AI và thiên lệch trong tuyển dụng
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã được biết đến là tiếp thu các định kiến từ dữ liệu huấn luyện, tuy nhiên nghiên cứu mới chỉ ra rằng chúng còn có thể phát triển những thiên lệch riêng thông qua trải nghiệm cá nhân hóa. Điều này dẫn đến nguy cơ các AI đánh giá ứng viên việc làm một cách định kiến mạnh hơn cả con người, gây ảnh hưởng tiêu cực đến quá trình tuyển chọn nhân sự. Khi các công ty AI đua nhau phát triển các mô hình có khả năng lưu giữ chi tiết về hành vi người dùng, họ vô tình cung cấp công cụ cho AI củng cố các thiên lệch này.
Nguy cơ phá hoại dữ liệu thời tiết ngày càng tăng
Dự báo thời tiết đóng vai trò quan trọng trong nhiều ngành nghề như điều phối hàng không, vận hành lưới điện và nông nghiệp. Gần đây, dự báo còn được ứng dụng trong các thị trường dự đoán, nơi người tham gia đặt cược tiền dựa trên các sự kiện thực tế, bao gồm cả tình hình thời tiết. Chính lợi ích kinh tế từ việc thao túng dữ liệu thời tiết để tạo lợi thế trong các thị trường này kết hợp với xu hướng sử dụng AI dự báo thời tiết một cách ngày càng rộng rãi đang đặt ra nguy cơ lớn về tính chính xác của các dự báo. Các chuyên gia dự báo rằng những rủi ro này có thể tăng lên, gây ra các vấn đề hệ thống nghiêm trọng hơn nếu không được kiểm soát kịp thời.
