Dữ liệu trong AI là gì?

• Các phần mềm máy tính

• Tập hợp thông tin để huấn luyện hệ thống AI

• Những thiết bị phần cứng

• Các mạng xã hội

Dữ liệu có thể ở những dạng nào sau đây?

• Văn bản, hình ảnh, số liệu, âm thanh

• Chỉ là văn bản

• Chỉ là hình ảnh

• Chỉ là âm thanh

AI học hỏi từ dữ liệu giống như…

• Máy móc tự sao chép thông tin

• Trẻ em học từ kinh nghiệm thực tế

• Máy tính chạy phần mềm

• Internet lưu trữ kiến thức

Ví dụ nào thể hiện việc sử dụng dữ liệu trong AI?

• AI nhận diện khuôn mặt từ hình ảnh

• AI tính toán chi phí điện

• AI tạo trang web

• AI sửa lỗi chính tả bằng tay

Thu thập dữ liệu là bước…

• Không quan trọng

• Nền tảng để huấn luyện AI

• Chỉ cần khi AI bị lỗi

• Là công việc của lập trình viên phần cứng

Dữ liệu không đại diện có thể gây ra hậu quả gì?

• AI hoạt động bình thường

• AI học sai lệch

• AI học nhanh hơn

• AI không cần huấn luyện

Ví dụ về hệ thống bị ảnh hưởng bởi dữ liệu thiếu đa dạng là…

• AI dịch ngôn ngữ chính xác hơn

• AI nhận diện kém khuôn mặt người da màu

• AI tăng tốc độ xử lý

• AI tạo nhạc chất lượng cao

Thành kiến dữ liệu (Data Bias) xảy ra khi…

• Dữ liệu không đủ lớn

• Dữ liệu không phản ánh đúng sự đa dạng

• AI không có thuật toán

• AI học quá nhanh

Một hậu quả của thành kiến dữ liệu trong tuyển dụng là…

• AI tuyển chọn ứng viên nữ nhiều hơn

• AI thiên vị nam do dữ liệu lịch sử

• AI chỉ chọn người có bằng cấp cao

• AI tự động phỏng vấn ứng viên

Chủ nghĩa hoạt động dữ liệu (Data Activism) là gì?

• Viết mã nguồn mở

• Sử dụng dữ liệu để thúc đẩy công bằng xã hội

• Quảng cáo dữ liệu cá nhân

• Thu thập dữ liệu tự động