Cấp độ: elementary25 phútminMiễn phíFreeYoung CreatorYoung Creator

AI Literacy: AI hoạt động như thế nào?AI Literacy: How does AI work?

Bản tóm tắt nguyên tắc dùng AI có trách nhiệmA summary of responsible AI principles

Bạn sẽ học gìWhat you will learn

  • ✓Mô tả AI và machine learningDescribe AI and machine learning
  • ✓Giải thích bias trong AIExplain bias in AI
  • ✓Liệt kê nguyên tắc dùng AIList principles for using AI

Bạn sẽ tạo gìWhat you will build

Bản tóm tắt nguyên tắc dùng AI có trách nhiệmA summary of responsible AI principles

Nội dung bài họcLesson content

AI là gì?What is AI?

AI (Trí tuệ nhân tạo) là máy tính thực hiện những việc cần "trí tuệ": nhận dạng ảnh, hiểu ngôn ngữ, đưa ra gợi ý. AI không "biết" gì — nó nhận diện mẫu (pattern) từ rất nhiều dữ liệu và đoán kết quả. ChatGPT, Google Translate, Netflix gợi ý phim đều dùng AI.AI (Artificial Intelligence) is computers performing tasks that require "intelligence": image recognition, language understanding, making recommendations. AI does not "know" anything — it recognizes patterns from huge amounts of data and guesses results. ChatGPT, Google Translate, Netflix recommendations all use AI.

Machine Learning: học từ dữ liệuMachine Learning: learning from data

Machine Learning (ML) là nhánh AI mà máy tự học từ dữ liệu thay vì được lập trình trực tiếp. Ví dụ: cho AI xem 10.000 ảnh mèo → AI học nhận dạng mèo. Càng nhiều dữ liệu, AI càng chính xác. Nhưng nếu dữ liệu sai/thiếu → AI sai.Machine Learning (ML) is a branch of AI where the machine learns from data instead of being directly programmed. Example: show AI 10,000 cat photos → AI learns to recognize cats. More data = more accurate AI. But if data is wrong/insufficient → AI is wrong.

Bias (thiên kiến) trong AIBias in AI

AI học từ dữ liệu con người tạo ra. Nếu dữ liệu có thiên kiến, AI cũng có. Ví dụ: AI tuyển dụng ưu tiên nam nếu dữ liệu lịch sử chỉ tuyển nam. Bias gây bất công. Cần kiểm tra dữ liệu, đa dạng hóa, và đánh giá AI công bằng.AI learns from data created by humans. If the data has bias, AI does too. Example: a hiring AI favors men if historical data only hired men. Bias causes unfairness. We need to check data, diversify it, and evaluate AI fairly.

Nguyên tắc dùng AI có trách nhiệmPrinciples for using AI responsibly

5 nguyên tắc: (1) Không tin AI 100% — luôn kiểm tra. (2) Không chia thông tin cá nhân với AI công khai. (3) Hiểu AI có thể sai (hallucination). (4) Trích nguồn khi dùng nội dung AI. (5) Không dùng AI để lừa đảo, đạo văn, hoặc gây hại.5 principles: (1) Do not trust AI 100% — always verify. (2) Do not share personal info with public AI. (3) Understand AI can be wrong (hallucination). (4) Cite sources when using AI content. (5) Do not use AI for fraud, plagiarism, or harm.

Bài tập thực hànhHands-on exercises

1Liệt kê 3 ứng dụng AI bạn dùng hàng ngày và giải thích AI làm gì trong mỗi ứng dụng.List 3 AI applications you use daily and explain what AI does in each.

Gợi ýHint

Ví dụ: Google Translate (dịch ngôn ngữ), YouTube gợi ý (đề xuất video), Face ID (nhận dạng mặt).Examples: Google Translate (language translation), YouTube recommendations (video suggestions), Face ID (face recognition).

Lời giảiSolution
text
                      
                        1. Google Translate: AI học hàng triệu câu song ngữ để dịch ngôn ngữ
2. YouTube gợi ý: AI phân tích xem gì, bao lâu → đề xuất video tương tự
3. Face ID: AI nhận dạng khuôn mặt từ camera để mở khóa
4. Tự động hoàn thành Gmail: AI đoán câu tiếp theo dựa trên ngữ cảnh

2Tìm 1 ví dụ về bias trong AI và giải thích tại sao bias xảy ra.Find 1 example of AI bias and explain why the bias occurred.

Gợi ýHint

Nghiên cứu: AI tuyển dụng Amazon, AI nhận dạng khuôn mặt, AI chẩn đoán y tế.Research: Amazon hiring AI, facial recognition AI, medical diagnosis AI.

Lời giảiSolution
text
                      
                        Ví dụ: AI tuyển dụng của Amazon (2014-2018) ưu tiên nam vì dữ liệu lịch sử 10 năm chủ yếu tuyển nam giới. AI học được "nam = tốt" từ dữ liệu sai. Bias xảy ra vì dữ liệu không đa dạng, phản ánh bất công trong quá khứ. Giải pháp: làm sạch dữ liệu, đa dạng hóa, kiểm tra công bằng.

Kiểm traQuiz

Chọn đáp án đúng cho mỗi câu. Nhấn để xem giải thích.Choose the correct answer for each question. Click to see explanation.

Câu 1: AI học từ đâu?Q1: Where does AI learn from?

Câu 2: Bias (thiên kiến) trong AI xảy ra khi nào?Q2: When does AI bias occur?

Câu 3: Hallucination trong AI là gì?Q3: What is hallucination in AI?

Câu 4: Điều nào đúng khi dùng AI?Q4: Which is true when using AI?

Trước: Bài 16Previous: Lesson 16Tiếp: Bài 18Next: Lesson 18
Xem thêm bài họcView more lessonsĐăng ký học đầy đủSign up for full access