Các nhà nghiên cứu an toàn đang đặt câu hỏi về tính chính xác của các số liệu thống kê được sử dụng bởi một số dự án liên quan đến Elon Musk, đặc biệt là trong lĩnh vực công nghệ và chính phủ. Họ cáo buộc rằng có một lịch sử lâu dài về việc sử dụng các số liệu có thể gây hiểu lầm, tương tự như các kỹ thuật đã được Tesla, công ty xe điện của Musk, sử dụng trước đây. Cụ thể, các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng cách một số dữ liệu được trình bày có thể tạo ra một bức tranh không hoàn toàn chính xác về tình hình thực tế. Điều này có thể bao gồm việc chọn lọc dữ liệu, sử dụng các phương pháp tính toán không rõ ràng hoặc bỏ qua các yếu tố quan trọng khác có thể ảnh hưởng đến kết quả. Một trong những lo ngại chính là việc thiếu minh bạch trong cách thu thập và phân tích dữ liệu. Nếu không có thông tin đầy đủ về quy trình, rất khó để đánh giá tính chính xác và độ tin cậy của các số liệu được công bố. Điều này có thể dẫn đến việc công chúng và các nhà hoạch định chính sách đưa ra các quyết định dựa trên thông tin không đầy đủ hoặc sai lệch. Việc sử dụng các số liệu thống kê một cách cẩn trọng và minh bạch là rất quan trọng, đặc biệt là trong các lĩnh vực như an toàn và công nghệ, nơi các quyết định có thể có tác động lớn đến cộng đồng. Các nhà nghiên cứu kêu gọi tăng cường giám sát và kiểm tra độc lập để đảm bảo rằng các số liệu được sử dụng là chính xác và đáng tin cậy. Một ví dụ được đưa ra là cách Tesla trình bày dữ liệu về tai nạn liên quan đến xe tự lái. Các nhà phê bình cho rằng công ty thường so sánh tỷ lệ tai nạn của xe tự lái với tỷ lệ tai nạn trung bình của tất cả các xe, mà không tính đến các yếu tố như điều kiện lái xe và kinh nghiệm của người lái. Điều này có thể tạo ra ấn tượng rằng xe tự lái an toàn hơn so với thực tế. Tương tự, các nhà nghiên cứu lo ngại rằng các số liệu thống kê được sử dụng bởi các cơ quan chính phủ liên quan đến Musk có thể bị thao túng để phục vụ một mục đích cụ thể. Ví dụ, có thể có sự thiên vị trong việc thu thập dữ liệu hoặc lựa chọn các phương pháp phân tích để tạo ra kết quả mong muốn. Để giải quyết những lo ngại này, các nhà nghiên cứu đề xuất một số biện pháp. Đầu tiên, cần có sự minh bạch hơn trong cách thu thập và phân tích dữ liệu. Điều này bao gồm việc công bố các phương pháp được sử dụng, các giả định được đưa ra và bất kỳ hạn chế nào của dữ liệu. Thứ hai, cần có sự kiểm tra độc lập của các số liệu thống kê để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy. Cuối cùng, cần có một cuộc thảo luận công khai về cách sử dụng các số liệu thống kê một cách có trách nhiệm và đạo đức. Việc đảm bảo tính chính xác và minh bạch của các số liệu thống kê là rất quan trọng để xây dựng lòng tin của công chúng và đưa ra các quyết định sáng suốt. Nếu không có thông tin đáng tin cậy, rất khó để đánh giá tiến độ, xác định các vấn đề và đưa ra các giải pháp hiệu quả. Do đó, cần có sự nỗ lực phối hợp từ các nhà nghiên cứu, các nhà hoạch định chính sách và công chúng để đảm bảo rằng các số liệu thống kê được sử dụng một cách có trách nhiệm và đạo đức. Cuối cùng, vấn đề này không chỉ liên quan đến Elon Musk hay Tesla. Nó đặt ra một câu hỏi lớn hơn về cách các công ty và chính phủ sử dụng dữ liệu để định hình dư luận và đưa ra các quyết định quan trọng. Việc tăng cường giám sát và minh bạch là cần thiết để đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách có trách nhiệm và phục vụ lợi ích của tất cả mọi người.
