After Math

https://blog.citp.princeton.edu/2026/09/15/after-math/ After Math September 15, 2026 by Eamon Duede Authors: Silvia De Toffoli (University School for Advanced Studies IUSS Pavia), Eamon Duede (Princeton University and Purdue University) Note: This post was originally shared on Terry Tao’s blog, linked here for further reading. On September 8th, 2026, OpenAI announced that it had produced an AI-generated solution to the Navier–Stokes existence and smoothness problem, one of the seven Millennium Prize Problems. The announcement kicked off debate over credit allocation and the respective contributions of humans and machines to the result. Moreover, the announcement intensified already circulating comparisons with earlier AI conquests in domains believed to otherwise exemplify human intellectual prowess. In a recent statement, Tristan Buckmaster, one of the mathematicians involved in the Navier–Stokes saga, wrote: “This is a Deep Blue–Kasparov moment.” Existential questions for mathematics follow naturally: if AI can now provide answers to questions at the very frontier of mathematics, is the discipline on the verge of being “solved” as many have said of chess and Go? Like chess and Go players, should mathematicians just “keep playing” and rearrange their practices? There is something right about the “keep playing” response. As philosopher C. Thi Nguyen (2019) has been insisting, the purpose of playing a game is not exhausted by its aim (winning). The real point is not only the outcome but the process. This is perhaps clearer with a party game such as Twister than with chess: the aim of playing Twister is certainly not winning. But something similar also applies to deep intellectual games, like chess and Go. For instance, playing a game of Go well can be an achievement in defeat. But in the context of mathematical practice, this feels like an unnecessary retreat. Instead, we can make a stronger move: reject the characterization of mathematics as a game that makes the retreat seem necessary in the first place. The question, then, is not simply what comes after math, once AI can answer its hardest questions. It is also what we are after when we do mathematics in the first place. The narrative that AI has “solved” mathematics rests on two assumptions, both seductive and plausible, but both wrong: 1. AI really did solve a problem in mathematics. 2. Mathematics is only about solving problems. The first assumption is wrong because to really solve a mathematical problem, providing a mere answer (even if formally certified) is not sufficient. What is missing is an intelligible proof that human mathematicians can understand and use to advance the aims of mathematics. And, as we will argue below, even if AI were to give us just that, the story would not be over because the second assumption is wrong. Mathematics is clearly a much broader enterprise than just problem solving. Mathematicians strive to develop new concepts and theories, to ask and answer new questions, to unify disparate areas, to educate and sustain scholarly communities, and to produce work that is valued for its beauty and depth. We can (and should) therefore reject the narrative of AI defeating humans at mathematics and start thinking hard about what mathematics really is and what we want it to be. Not All Answers Are Solutions OpenAI produced an answer to the question of whether Navier–Stokes can develop a singularity: yes. In The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy, Deep Thought produced an answer to life, the universe, and everything: 42. Neither is exactly what we wanted. Of course, OpenAI gave us much more than “yes.” Deep Thought offered only a number, whereas OpenAI produced two artifacts that many are willing to call proofs. The first is a Lean formalization certifying validity. This was accompanied by a manuscript that appears to contain the corresponding informal proof. So, why is this still dissatisfying? The reason has to do with the underlying notion of proof itself. There are, in fact, two notions of proof: a logical notion and an intelligible notion. Modern logic characterizes proof in terms of deductive validity such that a proof can be checked by a mechanical procedure that does not itself require understanding of the mathematical argument. A Lean formalization meets these standards exactly and a Lean formalization of the Navier–Stokes result is therefore a genuine and important contribution: by meeting the demands of the logical notion of proof, it secures certainty. But mathematicians also want something else from proof. They want understanding (Thurston 1994). They want to know what makes a proposition true. This kind of knowledge trades in mathematical ideas that they can grasp, communicate to other experts, connect with existing knowledge, and use to make further progress. This is the intelligible notion of proof. As of now, it is not clear that OpenAI’s result has given the mathematical community the kind of value that one expects from the intelligible notion of proof. Genuine proofs are at the same time logical and intelligible proofs. Historically, the two notions have tended to run together. This is because no mathematician could produce an enormously complicated logical proof without first grasping some of the key shareable ideas that made the theorem true. The logical notion of proof was primarily used to verify the correctness of intelligible proofs (Burgess and De Toffoli 2022). But with AI, these two notions can now come apart dramatically. We can end up with formal proofs that float free from any intelligible proof. This is not a criticism of formal proof. The converse problem is at least as serious. An intelligible mathematical argument can convey a grand idea while failing to establish that the result is actually true. Jaffe and Quinn (1993) famously used Thurston’s geometrization theorem for Haken three-manifolds as an example: a major insight accompanied by insufficiently complete proofs could become a “roadblock rather than an inspiration.” And one motivation for Hales’s Flyspeck formalization project was to verify that the intelligible (but hard to check) proof presented for the Kepler conjecture was, indeed, a genuine proof (Hales et al. 2009). Therefore, falling short of either the logical or intelligible notion creates roadblocks where genuine proofs clear the way for mathematical progress. A real mathematical solution requires both logical correctness and intelligibility. This is particularly clear in the case of the seven Millennium Prize Problems. They were not selected because mathematicians merely wanted seven answers, but rather because they wanted fruitful solutions. The Clay Mathematics Institute itself explains why proof matters in the case of Navier–Stokes: “Because a proof gives not only certitude, but also understanding.” What OpenAI has given us is an answer. But it is not clear that they have delivered a fruitful solution. Perhaps, we will find that they have, but at the moment, the situation is far from clear. A genuine solution will provide adequate grounds for believing the result but also an intelligible mathematical argument that allows the result to become part of mathematics as understood and practiced by mathematicians. Nevertheless, if it turns out that what OpenAI has provided is a mere answer, this is not enough to dispel the existential threat that mathematics is facing. Future AI systems are likely to produce genuine proofs that are at once formally certified and fully intelligible to mathematicians. So, current concerns that mathematics is on the verge of being “solved” by AI are not fully dispelled by simply insisting on genuine solutions rather than mere answers. You Need More than Solutions to “Solve Math” If future AI systems will produce genuine proofs, logically correct and intelligible, like those produced by “master” mathematicians, it would still be incorrect to think that mathematics would have been “solved” as some say that chess or Go have been solved. In chess and Go, we accept radically uneven competition between humans and machines because both are, in the relevant sense, playing the same game. But mathematics is not (or at least not only) a game. To begin with, there is no winner. Mathematics is not an adversarial game with determinate conditions for victory. It is certainly true that mathematicians compete with one another for fame, prizes, jobs, and credit. Chess players do those things too. But chess players also win chess. There is no corresponding condition for winning mathematics. There is no mathematical checkmate. In mathematics, it is more natural to treat AI as an assistant rather than as a competitor. As Jeremy Avigad (2026) puts it, “We should keep in mind that AI is nothing more than technology, designed to serve our purposes. It is misguided to think of mathematicians as competing with AI; when we drive a car, we aren’t competing to see who can go faster, and when we use a phone, we aren’t competing to see who can speak louder.” But there is a deeper, and in many ways prior, problem with the competition framing. It requires accepting the assumption that solving problems is the activity by which mathematical success should be measured. Genuine problem solving is certainly one of the principal aims of mathematics. It is not, however, its only aim. Mathematics is a body of knowledge engaged with, interpreted, and digested by a scholarly community and not a registry of results in the abstract. This simple point has even motivated an entire movement in the philosophy of mathematics: the philosophy of mathematical practice. Terence Tao (2026) lists many goals of mathematics beyond problem solving. These include developing new theories and techniques, understanding the world, sustaining a community, training the next generation of mathematicians, contributing to cumulative knowledge, and creating works of aesthetic value. Of course, these have been positively correlated with genuine solutions. But AI breaks that correlation, for the same reason it separates the two notions of proof. So, even genuine solutions would not satisfy us. This is not moving the goalposts but recognizing that any specific goalpost is inadequate. If mathematics is a game, it is an infinite one. This attitude is not reactionary. We reject both the concession that logically establishing a theorem is sufficient for a genuine proof and the reduction of “AI for mathematics” to proving theorems. Accepting this, we may find many opportunities for AI in mathematics to support human mathematical flourishing. Aftermath We do not deny that, if OpenAI’s announcement is correct, this is an extraordinary achievement. But we should get clear about what type of achievement it is. At this moment, it is an answer, not a solution. And, even if in time the result reveals itself as a genuine solution, we have argued that, in the practice of mathematics, solutions are not everything. The urgency of rethinking what we value in mathematics is already being recognized within the mathematical community. In a recent declaration initially signed by 25 Fields Medallists, mathematicians warn of a “severe misalignment” between the goals of AI companies and those of the mathematical community. Mathematicians need to do more to examine their norms. The priority norm is not the problem here (though it is likely a separate problem). The current failure to distinguish genuine solutions from answers, and the growing focus on problem-solving alone, are. This way of thinking is inspired by the current credit economy in mathematics and, as David Bessis recently discussed in his blog, the credit economy needs rethinking. AI presents mathematics not with an ending but with a choice about what mathematical practice should become. If mathematical success comes to be identified too closely with the production of certified answers, mathematics risks adapting itself to precisely those features that are easiest to benchmark and automate away. If, instead, mathematicians treat AI as a technology for advancing its long-standing and centrally human purposes, the technology may come to contribute to an accelerated flourishing and enrichment of the discipline. The important question is, therefore, not whether AI will defeat mathematicians, but which mathematical ends we want AI to serve. What remains in the aftermath is not merely leftovers for humans to scramble for once machines have devoured all of the real problems. Rather, it is an opportunity to clarify what mathematics is all about. We should ask again what we are after when we do mathematics. Eamon Duede is assistant professor of philosophy at Purdue University with a joint appointment in the Data Science and Learning division at Argonne National Laboratory. He is an epistemologist of science whose theoretical work in the philosophy of science focuses on the epistemology of emerging technologies, principally artificial intelligence (AI). Eamon is also concerned with the dynamics of discovery across disciplines, geographic space, and time. Prior to joining Purdue, Eamon was a postdoctoral fellow at Harvard University, affiliated with the Harvard Business School AI Institute and the Embedded EthiCS program in the philosophy and computer science departments. He earned a joint Ph.D. in philosophy and conceptual and historical studies of science from the University of Chicago, where he was also an NSF-funded fellow at the Pritzker School of Molecular Engineering.

‘Godfather of AI’ warns Congress has ‘maybe a year’ left to regulate AI- The AI Kill Switch Act

https://www.nbcnews.com/politics/congress/godfather-ai-warns-congress-maybe-year-left-regulate-ai-rcna598330 ‘Godfather of AI’ warns Congress has ‘maybe a year’ left to regulate AI By Scott Wong, Sahil Kapur, Brennan Leach and Katie Taylor Sept 17, 2026 WASHINGTON — Geoffrey Hinton, a Nobel laureate known as the “Godfather of AI,” issued an ominous warning to lawmakers: Congress may only have one year left to implement safeguards on artificial intelligence before it loses control of it. “Maybe a year, but not much more than a year,” Hinton said Wednesday evening after he and other AI experts huddled with Senate and House lawmakers behind closed doors. “If you look at predictions for when we’ll get superintelligence,” he continued, “it used to be maybe 30 years, maybe 50 years. Then it came down to maybe 10 years, maybe 20 years. Now people are saying, a lot of the researchers are saying only a few years.” Hinton and other experts came to Capitol Hill at the invitation of Sen. Bernie Sanders, I-Vt., one of the chamber’s chief critics of AI, who invited lawmakers of both parties to the private briefing. Louisiana Sen. John Kennedy was the only Republican to attend. Hinton’s dire warning came as the House departed Washington for the last time before the November midterm elections. And there appeared to be lots of conversations but little sign of progress on any substantial AI regulation in the Senate. “This is bats--- crazy, insane science fiction stuff that literally happened recently,” Rep. Ted Lieu, D-Calif., a member of House Democratic leadership, told NBC News after Wednesday’s briefing. Lieu was referring to the Hugging Face incident, when a swarm of OpenAI agents accessed the internet, hacked the platform Hugging Face and tried to cover their tracks to deceive humans about their actions. Hinton, who resigned as a vice president and engineering fellow at Google in 2023 over concerns about AI safety and went on to win the Nobel Prize in physics the following year, called the hack a “little Chernobyl.” “AI has now reached the point where AI is designing better AI,” Hinton told reporters after the briefing. “That’s called recursive self-improvement. ... It is going to get out of control unless we do something. We need to slow down.” In response to the Hugging Face breach, Lieu teamed up with Rep. Nathaniel Moran, R-Texas, to introduce the AI Kill Switch Act to require AI developers of powerful models to preserve technical powers to suspend or shut down their systems. It would also create a framework to empower the government to trigger such a shutdown if needed. “I hope it comes up this year,” Lieu said. “We still have a lame-duck session, and there’s also interest on the Senate side. It is a very simple, commonsense bill. At a very basic level, humans must be in control of AI, not the other way around.” The Hinton briefing capped a flurry of activity on Capitol Hill this week after AI researcher Jacob Coxon resigned from Claude-maker Anthropic and took to social media to warn that the people building AI systems believe it could “kill us all by the end of the decade.” House and Senate lawmakers in both parties have rolled out legislation seeking to halt or slow down AI development in the last few years, though none has gone anywhere to date. But the national interest in the issue has revived talks over past proposed AI regulations among Senate Majority Leader John Thune, R-S.D.; Sen. Amy Klobuchar, D-Minn.; Senate Commerce Committee Chairman Ted Cruz, R-Texas; and the panel’s ranking member, Sen. Maria Cantwell, D-Wash. “Look, my hope is that we can mark up legislation, in particular on catastrophic risk. I’ve been working closely with Amy Klobuchar and John Thune. It’s still not clear if we’re going to get bipartisan agreement,” Cruz told NBC News this week. “We’ve got to have bipartisan agreement before we have something that can move forward. And I would say those talks are ongoing.” After hearing from Hinton, Sen. Elizabeth Warren, D-Mass., said she believes “we are in the last minutes of being able to get some meaningful control over these agents that are beginning to replicate themselves.” For years, Sanders has been sounding the alarm that AI will erase millions of jobs in America, harm children and young people who become overreliant on it and concentrate power in a “handful of oligarchs.” “There is now growing alarm about the future of humanity and creating a technology that human beings cannot control,” Sanders said. “And I’m happy to tell you that I think there is a growing sense of urgency upon members of Congress that this has to be dealt with.” Kennedy, the sole Republican attendee, said that the experts discussed the “larger risk” of “what happens when AI no longer is a tool controlled by humans, but AI through recursive self-improvement becomes an independent species.” “If you have fire ants in your kitchen, you’re probably going to step on them,” he said. “What would happen if we created an independent species that became superior to a human species? Would they step on us? Would they create a virus or a bacteria that can spread as quickly as the common cold to kill all of us? Now, if there’s a 1% chance of that, we have to take it seriously. And I don’t think the United States Congress is ready yet to try to reach a global solution.” Moments later, his suspicions appeared to be confirmed as Sen. Rand Paul, R-Ky., blocked Kennedy’s request for unanimous consent to pass his own “kill switch” bill, aimed at preventing AI agents from slipping out of human control. “Right now, Congress can’t pass gas,” Kennedy quipped. https://media-cldnry.s-nbcnews.com/image/upload/t_fit-1000w,f_avif,q_auto:best/rockcms/2026-09/260917-Geoffrey-Hinton-ew-558p-1c505f.jpg Geoffrey Hinton, an emeritus professor dubbed the "godfather of AI," at the U.S. Capitol on Wednesday.Roberto Schmidt / Getty Images

Tôi không ngại bầu cho Cộng Hoà, nếu…

https://www.nguoi-viet.com/binh-luan/toi-khong-ngai-bau-cho-cong-hoa-neu/ Tôi không ngại bầu cho Cộng Hoà, nếu… Hiếu Chân September 11, 2026 : 7:00 PM.Modified date: September 12, 2026 : 1:15 PM …tôi sẽ bỏ phiếu cho đảng Cộng Hoà nếu ông Trump và những người Cộng Hoà làm rõ được những thắc mắc rất đơn giản của tôi, một người Mỹ gốc Việt bình thường, không đảng phái, đi làm và đóng thuế đều đặn. Khi những băn khoăn này được giải toả, tôi sẽ yên tâm “chọn mặt gửi vàng” mà không cần tấm check $5,000 chẳng bao giờ có thực. Bầu cử giữa nhiệm kỳ thường được coi là cuộc trưng cầu ý kiến cử tri về thành tích điều hành của chính phủ đương nhiệm, của đảng cầm quyền. Đảng Cộng Hòa đã làm chủ cả hành pháp (Toà Bạch Ốc), lập pháp (Quốc Hội) và tư pháp (Tối Cao Pháp Viện) hơn 18 tháng qua, họ đã có thành tích nổi bật gì để cử tri tin tưởng? Một là, cuộc chiến Iran. Theo lời chính ông Trump, chúng ta đã chiến thắng Iran từ vài tháng trước, đã kiểm soát hoàn toàn eo biển Hormuz, đã tiêu diệt toàn bộ quân đội Iran cùng đội ngũ giáo sĩ lãnh đạo xứ này. Thế thì tại sao Iran chưa đầu hàng? Giá dầu hiện đã vượt $100 mỗi thùng, giá xăng bình quân ở Mỹ đã cao hơn 61% so với trước chiến tranh. Quân đội Iran bị tiêu diệt sao chúng vẫn tiếp tục tấn công, gây tổn hại to lớn cho các căn cứ quân sự Mỹ ở vùng Vịnh? Tin mới nhất cho biết, đêm ngày 8 Tháng Chín, Iran phóng hàng chục hoả tiễn vào căn cứ không quân Muwaffaq Salti ở Al-Azraq, Jordan, làm gãy cánh một chiếc A-10 Thunderbolt, hư hỏng tám chiếc F-15E. Đại Tá Hùng Cao, người Mỹ gốc Việt đầu tiên được Tổng Thống Trump đề cử làm bộ trưởng Hải Quân, cũng phải thừa nhận rằng Iran đã tàn phá nặng nề căn cứ tại Bahrain, nơi đặt bộ chỉ huy Đệ Ngũ Hạm Đội Mỹ, đến mức Hải Quân đang phải xem xét lại cách bố trí lực lượng trong khu vực. Cuộc chiến đã kéo dài sang tháng thứ bảy, 18 người lính Mỹ thiệt mạng, hơn 700 người bị thương, hàng chục tỷ đô la tan thành khói, nước Mỹ được cái gì? Ông Trump nói, phải ngăn chặn tham vọng vũ khí nguyên tử của Iran. Chương trình vũ khí nguyên tử của Iran thực tế đã bị ngăn chặn hiệu quả từ hiệp định JCPOA mà ông Trump rút ra năm 2018, sau đó đã bị “xoá sổ” sau những đợt không kích của Mỹ và Israel tháng Sáu năm ngoái. Nay thì sao? Tổng Giám Đốc Cơ Quan Nguyên Tử Năng Quốc Tế (IAEA) Rafael Grossi vừa cho biết Iran đang có các hoạt động xây dựng tại núi Pickaxe gần Natanz – nơi bị nghi là đang cất giấu khoảng 440kg uranium có độ tinh chế cao mà ông Trump đe doạ sẽ ném bom phá huỷ. Nhiều nhà phân tích nhấn mạnh, sau cuộc chiến hiện nay, chắc chắn Iran sẽ thêm quyết tâm và dồn mọi nguồn lực thúc đẩy việc chế tạo vũ khí nguyên tử càng sớm càng tốt để phòng ngừa việc Mỹ và Israel lại đánh họ trong tương lai. Ông Trump nói Iran leo thang chiến tranh là để tác động tới bầu cử Mỹ; sau bầu cử ngày 3 Tháng Mười Một, chiến tranh sẽ kết thúc, giá xăng dầu sẽ giảm mạnh. Tuy nhiên các phụ tá hàng đầu của ông, từ Phó Tổng Thống JD Vance tới Bộ Trưởng Ngoại Giao Marco Rubio đều cho biết, cuộc chiến Iran có khả năng kéo dài tới hết nhiệm kỳ của ông Trump và khuyên người dân Mỹ hãy vững tinh thần. Là người dân, chúng tôi biết tin ai bây giờ? *** Hai là, đại hội đảng Cộng Hòa ở Dallas tập trung lên án đảng Dân Chủ như là bọn cực đoan cánh tả hết sức nguy hiểm cho nền dân chủ Mỹ, những kẻ muốn lôi kéo nước Mỹ vào “địa ngục cộng sản.” Cộng sản vô cùng xấu xa và ác độc; người Việt Nam ai cũng hiểu rõ sự tàn bạo của cộng sản, không cần bàn cãi. Nhưng có bằng chứng nào chứng tỏ đảng Dân Chủ Mỹ có chủ trương “quốc hữu hoá,” tịch biên tài sản, phương tiện sản xuất kinh doanh của người dân Mỹ, chủ trương “độc đảng” cai trị, triệt hạ đối lập, xoá bỏ quyền tự do dân sự và chính trị của người dân giống như chế độ cộng sản đã làm trên quê hương Việt Nam thân yêu? Và các bạn Cộng Hoà sẽ giải thích thế nào khi Tổng Thống Trump luôn miệng khoe khoang mối quan hệ “đầm ấm” với tên cộng sản bạo ngược Kim Jong-un của Bắc Hàn? Mươi hôm nữa, ông Trump sẽ trải thảm đỏ và mở quốc yến ở Toà Bạch Ốc để tiếp đãi Tập Cận Bình, ông trùm cộng sản Trung Quốc. Các nhân vật chóp bu của đảng Cộng Hòa, cả trong chính phủ và Quốc Hội, sẽ nâng ly chúc tụng nhà độc tài của đảng cộng sản lớn nhất hành tinh, cũng là đối thủ đáng gờm nhất đang rắp tâm đánh bại nước Mỹ. Chống cộng bằng mồm mà vẫn giao du thân mật và dành sự tôn kính hết mực cho các nhà độc tài khát máu như Tập, như Kim, là thế nào? Tô Lâm, ông trùm của đảng Cộng Sản Việt Nam, cũng sắp đến Mỹ và có thể được Tổng Thống Trump tiếp đãi tại Phòng Bầu Dục, thế là thế nào? *** Ba là, đảng Cộng Hoà luôn khẳng định, bầu cử qua thư là “gian lận” và tìm mọi cách để hạn chế quyền bầu cử qua thư, chẳng hạn như giao cho Sở Bưu Điện (USPS) xét duyệt tư cách cử tri để quyết định có chuyển phiếu bầu cho họ hay không – điều mà các toà án liên bang đã phán quyết là “vi hiến.” Nói bầu cử qua thư là gian lận, sao Tổng Thống Trump xưa nay chỉ bỏ phiếu qua thư mà không bao giờ trực tiếp tới phòng bỏ phiếu? Bốn là, kinh tế là quyết định. Ai có thể trả lời một cách trung thực rằng kinh tế nước Mỹ ngày hôm nay – một năm rưỡi sau ngày nắm quyền toàn diện của đảng Cộng Hoà – tốt hơn hay tệ hơn và vui lòng dẫn chứng dữ liệu làm căn cứ cho nhận định của mình. Các thước đo kinh tế như tỷ lệ thất nghiệp, tăng trưởng GDP, số việc làm tạo ra, mức tăng lương và lạm phát… có tốt lên so với trước tháng Giêng 2025? Nhớ lại cuối năm 2024, trước cuộc bầu cử tổng thống, tuần báo The Economist uy tín của Anh, trong số báo đặc biệt về kinh tế Mỹ, đánh giá Mỹ là nền kinh tế phục hồi nhanh nhất và mạnh nhất thế giới sau đại dịch COVID-19, là “The Envy of The World” (Nỗi thèm muốn của thế giới). Cùng lúc đó, 23 chuyên gia được giải Nobel Kinh tế học đã cùng ký một lá thư ngỏ, cảnh báo chính sách kinh tế của ứng cử viên Donald Trump sẽ dẫn tới giá cả cao hơn, thâm hụt lớn hơn và bất bình đẳng trầm trọng hơn. Nhiều người không tin các chuyên gia và hậu quả chúng ta đang gánh chịu: giá cả leo thang, đồng tiền mất giá, nợ nần – cả nợ cá nhân và nợ quốc gia – tăng vọt! Chỉ các tỷ phú, triệu phú hài lòng khi tài sản của họ phình ra nhờ giảm thuế và các mối quan hệ với chính phủ… *** Và cuối cùng, đảng Cộng Hòa cho rằng, nhờ sự lãnh đạo mạnh mẽ của ông Trump mà thế giới đang “kính trọng nước Mỹ hơn trước.” Thật vậy không? Tại sao các nước đồng minh đều quay lưng, không nước nào chịu cùng với Mỹ chống chế độ thần quyền tàn bạo Iran như họ từng kề vai với chúng ta gánh vác cuộc chiến chống khủng bố sau ngày 11 Tháng Chín 2001? Ông Trump giận đến mức cấm vận kinh tế Tây Ban Nha và Ý, rút ngắn tập trận quân sự với Nam Hàn, thậm chí chống lại Anh Quốc trong vấn đề chủ quyền quần đảo Falkland hiện do Anh kiểm soát, chỉ vì các nước này không theo ông đánh Iran. Khảo sát của nhiều hãng thăm dò xác nhận, trong mắt của người dân thế giới hình ảnh và uy tín của nước Mỹ đã giảm mạnh, thậm chí người ta thích Trung Quốc hơn Mỹ, tin ông Tập hơn ông Trump trong các vấn đề quốc tế. Vài thắc mắc trên đây chỉ là tâm tư của một người quan tâm tới thời cuộc và lo lắng cho tương lai xứ sở mà tôi yêu mến. Là thường dân, tôi chỉ có lá phiếu. Và tôi không ngại bỏ phiếu cho đảng Cộng Hoà, cũng không ngại bỏ phiếu cho đảng Dân Chủ, có điều lựa chọn của tôi không dựa vào cảm tính yêu ghét, không nhắm mắt theo đám đông mà tôi luôn cố gắng suy nghĩ nghiêm túc, dựa vào nguyên tắc và sự kiện. Và tôi nghĩ, các bạn cũng nên như vậy khi thực hiện quyền công dân vào ngày 3 Tháng Mười Một. [dt]

Độc Cư và Tri Túc - Bài Giảng Của Ngài Dalai Lama thứ 14

https://www.youtube.com/watch?v=TUvOLhcJg7U Độc Cư - Đức Dalai Lama https://www.youtube.com/watch?v=kJZEx7_hPGE Tri Túc - Đức Dalai Lama

9/11: One Day in America

https://www.youtube.com/watch?v=wMXxyCohWi8 Total Collapse (Full Episode) | 9/11: One Day in America National Geographic https://www.youtube.com/watch?v=2H056N3dJDk 25 years later, how we remember 9/11 PBS News

Relaxing Music and Healing Mother Nature

https://www.youtube.com/watch?v=SwZ3BfTV9cQ&list=RDSwZ3BfTV9cQ&start_radio=1

Digital and Data Colonialism

https://www.youtube.com/watch?v=YxATEqHR2PA Geneva Graduate Institue -Digital Colonialism: A Discussion Related Links: https://www.ischool.berkeley.edu/news/2026/postdoctoral-scholar-dang-nguyen-explores-intersection-digitization-automation-and https://www.ischool.berkeley.edu/people/dang-nguyen "Digital research methods and the diaspora" (Routledge, 2023). https://www.youtube.com/watch?v=w9c1GtkeVcs Data Colonialism and the June 11 Discussion. Phỏng vấn TS. Nguyễn Hồng Hải Đăng June 04, 2021