Sự việc đúng ra sẽ chẳng có vấn đề gì nếu như tối 25/2, nhóm du khách trên không liên tục phàn nàn khi nhận lời phỏng vấn của kênh YTN News (Hàn Quốc). Họ sau đó còn quay lại video gửi cho kênh này để phản ánh và chê bai khâu cách ly của Việt Nam cũng như kêu gọi được "giải cứu".

Những phàn nàn của các du khách trên bao gồm việc phải ở từ 2-3 người trong một phòng bệnh với cửa bị khóa kín dù họ không bị sốt, cùng với đó là bữa ăn có khẩu phần không được như mong đợi. Tuy vậy, khi chứng kiến những hình ảnh được các du khách chia sẻ, nhiều người Việt Nam đã cảm thấy phẫn nộ bởi điều kiện ăn ở của các du khách này không quá tệ. 

Khi tìm hiểu, điều kiện đãi ngộ mà Đà Nẵng dành cho các du khách Hàn Quốc thậm chí còn tốt hơn so với chính những người bị cách ly tại quê nhà của họ. Điều này càng khiến các dân mạng Việt cảm thấy bất bình. 

Hình ảnh được các cư dân mạng nhắc tới khi so sánh điều kiện đãi ngộ mà các du khách Hàn Quốc được hưởng tại Việt Nam so với tại chính quê nhà của họ.

Chính vì vậy, cộng đồng mạng đã cùng nhau chia sẻ những lời bình luận kèm theo dòng hashtag #ApologizetoVietNam để yêu cầu những du khách trên phải nói lời xin lỗi. 

Các lời bình luận này được thể hiện cùng lúc bằng nhiều thứ tiếng như tiếng Việt, tiếng Anh, tiếng Hàn. Nó đã mau chóng được chia sẻ rộng rãi, đặc biệt là trên Twitter, bởi đây là kênh được nhiều người Hàn Quốc sử dụng. 

Chỉ ít giờ sau đó, cụm hashtag #ApologizetoVietNam hay “Xin lỗi Việt Nam” hiện đã trở thành xu hướng top 1 trên Twitter với hơn 655.000 lượt chia sẻ. Đáng chú ý khi từ khóa này bỏ rất xa xu hướng top 2 là dịch #COVID-19.

Ở thời điểm hiện tại, trong tổng số 20 người đến từ Daegu hôm 24/2, đã có 18 du khách được đưa lên máy bay quay trở lại Hàn Quốc. Hai người trong số này đã xin ở lại Đà Nẵng và thực hiện việc cách ly trong vòng 14 ngày theo quy định.

Theo ông Quảng, đây là chương trình thu âm giọng nói bằng cách đọc các câu tiếng Việt hiển thị sẵn trên màn hình. “Đề nghị các Bfans tham gia tích cực. Như vậy bạn đã góp phần giúp Bphone có thể giao tiếp với người dùng hoàn toàn bằng tiếng Việt”, ông Quảng nhấn mạnh.

Thông tin từ Bkav cho biết, người dùng chỉ việc truy cập vào website https://voice.bkav.ai/vi và làm theo hướng dẫn. Sau khi hoàn thành 300 câu, người tham gia sẽ nhận được 100.000 đồng chuyển vào tài khoản ngân hàng của bạn. Chương trình này diễn ra từ ngày 24/02/2020 - 10/3/2020.

Donald Trump nhận được nhiều chú ý bởi xuất thân giàu có của mình. Ông là trùm bất động sản, một “ngôi sao” thiếu tế nhị trên truyền hình thực tế, và gây sốc khi vừa đắc cử Tổng thống Mỹ.

Trong khối lượng tài sản khổng lồ của mình, có vẻ như Trump đã ghi tên mình vào tất cả mọi thứ mà một tỷ phú đô la cần phải có. Ông sở hữu tòa nhà chọc trời, khách sạn, sân golf, biệt thự, máy bay trực thăng, và tất nhiên không thiếu những chiếc xế hộp.

Donald Trump thường xuyên sử dụng máy bay phản lực trị giá 100 triệu USD và xe limousine cho công việc, nhưng ở một khía cạnh tay chơi xe, ông cũng có không ít những mẫu xe sang, độc và hiếm. Dưới đây là 5 chiếc xe nổi tiếng được Donald Trump yêu quý nhất trong bộ sưu tập của mình.

1. Mercedes-Benz SLR McLaren 2003

Khi “mũi tên bạc” SLR ra mắt vào năm 2003, nó đã giúp Mercedes-Benz trở lại thị trường siêu xe, nối tiếp huyền thoại 300SL của thập niên 50 của thế kỷ trước. Ngay lập tức chiếc siêu xe đã lọt vào tầm mắt của Donald Trump. Ông chủ của Trump Tower đã bỏ ra khoản tiền 455.000 USD để sở hữu Mercedes-Benz SLR McLaren như một tay chơi thức thời.

Chiếc xe mang linh hồn thiết kế đầy tính khí động học, đồng thời nó còn sở hữu động cơ V8, dung tích 5.4L đem lại sức mạnh đáng nể với công suất 600 mã lực.

2. Rolls-Royce Silver Cloud thập niên 50

Trump sinh ra trong gia đình giàu có và tất nhiên ông lớn lên với tình yêu cuộc sống sang trọng. Và lớp người giàu như Trump không thể thiếu những chiếc xe làm nền. Vì vậy không ngạc nhiên khi Donald Trump là “fan” của thương hiệu Anh quốc – Rolls-Royce.

Chiếc Rolls-Royce Silver Cloud 56 đại diện cho series thập niên 50 của hãng siêu sang nước Anh được tỷ phú Mỹ mua khi còn trẻ, nó đại diện đầu tiên cho những chiếc xe sang trọng mà Trump sở hữu sau này.

3. Rolls Royce Phantom

Sau chiếc Rolls-Royce đầu tiên sở hữu vào những năm 50, Donald Trump tiếp tục kiếm được nhiều tỷ đô la trên con đường kinh doanh. Ông tiếp tục niềm đam mê Rolls-Royce bằng việc sở hữu thêm chiếc Phantom trị giá 500.000 USD, nhưng chiếc xe được cá nhân hóa về cả kỹ thuật lẫn thiết kế theo sở thích. Trong đó đặc biệt là vàng.

Donald Trump vẫn thi thoảng tự lái chiếc siêu sang Phantom đi đánh golf

Với tình yêu Rolls-Royce gắn liền với sự nghiệp kinh doanh, không có lý do gì để nghi ngờ rằng nếu lên làm Tổng thống, Donald Trump có thể thay thế những chiếc Cadillac quen thuộc phục vụ yếu nhân bằng xe của Rolls-Royce.

4. Lamborghini Diablo VT 1997

Được giới thiệu vào năm 1990, Lamborghini Diablo sở hữu sức mạnh ấn tượng nhờ động cơ V12 6.0 lít, công suất 530 mã lực. Chiếc Lambo này có tốc độ tối đa hơn 321 km/h. Chiếc siêu xe của Trump cách đây vài năm đã xuất hiện trên mạng xã hội Reddit với bảng tên gắn trên xe mang tên chính mình.

5. Chevrolet Camaro Indianapolis 500 Pace Car 2011

Năm 2011, Donald Trump gây ồn ào khi khi liên tục chụp hình cùng chiếc xe thể thao Chevrolet Camaro Pace Car dành riêng cho đường đua Indianapolis 500.

Phiên bản Camaro Pace Car sở hữu động cơ V8, dung tích 6.2L kết hợp hộp số tự động 6 cấp, giúp sản sinh công suất tối đa 426 mã lực. Ngoại thất chiếc xe nổi bật với màu sơn trắng, trên cánh cửa có in dòng chữ "Official Pace Car" và dải sọc cam chạy từ đầu, qua nắp ca-pô đến phía sau. Nội thất với ghế ngồi bọc da màu cam.

Đây là chiếc xe được Trump dùng "làm màu" trong năm 2011

Mặc dù có hàng tá ảnh của Trump chụp cùng chiếc xe nhưng không ai chắc rằng ông ta có thực sự lái chiếc xe này trên đường đua Indianapolis 500 hay chỉ là một cách làm màu.

(Theo Nghe nhìn Việt Nam)

Người ta đã sử dụng A.I trong nhiều lĩnh vực như tuyển dụng, bán lẻ, gợi ý hàng tiêu dùng… Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo cũng bộc lộ điểm yếu khó chấp nhận: Chúng khá thiên vị.

Thiên vị có thể là hành vi của riêng con người, và “máy móc không biết nói dối". Nhưng AI, với nguồn gốc từ một cỗ máy lại có thể thiên vị, tức chúng ưu tiên người da trắng hơn da màu trong việc tuyển dụng chẳng hạn. Chính “lỗ hổng” này làm cho các nhà khoa học rất đau đầu và quyết tìm ra nguyên nhân hòng khắc phục triệt để. Tuy nhiên mọi việc không hề đơn giản.

Thiên vị xuất phát từ đâu?

Chúng ta thường đơn giản hóa vấn đề bằng cách đổ lỗi. Trong trường hợp này, có thể cho rằng A.I cũng chỉ là máy, máy móc thiên vị do dữ liệu nhận được bị sai lệch. Nói cách khác dữ liệu mang tính thiên vị.

Tuy nhiên sự thật, dữ liệu chỉ là bước gần cuối cùng của quá trình AI suy nghĩ và giải quyết vấn đề. Nói cách khác, sự thiên vị đã bám rễ rất lâu trước khi các dữ liệu được đưa vào máy tính xử lý. Bản thân các thuật toán xử lý đã có tính thiên vị từ lâu.

Ngay từ khi các nhà khoa học máy tính tạo ra mô hình học sâu, họ đã phải quyết định xem rốt cuộc cái họ muốn đạt được là gì. Ví dụ xử lý dữ liệu khách hàng tiềm năng cho một công ty tín dụng. Công ty muốn trí tuệ nhân tạo tìm ra những khách hàng tiềm năng nhất cho họ. Nhưng “tiềm năng nhất” là gì? Là có nhiều tiền hay nhiều khả năng mang lại lợi nhuận cho công ty thông qua vay tín dụng?

Bởi máy tính cần phải số hóa được các tiêu chí đưa ra, chúng chỉ xử lý và phân tích xem các con số của người dùng là lớn hay nhỏ để có thể xem đó là “tiềm năng”.

Như vậy, nếu khách hàng có nhiều tiền nhưng họ không vay tín dụng thì công ty tín dụng sẽ ít lợi nhuận, nhưng ngược lại những người hay vay tiền lại là đối tượng mang lại lợi nhuận lớn hơn, đổi lại tỷ lệ trả tiền của họ có thể thấp hơn, dẫn tới rủi ro cao hơn.

“Từ thuở khai sinh, các thuật toán ra đời để giải quyết mục tiêu số hóa khác nhau của người dùng, chứ không phải để đánh giá công bằng bản chất của họ”, Solon Barocas, trợ lý giáo sư tại đại học Cornell cho biết. Anh là chuyên gia trong lĩnh vực kiểm soát "yếu tố công bằng” của AI.

Như vậy, nếu thuật toán phát hiện ra đối tượng người dùng thích vay tiền và vay nhiều tiền trong quá khứ, nó sẽ kết luận họ là đối tượng “tiềm năng” cho công ty tín dụng. Tuy nhiên, trên thực tế các đối tượng này lại là đối tượng cần tránh xa do rủi ro mà họ mang lại.

Do các vấn đề trên mang tính lựa chọn và cả triết học (đâu là lựa chọn đúng, đâu là sai), xử lý dữ liệu đầu vào tốt có vẻ vẫn là cách khả thi hơn để giải quyết sự thiên vị của máy tính.

Dữ liệu cung cấp bị thiên vị

Có hai cách mà sự thiên vị thể hiện trong dữ liệu cần xử lý: Hoặc dữ liệu bạn thu thập không thể hiện đúng thực tế, hoặc nó phản ánh những định kiến hiện có.

Trường hợp đầu tiên có nhiều khả năng xảy ra. Ví dụ, nếu một thuật toán học sâu được cung cấp nhiều hình ảnh về khuôn mặt có màu da sáng hơn so với khuôn mặt có màu da tối, hệ thống nhận diện khuôn mặt chắc chắn sẽ cho rằng gương mặt tối là “không tốt bằng”.

Trường hợp thứ hai đã xảy ra khi Amazon phát hiện ra công cụ tuyển dụng nội bộ của họ liên tục sa thải các ứng cử viên nữ. Bởi nó được học về các quyết định tuyển dụng trong lịch sử công ty, vốn ưa thích đàn ông hơn phụ nữ, nên nó đã chọn cách làm tương tự.

Sự thiên vị có thể xuất hiện trong giai đoạn chuẩn bị dữ liệu, tức việc chọn thuộc tính của đối tượng cho thuật toán xem xét. Ví dụ như trong việc đưa ra các tiêu chí cho “khách hàng tiềm năng” của công ty tín dụng trên, các thông số có thể là tuổi tác, thu nhập, số lần đã trả nợ. Trong trường hợp của Amazon, các thông số có thể là giới tính, trình độ học vấn, số năm kinh nghiệm.

Chính vì các thông số đó dễ bị nhầm lẫn và không hoàn toàn đánh giá đúng đối tượng là con người, việc chọn ra bộ thông số phù hợp với nhu cầu người dùng và đưa cho máy tính xử lý sao cho kết quả ra công bằng là không thể đạt được.

AI có thể đưa ra đúng đối tượng mà bạn mong muốn, nhưng nó chắc chắn sẽ mang tính thiên vị khi loại ra những đối tượng khác.

Rất khó khắc phục sự thiên vị của AI

Ngay cả chúng ta, những con người tạo ra máy móc cũng mang tính thiên vị rất cao. Do đó, có những nguyên nhân căn bản bên trong mang tính triết học mà ngay cả con người còn chưa vượt qua được, huống hồ máy móc.

Đầu tiên là việc không lường trước cái chưa biết. Khi thả bom nguyên tử xuống Nhật Bản, người Mỹ chưa nghĩ tới bụi phóng xạ sẽ còn tồn tại và gây ung thư cho rất nhiều người sau này. Hoặc khi tìm ra xăng dầu vào đầu thế kỉ XX, chưa ai từng nghĩ đến vấn đề nóng lên toàn cầu mà ngày nay chúng ta phải đối mặt.

Mọi vật đều có liên quan ít nhiều đến nhau, các thông số đặc trưng của đối tượng này sớm muộn cũng sẽ bị ảnh hưởng bởi thông số đặc trưng của đối tượng khác.

Các kĩ sư của Amazon không ngốc tới mức không lường trước sự thiên vị của AI mà họ xây dựng. Họ đã lập trình để nó bỏ qua các cụm từ về giới tính như “dành cho nam giới”, “của phụ nữ”.

Tuy nhiên người ta sớm phát hiện rằng hệ thống ngôn ngữ của nhân loại hết sức đáng sợ. Các cụm từ khác ám chỉ về giới tính đã được cỗ máy đưa vào dữ liệu cần học như “đao thủ” (100% các đao thủ trong lịch sử là nam giới) hoặc “nội trợ” đã biến khối dữ liệu đầu vào trở nên thiên vị.

Đâu là công bằng?

Chắc chắn rất khó để định nghĩa “sự công bằng” trong xã hội, ngay cả trong triết học cũng không có khái niệm thuyết phục về "tính công bằng”. Đó là lý do các hệ thống pháp luật luôn có kẽ hở và suốt chiều dài lịch sử, loài người luôn tìm kiếm một tầng lớp, một vật thể nào đó gánh hết “bất công” của xã hội như nô lệ, súc vật, máy móc.

Đối với khoa học, “công bằng” chỉ đơn giản là sự cân bằng các đại lượng. Chính sự khác nhau rất lớn giữa 2 khái niệm “công bằng” trong toán học và thực tế xã hội, mà A.I còn lâu mới có thể trở nên công bằng như cái cách mà người ta mong muốn, vì suy cho cùng, con người còn chưa xác định rõ cái “công bằng” mà họ muốn ở đây là gì.

Như trong bài toán của Amazon, đôi khi đúng là các nhân viên nam giới mạnh hơn nhân viên nữ và sẽ phù hợp hơn cho công việc. Tôi mạnh khỏe hơn, tôi được tuyển dụng, chân lý đó chẳng phải đã có từ thuở chúng ta còn ăn lông ở lỗ hay sao? Như vậy, việc máy tính loại ra các nhân viên nữ tuy sai về mặt đạo đức công bằng xã hội , nhưng về mặt lợi ích kinh tế thì hoàn toàn đúng.

Theo Zing