Energy Consumption in Large AI Models · C1 · Luyện viết tiếng Anh
Energy Consumption in Large AI Models · C1 · Luyện viết tiếng Anh. Luyện viết tiếng Anh A1–C2 bằng cách dựng lại từng câu từ gợi ý, kiểm tra từ vựng, trật tự từ
12 câu luyện viết · Ethical Technology
For work involving ethical review, a useful starting point for energy consumption in large AI models is to identify who makes the decision, who bears the consequences, and what evidence is available.
Đối với công việc liên quan đến rà soát đạo đức, điểm khởi đầu hữu ích cho mức tiêu thụ năng lượng của các mô hình AI lớn là xác định ai ra quyết định, ai chịu hệ quả và hiện có bằng chứng nào.
For system designers, because people whose opportunities or privacy may be affected are not a single group, engineers, regulators, and affected users should avoid treating one consultation response as representative of everyone affected.
Đối với người thiết kế hệ thống, vì những người có cơ hội hoặc quyền riêng tư có thể bị ảnh hưởng không phải một nhóm đồng nhất, kỹ sư, cơ quan quản lý và người dùng chịu tác động không nên coi một phản hồi tham vấn là đại diện cho tất cả những người chịu tác động.
During deployment, engineers, regulators, and affected users can strengthen their reasoning by publishing the assumptions used to interpret system audits, user research, and documented model behaviour, especially when the findings remain uncertain.
Trong quá trình triển khai, kỹ sư, cơ quan quản lý và người dùng chịu tác động có thể củng cố lập luận bằng cách công khai các giả định dùng để diễn giải kiểm toán hệ thống, nghiên cứu người dùng và hành vi mô hình được ghi nhận, đặc biệt khi phát hiện vẫn còn bất định.
When evaluating ethical review, if the comparison had used a broader definition of fairness, transparency, safety, and user control, the apparently weaker option might have performed better overall.
Khi đánh giá rà soát đạo đức, nếu phép so sánh sử dụng định nghĩa rộng hơn về tính công bằng, minh bạch, an toàn và quyền kiểm soát của người dùng, phương án tưởng như yếu hơn có thể đã cho kết quả tổng thể tốt hơn.
With respect to system design, engineers, regulators, and affected users should describe the pathway from intervention to outcome rather than assuming that an association automatically establishes causation.
Đối với thiết kế hệ thống, kỹ sư, cơ quan quản lý và người dùng chịu tác động nên mô tả con đường từ can thiệp đến kết quả thay vì cho rằng một mối liên hệ tự động chứng minh quan hệ nhân quả.
In technology governance, favourable short-term results on fairness, transparency, safety, and user control should be weighed against longer-term exposure to discrimination, intrusive surveillance, and opaque automated decisions before success is claimed.
Trong quản trị công nghệ, kết quả ngắn hạn thuận lợi về tính công bằng, minh bạch, an toàn và quyền kiểm soát của người dùng nên được cân nhắc với mức phơi nhiễm dài hạn trước phân biệt đối xử, giám sát xâm phạm và quyết định tự động thiếu minh bạch trước khi tuyên bố thành công.
During deployment, one unresolved weakness is that fairness, transparency, safety, and user control may improve while less visible harms to people whose opportunities or privacy may be affected remain outside the measurement framework.
Trong quá trình triển khai, một điểm yếu chưa được giải quyết là tính công bằng, minh bạch, an toàn và quyền kiểm soát của người dùng có thể cải thiện trong khi những tổn hại khó thấy hơn đối với những người có cơ hội hoặc quyền riêng tư có thể bị ảnh hưởng vẫn nằm ngoài khung đo lường.
In tech governance, the possibility of discrimination, intrusive surveillance, and opaque automated decisions does not establish that harm will occur, but it may justify precaution when the consequences would be difficult to reverse.
Trong quản trị công nghệ, khả năng xảy ra phân biệt đối xử, giám sát xâm phạm và quyết định tự động thiếu minh bạch không chứng minh rằng tổn hại chắc chắn xuất hiện, nhưng có thể biện minh cho thận trọng khi hệ quả khó đảo ngược.
During ethical review, a defensible process begins by defining fairness, transparency, safety, and user control, then gathers system audits, user research, and documented model behaviour, tests assumptions, and records why the preferred option was selected.
Trong rà soát đạo đức, một quy trình dễ bảo vệ bắt đầu bằng việc xác định tính công bằng, minh bạch, an toàn và quyền kiểm soát của người dùng, sau đó thu thập kiểm toán hệ thống, nghiên cứu người dùng và hành vi mô hình được ghi nhận, kiểm tra giả định và ghi lại lý do chọn phương án ưu tiên.
For system designers, changes in fairness, transparency, safety, and user control should be interpreted alongside system audits, user research, and documented model behaviour, since similar numerical trends can arise from different underlying causes.
Đối với người thiết kế hệ thống, thay đổi về tính công bằng, minh bạch, an toàn và quyền kiểm soát của người dùng nên được diễn giải cùng kiểm toán hệ thống, nghiên cứu người dùng và hành vi mô hình được ghi nhận, vì xu hướng số liệu tương tự có thể xuất phát từ những nguyên nhân nền tảng khác nhau.
When considering system design, where people whose opportunities or privacy may be affected face unequal risks, safeguards should be designed before implementation rather than added after complaints accumulate.
Khi xem xét thiết kế hệ thống, khi những người có cơ hội hoặc quyền riêng tư có thể bị ảnh hưởng đối mặt với rủi ro không đồng đều, biện pháp bảo vệ nên được thiết kế trước triển khai thay vì chỉ bổ sung sau khi khiếu nại tích tụ.
In assessments of technology governance, support should remain conditional while fairness, transparency, safety, and user control improve and safeguards against discrimination, intrusive surveillance, and opaque automated decisions remain effective.
Trong các đánh giá về quản trị công nghệ, sự ủng hộ nên tiếp tục có điều kiện khi tính công bằng, minh bạch, an toàn và quyền kiểm soát của người dùng cải thiện và các biện pháp bảo vệ trước phân biệt đối xử, giám sát xâm phạm và quyết định tự động thiếu minh bạch vẫn hiệu quả.