So Sánh False Positive vs False Negative: Hiểu Đúng Để Ra Quyết Định Chính Xác
Last updated: July 20, 2025 Xem trên toàn màn hình



- 04 Sep 2021
Tào lao là gì? Các bí quyết để tránh tào lao trong giao tiếp 1396
- 04 Aug 2021
Đừng sợ đi chậm, chỉ sợ đứng yên 910
- 28 Apr 2023
Mô hình Why, How, What là gì? 873
- 07 Aug 2024
Kỷ nguyên VUCA và TUNA – Cơ hội phát triển và chuyển đổi mạnh mẽ nhờ cuộc cách mạng 4.0 759
- 16 Mar 2022
[INFOGRAPHIC] 32 Thiên kiến nhận thức làm sai lệch quyết định của bạn (Phần I) 746
- 15 Aug 2024
Kỹ năng thuyết trình với kỹ năng ABC (Accuracy, Brevity, Clarity) 554
- 24 Mar 2021
Hiệu ứng Dunning-Kruger – Ảo tưởng sức mạnh về năng lực của bản thân 485
- 15 Apr 2023
Nghịch lý từ câu chuyện “một chén gạo dưỡng ơn, một đấu gạo gây thù” 481
- 29 Sep 2022
Từ chuyện người ăn xin và chiếc cần câu cá, điều gì là quan trọng nhất: Kiến thức, kỹ năng hay thái độ với cuộc sống 452
- 29 Jul 2020
Câu chuyện mài chiếc rìu trước khi chặt cây: Bài học từ tổng thống vĩ đại nhất của nước Mỹ - Abraham Lincoln 396
- 09 Aug 2022
Hiệu ứng “rắn hổ mang” (Cobra effect): Khi giải pháp trở thành vấn đề, tưởng vui lại hóa xui 392
- 12 Apr 2023
Phương pháp 6 chiếc mũ tư duy là gì? Vận dụng trong điều hành cuộc họp hiệu quả 369
- 16 Mar 2022
[INFOGRAPHIC] 32 thiên kiến nhận thức làm sai lệch quyết định của bạn (Phần II) 367
- 18 Jul 2020
Lợi ích cận biên (Marginal Utility) là gì? Qui luật lợi ích cận biên giảm dần 354
- 07 Aug 2019
Câu chuyện thanh gỗ ngắn và bài học kinh doanh cho Doanh nghiệp 334
- 01 May 2022
Có thể xác định vị trí địa lý của địa chỉ IP với độ chính xác đến từng địa chỉ con phố? 333
- 01 Apr 2023
Bí quyết đàm phán tạo ra giá trị từ câu chuyện Chia Cam 326
- 11 Oct 2024
"Kham Nhẫn" Trong Kinh Doanh: Sức Mạnh Của Sự Kiên Nhẫn 321
- 08 Nov 2022
16 phong cách làm việc của người Nhật Bản mà Việt Nam cần học hỏi 315
- 22 May 2022
Tư duy ngoài hộp (Thinking out of box) là gì? Tại sao quan trọng với sự phát triển của doanh nghiệp? 291
- 11 Sep 2024
Mindset, skillset, toolset là gì? 265
- 11 Sep 2022
Sức mạnh của lời khen 232
- 10 Jul 2021
Chuyên gia chia sẻ các nguyên tắc tư duy sáng tạo hệ thống với tên gọi Systematic Inventive Thinking (SIT) 216
- 22 Jan 2025
Khi ngư dân không thể ra khơi, họ sửa lưới 205
- 04 Sep 2023
Giải mã nhóm tính cách (ISTP - Nhà kỹ thuật) 202
- 23 Jun 2024
Người trí tuệ không tranh cãi ĐÚNG/SAI 188
- 01 Sep 2023
Định luật Goodhart và định luật Campbell - Nghịch lý về thành tích 178
- 03 Sep 2020
Hiệu ứng rắn hổ mang, Luật Goodhart, Campbell & Chuyện thi cử 172
- 02 Oct 2023
Ngôi Chùa Trăm Năm và Viên Gạch Vỡ: Bài Học Thấm Thía Về Lỗi Nhỏ Trong Bức Tranh Lớn 172
- 11 Sep 2022
Từ truyện “Thầy bói xem voi” tới quản trị bằng Tư Duy Hệ Thống 168
- 10 Sep 2024
Tại sao những thứ chúng ta muốn lại ít khi có được? 166
- 07 Jan 2025
Phân biệt Proxy, HMA và VPN 156
- 09 Jan 2025
10 Nghịch Lý Cuộc Sống Từ Phim Upstream (nghịch hành nhân sinh): Đối Mặt Rủi Ro Trong Thời Đại VUCA 135
- 16 Feb 2024
Nghịch lý của sự hoàn hảo: AI có thể quá tốt để sử dụng? 131
- 11 Sep 2020
Nghịch lý kinh doanh tại Mỹ: Chăm sóc khách hàng không tốt, nhưng công ty lại lãi lớn 123
- 15 Mar 2024
Tê liệt vì suy nghĩ quá nhiều (Analysis Paralysis) là gì? 123
- 05 Dec 2022
Hỏi 5 lần (5 WHYs) – Kỹ thuật "đào" tận gốc cốt lõi vấn đề 114
- 15 Sep 2020
Hai câu chuyện về dòng nước - Ao tù hay suối nguồn tươi trẻ? 108
- 01 May 2025
Vì Sao Các Cửa Hàng Trung Quốc Không Vội Vã Phục Vụ Khách Hàng? 40
- 29 Jun 2025
Làm Thế Nào Để "Nhiệm Vụ Thử Thách" (Stretch Assignment) Không Là "Nỗi Đau" Của Nhân Sự? 25
Trong bất kỳ hệ thống đánh giá, lọc hay ra quyết định nào — từ y học, bảo mật, tài chính đến tuyển dụng — hai khái niệm thiên kiến logic là False Positive (dương tính giả) và False Negative (âm tính giả) đóng vai trò then chốt. Chúng không chỉ là lỗi kỹ thuật mà còn tác động đến chi phí, độ tin cậy, và danh tiếng của tổ chức.
1. Định nghĩa: False Positive (FP) và False Negative (FN) là gì?
- False Positive (FP): Hệ thống đánh giá cho rằng một đối tượng là "tốt" hoặc "đúng", trong khi thực tế không phải vậy. → Ví dụ: Hệ thống lọc hồ sơ cho rằng một ứng viên phù hợp, nhưng thực chất lại không phù hợp.
- False Negative (FN): Hệ thống đánh giá cho rằng một đối tượng là "xấu" hoặc "sai", trong khi thực tế là tốt. → Ví dụ: Một ứng viên thực sự rất phù hợp lại bị loại khỏi vòng hồ sơ.
2. Bảng So Sánh Tổng Quan
Tiêu chí | False Positive (FP) | False Negative (FN) |
---|---|---|
Nghĩa | Dương tính giả | Âm tính giả |
Phán đoán sai | Đánh giá có, nhưng thực tế không | Đánh giá không, nhưng thực tế có |
Rủi ro tiềm ẩn | Tốn tài nguyên, gây hậu quả từ sự lựa chọn sai | Bỏ sót cơ hội, thiệt hại từ việc không hành động |
Ví dụ trong tuyển dụng | Tuyển nhầm người dở | Loại nhầm người giỏi |
3. Case Study Ứng Dụng Trong Tuyển Dụng
Tình huống: Một công ty công nghệ sử dụng hệ thống AI để sàng lọc hồ sơ kỹ sư phần mềm. Dựa vào từ khóa như "Java", "Spring Boot", "Agile", hệ thống chọn ra 50 hồ sơ có vẻ nổi bật.
Hậu quả FP:
- Một số ứng viên “đánh bóng” CV nhưng năng lực yếu.
- Công ty mất thời gian phỏng vấn, đào tạo người không phù hợp.
- Chi phí thay thế cao (turnover cost), ảnh hưởng đến dự án.
👀Góc nhìn FP trong tuyển dụng:
Tình huống: Một ứng viên giỏi về logic nhưng lại không viết CV đúng chuẩn ATS (Applicant Tracking System), dẫn đến bị loại ở vòng sàng lọc ban đầu.
Hậu quả FN:
- Công ty bỏ lỡ ứng viên tiềm năng, người có thể tạo đột phá.
- Đối thủ có thể tuyển dụng ứng viên đó, làm tăng cạnh tranh.
👀Góc nhìn FN trong tuyển dụng:
4. Ứng dụng rộng hơn trong các lĩnh vực khác
Lĩnh vực | False Positive (FP) | False Negative (FN) |
---|---|---|
Y tế | Báo bệnh nhưng bệnh nhân khỏe → gây lo lắng, điều trị sai | Bỏ sót bệnh thật → nguy hiểm đến tính mạng |
An ninh mạng | Cảnh báo nhầm về mã độc → gây phiền phức, chặn nhầm | Không phát hiện mã độc thật → rò rỉ dữ liệu |
Tài chính | Dự đoán sai cổ phiếu tăng giá → đầu tư thua lỗ | Không nhận ra cổ phiếu tốt → mất cơ hội sinh lời |
5. Chiến lược Giảm Thiểu FP và FN
- Kết hợp con người và máy học: Dùng AI lọc sơ bộ nhưng cần đánh giá thủ công ở giai đoạn quyết định.
- Fine-tuning threshold (ngưỡng phân loại): Tùy theo mục tiêu (an toàn hay cơ hội), có thể điều chỉnh ngưỡng nhạy hoặc chặt.
- Đánh đổi giữa precision và recall:
- Precision cao → Giảm FP (tuyển chắc ăn).
- Recall cao → Giảm FN (bao phủ rộng, không bỏ sót).
6. Kết luận
Hiểu rõ False Positive (FP) và False Negative (FN) không chỉ giúp xây dựng các mô hình AI chính xác hơn mà còn giúp các nhà quản lý nhân sự, giám đốc kỹ thuật và cả chuyên gia tuyển dụng ra quyết định tốt hơn. Tùy mục tiêu và hoàn cảnh, bạn có thể chấp nhận đánh đổi giữa FP và FN một cách chiến lược.
Nguyễn Thị Kiều
TIGO Solutions
