Tình huống về #Trí tuệ nhân tạo

Mới nhấtHữu ích nhấtXem nhiều

6 tình huống

Thẻ: #Trí tuệ nhân tạo

Số 450Quản lý Mua sắm

MD Anderson và IBM Watson (2012–2017): dự án trợ lý điều trị ung thư khoảng 62 triệu USD và quy trình mua sắm bị bỏ qua

Trung tâm Ung thư MD Anderson (Đại học Texas) hợp tác với IBM xây dựng Oncology Expert Advisor dựa trên Watson. Năm 2017, kiểm toán của hệ thống Đại học Texas cho thấy dự án đã tiêu khoảng 62 triệu USD, phần lớn hợp đồng với IBM và PwC không qua quy trình mua sắm và phê duyệt chuẩn, trong khi hệ thống chưa được dùng cho bệnh nhân. Bài học về quản trị mua sắm khi dự án AI được dẫn dắt bởi tầm nhìn và tài trợ riêng.

0 0 004/09/2026

Số 451Quản lý Chất lượng

Amazon (2014–2018): công cụ chấm hồ sơ tuyển dụng bằng AI học theo dữ liệu một thập kỷ và thiên lệch với ứng viên nữ

Từ năm 2014, một nhóm tại Amazon xây dựng công cụ học máy chấm điểm hồ sơ ứng viên. Đến năm 2015, nhóm nhận ra mô hình đánh giá thấp hồ sơ của phụ nữ cho các vị trí kỹ thuật, vì nó học từ hồ sơ nộp trong 10 năm mà phần lớn là của nam giới. Các bản sửa không bảo đảm được mô hình hết thiên lệch, và nhóm bị giải tán đầu năm 2017. Bài học về tiêu chí chất lượng của sản phẩm AI: dữ liệu lịch sử không phải chân lý.

0 0 003/09/2026

Số 458Quản lý Chất lượng

Air Canada (2024): chatbot trả lời sai chính sách vé tang lễ và phán quyết doanh nghiệp phải chịu trách nhiệm về thông tin trên website của mình

Năm 2022, một hành khách hỏi chatbot trên website Air Canada về giá vé tang lễ và được trả lời có thể xin hoàn tiền trong 90 ngày sau khi mua. Chính sách thật không cho phép điều đó. Tháng 2/2024, Toà giải quyết tranh chấp dân sự British Columbia bác lập luận của hãng rằng chatbot là "thực thể riêng" và buộc hãng bồi hoàn. Bài học về kiểm soát chất lượng nội dung do AI tạo ra khi đưa trực tiếp tới khách hàng.

0 0 031/08/2026

Số 460Quản lý Chất lượng

Mô hình cảnh báo nhiễm khuẩn huyết của Epic (2021): kiểm định độc lập cho kết quả thấp hơn nhiều so với công bố của nhà phát triển

Mô hình dự báo nhiễm khuẩn huyết (sepsis) của Epic được tích hợp sẵn trong phần mềm hồ sơ bệnh án và triển khai ở hàng trăm bệnh viện Mỹ. Năm 2021, nhóm nghiên cứu Đại học Michigan đánh giá độc lập trên gần 40.000 lượt nhập viện và thấy mô hình bỏ sót phần lớn ca bệnh, đồng thời cảnh báo cho khoảng 18% bệnh nhân. Epic phản bác cách cấu hình nghiên cứu. Bài học về kiểm định chất lượng AI trên dữ liệu của chính tổ chức trước khi dựa vào nó.

0 0 029/08/2026

Số 463Quản lý Rủi ro

Xe tự lái thử nghiệm của Uber ATG (Tempe, 2018): NTSB kết luận văn hoá an toàn chưa đầy đủ là nguyên nhân sâu xa của vụ tai nạn chết người

Đêm 18/3/2018, một xe thử nghiệm tự lái của Uber ATG đâm tử vong một người đi bộ dắt xe đạp qua đường ở Tempe, Arizona. NTSB kết luận người vận hành an toàn đã mất tập trung, nhưng chỉ ra văn hoá an toàn chưa đầy đủ của Uber ATG: đánh giá rủi ro yếu, giám sát người vận hành kém, phần mềm chưa tính tới người đi bộ qua đường ngoài vạch kẻ. Bài học về quản lý rủi ro khi thử nghiệm phần mềm AI trên đường thật.

0 0 027/08/2026

Số 465Quản lý Chất lượng

Google Gemini (02/2024): tạm dừng tính năng tạo ảnh con người chỉ khoảng ba tuần sau khi ra mắt vì tinh chỉnh mô hình sai hướng

Đầu tháng 2/2024, ứng dụng Gemini của Google ra mắt khả năng tạo ảnh con người. Chỉ khoảng ba tuần sau, Google tạm dừng tính năng vì nó tạo ra những hình ảnh lịch sử không chính xác và gây phản cảm, đồng thời từ chối cả những yêu cầu bình thường. Google thừa nhận việc tinh chỉnh nhằm thể hiện sự đa dạng đã không tính tới những trường hợp không nên áp dụng, và mô hình trở nên thận trọng quá mức. Bài học về kiểm thử chất lượng sản phẩm AI tạo sinh trước khi phát hành rộng.

0 0 026/08/2026