Tin bóng đá 8/1: MU ký Kamara, PSG lấy Haaland 300 triệu euro

"Trào lưu 10 năm" trên Facebook có an toàn? 

Bài viết ấy nhận được nhiều bình luận trái chiều. Tôi không khẳng định sự nguy hiểm của trào lưu đăng ảnh 10 năm, nhưng tôi muốn cho thấy khai thác hình ảnh khuôn mặt trên Internet sẽ là xu hướng mà mọi người cần chú ý.

Mục đích đằng sau "trào lưu 10 năm"

Nhiều người lập luận rằng những bức ảnh trên đã xuất hiện từ trước, nghĩa là “tôi giao nó cho Facebook rồi”, vậy nên đăng lại để tham gia trào lưu 10 năm là chuyện bình thường.

Tôi không phủ nhận điều đó vì đa số nội dung tham gia trào lưu là ảnh đại diện hoặc ảnh được đăng sẵn. Tuy nhiên, hãy tưởng tượng rằng bạn muốn huấn luyện một thuật toán nhận diện khuôn mặt và dự đoán sự lão hóa, dữ liệu quan trọng nhất chính là ảnh chân dung của một người qua từng giai đoạn tuổi tác. Chúng sẽ giá trị hơn nếu có khoảng thời gian xác định, ở đây là 10 năm theo tên gọi "thử thách 10 năm".

Nói thêm về những bức ảnh đại diện trên Facebook, ngày đăng ảnh không phải lúc nào cũng trùng ngày chụp. Tuy nhiên qua trào lưu này, nhiều người đã tự thêm ngày (năm) chụp vào bài viết. Nói cách khác, trào lưu này đã tạo ra bộ dữ liệu về ảnh chân dung người trong 10 năm một cách chính xác và chi tiết.

Bên cạnh đó, không phải ai cũng thường đăng ảnh chân dung lên Facebook, hoặc bức ảnh đó không theo thứ tự thời gian. Vậy nên trào lưu 10 năm là cơ hội để có những bức ảnh chân dung “sạch”, đơn giản của nhiều người.

Một số ý kiến cho rằng nhiều bức ảnh không có giá trị hoặc không liên quan. Với hình ảnh không có giá trị, các thuật toán nhận dạng ảnh tinh vi sẽ đủ phức tạp để lọc và chọn ra hình ảnh có khuôn mặt người. Ví dụ, một người bạn của tôi tham gia trào lưu 10 năm nhưng nhân vật trong ảnh là chú mèo, thuật toán sẽ dễ dàng loại bỏ nó.

Trào lưu đăng ảnh 10 năm bị nghi ngờ là chiêu trò đánh cắp thông tin người dùng của Facebook. Ảnh: Oberlo.

Facebook phủ nhận liên quan đến "trào lưu 10 năm"

Về phía Facebook, họ khẳng định không can thiệp hoặc giúp tạo ra trào lưu 10 năm, cho rằng đó là do người dùng tự lan truyền.

“Facebook không thu lợi gì từ trào lưu này”, phát ngôn viên Facebook khẳng định.

Sẽ không thể tránh khỏi khả năng ai đó lấy ảnh của bạn để huấn luyện thuật toán nhận diện khuôn mặt. Mấu chốt ở đây là cách tiếp cận, khai thác dữ liệu của họ trên quy mô lớn. Có 3 kịch bản với mức độ nghiêm trọng khác nhau về cách những dữ liệu này được khai thác.

Trước hết, công nghệ nhận diện khuôn mặt, đặc biệt là dự đoán sự lão hóa có thể dùng để tìm kiếm trẻ mất tích. Năm 2018, cảnh sát New Delhi (Ấn Độ) đã tìm thấy gần 3.000 trẻ em mất tích trong 4 ngày bằng công nghệ nhận diện khuôn mặt. Nếu bị mất tích trong nhiều năm, khuôn mặt của chúng có thể khác đi so với lúc nhỏ. Do đó, thuật toán xác định tuổi có thể dự đoán bức ảnh khi lớn của chúng.

Khả năng thứ 2, xác định tuổi sẽ có hữu ích trong quảng cáo nhắm mục tiêu. Các màn hình quảng cáo có thể tích hợp camera hoặc cảm biến để hiện nội dung cho phù hợp với từng độ tuổi. Nếu được kết hợp với theo dõi hành vi, địa điểm và sở thích mua hàng, các nhà quảng cáo sẽ có thêm nhiều dữ liệu để kiểm soát chúng ta.

Cuối cùng là khả năng mang đến hậu quả nghiêm trọng. Xác định tuổi có thể ảnh hưởng đến việc đánh giá mức bảo hiểm. Ví dụ, nếu khuôn mặt bạn trông già nhanh hơn so với người khác, các công ty bảo hiểm có thể từ chối bán hàng hoặc trả nhiều tiền hơn.

Chúng ta có quyền yêu cầu doanh nghiệp sử dụng dữ liệu một cách hợp lý, nhưng chúng ta cũng cần tôn trọng dữ liệu của chính mình. Ảnh: The Verge.

Chúng ta cần tôn trọng dữ liệu của chính mình

Sau khi Amazon giới thiệu dịch vụ nhận diện khuôn mặt thời gian thực vào năm 2016, họ bán dịch vụ ấy cho chính quyền và cơ quan chính phủ. Nó làm dấy lên lo ngại về quyền riêng tư khi cảnh sát hoàn toàn có thể sử dụng để theo dõi những người không phạm tội. Amazon bị nhiều cơ quan, cổ đông yêu cầu ngừng bán dịch vụ này.

Bất kể nguồn gốc và mục đích đằng sau trào lưu này, người dùng cần nắm rõ hơn cách mà họ chia sẻ dữ liệu, ai được quyền truy cập, sử dụng và tác động của việc khai thác ấy. Đối với những trào lưu đăng ảnh thu hút nhiều người tham gia, đó chính là nguồn dữ liệu phong phú cho các công nghệ mới nổi.

Con người là sợi dây liên kết giữa thế giới vật chất và kỹ thuật số. Tương tác giữa con người với nhau làm nên sự thú vị của Internet. Dữ liệu người dùnglà nguồn thông tin giúp các doanh nghiệp có lợi. Chúng ta có quyền yêu cầu doanh nghiệp sử dụng dữ liệu một cách hợp lý, nhưng chúng ta cũng cần tôn trọng dữ liệu của chính mình.

Theo Zing

Trào lưu giả ma trên TikTok gây phẫn nộ

Dân mạng cảm thấy khó chịu vì trang phục giả ma của các TikToker khiến họ liên tưởng đến Ku Klux Klan - một tổ chức cực đoan khủng bố, giết hại người da đen.

Một năm trước, đội ngũ chuyên gia nghiên cứu công nghệ ứng dụng cho y tế thông minh tại Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata (thuộc Tập đoàn Vingroup) đã công bố ra mắt VinDr - phiên bản đầu tiên của giải pháp phân tích hình ảnh y tế toàn diện ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI).

Trong giai đoạn này, VinDr phát triển 4 tính năng chẩn đoán trên ảnh X-quang lồng ngực, X-quang tuyến vú, CT lồng ngực và CT gan mật.

Thử nghiệm lâm sàng hai giải pháp chẩn đoán bệnh lý phổi và ung thư vú trên hình ảnh X-quang tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội và Bệnh viện Trung ương Quân đội 108 cho thấy VinDr có ảnh hưởng tích cực lên nhận định của các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Cụ thể, độ đồng thuận giữa các bác sĩ tăng tới 8,7% sau khi tham khảo kết quả chẩn đoán của AI. 

Sau hơn 1 năm tiếp tục nghiên cứu và phát triển, VinBigdata đã tiếp tục phát triển thành công tính năng chẩn đoán X-quang cột sống, phát hiện 6 loại tổn thương phổ biến tại Việt Nam, bao gồm: gai xương; hẹp khe đĩa đệm; vật liệu phẫu thuật; hẹp lỗ tiếp hợp; trượt đốt sống và xẹp đốt sống với độ chính xác khoảng 90%.

TS. Nguyễn Quý Hà, Giám đốc trung tâm Xử lý ảnh y tế VinBigdata cho biết, hiện nay nhóm dự án đang khởi động triển khai một dự án mới là ứng dụng AI trong nội soi tiêu hóa. Giải pháp hướng đến đưa AI tích hợp với máy nội soi, khi bác sĩ di chuyển đầu dò nội soi đến đâu, máy có thể nhìn thấy những tổn thương ngay tại chỗ và đưa ra gợi ý tức thời. Đây là hướng đi mới trong chẩn đoán hình ảnh động, hứa hẹn là bước tiến cho ngành chẩn đoán hình ảnh y tế tại Việt Nam.

Theo TS. Hà, cùng với 5 tính năng chẩn đoán ảnh y tế đã ra mắt, hai tính năng còn lại gồm MRI sọ não và CT sọ não dự kiến hoàn thiện và đưa vào ứng dụng cuối năm 2021.

"Các sản phẩm công nghệ đưa vào thực tế đều dựa trên những chuẩn mực cao nhất về nghiên cứu và phát triển, được đánh giá bởi chuyên gia đến từ những tạp chí và hội thảo uy tín trong lĩnh vực. Đây chính là nền tảng quan trọng để các sản phẩm đạt hiệu quả tốt nhất và tạo được lòng tin từ bác sĩ và chuyên gia y tế", TS. Nguyễn Quý Hà cho biết thêm. 

Khát vọng xây dựng y tế thông minh tại Việt Nam

Chứng minh được cả tốc độ và tính chính xác nổi trội, VinDr hiện là cánh tay nối dài đắc lực của đội ngũ bác sĩ tại 11 bệnh viện, phòng khám thuộc nhiều tỉnh thành trong cả nước như Hà Nội, Phú Thọ, Hải Phòng, Lâm Đồng, Bình Định… Đồng thời, giải pháp cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc trao đổi dữ liệu chẩn đoán giữa các tuyến, hướng tới đảm bảo hệ thống y tế vận hành thông suốt trong cả nước.

Theo GS. Vũ Hà Văn, Giám đốc Khoa học Viện Nghiên cứu dữ liệu lớn VinBigdata (Tập đoàn Vingroup), “Hiện nay, tình hình dịch Covid-19 diễn biến phức tạp, một lực lượng y tế lớn đang tập trung cho tuyến đầu chống dịch. Tuy nhiên, tỷ lệ các trọng bệnh khác vẫn không thay đổi, làm gia tăng áp lực chưa từng có cho đội ngũ y bác sĩ. Do đó, cùng với các tính năng hỗ trợ chẩn đoán tổn thương trên phổi qua ảnh X-quang và CT lồng ngực, chúng tôi cũng đẩy nhanh việc phát triển, thử nghiệm và triển khai ứng dụng AI phát hiện các bệnh lý về gan, vú, cột sống. Không chỉ ứng phó cấp bách trong đại dịch, chúng tôi kỳ vọng giải quyết những bài toán dài hạn cho ngành y tế Việt Nam”.

Được sự đầu tư bài bản của Tập đoàn Vingroup, với mục tiêu xây dựng hệ thống y tế thông minh, góp phần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh và cải thiện sức khỏe cho người Việt trong tương lai, VinBigdata không chỉ tập trung phát triển giải pháp VinDr, mà còn nỗ lực hoàn thiện và chia sẻ dữ liệu, công cụ y tế. 

Chỉ trong nửa đầu năm 2021, VinBigdata đã tiên phong chia sẻ bộ dữ liệu 18.000 ảnh X-quang lồng ngực đã được dán nhãn, thông qua việc tổ chức cuộc thi toàn cầu về ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh. Bên cạnh đó, VinDr Lab (phần mềm mã nguồn mở đầu tiên cho phép quản lý, phân công dán nhãn cho các bộ dữ liệu y tế quy mô lớn) cũng được VinBigdata ra mắt trên nền tảng Github (một dịch vụ cung cấp kho lưu trữ mã nguồn). Hiện VinDr Lab đã hỗ trợ tính năng dán nhãn cho ảnh X-quang. Các tính năng cho ảnh chụp cắt lớp và cộng hưởng từ đang được phát triển, dự kiến cũng sẽ được chia sẻ trong tương lai gần.

Bên cạnh đó, dự án đã và đang triển khai việc mở cổng chia sẻ dữ liệu ảnh y tế cho cộng đồng thông qua đường dẫn: https://lab.vindr.ai với ba nhóm dữ liệu đầu tiên bao gồm X-quang lồng ngực, X-quang cột sống và cung xương sườn.

Người truy cập có thể xem các hình ảnh đã dán nhãn từ các bộ dữ liệu, từ đó có thể kiểm chứng được chất lượng hình ảnh cũng như độ tin cậy của bộ nhãn dữ liệu. Đồng thời nền tảng VinDr Lab cũng cho phép người dùng gửi yêu cầu tạo tài khoản để tải lên dữ liệu hình ảnh y tế, trực tiếp thử nghiệm các tính năng dán nhãn và quản lý dữ liệu. Người dùng cũng có thể đóng góp phản hồi nâng cao chất lượng phần mềm. Bước đi mới này nhằm hướng tới mục tiêu quy chuẩn hóa việc chia sẻ dữ liệu và lan tỏa giá trị cho cộng đồng nghiên cứu lĩnh vực Xử lý ảnh y tế nói riêng và cộng đồng khoa học nói chung.

Minh Tuấn