Trong năm cuối tại Đại học Yale, Amanda biết rằng nhiều bạn cùng lớp sử dụng chatbot để viết luận và làm bài tập về nhà. Tuy nhiên, cô chỉ nhận ra điều kỳ lạ khi thảo luận nhóm: các bạn đưa ra những luận điểm và lập luận trau chuốt kỹ lưỡng, nhưng kết quả thu “nhạt nhẽo, thiếu sức sống” ở nhiều chủ đề khác nhau.
“Trong buổi học, tôi thấy cảnh tượng quen thuộc. Khi giảng viên yêu cầu sinh viên suy nghĩ một câu hỏi, những người bạn bên cạnh liền gõ lia lịa vào laptop đang mở sẵn”, Amanda nói với CNN, yêu cầu dùng biệt danh để tránh rắc rối.
“Bây giờ, ai cũng thảo luận na ná nhau”, cô cho biết. “Hồi năm nhất, các cuộc tranh luận diễn ra rôm rả, không mạch lạc nhưng ai cũng đóng góp một điều gì đó mới mẻ, dựa vào ý kiến của nhau, tiếp cận từ nhiều góc độ và đưa ra nhận xét khác biệt”.
Thực tế, theo bài báo được công bố vào tháng 3 trên tạp chí Trends in Cognitive Sciences, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang “hệ thống hóa” cách diễn đạt và tư duy của con người trên ba khía cạnh: ngôn ngữ, quan điểm và lý luận.
Trong môi trường giáo dục, sinh viên, giảng viên cho biết họ đang thấy những ảnh hưởng của xu hướng đó trong lớp học. Và điều đó khiến nhiều sinh viên nói chuyện với quan điểm như nhau.
Tác động
Jessica, sinh viên năm cuối tại Đại học Yale, nói cô sử dụng AI mỗi ngày khi lên lớp. “Vào đầu giờ học, bạn có thể thấy từng người đưa file PDF vào chatbot”, cô cho biết.
Theo Jessica, việc AI diễn đạt rõ ý là yếu tố cần thiết đối với cô – người thường gặp khó khăn khi muốn chuyển suy nghĩ thành lời. “Tôi muốn bình luận, tôi có ý tưởng, nhưng tôi không biết làm thế nào để nói câu đó một cách mạch lạc”, cô nói. “Vì thế, tôi nhờ một chatbot làm cho câu nói của mình mạch lạc hơn”.
Giáo sư Thomas Chatterton Williams tại Trung tâm Hannah Arendt thuộc trường Cao đẳng Bard, chứng kiến tác động từ quyết định sử dụng AI của sinh viên theo nhiều hướng khác nhau. “Việc dựa vào AI đã giúp nâng cao chất lượng thảo luận trên lớp, nhất là ở khóa học có khái niệm khó”, ông nói. “Nhưng công nghệ này cũng có xu hướng làm giảm đi những suy nghĩ kỳ lạ, độc đáo và mới mẻ hơn”.
Theo ông, điều lo ngại là nhiều người trẻ tài năng sẽ không có được tiếng nói riêng. Thậm chí, một lượng đáng kể trong số họ sẽ không thực sự hiểu được giá trị của việc viết lách và sở hữu quan điểm.
Jessica thừa nhận cô thấy mình trở nên lười biếng hơn kể từ khi bắt đầu sử dụng chatbot trong học tập. “Dường như tinh thần tự học, tự làm việc của tôi đã hoàn toàn biến mất”, cô chia sẻ.
Về vấn đề AI khiến giọng điệu của sinh viên nghe na ná nhau, Zhivar Sourati, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Nam California, cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện để dự đoán từ tiếp theo có khả năng xuất hiện cao nhất dựa trên nội dung đã xuất hiện trước đó. Do đó câu trả lời “phản ánh một lát cắt hẹp và méo mó về trải nghiệm của con người, sự thu hẹp không gian khái niệm mà các mô hình sử dụng để viết, nói và suy luận”.
Dẫn một nghiên cứu đang thực hiện cùng nhóm cộng sự, Sourati giải thích rằng sự đồng nhất hóa do AI diễn ra trên ba chiều: ngôn ngữ, quan điểm và chiến lược lập luận. Các mô hình AI có xu hướng tái tạo những gì gọi là quan điểm WEIRD (phương Tây hóa – có học thức – công nghiệp hóa – giàu có – dân chủ). Hệ quả là, AI sẽ ưu tiên WEIRD “đúng đắn hơn về mặt xã hội”, làm lu mờ các quan điểm khác.
“Khi một người hoặc một nhóm tương tác nhiều lần với hệ thống AI, họ bị giảm khả năng sáng tạo so với khi không có sự hỗ trợ của AI”, Sourati viết trên blog.
Hiện tượng “san bằng” làm dấy lên những lo ngại trong các cơ sở giáo dục ở mọi cấp độ khi ứng dụng AI. Morteza Dehghani, giáo sư tâm lý học và khoa học máy tính tại Đại học Nam California, thành viên nhóm nghiên cứu, cho biết xu hướng này khiến mọi người “đánh mất sự đa dạng” trong cách nghĩ, lười biếng về mặt trí tuệ, gây ảnh hưởng lớn đến xã hội con người trong tương lai.
Daniel Buck, nhà nghiên cứu tại Viện Doanh nghiệp Mỹ từng là giáo viên tiếng Anh, lo ngại học sinh đang “né tránh” nhận thức khi tham gia thảo luận trên lớp và hoàn thành bài tập về nhà. “Rất nhiều kiến thức cần được học hỏi từ chi tiết nhỏ nhặt và nhàm chán hay từ những khó khăn”, Buck nói. “Sinh viên chỉ ghi nhớ những gì họ thực sự dành thời gian một cách có ý thức. Nếu giao phó cho AI, họ chỉ có thể tái hiện lại một luận điểm, không thể xây dựng kỹ năng cho riêng mình”.
Nhà nghiên cứu này lo ngại sinh viên nếu quá phụ thuộc vào AI sẽ tốt nghiệp mà không xây dựng được mối quan hệ với các giáo sư, cũng như thói quen làm việc trí óc bền bỉ. Nghĩa là, họ sẽ gặp khó khăn trong giải quyết vấn đề trong thế giới thực khi ra trường.
Vấn đề còn liên quan đến gian lận trong thi cử. Năm ngoái, nạn dùng AI để gian lận xảy ra ở nhiều đại học hàng đầu Hàn Quốc, như Đại học Yonsei, Đại học Quốc gia Seoul, Đại học Korea… gây tranh cãi và đặt ra thách thức về về dạy và học trong kỷ nguyên công nghệ, theo Korea Herald.
Ứng phó
Theo giáo sư triết học Sun-Joo Shin của Đại học Yale, việc kiểm soát và định hướng sử dụng AI cho học sinh là “nhiệm vụ lớn đối với bất kỳ ai tham gia giảng dạy”. Bà nhấn mạnh, giáo viên/giảng viên phải liên tục tìm tòi các phương pháp để đảm bảo sinh viên tiếp tục tư duy phản biện và sáng tạo trong thời đại trí tuệ nhân tạo.
“Tôi muốn sinh viên của mình hiểu nội dung bài học – thứ vốn không thay đổi trước và sau khi trí tuệ nhân tạo xuất hiện”, bà nói. “Tôi muốn họ sử dụng công cụ thú vị này để có lợi cho mình, không phải trở thành nạn nhân của nó”.
Đại học Yale hiện đưa ra hướng dẫn về sử dụng AI cho sinh viên và giảng viên trên website. Trường khuyến khích tất cả giảng viên điều chỉnh giáo án phù hợp với khóa học và mục tiêu học tập cụ thể của sinh viên thay vì cần đến công cụ phát hiện gian lận. Bên cạnh đó, họ có thể kiểm soát bài học trên lớp thông qua các bài kiểm tra đột xuất.
Danny Liu, giáo sư công nghệ giáo dục tại Đại học Sydney, cho rằng không nên cấm AI trong lớp. “Thay vì trừng phạt, nên dạy sinh viên cách sử dụng đúng đắn. Chúng tôi muốn xác minh liệu sinh viên có đang học hay không, chứ không phải liệu họ có gian lận hay không”, Liu nói với ABC cuối năm ngoái.
Các nhà giáo dục nhấn mạnh, họ có thể tìm cách khắc phục việc sinh viên sử dụng AI trong các bài đánh giá. Tuy nhiên, điều quan trọng không kém là học sinh cần chủ động hạn chế phụ thuộc vào AI trong quá trình học tập.
Basil Ghezzi, sinh viên năm nhất tại trường Bard College, cho biết bản thân chủ động tránh xa AI trong học tập, một phần vì công nghệ này tiêu tốn tài nguyên và gây hại cho môi trường. Tuy nhiên, phần lớn nằm ở cách AI đã tạo ra “những người bạn rập khuôn” xung quanh.
“Hãy nói chuyện với thầy cô giáo, nói chuyện với giáo sư, nói chuyện với những người xung quanh”, Ghezzi nói về cách bản thân không bị AI cám dỗ. “Hãy tạo cuộc trò chuyện ý nghĩa với những người trong cuộc sống của bạn”.
GS Dehghani hy vọng nhiều công ty sẽ đầu tư vào mô hình AI có thể phản ánh sự đa dạng về tư duy trong xã hội. Tuy nhiên, hiện tại, ông cho rằng mọi người nên hạn chế dùng AI trong việc tạo ý tưởng hoặc để suy luận trong học tập. “Các mô hình AI nên là cộng tác viên, không phải người đại diện chúng ta làm mọi việc”, Dehghani nói thêm.
Phi hành đoàn trên tàu vũ trụ Orion thuộc nhiệm vụ Artemis II đang trong ngày thứ tư trên chuyến bay 10 ngày quay quanh Mặt Trăng. Đây là sự kiện được đánh giá mang tính lịch sử bởi khôi phục lại hoạt động thám hiểm không gian của con người ngoài Trái Đất. Artemis II còn là chuyến bay có người lái lên Mặt Trăng đầu tiên chứng minh tính ưu việt của công nghệ truyền dữ liệu bằng tia laser, hứa hẹn cách mạng hóa cách thức liên lạc giữa các tàu vũ trụ.
Tàu Orion hiện mang theo O2O, hệ thống liên lạc laser được phát triển tại Phòng thí nghiệm Lincoln của của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) phối hợp với Trung tâm không gian Goddard của NASA. Công nghệ này có khả năng truyền dữ liệu băng thông cao hơn từ không gian so với các hệ thống tần số vô tuyến (RF) truyền thống. Trong sứ mệnh Artemis II, O2O sử dụng chùm tia laser để gửi video và hình ảnh độ phân giải cao về bề mặt Mặt Trăng xuống Trái Đất với tốc độ tới 260 Mb/giây (Mbps).
"Truyền dữ liệu trong không gian luôn là một thách thức lớn", Farzana Khatri, kỹ sư hệ thống trưởng kiêm thành viên cấp cao của Nhóm Truyền thông Quang học và Lượng tử thuộc Phòng thí nghiệm Lincoln, cho biết trên trang MIT. "Cách thức truyền qua RF đã hoàn thành tốt nhiệm vụ của mình. Phổ tần RF hiện bị tắc nghẽn nghiêm trọng và cũng không hoạt động hiệu quả ở khoảng cách xa hơn trong không gian. Truyền dữ liệu qua laser (lasercom) có thể giải quyết vấn đề".
Phòng thí nghiệm Lincoln đã phát triển O2O trong hơn hai thập kỷ. NASA tích hợp công nghệ này vào Artemis II và các sứ mệnh trong tương lai nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về thám hiểm không gian đường dài và thu thập dữ liệu lớn.
Tàu vũ trụ Orion đã thu thập được lượng dữ liệu khổng lồ trong ngày đầu tiên của sứ mệnh. Theo Khatri, trước đây, những dữ liệu này nằm trên tàu vũ trụ cho đến khi hạ cánh xuống biển, thậm chí có thể mất nhiều tháng để được chuyển xuống. Nhưng với O2O hoạt động ở tốc độ cao nhất, tất cả dữ liệu có thể đưa xuống Trái Đất trong vòng vài giờ để phân tích. Nhờ đó, NASA có thể "livestream" mọi hoạt động trong sứ mệnh Artemis II.
"Với tốc độ 260 megabit mỗi giây, O2O giúp truyền video độ phân giải cao 4K từ Mặt Trăng", Steve Horowitz, quản lý dự án O2O, cho biết trên website NASA. "Ngoài video và hình ảnh, O2O sẽ truyền và nhận quy trình, hình ảnh, kế hoạch bay và đóng vai trò là cầu nối giữa Orion và trung tâm điều khiển nhiệm vụ trên Trái Đất".
Cốt lõi của O2O là thiết bị đầu cuối quang học dạng module linh hoạt và có khả năng mở rộng (MAScOT). Có kích thước bằng một con mèo nhà, MAScOT gồm một kính viễn vọng 4 inch được gắn trên một giá đỡ xoay hai trục (gimbal) với hệ thống quang học phía sau cố định. Gimbal định hướng chính xác kính viễn vọng và theo dõi chùm tia laser, qua đó các tín hiệu liên lạc được phát ra và nhận theo hướng người nhận hoặc người gửi dữ liệu mong muốn. Bên dưới gimbal là hệ thống quang học gồm các thấu kính hội tụ ánh sáng, cảm biến theo dõi, gương chuyển hướng nhanh và một số thành phần khác để định hướng chùm tia laser một cách chính xác.
Theo Axios, MAScOT là một phần của Dự án trình diễn chuyển tiếp truyền laser tích hợp (LCRD), gồm thiết bị đầu cuối dạng modem và bộ khuếch đại ILLUMA-T, được phóng lần đầu lên Trạm Vũ trụ Quốc tế ISS vào tháng 11/2023. Trong 6 tháng tiếp theo, nhóm nghiên cứu của MIT đã thực hiện các thí nghiệm kiểm tra, đánh giá chức năng cơ bản, hiệu suất và tiện ích của hệ thống.
Ban đầu, nhóm đã kiểm tra xem liên kết quang ILLUMA-T đến LCRD có hoạt động ở tốc độ dữ liệu lý tưởng là 622 Mbps tải xuống và 51 Mbps tải lên hay không. Trên thực tế, tốc độ dữ liệu thậm chí còn cao hơn mong đợi với 1,2 Gb/giây (Gbps) tải xuống và 155 Mbps tải lên. MAScOT được vinh danh trong Giải thưởng R&D 100 năm 2025, sau đó được sử dụng cho Artemis II và sẽ hỗ trợ các sứ mệnh không gian trong tương lai.
"Thành công của chúng tôi với ILLUMA-T đặt nền tảng cho việc truyền phát video độ phân giải HD đến và đi từ Mặt Trăng", Jade Wang, đồng trưởng nhóm nghiên cứu Nhóm Truyền thông Quang học và Lượng tử, cho biết. "Bạn có thể hình dung tốc độ cho phép phi hành gia Artemis sử dụng để kết nối với bác sĩ, phối hợp các hoạt động nhiệm vụ và phát trực tiếp chuyến đi lên Mặt Trăng".
Trong sứ mệnh Artemis II, một nhóm vận hành chuyên trách của Phòng thí nghiệm Lincoln đảm nhiệm nhiệm vụ theo dõi các vấn đề kết nối kéo dài 10 ngày của phi hành đoàn từ các trạm mặt đất ở Houston (Texas) và White Sands (New Mexico) của Mỹ, thậm chí cả một trạm mặt đất ở Australia giúp quan sát tàu vũ trụ tốt hơn từ bán cầu Nam. Trước khi phóng, nhóm đã thực hiện một loạt mô phỏng từ trước đến khi phóng, hành trình lên Mặt Trăng và trở về, cho đến khi hạ cánh xuống biển vào cuối sứ mệnh.
"Những bài học kinh nghiệm từ sứ mệnh Artemis II sẽ mở đường cho con người quay trở lại bề mặt Mặt Trăng và xa hơn nữa, cuối cùng là đến Sao Hỏa", Khatri nói thêm. "Thông qua các chương trình Artemis, O2O sẽ đặt nền tảng cho kết nối dữ liệu tốc độ cao từ không gian, tạo nên di sản cho thế hệ tương lai".
Tàu Artemis II rời bệ phóng tối 1/4 (5h35 ngày 2/4 giờ Hà Nội), đưa bốn phi hành gia bay quanh Mặt Trăng, đánh dấu sứ mệnh có người lái đầu tiên của NASA vượt ra ngoài quỹ đạo Trái Đất tầm thấp sau 54 năm. Phi hành đoàn gồm chỉ huy nhiệm vụ Reid Wiseman (NASA), phi công Victor Glover (NASA), chuyên gia nhiệm vụ Christina Koch (NASA) và chuyên gia nhiệm vụ Jeremy Hansen (Cơ quan Vũ trụ Canada CSA).
Nếu không có vấn đề lớn nào khác phát sinh trong Artemis II, NASA sẽ thử nghiệm tàu Orion và các trạm đổ bộ Mặt Trăng trên quỹ đạo Trái Đất trong nhiệm vụ Artemis III năm 2027. Cơ quan này đặt mục tiêu thực hiện chuyến đổ bộ Mặt Trăng đầu tiên vào năm 2028 với nhiệm vụ Artemis IV. Đến thập niên 2030, NASA kỳ vọng bắt đầu phát triển các khu định cư, robot tự hành và trạm đổ bộ chở hàng, hướng đến thiết lập sự hiện diện bền vững trên bề mặt Mặt Trăng.
Dữ liệu từ CoinMarketCap và TradingView cho thấy giá Bitcoin hôm nay tăng 0,5% so với hôm qua. Tính đến 7 giờ 40 ngày 5.4 (giờ Việt Nam), mỗi Bitcoin (BTC) được giao dịch quanh mốc 67.252 USD.
Như vậy, trong 7 ngày qua, Bitcoin đã tăng 1,27%. Trong tuần, có lúc tiền mã hóa lớn nhất thế giới đã vượt mốc 69.000 USD nhưng không duy trì được đà tăng.
Hôm đầu tuần (30.3), Bitcoin bất ngờ giảm sâu từ 66.680 USD xuống còn 65.036 USD. Thị trường chuyển sang tâm lý lo ngại về tình hình lạm phát có thể gia tăng. Trong bối cảnh đó, Strategy - công ty đại chúng nắm giữ Bitcoin lớn nhất thế giới - cũng chấm dứt chuỗi mua vào BTC sau 13 tuần liên tiếp. Động thái lạ của Strategy khiến nhiều người bi quan về diễn biến giá tiếp theo của thị trường tiền mã hóa.
Kết thúc tháng 3, Bitcoin giao dịch quanh mốc 66.000 USD, đánh dấu tháng thứ 6 liên tiếp BTC giảm giá kể từ "mùa đông tiền mã hóa" năm 2018. Xét về tổng thể, hiệu suất tháng 3 của Bitcoin khá thấp, gần như không tăng so với tháng trước và giảm đến 21,69% so với cùng kỳ năm ngoái. Các nhà giao dịch vẫn giữ thái độ phòng ngừa rủi ro trong ngắn hạn.
Đầu tháng 4, giá Bitcoin liên tục biến động mạnh có lúc giảm sâu xuống 66.000 USD trước khi phục hồi lên 68.000 USD. Giá Bitcoin tăng sau khi Tổng thống Mỹ Donald Trump gợi ý rằng cuộc chiến ở Iran có thể sớm kết thúc mà không cần mở cửa hoàn toàn eo biển Hormuz. Tuy nhiên, thông báo gây sốc của Google về sức mạnh của điện toán lượng tử có thể đe dọa đến an toàn của Bitcoin đã khiến tiền mã hóa lớn nhất thế giới lao dốc.
Theo báo cáo mới nhất của Google, Bitcoin và ngành công nghiệp tiền mã hóa có ít thời gian hơn dự kiến để chuẩn bị những tác động của điện toán lượng tử. Theo đó, việc phá vỡ các hệ thống mật mã nền tảng của Bitcoin và hầu hết tiền điện tử sẽ cần ít tài nguyên lượng tử hơn so với tính toán trước đây. Điều này đồng nghĩa rủi ro về tác động của điện toán lượng tử sẽ đến sớm hơn, buộc việc chuyển đổi sang các tiêu chuẩn bảo mật hậu lượng tử cần diễn ra nhanh hơn.
Báo cáo cũng nêu rõ những rủi ro rộng hơn trên các hệ thống blockchain hiện đại. Các tính năng như hợp đồng thông minh, cơ chế đồng thuận bằng chứng cổ phần và cơ chế đảm bảo tính khả dụng của dữ liệu mở rộng phạm vi tấn công vượt ra ngoài việc chỉ đơn giản là ký kết giao dịch.
Sau tuyên bố gây sốc của Google, thị trường đã phục hồi nhẹ, Bitcoin quay lại mốc 68.000 USD hôm 2.4. Thị trường cũng diễn biến tích cực hơn sau khi Tổng thống Trump gợi ý về khả năng ngừng bắn trong cuộc chiến ở Iran. Tuy nhiên, các nhà đầu tư lớn vẫn bi quan và đặt cược lớn vào cú sập tiếp theo của Bitcoin.
Tính từ đầu năm đến nay, Bitcoin đã mất khoảng 24%. Với vùng giá 66.000 USD, BTC đang giảm khoảng 47% so với mức cao nhất mọi thời đại là 126.000 USD đạt được vào tháng 10.2025. Theo dữ liệu từ Glassnode, khi Bitcoin được giao dịch ở vùng giá 66.000 USD, khoảng 8,8 triệu BTC trên thị trường đang trong trạng thái thua lỗ, tương đương 598,7 tỉ USD. Như vậy, khoảng 44% người nắm giữ Bitcoin đang phải "gồng lỗ".
Đến cuối tuần, thị trường tiền mã hóa vẫn trầm lắng khi Tổng thống Trump đưa ra lập trường cứng rắn với Iran. Ông đe dọa sẽ tấn công cơ sở hạ tầng của nước này. Ông chủ Nhà Trắng cảnh báo Iran sẽ nếm trải "địa ngục" nếu không mở cửa eo biển Hormuz trong vòng 48 giờ tới.
Nhưng nếu đang tìm kiếm một ổ cứng dung lượng cao, đặc biệt là ổ cứng cấp doanh nghiệp, người dùng sẽ phải chi trả một khoản tiền không nhỏ. Những ổ này được thiết kế để đảm bảo sự bền bỉ, ngay cả sau nhiều năm sử dụng.
Trung bình, một ổ cứng 6 TB dành cho người tiêu dùng mới có giá từ 5,2 triệu đồng trở lên nếu mua từ các thương hiệu hoặc nhà bán lẻ uy tín. Chính mức giá cao này đang khiến nhiều người cảm thấy lo ngại và tính đến việc tìm mua một ổ cứng đã qua sử dụng với giá rẻ hơn nhiều. Ví dụ, cùng là một ổ Western Digital 6 TB, ổ cứng mới có giá khoảng 5,19 triệu đồng, ổ cứng đã qua sử dụng chỉ có giá 3,5 triệu đồng.
Dẫu vậy, việc này tiềm ẩn rủi ro mất dữ liệu cao hơn, do tỷ lệ hỏng hóc của ổ cứng tăng đáng kể sau 3 năm sử dụng. Theo nghiên cứu, tuổi thọ của ổ cứng có thể kéo dài đến 5 năm nếu được bảo quản tốt, nhưng sau đó, việc thay thế là điều cần thiết.
Nếu dự định sử dụng ổ cứng đã qua sử dụng làm ổ đĩa hệ thống hoặc phương pháp sao lưu duy nhất, người dùng nên cân nhắc kỹ lưỡng. Ngay cả khi ổ cứng có bảo hành, điều đó cũng không đảm bảo người dùng sẽ không mất dữ liệu. Nhưng nếu chỉ sử dụng ổ cứng cũ làm không gian lưu trữ phụ, trong khi dữ liệu quan trọng được sao lưu trên ổ cứng mới hoặc trên đám mây, việc mua ổ cứng đã qua sử dụng có thể là một lựa chọn hợp lý.
Khi quyết định mua ổ cứng đã qua sử dụng, người dùng cần chú ý đến một số yếu tố quan trọng. Đầu tiên, hãy đảm bảo ổ cứng đã được chứng nhận lại hoặc tân trang, có nghĩa ổ cứng này đã được khôi phục về trạng thái hoạt động hoàn hảo và kiểm tra kỹ lưỡng trước khi bán lại. Ổ cứng được chứng nhận lại thường do nhà sản xuất thiết bị gốc (OEM) thực hiện, trong khi ổ cứng tân trang có thể được bảo trì bởi các bên bán thứ ba.
Nếu dự định lưu trữ dữ liệu quan trọng trên ổ cứng, hãy chọn ổ cứng được đánh dấu là đã được chứng nhận lại bởi nhà sản xuất. Ngoài ra, hãy mua từ các nguồn uy tín, như trang web của các nhà sản xuất hoặc các nhà bán hàng bên thứ ba đáng tin cậy.
Bảo hành cũng là một yếu tố quan trọng. Thông thường, ổ cứng đã qua sử dụng sẽ có bảo hành từ 6 tháng đến 1 năm. Bảo hành sẽ đảm bảo người bán chịu trách nhiệm về sản phẩm và bảo vệ người dùng khi thiết bị bị hư hỏng trong quá trình vận chuyển.
Cuối cùng, hãy kiểm tra dữ liệu SMART của ổ cứng. Dữ liệu này giúp người dùng hiểu rõ tuổi thọ còn lại của ổ cứng đó. Người dùng có thể yêu cầu người bán cung cấp thông tin này hoặc tự kiểm tra bằng các công cụ như CrystalDiskInfo. Nếu ổ cứng hiển thị trạng thái "Good", người dùng có thể yên tâm sử dụng. Ngược lại, nếu hiển thị Bad, người dùng nên cân nhắc lại quyết định mua hàng.
Tóm lại, việc mua ổ cứng đã qua sử dụng có thể tiết kiệm chi phí nhưng cần phải cẩn trọng và thực hiện các bước kiểm tra cần thiết để đảm bảo an toàn cho dữ liệu mà mình muốn lưu trữ.
