# Bài viết Liên quan Thiên kiến

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Thiên kiến", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

Bị Google 'sa thải' vì một bài báo 14 trang, hơn 4000 người lên tiếng ủng hộ, 6 năm sau nhìn lại: Khi ấy bà ấy gần như đã dự đoán toàn bộ kỷ nguyên AI

Năm 2020, Timnit Gebru, trưởng nhóm AI đạo đức tại Google, đã bị sa thải sau một cuộc tranh cãi về bài báo học thuật “On the Dangers of Stochastic Parrots” do bà đồng tác giả. Bài báo cảnh báo về những rủi ro của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào thời điểm GPT-3 vừa ra mắt, và giờ đây nhiều cảnh báo đó đã thành hiện thực. Bài báo dài 14 trang đã dự báo chính xác hàng loạt vấn đề mà ngành AI hiện đang đối mặt: “Ảo giác” (Hallucination) khi mô hình tạo ra thông tin sai lệch; việc khuếch đại thành kiến xã hội có sẵn trong dữ liệu huấn luyện; tác động môi trường lớn từ việc tiêu thụ năng lượng; sự thiếu minh bạch về nội dung trong dữ liệu huấn luyện; và nguy cơ “sụp đổ mô hình” (Model Collapse) khi nội dung do AI tạo ra tràn ngập internet và lại trở thành dữ liệu đầu vào cho thế hệ AI tiếp theo. Vụ việc dẫn đến làn sóng phản đối từ hơn 4000 nhân viên và chuyên gia. Sau khi rời Google, Gebru thành lập Viện Nghiên cứu AI Phân tán (DAIR) để tiếp tục điều tra các vấn đề về công bằng, đạo đức và quyền lực tập trung trong AI. Sáu năm sau, bài báo từng gây tranh cãi của bà được ghi nhận vì đã tiên tri chính xác những thách thức cốt lõi của kỷ nguyên AI ngày nay.

marsbit06/08 10:32

Bị Google 'sa thải' vì một bài báo 14 trang, hơn 4000 người lên tiếng ủng hộ, 6 năm sau nhìn lại: Khi ấy bà ấy gần như đã dự đoán toàn bộ kỷ nguyên AI

marsbit06/08 10:32

Thị Trường Dự Đoán Dưới Góc Nhìn Định Kiến

Thị trường dự đoán thường bị gán nhãn cờ bạc, nhưng thực chất là công cụ tài chính cho phép cá nhân chủ động dự báo sự thật và chuyển giao rủi ro. Khác biệt giữa đầu tư và cờ bạc nằm ở chiến lược của người tham gia, không phải bản chất thị trường. Thị trường dự đoán hoạt động dựa trên tính chính xác và kỳ hạn hữu hạn, giúp định giá thông tin khách quan, loại bỏ yếu tố nhiễu. Dù bị chỉ trích do lo ngại nội gián và cờ bạc hóa, thị trường này thực chất tưởng thưởng cho người có lợi thế thông tin chân chính, đồng thời tạo cơ chế phòng ngừa rủi ro minh bạch. Sự phản đối từ truyền thông chính thống thường xuất phát từ động cơ kiểm soát thông tin, trong khi thị trường dự đoán thúc đẩy dân chủ hóa tri thức và bảo vệ quyền tiếp cận sự thật công bằng.

marsbit04/20 12:13

Thị Trường Dự Đoán Dưới Góc Nhìn Định Kiến

marsbit04/20 12:13

Backtest Của Bạn Đang Nói Dối: Tại Sao Bạn Phải Sử Dụng Dữ Liệu Theo Thời Điểm

Bài viết cảnh báo về sự thiếu chính xác trong backtest khi sử dụng dữ liệu bị chỉnh sửa sau này, thay vì dữ liệu theo thời điểm thực tế (Point-in-Time - PiT). Tác giả minh họa bằng một chiến lược giao dịch giả định dựa trên dòng Bitcoin rời khỏi sàn Binance: mua khi trung bình 5 ngày thấp hơn trung bình 14 ngày (xu hướng rút tiền), và bán khi ngược lại. Kết quả backtest ban đầu với dữ liệu thông thường (có thể bị chỉnh sửa) cho thấy hiệu suất khả quan, gần bằng mua và nắm giữ. Tuy nhiên, khi chạy lại backtest với dữ liệu PiT (dữ liệu gốc không thay đổi, chỉ phản ánh thông tin đã biết tại thời điểm đó), hiệu suất chiến lược kém hơn đáng kể, đặc biệt là bỏ lỡ các đợt tăng giá mạnh. Bài học rút ra: Backtest sẽ cho kết quả sai lệch nếu sử dụng dữ liệu đã được hiệu chỉnh sau này, gây ra "look-ahead bias". Chỉ sử dụng số liệu PiT bất biến mới đảm bảo đánh giá lịch sử một cách trung thực.

insights.glassnode03/13 14:14

Backtest Của Bạn Đang Nói Dối: Tại Sao Bạn Phải Sử Dụng Dữ Liệu Theo Thời Điểm

insights.glassnode03/13 14:14

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow

Khácright-arrow