Google 翻訳は多くの Google サービスに導入されている製品であり、世界中の言語の壁を越える上で、広範囲かつ大きな影響を与えています。2018年、私はユーザーと何でもチャットできるチャットボット「Meena」プロジェクトを共同設立しました。これは当時、Google や Microsoft のチャットボットは単純なタスクに限定され、特定の分野に特化している傾向があったため、新しい方向性でした。

Meenaで私たちが目指したのは、ユーザーが望むことなら何でも、具体的で関連性のある内容で会話できるチャットボットの開発でした。言い換えれば、分野や知識の制限なしに、誰もがまるで知的な人と自然に会話するように、ためらいや混乱なく機械とチャットできるようにしたかったのです。2020年、Meenaは世界最高のチャットボットになりました。Meenaモデルは26億のパラメータを持ち、ソーシャルメディアの公開会話からフィルタリングされた341GBのテキストでトレーニングされました。OpenAI GPT-2モデルと比較すると、Meenaのモデルサイズは1.7倍で、8.5倍のデータでトレーニングされました。しかし、Googleはリスクを懸念して、当時Meenaをリリースしませんでした。これは、MicrosoftがAIチャットボットをリリースしたばかりで、不正確な情報を提供したり、ユーザーと口論したり、人種差別的な行動をとったりするなどの問題に遭遇した時期でした。リリース後まもなく、Microsoftは修理のためにそれを停止しなければなりませんでした。この事件がきっかけで、GoogleはMeenaに対して慎重になりました。 2022年末にChatGPTがリリースされ、様々な知識領域で流暢に会話できる能力で急速に注目を集めました。これに対し、Googleもようやく反応し、追いつき始めました。現在、私はGoogleでいくつかの重要なプロジェクトを率いており、推論、論理的分析、問題解決、画像処理などのためのより優れたAIモデルの構築に取り組んでいます。

Vo Thanh： Wendy Uyen Nguyenさん、こんにちは。Luong Minh Thangさんが先ほど人工知能分野との繋がりについてお話しされましたが、アメリカにいるこの2人の若いベトナム人研究者の繋がりはどのようにして生まれたのでしょうか？ - Wendy Uyen Nguyen：私がThangさんと知り合ったのは、AIに対する共通の関心があったからです。私はもともと心理学を専門としていましたが、後に病院経営に転向し（カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）医学部で修士号を取得）、その後スタンフォード大学で経営管理学におけるエグゼクティブリーダーシップの修士号を取得しました。学問的には、私とThangさんは全く異なる道を歩んでいます。1人は科学者、もう1人は戦略／経営管理の専門家です。しかし、だからこそ、異なる視点を持ち、互いに支え合えるのかもしれません。医療分野で働く中で、テクノロジー全般、特にAIを活用することで、患者のリスクを最小限に抑えることができると実感しています。ご存知のように、他の分野でのミスは、コストはかかりますが修正可能です。しかし、 医療ミスは往々にして大きな代償を伴い、人々の健康や命を奪います。以前、私は医師の業務を支援する技術モデルを開発する研究プロジェクトに参加していました。友人グループの中でタン氏と偶然出会い、そのプロジェクトのAIコンサルタントを依頼しました。当初は恋愛関係になるとは思っていませんでした。しかし、AIへの共通の関心に加え、コミュニティへの貢献、そして米国とベトナムの科学技術協力の架け橋になりたいという思いで出会いました。タン氏と私は、ベトナムで優秀なAI専門家を育成することに大きな情熱を注いでいます。同じ道を歩む中で、私たちは愛を見つけたのです。 - ルオン・ミン・タン氏：妻と私は​​どちらも音楽に情熱を注いでいます。ウェンディは幼い頃から音楽院でピアノを学び、とても上手に演奏していました。私は歌うことが大好きでした。友人グループでよく会って、一緒に演奏したり歌ったりして楽しく過ごし、それが私たちの絆をさらに深めました。

スタンフォード大学経営学部の学生時代のルオン・ミン・タンさんとウェンディ・ウエン・グエンさん（写真：インタビュー対象者提供）

ヴォ・タン：タン氏とウェンディ・ウエン・グエン氏が先ほどお話しされたお話の中で、AIは技術の応用以外にも、感情を繋ぐ役割も担っているのですね。 - ルオン・ミン・タン：はい、ベトナム語で「AI」にアクセント記号を付けると「Ai」になり、これも愛を意味します。ヴォ・タン：タン氏とウェンディ・ウエン・グエン氏はAIについて常に意見が一致しているのでしょうか？それとも、AIの利点とリスクなど、具体的な問題について議論したことはありますか？ - ウェンディ・ウエン・グエン：私はAIを専門とするエンジニアではありませんが、ヘルスケアの分野では、あらゆる物事には良い面と悪い面の両面があると考えています。リスクに関して言えば、AIがあまりにも知能化しすぎて人間の制御を逃れ、将来人類を滅ぼしてしまうのではないかという懸念があります。その懸念は理解できます。しかし、AI研究者もこの問題を検討しており、 政府も管理された環境の中でAIをどのように開発していくかを検討していると思います。したがって、今より喫緊の課題は、AIを人々の生活を向上させるためにどのように実践的に応用するかということです。例えば、自動運転技術や医療診断・治療におけるAIの応用などが挙げられます。

- ルオン・ミン・タン： 10年前、ディープラーニングを自然言語処理に応用する分野の第一人者であるクリストファー・マニング教授の指導の下で研究を行っていた頃を振り返ると、ChatGPTやGeminiが妻への詩を書いたり、上司に昇給を求めるメールを書いたりするのに役立つとは誰も想像していなかったでしょう。あらゆる分野のタスクを高い会話品質で実行できる自然言語モデルの構築は、それぞれのタスクが独自の非常に複雑な要件を持っているため、以前は誰も想像できなかったことでした。例えば、翻訳はメール作成とは異なる要件を必要とし、詩作成よりもさらに要件が複雑です…。機械に詩を韻文にすることは、10年前は非常に困難で、ほぼ不可能な作業でした。しかし、今日ではそれが現実になっています。現在のAIの発展を考えると、来年にはハリウッド級の短編映画をAIで制作したり、数学のブレークスルーを実現したりするなど、重要なマイルストーンを達成すると思います。では、次の10年はどうでしょうか？AIは私たちの想像をはるかに超える発展を遂げると確信しています。 AIが急速に発展すると、何が起こるかわからないため、多くの人が不安を抱くでしょう。だからこそ、AI制御サークルに関する研究が行われています。AIがそのサークル内で発展し、勝手に飛び出したり、外部から攻撃されたり、制御されたりすることがないようにするのです。個人的には、AIの急速な発展を大変嬉しく、ワクワクしています。AIは人類に多くの恩恵をもたらすと信じています。例えば、医療分野では、AIが生成する情報によって、性別、年齢、体重、病歴などの情報を入力すると、AIが最適な薬の処方箋を作成する未来が到来するかもしれません。こうして、一人ひとりが自分だけの薬の処方箋を持つようになるのです。また、 教育分野でも、私が学生だった頃は高度な数学の問題を解くのに電卓が必要でしたが、今ではAIがスーパーコンピュータになっています。AIによって、幼い子供たちは新しい数学の法則を発見したり、物理学、宇宙、時間に関する新たな研究を行ったりすることができます。つまり、AIは宇宙の探査やタイムブラックホールの発見など、人類がまだ完全には解明していない謎の解明に役立つということです。 Google DeepMind の創設者兼 CEO であるデミス ハサビス氏はかつて、私が本当に感謝している言葉を述べています。「AI は、これまでに発明された中で最も重要かつ有益なテクノロジーの 1 つとなり、科学と人類の未来を理解するのに役立つツールとなる可能性を秘めています。」

Vo Thanh ： Meenaプロジェクトに戻りますが、Googleは強力なチャットボットを保有していたにもかかわらずリリースしませんでした。一方、OpenAIは既に2022年11月にChatGPTをリリースしていました。この状況はGoogleのAIプロジェクトチームにとってどのような課題をもたらしましたか？ - Luong Minh Thang： ChatGPTのリリースは大きな注目を集め、Googleは全社に「Code Red」警告を発令するほどの衝撃を与えました。「Code Red」警告は、会社が危険な状況にあることを意味します。ChatGPTの登場直後、私たちは100日間のAIレースに乗り出しました。Meenaチャットボットをベースに、私たちのチームはGoogleの主力AI製品であるBard（現Gemini）を開発し、2023年2月（ChatGPTリリースの約100日後）にリリースしました。これほど困難なプロジェクトを迅速に実現できたのは、Googleが既にAIの研究を進めていたからです。例えば、私の翻訳研究は、主要な言語モデルのほとんどをサポートし、AI分野に革命をもたらしたTransformerアーキテクチャ（自然言語処理のための深層学習モデル）に基づいています。 ChatGPTとGeminiはどちらもTransformerアーキテクチャに基づいて開発されています。さらに、Googleにはゼロから何でも構築できる非常に優秀なエンジニアがいます。AIトレーニング用のGPUチップと膨大なデータソースも管理しており、GmailやYouTubeといった多くの製品配信チャネルも持っています。もちろん、これらの強みや競争優位性に加えて、Googleは大企業であるため、プロジェクトの実施は通常、慎重なプロセスに従わなければならないと思います。これがGoogleの製品リリースの遅れにつながっています。他の企業はより柔軟で、バグが残っていても製品をリリースすることもあります。

ルオン・ミン・タン氏とウェンディ・ウエン・グエン氏は、2023年9月にベトナムでジョン・ケリー元米国務長官と会談し、人工知能（AI）分野で才能ある若者を育成するというビジョンの実現に向けた取り組みについて共有した。（写真：VietAI）

Vo Thanh： Googleが赤色警報を発令した時、エンジニアたちは「両手をキーボードに！残業して、食事も睡眠も削ってでも、問題を解決しなければならない」という戦いに突入したと聞きました。では、その100日間のキャンペーンでは何が起こったのでしょうか？ - Luong Minh Thang：実は、Bardチャットボット製品の開発において、誰も100日で完成させなければならないとは言っていませんでした。しかし、Googleの存続のためには全力を尽くす必要があると全員が理解していました。その努力のおかげで、生産性は通常の3倍、5倍、さらには10倍も向上しました。時々、チームに「まだ火曜日しか仕事してないのに、まるで1週間が終わったみたいだ」と冗談めかして言うことがあります。なぜなら、1週間分の膨大な作業量がたった2日間で解決されたからです。実際、週明けにすぐに仕事に取り掛かるために、週末から皆で考え、議論を重ねていたのです。私にとって、あの100日間はまるで1年間のように感じました。おそらく「雲にも銀の裏地がある」という例えでしょう。ChatGPTの誕生によって、Googleの社員全員がより団結し、真に優れた、ユーザーにとって役立つAI製品を作るという目標に向かって、皆で懸命に努力するようになりました。この競争は非常にストレスフルでしたが、ちょうどアメリカのクリスマスと重なったため、忘れられない思い出となりました。初期の頃、GoogleのCEOであるサンダー・ピチャイと共同創業者のセルゲイ・ブリンが私たちのプロジェクトチームを訪れ、雑談をしたり励ましたりしてくれました。それ以前に、Googleの創業者であるラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンは既に会社の指導的立場から退いており、オフィスにはいませんでした。しかし、AIプロジェクトが始まった頃、セルゲイ・ブリンはエンジニアたちと話し合う時間を割いてくれました。時には、プロジェクトチームに「午後8時に夕食に行きたい人はいませんか？」とメッセージを送ってくることもありました。これは私にとって非常に興味深いことでした。

Vo Thanh： 100日間キャンペーンはピークフェーズと言えるでしょう。このフェーズの後も、Googleと他のテクノロジー企業間のAI競争は止まることなく、日々、刻々と続いていくのでしょうか？ Luong Minh Thang： AI製品の発表は重要なマイルストーンです。製品が実際に使用され始めると、作業はフィードバックと改善のフェーズに移行します。現在の課題は、ユーザーが製品をどのように受け止めているか、満足しているか、そして何を求めているかを把握することです。ユーザーからのフィードバックは非常に重要です。ChatGPTは、大規模なユーザーベースと多くのフィードバックのおかげで、製品を迅速に改善することができました。GoogleのAI製品はリリースが遅れましたが、非常に多くのユーザーを獲得しました。Googleの強みは、GmailやYouTubeなど、多くの製品配信チャネルを持っていることです。現在のGoogle製品のほとんどには「Gemini」要素、つまりAIが組み込まれています。例えば、プレゼンテーションスライドを作成する際に、AIを活用することで、プレゼンテーションをより美しく、視覚的に魅力的なものにすることができます。私自身、今ではコードを書く際にコマンドを使ってAIにコードを書かせ、事後検証のみを行うようにすることで、時間を大幅に節約しています。当初、私たちのAIプロジェクトチームは40人しかいませんでしたが、製品リリース後、Googleは数千人のエンジニアを動員して大規模な戦力として参加させました。私たちのチームは、戦いにおける先鋒のようなものだと想像してみてください。戦いに赴き、最も困難な問題を解決した後、私たちはより広い視野を得るために後退し、新たな発見をより深く掘り下げる時間を持つのです。長い間、AIは模倣、つまり機械が人間を模倣する方法という観点から語られてきました。これが2020年のAIであり、最大の目標は人間のように会話できるチャットボットソフトウェアを構築することです。私たちは今、その段階を終え、数学、医学における新たな知識の発見、新薬の発明などを可能にするAIシステムの開発という次の段階に入りました。これは新たな旅であり、これまで以上に困難と課題を伴うでしょうが、間違いなく探求する価値のある旅です。

ヴォ・タン： Googleの科学者のビジョンでは、今後数年間でAIはどのように発展していくのでしょうか？ - ルオン・ミン・タン：私は50人以上の科学者とエンジニアからなるチームを率いて、Googleの主要プロジェクトに携わっています。私たちの使命は、深い思考と高度な推論能力を持つAIシステムを構築することです。単純な問題を解くためにAIが多くのステップを踏んで推論するのに対し、オリンピックのような難問を解くには、AIは多くのステップを踏んで推論するだけでなく、すべてを繋ぎ合わせて深く考えなければなりません。これは、AGI超知能へと進化するための前提条件です。将来のAGIの物語は、新たな知識の発見を中心に展開されます。例えば、AGIはミレニアムパズルを解くことができるでしょう。7つのミレニアムパズルのうち、解けたのは1つだけで、残りの6つは未解決のままです。あるいは、AI自身が博士課程の学生になったり、特定分野の発明でノーベル賞を受賞したりするかもしれません。私の考えでは、AIの発展に適応するためには、社会が変化する必要があるでしょう。それがどのような変化になるのか、まだ完全には想像できませんが、人間と機械が相互作用し、新たな知識を発見していくような変化が生まれることを期待しています。私たちが直面しなければならない現実の一つは、いずれAIが人間よりも賢くなるということです。では、人間はその現実にどう適応していくのでしょうか？法的な枠組みの構築を考える人もいるかもしれませんが、私はそうは思いません。将来的には、ニューロテクノロジー企業のNeuralinkが行っているような、ハードウェアとソフトウェアの生物学的な統合が進むと考えています。つまり、埋め込み型のブレイン・コンピュータ・インターフェースの開発、つまり人間の脳の機能を拡張・強化することで、人間がAIと共に強くなっていくのです。

Vo Thanh：タン博士が先ほどおっしゃった50人のGoogleの科学者やエンジニアは、どのようなプロジェクトに取り組んでいるのですか？ - Luong Minh Thang ：私は、2つの異なるオフィスにまたがるタスクを伴う特別なGoogle Deepmindプロジェクトを率いています。1つのオフィスは米国シリコンバレーのマウンテンビューにあり、もう1つはロンドンにあります。私たちのプロジェクトは、今日の最も困難な科学的および技術的課題を解決するための次世代AIシステムを構築するという、Google Deepmindの全体的なミッションの一部です。私たちにはAI科学者やエンジニアだけでなく、数学の第一人者も参加しています。おそらく、これは私にとっても幸運な偶然です。Le Ba Khanh Trinh教授に師事し、全国数学コンテストに参加してから20年が経ち、今、数学に戻り、AIを使って問題を解決しています。 Vo Thanh：一流のAI科学者の視点から、Luong Minh Thang博士は、人工知能分野におけるベトナムの可能性と機会をどのように見ていますか？

ルオン・ミン・タン氏：ベトナムの最大の強みは人材、特に若い才能だと思います。この人材の育成は長年の私の課題でした。2018年以来、私は非営利団体VietAIを設立しました。これは、ベトナムの次世代AI人材の育成に貢献し、国際舞台に進出し、ベトナムを世界のAI地図に載せる支援をしています。ベトナムの若者は非常に賢く勤勉ですが、才能を伸ばす環境が不足しています。VietAIはこれまでに4,000人以上の学生を育成し、人工知能に関する最新の知識を身につけさせてきました。多くの学生が初期の成功を収めています。現在、ベトナムにはGoogle Developer Expertsと呼ばれる4人の若者がおり、全員がVietAI出身です。Google Developer Expertsは、スキルに優れているだけでなく、自国のプログラミングコミュニティに貢献する意欲のあるエキスパートを発掘することを目的とした、Googleによる人材発掘プログラムです。非常に興味深い例がいくつかあります。例えば、AIの知識が全くない状態からスタートしたグエン・バ・ゴック氏は、 ハノイからホーチミン市まで旅し、VietAIの最初のコースを受講した後、ハノイに戻ってVietAIを設立し、Google認定資格を持つAIエンジニアの育成に携わっています。また、グエン・ホアン・バオ・ダイ氏もVietAIの初期メンバーであり、今ではベトナムのテクノロジーコミュニティではお馴染みの顔となっています。バオ・ダイ氏は、1秒間に10曲を作曲できるAIモデルを開発したミュージシャンとして知られています。私たちはAI生成トレーニングを積極的に推進しており、今年中に約1,000人の若者を育成し、2030年までにベトナムで10万人の優秀なAI専門家を育成することを目指しています。VietAI以外にも、私と同僚は、東南アジアで次世代のAI人材を育成し、刺激を与える社会的企業であるニュー・チューリング研究所も設立しました。

ヴォ・タン氏：タン氏に加え、ウェンディ・ウエン・グエン氏も米国とベトナムのAI橋渡しを積極的に推進しています。こちらについて少しお話いただけますか？ウェンディ・ウエン・グエン氏： 8月18日、タン氏、私、そして他の複数の組織がホーチミン市でAIカンファレンスを開催します。最近、大手テクノロジー企業のリーダーたちが東南アジアを訪問し、市場調査やAI開発、半導体・チップ産業における協力について議論しています。問題は、ベトナムがこの「戦い」に備えられるかどうかです。私たちは、直接的なトレーニングだけでなく、米国から一流のAI教授や科学者をベトナムに招き、講演してもらうことで、AIに関する知識の普及に貢献したいと考えています。また、近い将来、Googleの幹部をベトナムに招き、ベトナム市場の潜在力を確認し、米国とベトナムのAI橋渡しをさらに活性化させたいと考えています。医療分野では、教授や起業家と協力し、国内の若者にとって役立つつながりを作り続けていきます。

新チューリング研究所（VietAI）の創設チームと顧問たちが、NVIDIAの会長兼CEOであるジェンスン・フアン氏との会議およびレセプションに出席した（写真：VietAI）。

Vo Thanh：タンさんとウェンディ・ウエン・グエンさん、科学技術分野、特にAI分野でキャリアを築きたい若者にアドバイスはありますか？ - Luong Minh Thang：理論だけでなく実践にも注意を払う必要があります。インターネット上にはモデルをダウンロードして改良し、作成したものを他の人と共有できるオープンライブラリがあります。優秀なエンジニアを採用する際には、候補者がどのようなコードを書いたか、プロジェクトがどのようなものかに注目します。つまり、理論の暗記だけでなく、現実世界の情報を見て、製品を通して評価するということです。 - Wendy Uyen Nguyen：私が共有したい重要なポイントは、リーダーシップ思考とソフトスキルです。専門的なスキルを磨くことに加えて、若者はこの2つの分野でも準備する必要があります。多くの若者と交流した結果、彼らがまだこれらの分野に弱いことが分かってきたからです。これは非常に重要です。例えば、リサーチを行う際には、製品の市場を理解し、チームの構築方法などを理解する必要があります。そうして初めて、スタートアップ企業を立ち上げ、発展させることができるのです。Luong Minh Thang博士とWendy Uyen Nguyen氏に深く感謝いたします。出典：https://dantri.com.vn/xa-hoi/bo-nao-viet-trong-du-an-ai-cua-google-va-chien-dich-chay-dua-voi-chatgpt-20240713175306476.htm