Ngân hàng câu hỏi môn ITE302c - Đạo đức trong Công nghệ thông tin

Đáp án đúng: C. Lý do quan trọng để liên tục làm mới chính sách đạo đức nội bộ và đối ngoại là giữ cho chúng khớp với các rủi ro MỚI PHÁT SINH và với thế trận đạo đức đang thay đổi của chính sản phẩm, dịch vụ mà tổ chức cung cấp. Sản phẩm tiến hóa thì bản đồ rủi ro cũng đổi theo. A giúp biện minh cho việc phát hành tính năng mới là dùng chính sách như bình phong. B khớp với giá trị văn hóa của nhân viên là yếu tố cần cân nhắc nhưng thứ yếu so với rủi ro thật của sản phẩm. D chứng minh cho lãnh đạo cấp cao thấy có làm việc là động cơ hình thức, không phải lý do thực chất.

Đáp án đúng: D. Chính sách mở cửa (open door policy) chỉ tạo ra KÊNH để nhân viên lên tiếng, nhưng không bảo đảm họ CẢM THẤY ĐƯỢC LẮNG NGHE — nhiều nhân viên vẫn im lặng vì sợ hậu quả, hoặc lên tiếng rồi không thấy gì thay đổi. Employee voice đòi hỏi thêm sự an toàn tâm lý và bằng chứng rằng ý kiến dẫn tới hành động. A sai: hai khái niệm không đối lập, chính sách mở cửa là một công cụ hỗ trợ employee voice. B và C đánh đồng "có kênh" với "được lắng nghe" — đây đúng là ngộ nhận phổ biến mà câu hỏi muốn phá.

Đáp án đúng: A. Lý do cập nhật định kỳ bộ quy tắc đạo đức là để nắm bắt bản chất LUÔN THAY ĐỔI của các rủi ro đạo đức gắn với sản phẩm hoặc dịch vụ đang phát triển: công nghệ mới, thị trường mới và cách người dùng sử dụng sản phẩm đều sinh ra rủi ro chưa từng có khi văn bản được viết lần đầu. B phát tín hiệu quan tâm tới đạo đức và C nhắc nhở nhân viên nhớ tới bộ quy tắc đều là tác dụng phụ tích cực, nhưng nếu chỉ vì hai lý do đó thì cập nhật hình thức cũng đủ. D nghĩa vụ ủy thác và pháp lý chỉ đúng với một số ngành được quản lý chặt, không phải lý do phổ quát.

Đáp án đúng: D. "Vòng xoáy đức hạnh" (virtuous cycle) của Big Tech vận hành theo vòng tự khuếch đại: thuật toán dựa trên dữ liệu cải thiện chất lượng dịch vụ → dịch vụ tốt hơn thu hút thêm khách hàng → khách hàng mới sinh ra nhiều dữ liệu hơn → dữ liệu nhiều hơn lại làm thuật toán tốt hơn nữa. Chính vòng lặp này tạo lợi thế gần như không thể đuổi kịp và là gốc rễ của lo ngại độc quyền dữ liệu. A và B hiểu chữ "virtuous" theo nghĩa đạo đức, trong khi đây là thuật ngữ kinh tế chỉ vòng phản hồi dương. C chỉ nêu một mắt xích và còn hàm ý phân biệt "tầng lớp khách hàng tốt hơn", không phải cơ chế của vòng lặp.

Đáp án đúng: B. Giai đoạn huấn luyện (training) là lúc mô hình điều chỉnh tham số dựa trên một TẬP CON dữ liệu, tối ưu theo hướng giảm tỉ lệ lỗi. Phần dữ liệu còn lại được giữ riêng để kiểm định và kiểm thử, nhằm phát hiện overfitting. A chọn loại thuật toán và làm sạch, định dạng dữ liệu thuộc giai đoạn chuẩn bị TRƯỚC huấn luyện. C đưa mô hình vào tình huống thực tế và theo dõi hiệu năng là giai đoạn triển khai SAU huấn luyện. D đổi phương pháp huấn luyện giữa chừng là thao tác thử nghiệm, không phải mục tiêu của pha này.

Đáp án đúng: A. Vấn đề hộp đen của AI là thách thức hiểu được cơ chế bên trong của những hệ thống mờ đục: mô hình cho ra kết quả nhưng đường đi từ đầu vào tới kết quả không quy được về lập luận mà con người theo dõi được. Đây là rào cản trực tiếp cho explainability và cho việc quy trách nhiệm. B không biết nguyên nhân sự cố là bài toán gỡ lỗi hệ thống nói chung. C ví machine intelligence với trò ảo thuật là cách nói ẩn dụ, không phải định nghĩa. D "nhốt trí tuệ máy nguy hiểm vào nhà tù số" mô tả ý tưởng AI boxing trong an toàn AI — khái niệm hoàn toàn khác dù cũng có chữ "box".

Đáp án đúng: B (Prescriptive). Bốn cấp phân tích dữ liệu: descriptive trả lời "chuyện gì đã xảy ra", diagnostic trả lời "vì sao xảy ra", predictive trả lời "chuyện gì sẽ xảy ra", và prescriptive trả lời "NÊN LÀM GÌ". Đề hỏi nên MUA doanh nghiệp nào để tối đa lợi ích tài chính — tức đòi một khuyến nghị hành động, đúng cấp prescriptive. A descriptive chỉ mô tả dữ liệu quá khứ. C predictive dừng ở dự báo mà không nói nên chọn phương án nào. D "cumulative" không phải một cấp phân tích trong khung này.

Đáp án đúng: A. Đây là hai nguyên tắc đạo đức tách bạch: beneficence là nghĩa vụ CHỦ ĐỘNG làm điều tốt, mang lại lợi ích; non-maleficence là nghĩa vụ KHÔNG gây hại. Nguyên tắc thứ hai được coi là sàn tối thiểu và mạnh hơn — không gây hại là bắt buộc, còn làm điều tốt là điều nên hướng tới. B sai: cả hai đều là mục tiêu quan trọng của AI có đạo đức, không cái nào kém hơn. C sai: chúng khác nhau rõ ràng, một hệ thống có thể không gây hại mà cũng chẳng mang lại lợi ích gì. D bịa ra phạm vi hẹp cho non-maleficence, trong khi nguyên tắc này áp cho mọi công nghệ.

Đáp án đúng: C. True positive (dương tính thật) là trường hợp mô hình dự đoán DƯƠNG và thực tế cũng DƯƠNG — mô hình đoán đúng ở phía khẳng định. A là true negative (đoán âm, thực tế âm). B là false negative (đoán âm nhưng thực tế dương) — loại lỗi nguy hiểm nhất trong sàng lọc y tế vì bỏ sót ca bệnh. D là false positive (đoán dương nhưng thực tế âm) — loại lỗi gây báo động giả. Nhớ quy tắc: chữ đầu (true/false) cho biết mô hình đoán ĐÚNG hay SAI, chữ sau (positive/negative) cho biết mô hình đoán cái GÌ.

Đáp án đúng: C (Encryption protocols). SSL (Secure Sockets Layer), TLS (Transport Layer Security) và SSH (Secure Shell) đều là giao thức mã hóa dữ liệu trên đường truyền: chúng bảo đảm dữ liệu đi giữa hai đầu không bị đọc trộm hay sửa đổi. TLS là bản kế nhiệm của SSL, còn SSH dùng cho truy cập từ xa an toàn. A công cụ điều tra số (computer forensics) dùng để phân tích chứng cứ sau sự cố. B codec là bộ mã hóa - giải mã âm thanh, hình ảnh, không liên quan bảo mật. D hệ thống quản lý phiên bản như Git là công cụ phát triển phần mềm.

Đáp án đúng: D (sensitive column). Trong phân loại thuộc tính dữ liệu: identifier định danh trực tiếp (tên, số căn cước); quasi-identifier tự nó không định danh nhưng ghép lại thì có (mã bưu chính, ngày sinh, giới tính); sensitive column KHÔNG định danh nhưng chứa thông tin về cá nhân cần được bảo vệ (tình trạng bệnh, thu nhập, tôn giáo); non-sensitive column không cần bảo vệ. B quasi-identifier là loại hay bị nhầm nhất, nhưng đặc trưng của nó là khả năng GHÉP để định danh, còn đề nhấn mạnh "cần được bảo vệ" — đó là dấu hiệu của cột nhạy cảm. A và C sai theo định nghĩa trên.

Đáp án đúng: B và C. Chính sách tổ chức được định nghĩa rõ ràng mang lại hai lợi ích cốt lõi: làm trách nhiệm giải trình trở nên minh thị (B) — ai chịu trách nhiệm việc gì được viết ra thay vì ngầm hiểu; và tạo tính nhất quán trong hành vi, qua đó thống nhất văn hóa tổ chức (C) — mọi người xử lý tình huống giống nhau dù ở phòng ban hay quốc gia khác nhau. A đổi mới nghiên cứu sinh lợi và sở hữu trí tuệ, D cải thiện doanh số và tiếp thị đều là kết quả kinh doanh có thể xảy ra nhưng không phải lợi ích trực tiếp của việc có chính sách rõ ràng.

Đáp án đúng: A (why?). Thuật toán giải thích được (explainable algorithm) trong hệ thống gợi ý trả lời câu hỏi "VÌ SAO bạn được gợi ý món này" — ví dụ "vì bạn đã xem các phim cùng đạo diễn". Đó chính là điều người dùng cần để tin tưởng, phản biện hoặc khiếu nại khuyến nghị. B "how?" là câu hỏi về cơ chế kỹ thuật bên trong, thuộc phạm vi kỹ sư chứ không phải người dùng cuối. C "who?" hỏi về danh tính người dùng. D "what?" chỉ nói được hệ thống gợi ý CÁI GÌ, tức thông tin đã hiển thị sẵn, không thêm giá trị giải thích nào.

Để khuyến khích các quyết định đạo đức trong nhóm, các lãnh đạo nên cung cấp hướng dẫn đạo đức rõ ràng và diễn đàn thảo luận. Điều này giúp các thành viên trong nhóm hiểu được tầm quan trọng của đạo đức và có thể thảo luận về các vấn đề đạo đức một cách cởi mở. Việc cung cấp hướng dẫn đạo đức rõ ràng giúp các thành viên trong nhóm biết cách đưa ra quyết định một cách công bằng và công minh. Đồng thời, diễn đàn thảo luận giúp các thành viên trong nhóm có thể chia sẻ ý kiến và kinh nghiệm của mình, từ đó có thể đưa ra quyết định tốt hơn. Ngoài ra, việc cung cấp hướng dẫn đạo đức rõ ràng và diễn đàn thảo luận cũng giúp các lãnh đạo có thể theo dõi và đánh giá được việc thực hiện đạo đức trong nhóm.

Đáp án đúng: C (facing unknown empirical data with an incomplete dataset). "Unknown unknowns" chỉ tình huống mô hình gặp dữ liệu nằm NGOÀI phân phối nó từng học — tập huấn luyện không đầy đủ nên có cả những vùng thực tế mà mô hình chưa từng thấy. Điều nguy hiểm là ở những vùng đó mô hình vẫn dự đoán với độ tự tin cao, nên sai lầm không tự bộc lộ. B mô tả BLACK BOX PROBLEM (không giải thích được mô hình đang nhìn vào đâu) — một khái niệm riêng, thường được hỏi thành câu độc lập. A là chuyện đạo đức của nhóm nghiên cứu. D là bất định về cách thu thập dữ liệu, gần với "known unknowns" vì ta biết mình đang thiếu thông tin gì.