Nghịch lý của sự hoàn hảo: AI có thể quá tốt để sử dụng?
Published on: February 16, 2024
Last updated: August 30, 2024 Xem trên toàn màn hình
Last updated: August 30, 2024 Xem trên toàn màn hình
Recommended for you
- 15 Apr 2023
Nghịch lý từ câu chuyện “một chén gạo dưỡng ơn, một đấu gạo gây thù” 439 - 16 Sep 2023 Đổi mới mang tính đột phá (Disruptive Innovation) và đổi mới tái tạo (Sustaining Innovation) là gì? 408
- 24 Jun 2024 Apache Pulsar là gì? 406
- 09 Aug 2022 Hiệu ứng “rắn hổ mang” (Cobra effect): Khi giải pháp trở thành vấn đề, tưởng vui lại hóa xui 347
- 18 Jul 2020 Lợi ích cận biên (Marginal Utility) là gì? Qui luật lợi ích cận biên giảm dần 317
- 01 Jan 2023 Tổng hợp 25 mô hình kinh doanh phổ biến trên thế giới 311
- 01 Mar 2024 Google thử nghiệm Search AI (Search Generative Experience - SGE) 255
- 22 May 2022 Tư duy ngoài hộp (Thinking out of box) là gì? Tại sao quan trọng với sự phát triển của doanh nghiệp? 254
- 09 Mar 2025 'Vibe Coding': Sự Kết Thúc Của Lập Trình Truyền Thống? 214
- 01 Sep 2023 Định luật Goodhart và định luật Campbell - Nghịch lý về thành tích 164
- 03 Sep 2020 Hiệu ứng rắn hổ mang, Luật Goodhart, Campbell & Chuyện thi cử 162
- 10 Sep 2024 Tại sao những thứ chúng ta muốn lại ít khi có được? 152
- 01 Oct 2024 Tổng hợp: 40 thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) cần biết 145
- 02 Oct 2023 Ngôi Chùa Trăm Năm và Viên Gạch Vỡ: Bài Học Thấm Thía Về Lỗi Nhỏ Trong Bức Tranh Lớn 137
- 23 Aug 2024 Nghịch lý toán học chứng minh giới hạn của AI 129
- 19 Jun 2024 Giải mã AI, ML và DL: Chìa khóa nắm bắt xu hướng chuyển đổi số 125
- 08 Oct 2024 Giải thích 25 thuật ngữ Data Science theo cách dễ hiểu cho người ngoại đạo 120
- 11 Sep 2020 Nghịch lý kinh doanh tại Mỹ: Chăm sóc khách hàng không tốt, nhưng công ty lại lãi lớn 117
- 09 Jan 2025 10 Nghịch Lý Cuộc Sống Từ Phim Upstream (nghịch hành nhân sinh): Đối Mặt Rủi Ro Trong Thời Đại VUCA 115
- 07 Aug 2024 Top 15 Kỹ Thuật Tối Ưu Khi Sử Dụng ChatGPT 112
- 03 May 2024 AI Đàm Thoại (Conversational AI) – Cuộc Cách Mạng Công Nghệ Đầy Hứa Hẹn 106
- 15 Mar 2024 Tê liệt vì suy nghĩ quá nhiều (Analysis Paralysis) là gì? 81
- 27 Nov 2024 Ứng dụng AI theo dõi thu chi gây sốt vì 'mắng' người tiêu tiền 78
- 23 Apr 2025 Multimodal Agent AI – Cuộc cách mạng trong tương tác người – máy 45
Một vấn đề nổi cộm khi triển khai trí tuệ nhân tạo là độ tin cậy của các ứng dụng AI: liệu chúng có thể tạo ra kết quả đáng tin cậy, không thiên vị và bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu hay không? Nhưng một bài báo mới đây trên tạp chí Frontiers in Artificial Intelligence đặt ra một lo ngại đặc biệt: nếu AI quá xuất sắc thì hậu quả sẽ như thế nào?
Carrie Alexander, một nhà nghiên cứu tại Viện AI về Hệ thống Thực phẩm Thế hệ Tiếp theo (AIFS) tại Đại học California, Davis, đã tiến hành cuộc phỏng vấn nhiều người liên quan trong ngành thực phẩm, bao gồm các lãnh đạo doanh nghiệp và chuyên gia về học thuật và pháp lý, để hiểu về quan điểm của ngành công nghiệp thực phẩm về việc áp dụng AI. Một vấn đề quan trọng là liệu sự hiểu biết mới về hoạt động của họ có thể không cố ý tạo ra rủi ro pháp lý mới và chi phí khác hay không.
Chẳng hạn, hệ thống AI trong ngành công nghiệp thực phẩm có thể phát hiện khả năng nhiễm mầm bệnh. Việc có thông tin này có thể mang lại lợi ích cho cộng đồng nhưng cũng có thể đưa ra trách nhiệm pháp lý cho doanh nghiệp, ngay cả khi rủi ro là rất nhỏ.
Alexander lưu ý: “Công nghệ có thể mang lại nhiều lợi ích cho xã hội nhưng có thể khó áp dụng, trừ khi có cấu trúc kinh tế và pháp lý mới”.
Một hướng tiếp cận cho AI Alexander và các đồng tác giả của bài báo, gồm Giáo sư Aaron Smith thuộc Khoa Kinh tế Tài nguyên và Nông nghiệp UC Davis và Giáo sư Renata Ivanek của Đại học Cornell, đề xuất một "sự khởi đầu" tạm thời để cho phép các công ty bắt đầu sử dụng AI, đồng thời nghiên cứu lợi ích, rủi ro, và cách giảm thiểu chúng. Điều này cũng giúp tòa án, lập pháp và chính phủ có thời gian để theo dõi và đánh giá cách tốt nhất sử dụng thông tin từ hệ thống AI trong các quyết định pháp lý, chính trị và quy định.
Alexander nói: “Chúng ta cần những cách để doanh nghiệp có thể tham gia và thử nghiệm công nghệ AI. Các khoản hỗ trợ, như việc số hóa hồ sơ hiện có, có thể hữu ích, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp nhỏ".
Alexander nói thêm: “Chúng tôi mong muốn tạo ra nhiều nghiên cứu và thảo luận hơn về những vấn đề quan trọng này”. “Chúng ta tất cả cần phải tìm ra giải pháp”.
[{"displaySettingInfo":"[{\"isFullLayout\":false,\"layoutWidthRatio\":\"\",\"showBlogMetadata\":true,\"showAds\":true,\"showQuickNoticeBar\":true,\"includeSuggestedAndRelatedBlogs\":true,\"enableLazyLoad\":true,\"quoteStyle\":\"1\",\"bigHeadingFontStyle\":\"1\",\"postPictureFrameStyle\":\"1\",\"isFaqLayout\":false,\"isIncludedCaption\":false,\"faqLayoutTheme\":\"1\",\"isSliderLayout\":false}]"},{"articleSourceInfo":"[{\"sourceName\":\"Trung Đào (vnreview)\",\"sourceValue\":\"https://vnreview.vn/\"}]"},{"privacyInfo":"[{\"isOutsideVietnam\":false}]"},{"tocInfo":"[{\"isEnabledTOC\":true,\"isAutoNumbering\":false,\"isShowKeyHeadingWithIcon\":false}]"},{"termSettingInfo":"[{\"showTermsOnPage\":true,\"displaySequentialTermNumber\":true}]"}]
Nguồn
{content}
Khám phá thêm các chủ đề sau
Guest Blogging: The Definitive Guide
Các chủ đề được quan tâm nhiều nhất
CHIA SẺ BÀI VIẾT