Bạn đang sử dụng trình duyệt lỗi thời. Trình duyệt này có thể không hiển thị đúng trang web này hoặc các trang web khác. Bạn nên nâng cấp hoặc sử dụng trình duyệt thay thế.
Trong Đạo đức AI và Học máy, các định nghĩa về sự công bằng (fairness) thường mâu thuẫn với nhau. Thuật ngữ cốt lõi ở đây là "năng lực/sự xứng đáng" (merit) — tức là một cá nhân thực sự có đủ điều kiện khách quan để nhận được kết quả tốt (ví dụ: đủ năng lực để được nhận vào làm việc, đủ khả năng...
Đáp án đúng cho câu hỏi này là D. Data-driven algorithms improve solutions, leading to new customers, and better data.
Giải thích chi tiết:
Trong bối cảnh kinh tế học và công nghệ, thuật ngữ "Virtuous cycle" không mang ý nghĩa về mặt "đạo đức" (mặc dù từ gốc virtuous có nghĩa là đạo đức/đức...
Đáp án đúng cho câu hỏi này là B. Deontology.
Giải thích chi tiết:
Đạo đức học nghĩa vụ (Deontology), với đại diện tiêu biểu nhất là triết gia Immanuel Kant, được xây dựng dựa trên các quy tắc đạo đức cứng nhắc và phổ quát.
Vì sao B đúng? Như đã nhắc đến ở câu hỏi về "Categorical Imperative"...
Công nghệ Deepfake sử dụng Học sâu (Deep Learning) để ghép khuôn mặt, biểu cảm hoặc giả mạo giọng nói của một người thực vào một video hoặc đoạn ghi âm mà họ chưa từng thực hiện.
Vì sao B là vấn đề đạo đức quan trọng nhất?Sự nguy hiểm cốt lõi của deepfake nằm ở khả năng hủy hoại danh dự và an...
Vì sao B đúng? Khi một mô hình AI hoạt động như một "hộp đen" (black box) thiếu khả năng giải thích (lack of explainability), các lập trình viên sẽ không thể biết được thuật toán đang sử dụng đặc trưng nào để ra quyết định. Ví dụ kinh điển: Một mô hình được huấn luyện để phân biệt chó sói và chó...