WorksheetsCâu hỏi về Chatbot và Thông tin
Total questions: 23
Worksheet time: 12mins
Nguyên nhân cốt lõi gây ra "sự thiên lệch" (bias) trong chatbot là gì?
Lỗi trong thuật toán lập trình phức tạp khiến chatbot ưu tiên một số loại câu trả lời nhất định, bất kể dữ liệu đầu vào.
Những thiên kiến tồn tại sẵn trong bộ dữ liệu huấn luyện.
Tốc độ xử lý của máy chủ không đủ nhanh, khiến chatbot phải đưa ra câu trả lời đơn giản và có thể không chính xác.
Ý kiến cá nhân của những người dùng tương tác với chatbot, làm thay đổi dần các câu trả lời theo thời gian.
Internet được ví như một "thư viện vô tận" nơi ai cũng có thể thêm sách. Điều này có nghĩa là gì?
Mọi thông tin trên mạng đều được sắp xếp một cách khoa học và có trật tự như một thư viện truyền thống.
Bạn cần phải có một tài khoản đặc biệt giống như thẻ thư viện để có thể truy cập vào các nguồn thông tin này.
Nó chứa một hỗn hợp lớn gồm sự thật, ý kiến và cả tin giả.
Internet chủ yếu được sử dụng cho mục đích nghiên cứu học thuật và lưu trữ các tác phẩm kinh điển.
"Sự thiên vị" (bias) trong bối cảnh thông tin được định nghĩa là gì?
Một phương pháp để sắp xếp thông tin theo các chủ đề khác nhau nhằm giúp người dùng tìm kiếm dễ dàng hơn.
Một xu hướng hoặc định kiến không khách quan.
Một lỗi sai rõ ràng về dữ kiện thực tế có thể được sửa chữa một cách dễ dàng bằng cách tra cứu.
Một dạng mã hóa dữ liệu an toàn để bảo vệ thông tin khỏi những người không được phép truy cập.
Bước đầu tiên học sinh nên làm khi nhận được thông tin từ chatbot là gì?
Sử dụng ngay thông tin đó vào bài tập vì chatbot là một công cụ AI tiên tiến và thường cung cấp dữ liệu chính xác.
Yêu cầu chatbot xác nhận lại thông tin một lần nữa bằng cách hỏi "Bạn có chắc chắn về điều này không?".
Chia sẻ ngay thông tin đó với bạn bè để cùng nhau thảo luận và tìm ra ý kiến.
Đâu là một ví dụ về nguồn dữ liệu có thể gây ra sự thiên lệch cho chatbot?
Chỉ các bài báo khoa học đã được hội đồng chuyên môn kiểm duyệt và công nhận trên toàn thế giới.
Các diễn đàn và cuộc thảo luận cộng đồng trực tuyến.
Chỉ các tài liệu chính thức được ban hành bởi các cơ quan chính phủ.
Chỉ các sách giáo khoa được biên soạn bởi Bộ Giáo dục và Đào tạo.
"Phòng phản âm" (echo chamber) trên mạng xã hội là gì?
Một tính năng của mạng xã hội cho phép người dùng lặp lại các tin nhắn của mình để nhấn mạnh ý kiến.
Một không gian được tạo ra đặc biệt để người dùng có thể tranh luận về các ý kiến đa chiều và trái ngược nhau.
Một môi trường nơi bạn chủ yếu chỉ thấy những niềm tin có sẵn.
Một công cụ được tích hợp sẵn để người dùng có thể báo cáo các thông tin sai lệch một cách nhanh chóng.
Tại sao việc biết được nguồn gốc của một thông tin lại quan trọng?
Để biết được thông tin đó có phải là thông tin mới nhất hay không, vì thông tin càng mới thì càng chính xác.
Để đánh giá được độ tin cậy và tính khách quan.
Để có thể sao chép thông tin một cách dễ dàng hơn mà không cần phải lo lắng về vấn đề bản quyền.
Để kiểm tra xem thông tin đó có được trình bày dài dòng hay súc tích, từ đó quyết định có nên đọc hay không.
ác bài báo từ những năm 1980 sẽ có thiên lệch về vấn đề gì?
Các vấn đề về công nghệ và xã hội hiện đại.
Các sự kiện lịch sử quan trọng xảy ra trong thời cổ đại.
Các công thức toán học và vật lý cơ bản.
Các tác phẩm văn học kinh điển của thế kỷ 18 và 19.
Khi hai hãng tin tức khác nhau dùng hai từ khác nhau (ví dụ: "biểu tình" và "bạo loạn") để mô tả cùng một sự kiện, điều này thể hiện điều gì?
Một trong hai hãng tin đã mắc lỗi sai nghiêm trọng trong quá trình đưa tin và cần phải bị xử lý.
Sự thiên vị trong cách dùng từ của nguồn tin.
Sự khác biệt về ngôn ngữ địa phương giữa hai hãng tin, dẫn đến việc dùng từ khác nhau.
Sự kiện đó không có thật và chỉ là tin đồn do một trong hai hãng tin tạo ra.
Việc "thẩm vấn" internet theo gợi ý của bài học có nghĩa là gì?
Báo cáo các trang web có nội dung xấu lên cơ quan chức năng để xử lý theo quy định của pháp luật.
Gửi email trực tiếp cho các chủ trang web để đặt câu hỏi và yêu cầu họ cung cấp bằng chứng cho thông tin.
Đặt nhiều câu hỏi để đánh giá thông tin.
Cố gắng tấn công các trang web mà bạn cho là không đáng tin cậy để chúng không thể hoạt động được nữa.
Tình huống: Bạn hỏi chatbot về "nhân vật lịch sử vĩ đại nhất". Câu trả lời chỉ liệt kê các nhân vật nam. Đây là ví dụ về loại thiên lệch nào?
Thiên lệch về chính trị, vì nó chỉ liệt kê các nhà lãnh đạo.
Thiên lệch về địa lý, vì nó có thể chỉ liệt kê các nhân vật từ một khu vực.
Thiên lệch về giới tính.
Thiên lệch về tuổi tác, vì nó chỉ liệt kê những người đã sống rất lâu.
Uống 8 lít nước mỗi ngày là tốt nhất từ chatbot có đúng không, bạn nên làm gì?
Hỏi lại chatbot một lần nữa bằng một cách diễn đạt khác để xem câu trả lời có nhất quán hay không.
Uống thử 8 lít nước trong một ngày để tự mình kiểm chứng xem cơ thể có cảm thấy tốt hơn không.
Tìm kiếm thông tin từ các trang y tế uy tín.
Tạo một cuộc thăm dò trên mạng xã hội để hỏi ý kiến bạn bè và những người khác về vấn đề này.
Tại sao thuật toán mạng xã hội thường ưu tiên hiển thị những nội dung bạn có khả năng sẽ thích hoặc đồng ý?
Để giúp bạn tiếp cận các luồng tư tưởng mới và mở rộng thế giới quan của mình một cách hiệu quả.
Để giữ bạn ở lại trên nền tảng lâu hơn.
Để đảm bảo mọi thông tin bạn thấy trên mạng xã hội đều là sự thật đã được kiểm chứng.
Để giảm tải cho máy chủ của họ bằng cách chỉ hiển thị những nội dung phổ biến nhất.
Tình huống: Một chatbot được huấn luyện với dữ liệu chủ yếu từ các diễn đàn game. Khi được hỏi về cách giải quyết một mâu thuẫn, nó có thể đưa ra câu trả lời như thế nào?
Rất ôn hòa và mang tính xây dựng, tập trung vào việc hòa giải.
Có xu hướng hiếu thắng hoặc dùng từ ngữ mạnh.
Dựa trên các nguyên tắc tâm lý học phức tạp và sâu sắc.
Từ chối trả lời câu hỏi đó vì nó nằm ngoài lĩnh vực game.
Đâu là một dấu hiệu cho thấy một nguồn tin trên Internet có thể không đáng tin cậy?
Bài viết có nhiều hình ảnh minh họa và biểu đồ chi tiết để làm rõ các luận điểm.
Bài viết được chia sẻ bởi rất nhiều người, bao gồm cả những người có ảnh hưởng trên mạng xã hội.
Bài viết không ghi rõ tác giả hay ngày đăng.
Bài viết có sử dụng các thuật ngữ chuyên môn và trích dẫn các nghiên cứu khoa học.
"Tư duy phản biện" khi sử dụng chatbot có nghĩa là gì?
Luôn cho rằng mọi câu trả lời của chatbot đều sai và không bao giờ sử dụng chúng.
Luôn đồng ý với chatbot vì nó là một AI tiên tiến được tạo ra bởi các chuyên gia.
Tự đặt câu hỏi về tính đúng đắn và khách quan của thông tin.
Chỉ hỏi chatbot những câu hỏi dễ mà bạn đã biết câu trả lời để kiểm tra nó.
Tình huống: Bạn nhận thấy chatbot thường xuyên đưa ra các định kiến tiêu cực về một nhóm người nào đó. Cách tốt nhất để đối phó với sự thiên lệch này là gì?
Tranh cãi lại với chatbot để "dạy" cho nó biết rằng nó đã sai và buộc nó phải thay đổi câu trả lời.
Chấp nhận và coi đó là sự thật, vì chatbot được huấn luyện từ một lượng dữ liệu rất lớn trên Internet.
Nhận biết sự thiên lệch và chủ động tìm kiếm các nguồn tin khác.
Ngừng sử dụng chatbot vĩnh viễn và yêu cầu mọi người cùng làm như vậy.
Tại sao việc chỉ đọc tin tức từ một trang báo duy nhất có thể nguy hiểm?
Vì trang báo đó có thể bị tấn công mạng và ngừng hoạt động bất cứ lúc nào, khiến bạn bị mất nguồn tin tức.
Vì bạn có thể bị ảnh hưởng bởi thiên kiến của trang báo đó.
Vì bạn sẽ không có đủ tin tức để đọc mỗi ngày, dẫn đến việc bị lạc hậu so với bạn bè.
Vì các trang báo khác sẽ không có doanh thu và phải đóng cửa, làm giảm sự đa dạng của báo chí.
Tình huống: Một AI Overview của Google đề xuất "thêm keo vào pizza" dựa trên một bình luận cũ trên diễn đàn. Lỗi này cho thấy AI gặp khó khăn trong việc gì?
Phân tích cấu trúc ngữ pháp phức tạp của các câu trên diễn đàn.
Đánh giá độ tin cậy và tính hợp lý của nguồn dữ liệu.
Dịch thuật các từ ngữ từ tiếng Anh
p khó khăn trong việc gì?
Phân tích cấu trúc ngữ pháp phức tạp của các câu trên diễn đàn.
Đánh giá độ tin cậy và tính hợp lý của nguồn dữ liệu.
Dịch thuật các từ ngữ từ tiếng Anh sang các ngôn ngữ khác.
Tạo ra các câu trả lời dài và chi tiết cho người dùng.
Cuối cùng, trách nhiệm xác minh thông tin do chatbot cung cấp thuộc về ai?
Công ty đã tạo ra chatbot đó, họ phải chịu trách nhiệm cho mọi thông tin nó đưa ra.
Những người đã cung cấp dữ liệu để huấn luyện cho chatbot.
Chính người dùng chatbot.
Chính chatbot đó, nó phải tự học cách kiểm tra thông tin của mình.
Tình huống: Một chatbot được thiết kế để hỗ trợ tuyển dụng. Nếu dữ liệu huấn luyện của nó chủ yếu là hồ sơ của các nhân viên nam thành công trong quá khứ, nó có thể gây ra thiên kiến nào?
Nó sẽ hoạt động chậm hơn khi xử lý hồ sơ của ứng viên nữ.
Nó có thể đánh giá thấp hồ sơ của các ứng viên nữ.
Nó sẽ không thể đọc và phân tích được hồ sơ của ứng viên nữ.
Nó sẽ ưu tiên các ứng viên có kinh nghiệm làm việc lâu năm.
Việc các hãng tin tức sử dụng những từ ngữ khác nhau (ví dụ "người biểu tình" so với "kẻ nổi loạn") để mô tả cùng một nhóm người có tác động gì đến chatbot được huấn luyện từ các tin tức đó?
Chatbot sẽ không thể hiểu được sự kiện đang diễn ra vì có quá nhiều mâu thuẫn trong dữ liệu.
Chatbot sẽ chỉ chọn từ ngữ được sử dụng nhiều nhất để mô tả sự kiện.
Chatbot có thể học được sự liên kết mang tính định kiến giữa một nhóm người và một hành vi.
Chatbot sẽ luôn chọn cách mô tả trung lập nhất để tránh gây tranh cãi.
