Trong Tuần lễ AI 2025, có rất nhiều cuộc thảo luận về thuật toán, đổi mới và tự động hóa, nhưng cũng về sự thiên lệch.
Nhưng một khái niệm quan trọng đã thu hút sự chú ý của người nghe: công nghệ không trung lập. Ngay cả trí tuệ nhân tạo, dù hợp lý và toán học đến đâu, cũng khuếch đại ý định của con người.
Điều này có nghĩa là nếu các quá trình tâm lý của chúng ta đầy thiên kiến, AI cũng có nguy cơ tái sản xuất chúng trên quy mô lớn hơn.
Trong bài viết này, chúng tôi khám phá mối liên hệ giữa các thiên kiến nhận thức và trí tuệ nhân tạo, với sự tập trung vào hai thiên kiến phổ biến nhất: thiên kiến ưa thích và thiên kiến không thích.
Một chủ đề ngày càng trở nên trung tâm khi thảo luận về lãnh đạo toàn diện và sự phát triển đạo đức của các công nghệ.
Tại sao sự thiên lệch lại quan trọng trong bối cảnh của AI
AI, mặc dù là một công nghệ, nhưng được đào tạo trên dữ liệu con người. Và dữ liệu con người phản ánh hành vi, thành kiến, và khuôn mẫu. Do đó, AI không được sinh ra một cách trung lập, mà tiếp nhận những sắc thái từ người sáng tạo và các tập dữ liệu của nó.
Sự thiên lệch không chỉ là lỗi: chúng là những sai lệch có hệ thống trong cách chúng ta nhận thức và đưa ra quyết định.
Hiểu được những thiên kiến nào ảnh hưởng đến chúng ta là điều cơ bản để xây dựng các hệ thống công nghệ công bằng, đạo đức và bền vững hơn.
Định kiến đồng cảm: kẻ thù thầm lặng của sự đa dạng
Thiên lệch ưa thích là xu hướng thích những người giống mình. Điều này xảy ra, chẳng hạn, khi một nhà quản lý thuê những cộng tác viên có cùng nền tảng, giới tính, và cách nhìn nhận thế giới.
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, điều này có thể được dịch thành:
Các thuật toán thưởng cho các hồ sơ tương tự như của những người đã thiết kế chúng
Hệ thống gợi ý củng cố nền văn hóa đơn điệu
Quy trình lựa chọn tự động mà trừng phạt các nhóm thiểu số
Nếu mọi người xung quanh chúng ta đều suy nghĩ giống nhau, sự đổi mới sẽ dừng lại.
Sự thiên lệch không thích ứng: bộ mặt ẩn giấu của lãnh đạo
Điều này thể hiện khi chúng ta đánh giá tiêu cực những người lệch khỏi phong cách chính, đặc biệt trong các vai trò lãnh đạo. Một ví dụ phổ biến? Phụ nữ trong các bối cảnh nghề nghiệp chủ yếu là nam giới, những người bị coi là "không dễ mến" nếu họ thể hiện sự quyết đoán hoặc kiên quyết.
Trong bối cảnh AI, sự thiên lệch này có thể xuất hiện khi:
Các mô hình trừng phạt những hành vi không phù hợp với "chuẩn" thống kê.
Các chỉ số đánh giá tự động tái hiện những định kiến văn hóa
Kết quả là một vòng tròn vicious hạn chế sự đa dạng trong các vai trò ra quyết định và cản trở sự bao gồm.
Thiên kiến, AI và sự thay đổi: từ nhận thức đến hành động
Mỗi sự chuyển mình công nghệ lớn đều tạo ra nỗi sợ hãi, sự hoài nghi và sự kháng cự. Nhưng chỉ bằng cách nhận thức được những giới hạn nhận thức của chúng ta, chúng ta mới có thể xây dựng những công nghệ nhân văn hơn.
AI, nếu được hướng dẫn bởi sự lãnh đạo có ý thức, có thể:
Giúp xác định và sửa chữa thiên kiến trong các quy trình ra quyết định
Thúc đẩy tính minh bạch trong các tiêu chí thuật toán
Cung cấp công cụ để cải thiện sự công bằng trong các tổ chức
Lãnh đạo chân chính ngày nay không thể bỏ qua vấn đề bao gồm. Cần một mô hình mới mà:
Nhận diện sức mạnh ( và những rủi ro ) của AI
Thúc đẩy môi trường làm việc đa dạng và sáng tạo
Áp dụng các thực tiễn ra quyết định minh bạch và có thể xác minh
Lãnh đạo trong tương lai sẽ bao gồm, thích ứng và nhận thức được giới hạn nhận thức của mình. Hoặc không.
Kết luận: thiết kế một Trí tuệ Nhân tạo có đạo đức
Trí tuệ nhân tạo có thể là một công cụ tuyệt vời để cải thiện thế giới. Nhưng nếu chúng ta không hiểu những thành kiến nhận thức mà chúng ta chuyển vào các thuật toán của nó, chúng ta có nguy cơ khuếch đại các vấn đề thay vì giải quyết chúng.
Thách thức không chỉ là kỹ thuật, mà còn mang tính nhân văn sâu sắc. Nó bắt đầu với nhận thức về những thiên kiến của chúng ta và được hiện thực hóa trong một lãnh đạo có khả năng dẫn dắt đổi mới với đạo đức, sự thấu cảm và tính bao gồm.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Sự bao gồm và lãnh đạo: cách AI khuếch đại (cũng) định kiến của chúng ta
Trong Tuần lễ AI 2025, có rất nhiều cuộc thảo luận về thuật toán, đổi mới và tự động hóa, nhưng cũng về sự thiên lệch.
Nhưng một khái niệm quan trọng đã thu hút sự chú ý của người nghe: công nghệ không trung lập. Ngay cả trí tuệ nhân tạo, dù hợp lý và toán học đến đâu, cũng khuếch đại ý định của con người.
Điều này có nghĩa là nếu các quá trình tâm lý của chúng ta đầy thiên kiến, AI cũng có nguy cơ tái sản xuất chúng trên quy mô lớn hơn.
Trong bài viết này, chúng tôi khám phá mối liên hệ giữa các thiên kiến nhận thức và trí tuệ nhân tạo, với sự tập trung vào hai thiên kiến phổ biến nhất: thiên kiến ưa thích và thiên kiến không thích.
Một chủ đề ngày càng trở nên trung tâm khi thảo luận về lãnh đạo toàn diện và sự phát triển đạo đức của các công nghệ.
Tại sao sự thiên lệch lại quan trọng trong bối cảnh của AI
AI, mặc dù là một công nghệ, nhưng được đào tạo trên dữ liệu con người. Và dữ liệu con người phản ánh hành vi, thành kiến, và khuôn mẫu. Do đó, AI không được sinh ra một cách trung lập, mà tiếp nhận những sắc thái từ người sáng tạo và các tập dữ liệu của nó.
Sự thiên lệch không chỉ là lỗi: chúng là những sai lệch có hệ thống trong cách chúng ta nhận thức và đưa ra quyết định.
Hiểu được những thiên kiến nào ảnh hưởng đến chúng ta là điều cơ bản để xây dựng các hệ thống công nghệ công bằng, đạo đức và bền vững hơn.
Định kiến đồng cảm: kẻ thù thầm lặng của sự đa dạng
Thiên lệch ưa thích là xu hướng thích những người giống mình. Điều này xảy ra, chẳng hạn, khi một nhà quản lý thuê những cộng tác viên có cùng nền tảng, giới tính, và cách nhìn nhận thế giới.
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, điều này có thể được dịch thành:
Các thuật toán thưởng cho các hồ sơ tương tự như của những người đã thiết kế chúng
Hệ thống gợi ý củng cố nền văn hóa đơn điệu
Quy trình lựa chọn tự động mà trừng phạt các nhóm thiểu số
Nếu mọi người xung quanh chúng ta đều suy nghĩ giống nhau, sự đổi mới sẽ dừng lại.
Sự thiên lệch không thích ứng: bộ mặt ẩn giấu của lãnh đạo
Điều này thể hiện khi chúng ta đánh giá tiêu cực những người lệch khỏi phong cách chính, đặc biệt trong các vai trò lãnh đạo. Một ví dụ phổ biến? Phụ nữ trong các bối cảnh nghề nghiệp chủ yếu là nam giới, những người bị coi là "không dễ mến" nếu họ thể hiện sự quyết đoán hoặc kiên quyết.
Trong bối cảnh AI, sự thiên lệch này có thể xuất hiện khi:
Các mô hình trừng phạt những hành vi không phù hợp với "chuẩn" thống kê.
Các chỉ số đánh giá tự động tái hiện những định kiến văn hóa
Kết quả là một vòng tròn vicious hạn chế sự đa dạng trong các vai trò ra quyết định và cản trở sự bao gồm.
Thiên kiến, AI và sự thay đổi: từ nhận thức đến hành động
Mỗi sự chuyển mình công nghệ lớn đều tạo ra nỗi sợ hãi, sự hoài nghi và sự kháng cự. Nhưng chỉ bằng cách nhận thức được những giới hạn nhận thức của chúng ta, chúng ta mới có thể xây dựng những công nghệ nhân văn hơn.
AI, nếu được hướng dẫn bởi sự lãnh đạo có ý thức, có thể:
Giúp xác định và sửa chữa thiên kiến trong các quy trình ra quyết định
Thúc đẩy tính minh bạch trong các tiêu chí thuật toán
Cung cấp công cụ để cải thiện sự công bằng trong các tổ chức
Lãnh đạo chân chính ngày nay không thể bỏ qua vấn đề bao gồm. Cần một mô hình mới mà:
Nhận diện sức mạnh ( và những rủi ro ) của AI
Thúc đẩy môi trường làm việc đa dạng và sáng tạo
Áp dụng các thực tiễn ra quyết định minh bạch và có thể xác minh
Lãnh đạo trong tương lai sẽ bao gồm, thích ứng và nhận thức được giới hạn nhận thức của mình. Hoặc không.
Kết luận: thiết kế một Trí tuệ Nhân tạo có đạo đức
Trí tuệ nhân tạo có thể là một công cụ tuyệt vời để cải thiện thế giới. Nhưng nếu chúng ta không hiểu những thành kiến nhận thức mà chúng ta chuyển vào các thuật toán của nó, chúng ta có nguy cơ khuếch đại các vấn đề thay vì giải quyết chúng.
Thách thức không chỉ là kỹ thuật, mà còn mang tính nhân văn sâu sắc. Nó bắt đầu với nhận thức về những thiên kiến của chúng ta và được hiện thực hóa trong một lãnh đạo có khả năng dẫn dắt đổi mới với đạo đức, sự thấu cảm và tính bao gồm.