Physical Address
304 North Cardinal St.
Dorchester Center, MA 02124
Bàn về công nghệ 4.0
Bàn về công nghệ 4.0

ChatGPT Plus $20/tháng có đáng tiền không? Mình phân tích dữ liệu sử dụng thực tế, so sánh với API, kèm công cụ miễn phí để bạn tự kiểm chứng

Doanh nghiệp nhỏ có thật sự được miễn trừ theo Luật Dữ liệu mới? Lưu CV, dùng máy chấm công vân tay có thể khiến bạn mất quyền miễn trừ và phải lập hồ sơ chuyển dữ liệu xuyên biên giới

Trong kỷ nguyên GenAI, data literacy là kỹ năng sinh tồn, giúp ta lọc nhiễu, kiểm nguồn, đặt câu hỏi đúng, tránh bẫy tin giả và nội dung giật gân.

Khi dữ liệu cá nhân bị rò rỉ và phát tán, điều nạn nhân cần nhất là một công cụ gỡ bỏ nhanh. Tuy nhiên, Luật Dữ liệu 2025 lại không cung cấp cơ chế này. Thay vào đó, luật chỉ tập trung vào việc xử phạt kẻ làm lộ, khiến nạn nhân phải "tự bơi" trong cuộc chiến dọn dẹp hậu quả.

Các mô hình AI tạo sinh như ChatGPT dù rất thuyết phục, vẫn thường “bịa chuyện” (hallucination) bằng cách đưa ra thông tin chi tiết sai lệch nhưng với độ tự tin cao. Bài viết này chia sẻ 8 cách đơn giản để phát hiện khi nào AI đang “múa” dữ liệu—từ việc nhận diện các khẳng định quá chắc chắn, mâu thuẫn logic, chi tiết bất thường, đến cách kiểm chứng nguồn và sử dụng trực giác của chính bạn.

Giải thích khái niệm differential privacy bằng ngôn ngữ dễ hiểu, không nặng tính toán học. Phân tích cách thức tích hợp DP vào các mô hình học sâu (deep learning) và LLM. Đề xuất mối liên hệ giữa DP và các quy định tại Nghị định 13, từ đó làm cơ sở cho những khuyến nghị pháp luật khả thi, hỗ trợ phát triển AI tôn trọng quyền riêng tư tại Việt Nam.

Bài viết này tóm tắt phân loại 10 nhóm rủi ro về nhân quyền phát sinh từ AI tạo sinh, dựa trên khung phân loại của Văn phòng Cao ủy Nhân quyền Liên hợp quốc. Từ quyền được tự do khỏi tổn hại thể chất, tinh thần cho đến quyền riêng tư, quyền sở hữu trí tuệ và quyền tham gia các vấn đề công cộng, mỗi loại rủi ro đều được minh hoạ bằng ví dụ thực tiễn và cơ sở pháp lý tương ứng. Dù AI sáng tạo có thể mang lại lợi ích về năng suất và quyền tiếp cận thông tin, bài viết cảnh báo những tác động tiềm ẩn, đặc biệt khi công nghệ này ngày càng thâm nhập sâu vào đời sống cá nhân và xã hội.

Đây là bài viết của Ken Liu, xuất bản bởi Standford về những cập nhật mới nhất về machine learning tính đến thời điểm tháng 5 Nội dung này đã được dịch và hiệu đính bởi mình. Khi các mô…