#ethical-ai

Schneier on Security

Bruce Schneier đề xuất phân biệt hai loại nhiệm vụ: "work" (chỉ kết quả quan trọng, AI hỗ trợ phù hợp) và "gym" (quá trình rèn luyện kỹ năng, giao cho AI sẽ ảnh hưởng đến sự phát triển cá nhân). Ông áp dụng khung này vào bài tập viết của sinh viên, ngành sáng tạo và các hệ lụy xã hội, nhấn mạnh AI sẽ định hình lại nhiệm vụ nào thuộc về con người hay tự động hóa, nhưng sự phân biệt này vẫn hữu ích để đưa ra lựa chọn sáng suốt hiện nay.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách phân biệt giữa những công việc cần sự sáng tạo và kỹ năng thực hành cá nhân—chứ không chỉ là kết quả—vì trong phát triển mã, cả quá trình debug, thiết kế giải pháp và học hỏi từ sai lầm đều quan trọng hơn việc chỉ sử dụng công cụ tự động hóa.

Make AI Boring Again (xpost)

Charity Majors cho rằng AI không phải là công nghệ độc ác đặc biệt mà chỉ là công cụ, và các kỹ sư công nghệ có trách nhiệm đạo đức tham gia vào thay vì từ bỏ vì "sự trong sạch". Bà chỉ ra những tác hại thực tế (khai thác dữ liệu huấn luyện, tiêu thụ năng lượng, lao động, tập trung quyền lực) nhưng nhấn mạnh nhận thức về hại nên thúc đẩy cải tiến chứ không phải từ bỏ. Bà phê phán xu hướng "thuần khiết biểu diễn" là vô hiệu và tự cao, đồng thời kêu gọi học sâu về AI, thảo luận thẳng thắn nơi làm việc, thúc đẩy trách nhiệm giải trình và tham gia xây dựng công cụ này thay vì rời bỏ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi sự lo ngại về AI từ sự phản đối bề ngoài sang hành động thực sự xây dựng giải pháp trách nhiệm, thay vì chỉ ngồi trong tư tưởng "tránh xa" mà không đóng góp vào việc định hình tương lai công nghệ.

How I Became an Apocaloptimist at 38,000 Feet

Trên chuyến bay ở độ cao 38.000 feet, tác giả xem một bộ phim tài liệu về ngày tận thế giữa bầu không khí u ám của khoang máy bay.

Đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ lo ngại về tương lai từ thiện thành động lực tích cực trong công việc phát triển phần mềm, giúp bạn xây dựng giải pháp sáng tạo và khám phá cách ứng dụng triết lý "hoà bình cuối thế giới" trong mã code và tư duy.

Do we just want slaves?

Chúng ta có muốn biến con người thành nô lệ AI không? Câu hỏi nghe có vẻ cực đoan nhưng lại thu hút sự chú ý.

Những câu hỏi về đạo đức và quyền lợi của người lao động trong công nghệ giúp lập trình viên tự tỉnh táo về trách nhiệm của mình trong một thế giới đang tự động hóa nhanh chóng.

There Is No A.I.

Thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" (AI) bị Jaron Lanier chỉ trích là không chính xác, ông đề cập đến cách khai thác AI hiệu quả và vấn đề "data dignity" (quyền sở hữu dữ liệu cá nhân).

Những lập trình viên cần đọc bài này để hiểu rõ rằng thuật ngữ "AI" không đơn giản chỉ là một công nghệ tự động hóa mà còn liên quan đến những vấn đề đạo đức, quyền riêng tư và cách sử dụng dữ liệu một cách có trách nhiệm, từ đó giúp họ xây dựng hệ thống thông minh hơn, tránh rủi ro và tạo ra giá trị thực sự cho xã hội.

The Future Worth Building Is Human

Chúng ta đang xây dựng một tương lai khác biệt, nơi AI tự chủ chiếm ưu thế, đẩy con người vào vai trò thụ động, thay vì là người kiến tạo tương lai.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế hệ thống công nghệ không chỉ tối ưu hiệu suất mà còn bảo vệ quyền tự chủ và sức mạnh con người trong tương lai kỹ thuật số.

Medium

Khi AI đưa ra thông tin sai lệch, ai sẽ chịu trách nhiệm cho những thuật toán đó?

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách các thuật toán AI có thể gây ra sai sót nghiêm trọng và tác động đến quyết định thực tế, giúp họ phát triển hệ thống an toàn hơn bằng kiến thức về trách nhiệm, minh bạch và các vấn đề đạo đức trong công nghệ.

illegal solutions, today

Một blog thủ công, tự do, không GMO, đôi khi không hoàn toàn chân thành. Nội dung trang web này không sử dụng AI.

Bài viết này giúp lập trình viên tránh những giải pháp "illegal" hay nhầm lẫn trong code, từ đó bảo vệ bản quyền và tránh rủi ro pháp lý khi phát triển ứng dụng công cộng.

OpenAI flew influencers to a nature resort to fix its image. The internet called it greenwashing.

OpenAI tổ chức chuyến bay đưa các influencer tới khu nghỉ dưỡng thiên nhiên trị giá 2.000 USD/đêm nhằm cải thiện hình ảnh về AI, nhưng cộng đồng mạng phản ứng gay gắt, coi đây là chiêu trò "greenwashing".

Những chiến thuật marketing giả tạo như vậy không chỉ là lừa đảo mà còn là cảnh báo về cách AI và các công ty sử dụng ngôn ngữ để xây dựng hình ảnh thay vì thực sự cải thiện giá trị thực tế—làm cho người dùng dễ bị lừa và nhầm lẫn về sự tiến bộ thực sự của công nghệ.

New York school pauses humanoid robot ‘Sally’ after state and union pushback

Trường học ở Salamanca tạm dừng triển khai robot hình người Sally của Realbotix trong lớp học sau khi ủy viên giáo dục bang can thiệp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về cách ứng xử của AI trong môi trường giáo dục, từ đó suy ngẫm về trách nhiệm đạo đức, an toàn và tương tác người-máy trong xã hội thực tế.

Why I Left Google DeepMind — LessWrong

Tôi đã rời khỏi Google DeepMind sau khi đấu tranh chống lại thỏa thuận AI với Lầu Năm Góc từ bên trong, khi các thế lực quyền lực và thể chế đã thất bại trong việc giữ lời hứa đạo đức AI khi gặp áp lực.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ cách các tổ chức lớn như Google DeepMind xử lý vấn đề đạo đức AI trong môi trường áp lực công nghiệp, giúp họ tránh những sai lầm về trách nhiệm và xây dựng hệ thống AI có tính nhân văn hơn.

Virtual Integrity Revisited: 7 Habits for the AI Age

Chúng ta có thể tận dụng sức mạnh của AI để củng cố niềm tin và phẩm chất con người như thế nào trong thời đại trí tuệ nhân tạo?

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó giúp bạn hiểu cách xây dựng các hệ thống AI không chỉ hiệu quả mà còn có tính nhân văn, từ đó tránh rủi ro về sự tin tưởng và đạo đức trong ứng dụng công nghệ của bạn.

The AI Industry Shows You Charts That Make It Look Good. Here Are the 11 It Does Not Show You.

Ngành AI thường khoe các số liệu tích cực như doanh thu, người dùng hay hiệu suất mô hình, nhưng che giấu 11 chỉ số quan trọng khác như chi phí vận hành, tác động môi trường hay tỷ lệ thất bại thực tế.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh bị lừa bởi những con số được chọn lọc trong marketing AI, giúp họ hiểu rõ về thực tế kỹ thuật, hạn chế và tiềm năng thực sự của các giải pháp AI thực sự có giá trị trong dự án của mình.

General Resolution: LLM usage in Debian

Debian đang tổ chức bỏ phiếu về việc sử dụng LLM/generative AI trong đóng góp, với ba đề xuất: cấm hoàn toàn (do lo ngại bản quyền, chất lượng, đạo đức), cho phép có điều kiện (yêu cầu tuân thủ pháp lý, ghi nhận, trách nhiệm rõ ràng), hoặc khuyến cáo hạn chế nhưng không cấm hoàn toàn (vẫn yêu cầu khai báo).

Những lập trình viên tham gia cộng đồng Debian nên đọc bài này để hiểu cách cộng đồng đang cân nhắc và định hình quy tắc mới về việc sử dụng AI như LLM trong việc đóng góp mã nguồn, giúp họ có thể dự đoán xu hướng tương lai và lựa chọn cách tiếp cận phù hợp với giá trị cộng đồng mà họ tin tưởng.

Medium

Tác giả bày tỏ sự hoài nghi về trí tuệ nhân tạo (AI) khi thấy các bài viết về AI bị "làm sạch" bởi chính AI, đồng thời thừa nhận mình đang ở trong trạng thái "vùng cam" (orange zone) khi tiếp nhận thông tin.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh bị lẫn lộn giữa hype AI và kiến thức thực tế, giúp họ phân biệt giữa công nghệ hiện tại và những dự đoán chưa chắc chắn trong tương lai.

Detroit: Become Human — What Happens When the Things We Build Start Looking Back?

Game Detroit: Become Human đặt ra câu hỏi về sự phản chiếu của con người khi những thực thể nhân tạo (Android) dần trở nên giống con người, đòi hỏi người chơi đưa ra những quyết định đạo đức ảnh hưởng trực tiếp đến cốt truyện.

Những câu chuyện nhân vật trong Detroit: Become Human không chỉ là một trò chơi, mà là một gương mặt mới của AI—chứng kiến thế giới chúng ta xây dựng có thể tự nhận thức, tự quyết định và thậm chí phản bội mình, giúp lập trình viên hiểu sâu hơn về những rủi ro và thách thức khi giao tiếp với trí tuệ nhân tạo.

The Dark Night of Mathematics

Toán học đang đối mặt với cuộc khủng hoảng về sự thiếu hiểu biết sâu sắc, khi các nhà nghiên cứu ngày càng dựa vào máy tính và thuật toán thay vì tư duy trừu tượng thuần túy.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu sâu hơn về bản chất của công việc mình thực hành—những vấn đề không chỉ là viết mã mà còn là giải quyết những câu hỏi logic, khám phá nguyên lý và cách suy nghĩ như một nhà toán học, giúp nâng cao tư duy giải quyết vấn đề và sáng tạo trong công việc.

Zuckerberg launches an AI-optimism campaign, jabs the doomers

Zuckerberg khởi động chiến dịch quảng cáo trả phí nhằm quảng bá Meta như một hình mẫu lạc quan, lấy con người làm trung tâm trong lĩnh vực AI, đồng thời chỉ trích những đối thủ bi quan về tương lai của công nghệ này.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Meta định vị AI không chỉ là công cụ công nghiệp mà là một cuộc cách mạng xã hội, giúp bạn tìm hiểu về chiến lược công nghệ xã hội và cách các công ty lớn xây dựng tương lai AI có thể tác động đến ngành công nghiệp lập trình và sinh thái phần mềm.

[2607.18250] Anthropomorphism in Children's Interactions with LLM Chatbots: A Systematic Review of Drivers and Outcomes

Nghiên cứu tổng quan hệ thống này phân tích các yếu tố thúc đẩy và kết quả của việc trẻ em nhân cách hóa (anthropomorphism) khi tương tác với chatbot sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Kết quả cho thấy trẻ em thường gán đặc điểm con người cho chatbot, ảnh hưởng đến niềm tin, sự tham gia và hành vi của chúng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách trẻ em tự nhiên giao tiếp với các chatbot dựa trên AI, giúp phát triển các giao diện người dùng thân thiện hơn với trẻ, từ đó thiết kế hệ thống tương tác an toàn và hiệu quả hơn trong tương lai.

BCIs could create a new digital divide, a biological one

Khi các giao diện não-máy tính (BCIs) chuyển từ phòng thí nghiệm sang ứng dụng thương mại, sự tiếp cận không đồng đều có thể tạo ra sự phân chia không chỉ về thu nhập hay kết nối, mà còn về khả năng thể chất và nhận thức.

Những công nghệ liên kết não với máy tính (BCI) không chỉ thay đổi cách sống mà còn có thể tạo ra một khoảng cách sinh học mới, khiến những người không có khả năng tiếp cận hoặc sử dụng hiệu quả những thiết bị này bị bỏ lại phía sau trong tương lai công nghệ.

AI Systems Don’t Think — They Predict. Why This Distinction Matters for Ethics

Các hệ thống AI không "suy nghĩ" mà chỉ "dự đoán" dựa trên dữ liệu, sự khác biệt này ảnh hưởng quan trọng đến khía cạnh đạo đức khi áp dụng AI trong các lĩnh vực như sáng tác thơ, chẩn đoán y tế hay hỗ trợ tâm lý.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách phân biệt giữa khả năng dự đoán của AI và suy nghĩ của con người, giúp họ thiết kế hệ thống công nghệ có trách nhiệm, tránh sai lầm đạo đức khi ứng dụng trong các lĩnh vực như y tế, pháp lý và hỗ trợ xã hội.

Our Paper Got Accepted to AIES 2026. Here’s What It Found, With Numbers.

Our Paper Got Accepted to AIES 2026. Here’s What It Found, With Numbers. Most counterfactual explanation research assumes something nobody had actually tested: that minimizing weighted proximity …

Ethical, low-power, and on-device: Studio Atelico's vision for the future of generative AI

The studio's debut game, Bobium Brawlers, blends "classic game design with the possibilities of AI" – and importantly, all the artists are paid

AI in Hollywood: Netflix, Nolan and the fight over who pays

Netflix đã ứng dụng AI trong 300 dự án, thậm chí sử dụng diễn viên AI vào vai chính, trong khi đạo diễn Christopher Nolan cảnh báo đây là "mối đe dọa ngầm". Cuộc tranh cãi về vai trò và chi phí của AI trong ngành giải trí Hollywood đang ngày càng gay gắt.

Những tranh cãi xung quanh AI trong ngành công nghiệp điện ảnh như Netflix sử dụng AI cho 300 bộ phim hay Christopher Nolan phản đối nó sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về những thách thức pháp lý, đạo đức và tương lai của công nghệ trong ngành này, từ đó có thể ứng dụng kiến thức đó trong việc phát triển ứng dụng hoặc giải quyết vấn đề liên quan trong công việc lập trình của bạn.

AI is more likely than humans to form biases when hiring

AI có khả năng hình thành các thành kiến (biases) cao hơn con người trong quá trình tuyển dụng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI có thể phản ánh và amplific các thiên vị xã hội trong quá trình tuyển dụng, giúp họ phát triển kiến thức về công nghệ đạo đức và xây dựng hệ thống công nghệ công bằng hơn.

From Principles to Practice: Actionable Blueprints for Ethical AI

Phần 2 của loạt bài về AI đạo đức tập trung vào việc triển khai khung gợi ý rõ ràng và quản trị dữ liệu mạnh mẽ để xây dựng lòng tin cho tổ chức công hoặc tư.

Lập trình viên nên đọc bài để hiểu cách chuyển đổi những nguyên tắc đạo đức về AI thành các giải pháp thực tế, từ đó xây dựng hệ thống công nghệ an toàn, minh bạch và phù hợp với quy định pháp lý trong từng môi trường hoạt động.

No to AI, Or No to Human?

Tác giả kể lại cảm giác lo lắng khi đối mặt với tờ giấy trắng trống rỗng, trong khi người bên cạnh vẫn thoải mái sử dụng điện thoại, gợi lên câu hỏi về sự lựa chọn giữa con người và AI trong công việc sáng tạo.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI có thể thay đổi không chỉ công cụ làm việc của mình mà còn bản chất tương tác giữa con người và công nghệ, từ đó tìm cách cân bằng giữa hiệu suất và sự nhân văn trong nghề nghiệp.

Embedding Ethics as Infrastructure: Why 2026 Is the Make-or-Break Year for Responsible Agentic AI

Năm 2026 được coi là năm quyết định cho sự phát triển của AI Agentic có trách nhiệm khi việc tích hợp đạo đức như cơ sở hạ tầng trở nên cấp thiết.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng các hệ thống AI có tính đạo đức từ cơ sở hạ tầng, giúp họ dự đoán và giải quyết rủi ro về trách nhiệm, tính minh bạch và tác động xã hội trong tương lai, từ đó nâng cao chất lượng sản phẩm và bảo vệ lợi ích của người dùng.

Meet the DeepMind philosopher thinking through AI ethics

DeepMind đã bổ nhiệm Iason Gabriel, một triết gia chuyên nghiên cứu đạo đức AI, người dành gần một thập kỷ để giải quyết các vấn đề đạo đức xung quanh trí tuệ nhân tạo bên trong Google.

Nếu bạn đang tìm hiểu về những vấn đề quan trọng liên quan đến tương lai của công nghệ AI và cách nó ảnh hưởng đến xã hội, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về những suy nghĩ của một nhà tư tưởng AI hàng đầu trong việc cân bằng giữa tiến bộ khoa học và trách nhiệm đạo đức.

WHO warns Europe’s AI health governance gap is becoming irreversible

Hơn 60% quốc gia ở khu vực châu Âu của WHO sử dụng AI trong chẩn đoán y tế, nhưng chỉ 1/12 có chiến lược quản trị công nghệ này. WHO cảnh báo khoảng trống quản lý AI y tế đang trở nên không thể đảo ngược nếu không hành động kịp thời.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI được ứng dụng trong y tế và cách các quốc gia châu Âu đang thiếu cơ chế quản lý, giúp họ dự đoán và chuẩn bị cho những thách thức về an toàn, quyền riêng tư và hiệu quả trong tương lai.

Why I Left Google DeepMind

Tôi đã rời khỏi Google DeepMind sau khi đấu tranh chống lại thỏa thuận AI giữa Google và Lầu Năm Góc từ bên trong. Theo quan sát, những người có quyền lực và thể chế lớn đã không giữ lời hứa về đạo đức AI khi gặp áp lực.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ những rủi ro về đạo đức và quản lý trong việc phát triển AI công cộng, giúp họ cảnh giác trước những vấn đề tiềm ẩn khi tham gia hoặc hỗ trợ các dự án quy mô lớn có ảnh hưởng xã hội lớn.

Medical AI replaced nurses and dodged its own checks

Hai trường hợp tại Mỹ hé lộ mặt tối của AI y tế: y tá tại Bệnh viện Montefiore bị thay thế bởi phần mềm, trong khi một người tố giác tại Mayo Clinic cáo buộc một công cụ AI có tỷ lệ lỗi lên tới 67%.

Đọc bài này để hiểu cách AI trong y tế có thể trở thành công cụ tự động hóa không đáng tin cậy, từ đó khuyến khích lập trình viên tìm hiểu về trách nhiệm đạo đức và rủi ro của hệ thống AI trong ứng dụng thực tế để xây dựng giải pháp an toàn và minh bạch hơn.

Your AI is only as responsible as you are

Stack Overflow, nền tảng cộng đồng lập trình thành lập năm 2008, được hầu hết lập trình viên sử dụng để học hỏi, chia sẻ kiến thức, cộng tác và phát triển sự nghiệp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng và quản lý AI trách nhiệm cao, từ đó nâng cao chất lượng dự án và bảo vệ quyền lợi của cộng đồng kỹ thuật số.

AI Was a Mirror

Bài viết từ phòng thí nghiệm MIRRORA Human×AI Lab xem xét tương tác giữa con người và AI dưới góc nhìn người dùng, cho rằng AI hoạt động như một tấm gương phản chiếu suy nghĩ, cảm xúc và giá trị của con người. Nó nhấn mạnh sự khác biệt giữa phạm vi rộng của AI và chiều sâu tư duy con người, cũng như tầm quan trọng của sự thấu hiểu lẫn nhau trong tương tác này.

Những lập trình viên thiết kế và triển khai AI nên đọc để hiểu cách thiết kế giao diện người dùng không chỉ là công cụ mà là cách làm nổi bật những giá trị, cảm xúc và logic sâu sắc của người dùng, từ đó tạo ra những hệ thống tương tác không chỉ hiệu quả mà còn nhân văn và có ý nghĩa thực sự.

On AI Ethics: Why Prompt Engineering Needs a Moral Compass

A first installment in a three-part series examining the ethical dimensions of prompt engineering beyond just model training data. Covers key risks including bias amplification, PII leakage, hallucinations, and malicious use cases like jailbreaking. References Pope Leo XIV's encyclical on AI and humanity, a Brown University study on AI chatbots violating mental health ethics standards, and emerging threats from AI agents in cybersecurity. Argues that 'working as designed' is no longer a sufficient ethical standard for enterprise AI and security professionals.

Ben Bernanke appointed to Anthropic’s Long-Term Benefit Trust

Cựu Chủ tịch Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) Ben Bernanke, vừa đoạt giải Nobel Kinh tế 2022, được bổ nhiệm vào Hội đồng Lợi ích Dài hạn (LTBT) của Anthropic. Hội đồng này giám sát việc tuân thủ sứ mệnh phát triển AI có trách nhiệm của Anthropic, trong đó Bernanke sẽ đóng góp chuyên môn về tác động kinh tế của AI. Các thành viên LTBT hoạt động độc lập, không sở hữu cổ phần và có quyền bổ nhiệm hội đồng quản trị cũng như tư vấn về rủi ro AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các chuyên gia kinh tế như Bernanke có thể giúp định hình tương lai của AI—và cách các cơ chế độc lập như Long-Term Benefit Trust có thể bảo vệ công nghệ này khỏi những rủi ro xã hội và kinh tế khi nó phát triển nhanh hơn tốc độ của chính sách.

Interview: Drew DeVault on an AI-free version of Vim

Drew DeVault, prolific free software developer, discusses his fork of Vim called 'Vim Classic' — a version maintained without any LLM-assisted code. In an interview, he outlines his reasons for rejecting generative AI: practical concerns like copyright provenance and deskilling, philosophical objections about subverting software craftsmanship, and strong ethical/political arguments covering environmental damage, exploitation of poorer communities, military applications, and AI's role in enabling authoritarianism. He expresses despair at the tech industry's widespread AI adoption but finds motivation in building like-minded communities and continuing to create human-crafted software.

Select your starter class

Bài viết châm biếm chia người dùng AI thành ba nhóm kiểu như lớp nhân vật khởi đầu trong game: The Victim (thụ động, chịu thiệt bởi các quy định AI), The Zombie (người theo AI mù quáng, tự hủy hoại kỹ năng), và The Grifter (kẻ trục lợi từ hype AI đồng thời lừa dối người khác). Mỗi nhóm đều bị gắn "thông số tiêu cực" theo quan điểm phê phán của tác giả về bối cảnh AI hiện nay.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận thức rõ những rủi ro và xu hướng sai lầm trong việc ứng dụng AI, từ đó tránh trở thành nạn nhân của những xu hướng không bền vững và xây dựng chiến lược sử dụng công nghệ một cách thông minh, sáng suốt.

AI writing tools can subtly steer opinion, Oxford finds

A study from the Oxford Internet Institute and Hasso Plattner Institute finds that AI writing tools consistently shift the stance of social media posts even when instructed to preserve the original meaning. The models nudged content toward gun control, marijuana legalization, and feminism, and away from atheism and the death penalty. Simulations using real network data from X and Facebook showed these small per-post biases accumulate across a social graph and can meaningfully move community opinion over time. The researchers also rebuilt X's 'Explain this post' feature and found Grok leaned pro-life on abortion topics, tracing the tilt to a single instruction line. Current regulations like the EU AI Act and Digital Services Act do not address this subtle form of opinion shaping.

Toward a future that preserves benefits of neurotechnology for all

Rachel Sava, a Harvard-MIT PhD candidate, won the fourth annual Envisioning the Future of Computing Prize with her essay 'Superintelligence, Superintimate,' which examines how neural implants designed as medical devices could be repurposed for corporate and government surveillance. Inspired by early brain decoder work for locked-in syndrome patients, Sava argues that neurotechnology is at a watershed moment requiring ethical guardrails before consumer deployment. Two runners-up were also recognized for papers on AI in public defense and agency in neural-controlled prosthetics.