So Sánh False Positive vs False Negative: Hiểu Đúng Để Ra Quyết Định Chính Xác
Published on: July 01, 2024
Last updated: July 20, 2025 Xem trên toàn màn hình
Last updated: July 20, 2025 Xem trên toàn màn hình
Recommended for you
- 04 Sep 2021
Tào lao là gì? Các bí quyết để tránh tào lao trong giao tiếp 1765 - 28 Apr 2023 Mô hình Why, How, What là gì? 1225
- 04 Aug 2021 Đừng sợ đi chậm, chỉ sợ đứng yên 1167
- 07 Aug 2024 Kỷ nguyên VUCA và TUNA – Cơ hội phát triển và chuyển đổi mạnh mẽ nhờ cuộc cách mạng 4.0 1092
- 16 Mar 2022 [INFOGRAPHIC] 32 Thiên kiến nhận thức làm sai lệch quyết định của bạn (Phần I) 972
- 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 677
- 15 Apr 2023 Nghịch lý từ câu chuyện “một chén gạo dưỡng ơn, một đấu gạo gây thù” 665
- 15 Aug 2024 Kỹ năng thuyết trình với kỹ năng ABC (Accuracy, Brevity, Clarity) 633
- 24 Mar 2021 Hiệu ứng Dunning-Kruger – Ảo tưởng sức mạnh về năng lực của bản thân 630
- 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 610
- 18 Jul 2020 Lợi ích cận biên (Marginal Utility) là gì? Qui luật lợi ích cận biên giảm dần 584
- 01 Mar 2021 Ý nghĩa và bài học rút ra từ truyện thầy bói xem voi 518
- 01 Apr 2023 Bí quyết đàm phán tạo ra giá trị từ câu chuyện Chia Cam 492
- 12 Apr 2023 Phương pháp 6 chiếc mũ tư duy là gì? Vận dụng trong điều hành cuộc họp hiệu quả 480
- 09 Aug 2022 Hiệu ứng “rắn hổ mang” (Cobra effect): Khi giải pháp trở thành vấn đề, tưởng vui lại hóa xui 471
- 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? 448
- 22 May 2022 Tư duy ngoài hộp (Thinking out of box) là gì? Tại sao quan trọng với sự phát triển của doanh nghiệp? 405
- 16 Mar 2022 [INFOGRAPHIC] 32 thiên kiến nhận thức làm sai lệch quyết định của bạn (Phần II) 394
- 11 Sep 2024 Mindset, skillset, toolset là gì? 393
- 11 Oct 2024 "Kham Nhẫn" Trong Kinh Doanh: Sức Mạnh Của Sự Kiên Nhẫn 389
- 10 Jul 2021 Chuyên gia chia sẻ các nguyên tắc tư duy sáng tạo hệ thống với tên gọi Systematic Inventive Thinking (SIT) 385
- 07 Aug 2019 Câu chuyện thanh gỗ ngắn và bài học kinh doanh cho Doanh nghiệp 381
- 23 Jun 2024 Người trí tuệ không tranh cãi ĐÚNG/SAI 371
- 08 Nov 2022 16 phong cách làm việc của người Nhật Bản mà Việt Nam cần học hỏi 359
- 22 Jan 2025 Khi ngư dân không thể ra khơi, họ sửa lưới 288
- 11 Sep 2022 Sức mạnh của lời khen 260
- 04 Sep 2023 Giải mã nhóm tính cách (ISTP - Nhà kỹ thuật) 232
- 07 Jan 2025 Phân biệt Proxy, HMA và VPN 231
- 02 Oct 2023 Ngôi Chùa Trăm Năm và Viên Gạch Vỡ: Bài Học Thấm Thía Về Lỗi Nhỏ Trong Bức Tranh Lớn 227
- 15 Mar 2024 Tê liệt vì suy nghĩ quá nhiều (Analysis Paralysis) là gì? 204
- 11 Sep 2022 Từ truyện “Thầy bói xem voi” tới quản trị bằng Tư Duy Hệ Thống 203
- 03 Sep 2020 Hiệu ứng rắn hổ mang, Luật Goodhart, Campbell & Chuyện thi cử 191
- 01 Sep 2023 Định luật Goodhart và định luật Campbell - Nghịch lý về thành tích 191
- 10 Sep 2024 Tại sao những thứ chúng ta muốn lại ít khi có được? 190
- 09 Jan 2025 10 Nghịch Lý Cuộc Sống Từ Phim Upstream (nghịch hành nhân sinh): Đối Mặt Rủi Ro Trong Thời Đại VUCA 166
- 16 Feb 2024 Nghịch lý của sự hoàn hảo: AI có thể quá tốt để sử dụng? 162
- 15 Sep 2020 Hai câu chuyện về dòng nước - Ao tù hay suối nguồn tươi trẻ? 160
- 05 Dec 2022 Hỏi 5 lần (5 WHYs) – Kỹ thuật "đào" tận gốc cốt lõi vấn đề 147
- 11 Sep 2020 Nghịch lý kinh doanh tại Mỹ: Chăm sóc khách hàng không tốt, nhưng công ty lại lãi lớn 136
- 01 May 2025 Vì Sao Các Cửa Hàng Trung Quốc Không Vội Vã Phục Vụ Khách Hàng? 78
- 10 Jun 2025 Hiệu Ứng Người Thờ Ơ (Bystander Effect): Khi “Ma Cũ” Không Muốn Giúp “Ma Mới” 35
- 01 Apr 2025 Phổ động lực (Motivational Spectrum) là gì? 35
- 08 Sep 2025 Tâm Lý Phản Kháng (Reactance): Vì Sao Càng Cấm, Người Ta Càng Muốn Làm? 34
- 29 Jun 2025 Làm Thế Nào Để "Nhiệm Vụ Thử Thách" (Stretch Assignment) Không Là "Nỗi Đau" Của Nhân Sự? 33
- 06 Mar 2025 Phương pháp đánh giá con người toàn diện (TTI Assessment) là gì? 30
- 29 Aug 2025 E-HRM là gì? 30
- 01 Aug 2025 Nhân Sự Trung Niên – “Friction Points” Giúp Doanh Nghiệp Tránh Rủi Ro Thất Bại 18
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
🔴 Case 1: Tuyển nhầm người - False Positive
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:
Tuyển nhầm người gây thiệt hại tài chính và ảnh hưởng tinh thần cả team. Trong tuyển dụng, false positive thường nguy hiểm hơn nếu công ty đang ở giai đoạn mở rộng nhanh.
🔴 Case 2: Loại nhầm người - False Negative
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:
Loại nhầm người giỏi làm mất cơ hội, đặc biệt trong thị trường nhân tài cạnh tranh. FN đôi khi khó phát hiện vì “những gì không đến được với mình thì cũng không biết được mình đã mất gì”.
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).
Trong Machine Learning, Precision (Độ chính xác) và Recall (Độ nhạy) là hai chỉ số quan trọng dùng để đánh giá hiệu suất của mô hình phân loại. Precision đo lường mức độ chính xác của các dự đoán dương tính, trong khi Recall đo lường khả năng của mô hình trong việc tìm ra tất cả các trường hợp dương tính thực tế.
![]( "Ảnh: encord.com")
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.
Trong tuyển dụng, “tuyển sai” là phí tổn, nhưng “loại nhầm” là mất mát. Tùy vào chiến lược nhân sự, hãy thiết kế quy trình phù hợp với ngưỡng rủi ro chấp nhận được.
Nguyễn Thị Kiều
TIGO Solutions
[{"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\":\"\",\"sourceValue\":\"\"}]"},{"privacyInfo":"[{\"isOutsideVietnam\":false}]"},{"tocInfo":"[{\"isEnabledTOC\":true,\"isAutoNumbering\":false,\"isShowKeyHeadingWithIcon\":false}]"},{"termSettingInfo":"[{\"showTermsOnPage\":false,\"displaySequentialTermNumber\":false}]"}]
Nguồn
{content}
Khám phá thêm các chủ đề sau
Đọc thêm: Hướng dẫn hợp tác viết bài (guest blogging)
Các chủ đề được quan tâm nhiều nhất
CHIA SẺ BÀI VIẾT
Mới cập nhật