Extreme Ultraviolet

Extreme Ultraviolet (EUV), tức tia cực tím cực ngắn, là bức xạ điện từ có bước sóng khoảng 10–124 nm, nằm giữa tia cực tím thông thường và tia X mềm. Trong công nghiệp, cụm từ này thường dùng để chỉ quang khắc EUV (EUV lithography), công nghệ dùng ánh sáng bước sóng 13,5 nm để in mạch lên chip bán dẫn.

Vì sao EUV quan trọng?

Trong quang khắc, bước sóng càng ngắn thì chi tiết in được càng nhỏ. Công nghệ cũ (DUV) dùng ánh sáng 193 nm, nên để làm chip tiên tiến phải chiếu nhiều lần (multi-patterning), vừa tốn kém vừa dễ lỗi. EUV ngắn hơn khoảng 14 lần, cho phép in các cấu trúc rất nhỏ chỉ trong một lần chiếu. Đây là nền tảng để sản xuất chip ở các tiến trình 7 nm, 5 nm, 3 nm và nhỏ hơn, dùng trong điện thoại, máy tính và chip AI.

(Nguồn: https://www.bnl.gov/newsroom/news.php?a=221436)

Cách tạo ra ánh sáng EUV

Ánh sáng EUV không có sẵn từ đèn thông thường. Máy bắn laser CO₂ công suất lớn vào những giọt thiếc nóng chảy cực nhỏ, khoảng 50.000 giọt mỗi giây. Thiếc bị biến thành plasma nóng hàng trăm nghìn độ và phát ra ánh sáng 13,5 nm.

Ai làm ra máy EUV?

Công ty ASML (Hà Lan) là nhà sản xuất máy quang khắc EUV thương mại duy nhất trên thế giới. Mỗi máy có kích thước bằng một chiếc xe buýt và giá hàng trăm triệu USD. Các khách hàng chính là TSMC, Samsung và Intel. Do tầm quan trọng chiến lược, máy EUV cũng là đối tượng của các biện pháp kiểm soát xuất khẩu.

(Nguồn: https://andcable.com/data-center-trends/extreme-ultraviolet-euv-lithography-moores-law/)

Ngoài sản xuất chip, EUV còn được dùng trong thiên văn học, ví dụ để quan sát vành nhật hoa của Mặt Trời, và trong nghiên cứu vật lý.

Tài liệu tham khảo và đọc thêm

• https://www.universitywafer.com/euv.html
• https://research.ibm.com/blog/what-is-euv-lithography

Fingerprinting

 Fingerprinting (lấy dấu vân tay số) là kỹ thuật kết hợp các đặc điểm của trình duyệt hoặc thiết bị để tạo ra một “dấu vân tay”, giúp nhận diện hoặc phân biệt người dùng khi họ truy cập Internet.

Những đặc điểm này có thể gồm:

• Loại trình duyệt, hệ điều hành.

• Độ phân giải màn hình, múi giờ, ngôn ngữ.

• Phông chữ được cài đặt.

• Cách thiết bị xử lý hình ảnh và âm thanh.

(Nguồn:https://hidemyacc.com/browser-fingerprint )

Ví dụ: Một website kết hợp thông tin “Chrome trên Windows, màn hình 1920 × 1080, múi giờ GMT+7, tiếng Việt…” cùng nhiều đặc điểm khác để nhận ra một trình duyệt có khả năng đã từng truy cập, ngay cả khi người dùng đã xóa cookie.

(Nguồn: https://www.bhaskarenglish.in/tech-science/news/apple-warns-iphone-users-about-fingerprint-tracking-what-device-fingerprinting-how-does-invisible-tech-affect-phones-136658981.html)

Fingerprinting có thể được dùng để phát hiện gian lận, bảo vệ tài khoản, nhưng cũng để theo dõi hành vi và phục vụ quảng cáo. Dấu vân tay này không nhất thiết cho biết tên thật và không bảo đảm nhận diện chính xác tuyệt đối: nhiều thiết bị có thể giống nhau, còn đặc điểm của một thiết bị có thể thay đổi.

Tài liệu tham khảo và đọc thêm

• https://www.brandsvietnam.com/congdong/topic/browser-fingerprinting-khai-niem-ky-thuat-dang-am-tham-thay-doi-cach-lam-digital-marketing
• https://fingerprint.com/blog/device-fingerprinting/

Tracking pixel

Tracking pixel (pixel theo dõi) là một thành phần rất nhỏ được nhúng vào website hoặc email để ghi nhận hoạt động của người dùng. Dạng truyền thống thường là ảnh trong suốt kích thước 1 × 1 pixel, gần như không thể nhìn thấy.

(Nguồn: https://smartads.tech/blog/detail/tracking-pixel-la-gi-va-cach-su-dung-the-nao--Fi4tFVBdclNcWQ==.html )

Khi bạn mở trang web hoặc email, trình duyệt hay ứng dụng email gửi yêu cầu tải pixel từ máy chủ. Yêu cầu này có thể giúp bên theo dõi ghi nhận thời điểm tải, địa chỉ IP và một số thông tin về trình duyệt hoặc thiết bị.

Ví dụ:

• Trong email, Tracking pixel ghi nhận việc tải ảnh để suy đoán email đã được mở. Kết quả không hoàn toàn chính xác vì ứng dụng có thể chặn ảnh hoặc tự tải ảnh trước.

• Trên website, Tracking pixel ghi nhận lượt truy cập một trang hoặc hành động như mua hàng, phục vụ đo lường quảng cáo.

(Nguồn: https://usercentrics.com/guides/marketing-measurement/tracking-pixels/)

Tracking pixel khác với cookie. Cookie lưu một mẩu dữ liệu trong trình duyệt; tracking pixel tạo yêu cầu gửi đến máy chủ khi được tải. Hai công nghệ có thể phối hợp để liên kết các lần truy cập và theo dõi hành vi.

(Nguồn: https://www.postaffiliatepro.com/faq/pixel-tracking-vs-cookies/)

Tài liệu tham khảo vả đọc thêm

• https://smartads.tech/blog/detail/what-is-a-tracking-pixel-and-how-does-it-work--Fi4tFVBdclNcWQ==.html
• https://interdigi.vn/tracking-pixel-la-gi/
• https://usercentrics.com/guides/marketing-measurement/tracking-pixels/

Dynamic pricing

 Dynamic pricing (định giá động) là cách doanh nghiệp điều chỉnh giá theo thời gian dựa trên cung–cầu và điều kiện thị trường, thay vì giữ một mức giá cố định.

(Nguồn: https://www.ml6.eu/en/blog/dynamic-pricing-pricing-model-explainability-market-experiment-data-insights)

Ví dụ:

• Xe công nghệ: Giá tăng vào giờ cao điểm khi nhiều người đặt xe nhưng ít tài xế.

• Vé máy bay: Giá thay đổi theo nhu cầu, số ghế còn lại và thời gian đến ngày khởi hành.

• Khách sạn: Giá phòng tăng vào dịp lễ hoặc khi tỷ lệ đặt phòng cao.

• Thương mại điện tử: Giá thay đổi theo lượng hàng tồn kho hoặc giá của đối thủ

(Nguồn: https://www.business.com/articles/what-is-dynamic-pricing-and-how-does-it-affect-ecommerce/ )

Định giá động không mặc nhiên là định giá dựa trên giám sát, dù doanh nghiệp có thể kết hợp cả hai.

Tài liệu tham khảo và đọc thêm

• https://www.brookings.edu/articles/what-is-dynamic-pricing-and-why-do-consumers-need-better-protections/
• https://online.hbs.edu/blog/post/what-is-dynamic-pricing
• https://www.salesforce.com/blog/sales/dynamic-pricing/
• https://www.business.com/articles/what-is-dynamic-pricing-and-how-does-it-affect-ecommerce/

surveillance pricing

 Surveillance pricing có thể dịch là “định giá dựa trên dữ liệu theo dõi người tiêu dùng”, hoặc ngắn gọn là “định giá dựa trên giám sát”.

(Nguồn: https://consumerwatchdog.org/privacy/surveillance-pricing-bill-passes-out-of-ca-senate-judiciary/ )

Đây là việc doanh nghiệp sử dụng dữ liệu thu thập hoặc suy luận về từng khách hàng—như lịch sử duyệt web, vị trí, hành vi mua sắm, thiết bị sử dụng hay khả năng chi trả—để quyết định mức giá hoặc ưu đãi dành cho người đó. Vì vậy, hai người có thể được chào giá khác nhau cho cùng một sản phẩm tại cùng thời điểm.

(Nguồn:  https://www.syracuse.com/business/2026/09/new-york-is-poised-to-ban-price-changes-based-on-income-age-and-even-race-would-it-work.html)

Điểm gây lo ngại của surveillance pricing là việc sử dụng dữ liệu cá nhân để khai thác mức sẵn lòng chi trả, trong khi người mua có thể không biết vì sao mình nhận mức giá đó.

Tài liệu tham khảo

• https://epic.org/issues/consumer-privacy/surveillance-pricing/
• https://www.law.cornell.edu/wex/surveillance_pricing

Consent fatigue

Consent fatigue có thể dịch là “sự mệt mỏi do phải đưa ra sự đồng ý quá nhiều lần”, hoặc ngắn gọn là “mệt mỏi vì yêu cầu đồng ý”.

Trong bảo vệ dữ liệu cá nhân, thuật ngữ này chỉ tình trạng người dùng liên tục gặp các yêu cầu chấp thuận thu thập, sử dụng hoặc chia sẻ dữ liệu, đến mức không còn đủ thời gian và sự chú ý để cân nhắc từng yêu cầu. Họ có thể bấm “Đồng ý” một cách máy móc để tiếp tục sử dụng dịch vụ, thay vì thực sự đọc và hiểu nội dung.

(Nguồn: https://wplegalpages.com/blog/consent-fatigue-too-many-popups-hurt-privacy-trust/)

Ví dụ: khi truy cập nhiều website, người dùng liên tục phải chọn tùy chỉnh cookie hoặc chấp nhận tất cả. Sau nhiều lần, họ chọn “Chấp nhận tất cả” chỉ để đóng thông báo.

(Nguồn: https://marketoonist.com/2019/05/data-privacy-consent-fatigue-and-gdpr.html )

Tình trạng mệt mỏi do các yêu cầu đồng ý lặp lại (consent fatigue) có thể khiến chủ thể dữ liệu chấp thuận một cách máy móc, làm suy giảm ý nghĩa thực chất của cơ chế đồng ý trong bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Tài liệu tham khảo

• https://amlegals.com/what-is-consent-fatigue/
• https://www.talkinghealthtech.com/glossary/consent-fatigue

ELIZA Effect

ELIZA Effect là hiện tượng tâm lý khi con người vô thức gán trí thông minh, cảm xúc hoặc sự hiểu biết cho hệ thống máy tính, dù thực tế hệ thống đó không hề "hiểu" gì cả.

Tên này lấy từ ELIZA — một chương trình chatbot do Joseph Weizenbaum tạo ra tại MIT vào năm 1966. ELIZA mô phỏng một nhà trị liệu tâm lý bằng cách dùng các quy tắc đơn giản: nhận diện từ khóa trong câu người dùng rồi phản hồi bằng câu hỏi mẫu.

Ví dụ:

• Người dùng: "Tôi buồn vì mẹ tôi."
• ELIZA: "Hãy kể thêm về mẹ bạn."

(Nguồn:  https://www.nngroup.com/articles/eliza-effect-ai/)

ELIZA chỉ làm pattern matching thuần túy, không hiểu ngữ nghĩa. Nhưng điều bất ngờ là nhiều người dùng thực sự tin rằng ELIZA hiểu họ, thậm chí muốn tâm sự riêng với nó. Chính Weizenbaum cũng sốc trước phản ứng này.

Tại sao hiệu ứng này xảy ra?

• Con người có xu hướng tự nhiên nhân cách hóa (anthropomorphize) mọi thứ, từ thú cưng đến máy tính.

• Confirmation bias: Người dùng chủ động diễn giải các phản hồi mơ hồ theo hướng có ý nghĩa.

• Ngôn ngữ tự nhiên tạo ảo giác về sự hiểu biết — nếu máy "trả lời" được thì chắc nó "hiểu".

Ý nghĩa trong thời đại AI hiện nay

ELIZA Effect đặc biệt liên quan trong bối cảnh các LLM như ChatGPT, Claude:

• Người dùng dễ tin rằng AI có cảm xúc, quan điểm, hoặc ý thức, trong khi thực chất mô hình đang dự đoán token tiếp theo dựa trên xác suất thống kê. Dẫn đến tin tưởng quá mức vào câu trả lời của AI, bỏ qua việc kiểm chứng. 

(Nguồn: https://www.0x4a6f65.com/)

Tóm lại, ELIZA Effect nhắc nhở rằng: một hệ thống trả lời trôi chảy không đồng nghĩa với việc nó hiểu. Đây là bài học quan trọng khi thiết kế, sử dụng và đánh giá các hệ thống AI tương tác với con người.

Tài liệu đọc thêm và tham khảo

• https://www.ibm.com/think/insights/eliza-effect-avoiding-emotional-attachment-to-ai
• https://builtin.com/artificial-intelligence/eliza-effect
• https://www.nngroup.com/articles/eliza-effect-ai/