Dữ liệu không tự nhiên công bằng
Lớp 7 · 1 tiết · Các kĩ thuật và ứng dụng AI
Một bộ ảnh chỉ chụp vật dưới nắng có giúp nhận dạng tốt trong hành lang tối? Dữ liệu có thể vừa thiếu đa dạng vừa chứa điều không nên thu thập.
Em sẽ học được gì?
- 7.C4.1Trình bày được các vấn đề đạo đức có thể nảy sinh từ dữ liệu huấn luyện AI (ví dụ: dữ liệu thiếu đa dạng dẫn đến phân biệt đối xử, dữ liệu riêng tư bị xâm phạm). Trang 31
Thiếu đại diện tạo lỗi có hệ thống
Dữ liệu huấn luyện là các ví dụ máy dùng để tìm mẫu. Nếu chỉ có huy hiệu tròn màu xanh và vuông màu cam, mô hình có thể dựa vào màu thay vì hình. Khi gặp tròn màu cam, kết quả dễ sai. Khi lỗi kiểu này liên quan các nhóm người, nó có thể gây phân biệt đối xử. Không được suy từ mẫu ít ỏi ra giá trị của một người.
Thu thập được không có nghĩa là được dùng
Ảnh có mặt người, tên, địa chỉ hoặc lịch sinh hoạt có thể lộ dữ liệu riêng tư. Một dự án phân loại huy hiệu không cần những dữ liệu ấy. Dùng hình tự vẽ và nhãn khách quan giúp giảm rủi ro; không lấy ảnh bạn chỉ vì đã thấy trên mạng hoặc trong nhóm lớp.
Cùng làm: Kiểm toán một hộp dữ liệu
Dùng bộ huy hiệu tự vẽ: 4 tròn xanh nhỏ, 4 vuông cam lớn; giữ riêng 1 tròn cam, 1 vuông xanh, 1 tròn lớn và 1 vuông nhỏ để thử.
5 phút: đếm loại hình, màu và kích thước có trong bộ học.
10 phút: dự đoán trường hợp dễ sai nếu chỉ nhìn màu. Chạy lab thiên lệch nếu có thiết bị và ghi lỗi thật quan sát được.
15 phút: thiết kế bộ bổ sung cân bằng màu và hình; giải thích vì sao không cần ảnh mặt học sinh.
10 phút: viết phiếu rủi ro gồm thiếu đại diện, tác hại có thể có và cách giảm. 5 phút trao đổi.
Dừng lại và suy nghĩ
- Tại sao thêm nhiều bản sao tròn xanh chưa giải quyết thiếu đa dạng?
- Một nhãn đúng có làm việc thu thập ảnh riêng tư trở nên đúng không?
Minh chứng cần ghi lại
Bảng thành phần dữ liệu, trường hợp dễ sai và phiếu hai rủi ro đạo đức với biện pháp cụ thể; không yêu cầu huấn luyện sản phẩm thật.
Không có thiết bị? Vẫn học được.
Dùng thẻ giấy; một bạn đóng vai máy đoán theo màu, nhóm kiểm tra bằng các thẻ thử rồi phân tích giới hạn của mô phỏng.
Họ và tên: ........................................ Lớp: ........ Ngày: ................
Quan sát / sản phẩm của em:
Em đã kiểm tra bằng cách nào? Em sẽ thay đổi điều gì?
Em có dùng AI không? Nếu có, AI đã hỗ trợ phần nào?
Tự luyện để hiểu bài
Các câu hỏi dưới đây giúp em nhận phản hồi và thử lại. Số câu đúng không phải điểm chính thức, không thay thế minh chứng hoạt động hay nhận xét của giáo viên. Câu trả lời tự luyện chỉ lưu trên trình duyệt này.
Bài tập
Đã đúng 0/2 câu
- Câu 1Mức 1Trắc nghiệm 1 đáp án
Bộ dữ liệu chỉ có tròn xanh và vuông cam thiếu điều gì?
- Câu 2Mức 2Đúng / Sai
Ảnh đã được chia sẻ trong nhóm lớp có thể tự do dùng huấn luyện mọi công cụ AI.
Huy hiệu và dữ liệu lệch
Quan sát bộ học huy hiệu tròn/vuông thiếu đa dạng, sửa ví dụ rồi huấn luyện lại; ghi lỗi trên các thẻ thử theo từng hình.
Thử các bộ dữ liệu, rồi tự sửa
Bộ thiếu đa dạng chỉ có tròn–xanh–nhỏ và vuông–cam–lớn. Bộ sai nhãn gắn hai huy hiệu tròn màu cam vào hộp vuông. Hãy kiểm tra, bổ sung hoặc sửa nhãn rồi huấn luyện lại.
Chưa huấn luyện.
Kiểm tra 4 huy hiệu mới cỡ vừa
Các huy hiệu kiểm tra đều có cỡ vừa, chưa xuất hiện trong bộ mẫu nhỏ/lớn dùng để huấn luyện; có đủ các nhóm tròn/vuông và xanh/cam. Kết quả chỉ nói về bộ dữ liệu giả lập này, không chứng minh công bằng ngoài đời.
Máy tính kết quả thế nào?
Mỗi đặc điểm khác nhau tính 1 điểm. Máy tìm tất cả mẫu có tổng điểm nhỏ nhất, rồi đếm nhãn của các mẫu đó. Hộp nhiều phiếu hơn được chọn; bằng phiếu thì chưa quyết định. Huấn luyện ở mô hình đơn giản này là lưu bản sao các ví dụ đã chọn, không phải hiểu hình như con người. Không có độ tin cậy hay AI tạo sinh giả lập.
Minh chứng ghi lại thao tác và kết quả thực của lượt học; không tự chấm năng lực. Muốn lưu vào hồ sơ, dùng biểu mẫu minh chứng của bài học.
Đây là mô hình học tập giới hạn, không phải hệ thống AI triển khai thực tế. Không nhập thông tin riêng tư. Có thể làm hoạt động giấy ở trên thay cho thí nghiệm.
Đang tải hồ sơ riêng tư…
Ghi lại điều em đã làm
Bảng thành phần dữ liệu, trường hợp dễ sai và phiếu hai rủi ro đạo đức với biện pháp cụ thể; không yêu cầu huấn luyện sản phẩm thật. Không ghi địa chỉ, số điện thoại, mật khẩu hoặc thông tin riêng tư của người khác.
Em có thể trình bày miệng với giáo viên, viết trên phiếu giấy hoặc ghi bằng lời ở đây. Người hướng dẫn có thể ghi giúp điều đã quan sát.
Lịch sử minh chứng của em trong bài
Hướng dẫn dành cho giáo viên
Học liệu mở — đọc và in không cần đăng nhập. Dùng quan sát thực hành để nhận xét, không quy đổi tự luyện thành điểm năng lực.
Chuẩn bị
- Chuẩn bị thẻ huy hiệu không có thông tin cá nhân; tách thẻ thử khỏi hộp học.
Tổ chức hoạt động
5 phút kiểm kê, 10 phút dự đoán/thử, 15 phút đề xuất, 10 phút viết, 5 phút phản hồi; không gọi mô phỏng giấy là mô hình đã học.
Câu hỏi thảo luận
- Lỗi dữ liệu nào có thể làm một nhóm bị đối xử bất lợi?
- Có thể đạt mục tiêu mà không lấy dữ liệu người thật không?
Quan sát minh chứng
- Học sinh nối được thiếu đa dạng với sai lệch, không chỉ đếm số mẫu.
- Học sinh chỉ rõ dữ liệu riêng tư không cần thiết và loại khỏi kế hoạch.
Điều cần nhớ
Dữ liệu mang lựa chọn của con người: cần đại diện phù hợp và không xâm phạm riêng tư.