Câu hỏi:

• Các phương án khác ít khả năng gây ra sự cố này:
• Địa chỉ IP khác nhau không ngăn chặn việc truy cập nếu cả hai máy nằm trong cùng một mạng LAN.
• Vị trí thư mục không ảnh hưởng đến việc chia sẻ qua mạng.
• Mật khẩu khóa màn hình chờ trên máy B không liên quan đến việc truy cập thư mục chia sẻ từ máy A.

Khi cấp quyền "Full control" cho tất cả người dùng truy cập vào thư mục cha, các quyền này thường được thừa hưởng bởi tất cả các thư mục con, trừ khi có những thiết lập đặc biệt ngăn chặn điều này.

A (Đúng): Thông tin cho thấy MYCIN được dùng để chẩn đoán bệnh nhiễm trùng máu, là ứng dụng điển hình trong y học.

B (Sai): Hệ chuyên gia là một trong những thành tựu quan trọng và là một dạng hoàn chỉnh của AI yếu, được thiết kế để mô phỏng khả năng ra quyết định của các chuyên gia.

C (Sai): Hệ chuyên gia suy diễn kết quả dựa vào kho tri thức (600 luật) và các câu trả lời (triệu chứng) được người dùng nhập vào, chứ không chỉ dựa vào câu trả lời ngẫu nhiên.

D (Sai): Với triệu chứng A2, A3, A4:

• Luật 1: \(A 1, A 3, A 4 \rightarrow B 3\). Thiếu A1 \(\rightarrow\) Sai.


• Luật 2: \(A 2, A 4 \rightarrow B 1\). Đủ A2, A4 \(\rightarrow\) Kết luận B1.


• Luật 3: \(A 1, A 3 \rightarrow B 2\). Thiếu \(\mathrm{A} 1 \rightarrow\) Sai.


• Luật 4: \(A 2, A 1 \rightarrow B 4\). Thiếu \(\mathrm{A} 1 \rightarrow\) Sai.


• Luật 5: \(A 2, A 5, A 3 \rightarrow B 5\). Thiếu A5 \(\rightarrow\) Sai.


• Bệnh nhân có thể mắc B1, không phải B2.

A (Đúng): Lời nói dối được lặp lại nhiều lần (do người dùng) khiến LLM tin đó là sự thật. Điều này khẳng định ý thức và hành vi của người dùng khi tạo nội dung trên mạng ảnh hưởng đến đầu vào của AI.

B (Đúng): LLM không hiểu nghĩa, nó chỉ học từ các mẫu ngôn ngữ và tái tạo thông tin từ dữ liệu mà nó được huấn luyện (trích lọc thông tin trên mạng).

C (Đúng): Đoạn trích nêu rõ LLM không có cách thực tế để đánh giá tính đúng đắn, trong khi con người có khả năng suy luận và kiểm chứng thông tin dựa trên tri thức và logic.

D (Sai): Thông tin sai lệch được nhiều người lan truyền vẫn là thông tin sai lệch. Việc LLM chấp nhận thông tin đó không làm cho thông tin đó là đúng, mà chỉ cho thấy lỗ hổng trong quá trình học của AI.