Trí tuệ nhân tạo

Tình huống mở đầu

Robot giáo viên thay cô được không? Cô hiểu tâm lí, khích lệ, dạy đạo đức — máy làm được điều đó như người không?

Kiến thức

Tình huống mở đầu

Nhờ máy viết hết bài Sử — em còn phản biện, sáng tạo không?

Kiến thức

AI tạo sinh (generative AI) tạo văn bản, ảnh, âm thanh mới từ yêu cầu của người.

Lạm dụng (nhờ máy làm thay phần em phải tự luyện) dẫn tới:

• suy giảm tư duy phản biện (không còn hỏi “đúng không?”);
• suy giảm sáng tạo;
• lan thông tin sai lệch.

Khi học: ghi câu lệnh → đoạn máy tạo → đối chiếu SGK / nguồn chính thống → chỗ lệch → chỉ dùng phần đã kiểm.

Tình huống mở đầu

App “đoán” em thích gì trước khi em nói — dễ chịu hay đáng ngờ?

Kiến thức

Một số dịch vụ AI thu thập: vị trí, thói quen xem, hình ảnh, giọng nói, sở thích — rồi phân tích để gợi ý, quảng cáo, giữ em ở lại lâu.

Dấu hiệu kiểm soát / thao túng:

• theo dõi mà em không biết;
• đề xuất thông tin, quảng cáo, nội dung một chiều;
• thao túng suy nghĩ hoặc hành động (bấm tiếp, mua, tin ngay);
• mất quyền kiểm soát dữ liệu cá nhân.

Tình huống mở đầu

Mỗi lần bấm “thích”, em có đang “nuôi” máy không?

Kiến thức

Tình huống mở đầu

Ảnh giả bạn cùng lớp — ai chịu trách nhiệm? (Không mô tả kĩ thuật giả mạo.)

Kiến thức

• Người dùng tạo ảnh giả mạo người khác — có thể phải chịu trách nhiệm.
• Nhà cung cấp chatbot lan truyền thông tin sai lệch — cũng có trách nhiệm.
• Người sáng tạo / phát triển — tùy tình huống, chịu trách nhiệm về sản phẩm.

Giải trình khi học: cho biết sản phẩm có dùng AI và dùng ở phần nào; nói rõ công cụ khi được hỏi; kiểm tra tính chính xác trước khi dùng.

Tình huống mở đầu

Ba túi rủi ro — em đoán túi nào đựng gì?

Kiến thức

Tình huống mở đầu

Dự án lớp xin ảnh bạn để “dạy máy nhận mặt” — được không?

Kiến thức · Checklist dự án

• Ẩn danh (không họ tên, không ảnh mặt bạn).
• Xin phép khi cần dữ liệu của người khác.
• Không đưa ảnh bạn vào máy.
• Ghi nguồn / tôn trọng bản quyền.
• Không tài khoản cá nhân; dùng thiết bị trường có giám sát.
• Nhật kí câu lệnh, kết quả thử, chỗ lệch.

Tình huống mở đầu

Chatbot nội quy được phép “cà khịa” bạn không? Người phát triển phải chặn gì?

Kiến thức

• Bảo mật: không để hệ thống lộ điểm, địa chỉ, dữ liệu học sinh.
• Không sai lệch: khi không chắc thì nói không chắc, dẫn nguồn, chuyển thầy cô.
• Không xúc phạm: ngôn ngữ tôn trọng, không bắt nạt, không cà khịa.

Tình huống mở đầu

Máy “nghe” khác tai người ở bước nào? Gợi ý: sóng âm → chữ → hiểu.

Kiến thức

Tình huống mở đầu

Mặt “cười” lúc nào cũng vui? Có khi là mỉa mai.

Kiến thức

• Nét mặt (cười, mếu…);
• Từ khoá trong văn bản và lời nói;
• Ngữ điệu (cao, thấp, nhanh, chậm);
• Cử chỉ (gật đầu, lắc đầu…).

Tình huống mở đầu

Việc nào đáng giải bằng AI — việc nào không? Chatbot nội quy (lặp lại, có nguồn) khác quyết định kỉ luật.

Kiến thức

Vấn đề phù hợp: phạm vi rõ, dữ liệu lấy được hợp pháp, AI hỗ trợ chứ không thay người quyết việc nhạy cảm.

Gợi ý: nội quy, phân loại rác, dịch tiếng dân tộc, nông nghiệp, dự báo ngập.

Tình huống mở đầu

Chatbot nói sao để người dùng hiểu và không bị dẫn sai? Câu mơ hồ khác câu rõ + nêu giới hạn.

Kiến thức

Một kịch bản tối thiểu:

1. Lời chào, nêu phạm vi (ví dụ: nội quy giờ ra vào).
2. Hỏi lại nếu thiếu thông tin.
3. Trả lời ngắn, dẫn nguồn (nội quy / SGK).
4. Nếu không chắc hoặc vượt phạm vi → chuyển thầy cô.

1. Nêu 3 lĩnh vực AI không nên thay người. Kèm 1 lí do.
2. Lạm dụng AI tạo sinh dẫn tới những rủi ro nào? Việc bắt buộc khi dùng trong học tập?
3. Nêu 2 dấu hiệu hệ thống AI đang theo dõi / thao túng.
4. Người dùng khác người phát triển chỗ nào? Vì sao bấm “thích” cũng nuôi máy?
5. Kể 1 tình huống có trách nhiệm pháp lý. Viết 3 việc giải trình khi học.
6. Ba nhóm rủi ro phổ biến với AI?
7. Checklist dự án: nêu 4 việc làm để bảo vệ dữ liệu / bản quyền.
8. Ba nguyên tắc khi phát triển chatbot nội quy?
9. Mô tả bước “nghe” hoặc “nhìn” của AI. Chỗ nào dễ sai?
10. Vì sao AI nhận cảm xúc có giới hạn?
11. Việc nào không nên chọn làm dự án AI? Vì sao?
12. Viết 1 lượt kịch bản: người dùng hỏi việc ngoài phạm vi — hệ thống trả lời thế nào?

Thuật ngữ em đã gặp

AI tạo sinh (generative AI)

Công cụ tạo văn bản, ảnh, âm thanh mới từ yêu cầu của người.

Thao túng

Dùng dữ liệu và gợi ý một chiều để đẩy người tới quyết định có lợi cho hệ thống, bất lợi cho người.

Người phát triển / người dùng

Người tạo ra hệ thống / người tương tác với hệ thống.

Giải trình

Nói rõ đã dùng AI thế nào, kiểm tra ra sao, ai chịu trách nhiệm kết quả.

Thiên vị thuật toán

Máy kết luận lệch vì dữ liệu hoặc cách học không công bằng.

NLP / nhận dạng giọng nói / thị giác máy tính

Kĩ thuật giúp máy đọc–hiểu ngôn ngữ, nghe, nhìn (mức mở rộng).

UX (trải nghiệm người dùng)

Cách tương tác dễ hiểu, tôn trọng, kiểm soát được, không dẫn sai.

Kịch bản hội thoại

Chuỗi lượt nói giữa người và chatbot, gồm cả khi máy không biết.