Cuộc khảo sát diễn ra vào tháng Tư và tháng Năm, với hơn 2,000 người ở Hoa Kỳ trả lời câu hỏi về AI, mức độ tin tưởng và ý kiến về luật mới. Tổng thể, cảm xúc chia đều: khoảng một phần ba tích cực, một phần ba tiêu cực và một phần ba có cảm nhận hỗn hợp.
Kết quả cho thấy người dùng thành thạo và dùng hàng ngày tích cực hơn (80%) trong khi những người chỉ thử AI vài lần ít tích cực hơn (24%). Độ tuổi cũng khác nhau: 41% ở độ tuổi 18 đến 29 tích cực, so với 18% ở người lớn 60 tuổi trở lên. Người lao động trẻ cảm thấy bị áp lực phải dùng AI tại nơi làm việc (gần 50%) so với khoảng 20% ở người lớn tuổi hơn. Đảng Cộng hòa và Đảng Dân chủ có cảm nhận tương tự về công nghệ.
Phần lớn ủng hộ quyền gặp người thật và muốn tránh AI ở bối cảnh y tế, pháp lý, giáo dục và chính phủ; hơn 70% muốn quyền đó. Nhiều người cũng muốn các quy định về minh bạch và quyền riêng tư, như được thông báo khi đang tương tác với AI, cấm AI dùng khuôn mặt và giọng nói của cá nhân, và dán nhãn hình ảnh hoặc video do AI tạo.
Từ khó
- khảo sát — bảng hỏi thu thập ý kiến của nhiều người
- thành thạo — có kỹ năng và kinh nghiệm dùng tốt
- hỗn hợp — kết hợp nhiều cảm xúc khác nhau cùng lúc
- minh bạch — rõ ràng công khai và dễ kiểm tra
- quyền riêng tư — quyền bảo vệ thông tin cá nhân riêng
- dán nhãn — ghi nhãn rõ nguồn gốc nội dung
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Bạn có cảm thấy thoải mái khi dùng AI trong y tế hay bạn muốn gặp người thật hơn? Tại sao?
- Bạn từng thấy áp lực phải dùng công cụ mới ở nơi làm việc chưa? Mô tả ngắn kinh nghiệm của bạn.
- Bạn nghĩ việc dán nhãn hình ảnh hoặc video do AI tạo có giúp người dùng hiểu rõ hơn không? Vì sao hoặc vì sao không?
Bài viết liên quan
Mô hình NMR mới giúp cải thiện độ nét ảnh MRI
Các nhà nghiên cứu ở Rice University và Oak Ridge National Laboratory phát triển khung lý thuyết chế độ riêng NMR. Phương pháp dùng phương trình Fokker-Planck liên kết chuyển động phân tử với tín hiệu MRI và tái tạo phép đo thực nghiệm.
Thiết bị đeo có AI cho người tiểu đường: lợi ích và hạn chế
Một meta-review của University at Buffalo, công bố trên NPJ Digital Medicine, đánh giá thiết bị đeo kết hợp AI cho tiểu đường type 2 và tiền tiểu đường. Nghiên cứu nêu lợi ích về dự đoán đường huyết và cá nhân hóa, nhưng cũng chỉ ra nhiều hạn chế nghiên cứu và thực tiễn.
Cộng hòa Dominican: năng lượng tái tạo bị lãng phí vì hạn chế phát
Năng lượng tái tạo chiếm tỷ trọng lớn hơn trong cơ cấu điện của Cộng hòa Dominican, nhưng sự cố vận hành lưới và cơ chế cắt giảm phát đã gây lãng phí và làm tăng dùng nhiên liệu hóa thạch. Chính phủ tuyên bố khẩn cấp và ban hành nghị định để tăng công suất.
