Giải IELTS Cambridge 16 Test 1 Reading Passage 3 chi tiết

IELTS Cambridge 16 Test 1 Reading Passage 3 – The Future of Work là bài đọc bàn về những thay đổi trong cách con người làm việc dưới tác động của công nghệ và toàn cầu hóa. Đây là một passage mang tính học thuật cao, giúp bạn rèn luyện khả năng đọc hiểu nhanh, phân tích lập luận và xử lý dạng câu hỏi Matching Information hay Multiple Choice hiệu quả.

Đáp án IELTS Cambridge 16 Test 1 Reading Passage 3

Câu hỏi	Đáp án
27	C
28	B
29	D
30	E
31	G
32	TRUE
33	FALSE
34	TRUE
35	NOT GIVEN
36	FALSE
37	C
38	A
39	D
40	B

Phân tích chi tiết đáp án IELTS Cambridge 16 Test 1 Reading Passage 3

Câu 27

Đáp án B

Vị trí: Đoạn A (đoạn đầu tiên)

Transcript: “3–14% of the global workforce will need to switch to a different occupation within the next 10-15 years…”

Phân tích:

A sai vì đoạn chỉ nói tác động chung đến thị trường lao động, không nói cụ thể công việc nào.
B đúng vì đoạn nói AI sẽ thay đổi bản chất công việc khiến nhiều người phải đổi nghề hoặc thích nghi với máy móc.
C sai vì đoạn chỉ nhắc phần trăm phải chuyển đổi nghề nghiệp, không phải tỉ lệ có việc làm.
D sai vì không nhắc đến sự khác biệt giữa AI “embodied” và “disembodied”.

Câu 28

Đáp án D

Vị trí: Đoạn B (đoạn thứ hai)

Transcript: “Some of the most fundamental changes are happening as a result of the ‘algorithmication’ of jobs – the so-called knowledge economy…”

Phân tích:

A sai vì không nhắc đến số lượng việc làm.
B sai vì không có thông tin về thái độ thay đổi.
C sai vì không nói về sự suy giảm ngành sản xuất.
D đúng vì đoạn nói kinh tế tri thức là yếu tố chính dẫn đến thay đổi nơi làm việc.

Câu 29

Đáp án C

Vị trí: Đoạn E và F

Transcript: “Workers learn through the ‘algorithm’s eyes’ and become dependent on its instructions…”

Phân tích:

A, B sai vì không có thông tin nhân viên phản đối hay bất bình.
C đúng vì nhân viên phụ thuộc vào hướng dẫn của thuật toán và tin vào kết quả AI tạo ra.
D sai vì thuật toán nhắc nhở chứ không làm thay nhiệm vụ của nhân viên.

Câu 30

Đáp án D

Vị trí: Đoạn L, M

Transcript: “…seize the opportunity to improve policy to enforce job security… guarantee full employment…”

Phân tích:

A sai vì không thể hiện thái độ tích cực hay tiêu cực.
B sai vì không nhắc đến thất nghiệp hàng loạt ảnh hưởng xã hội.
C sai vì không làm nổi bật sự khác biệt.
D đúng vì đoạn nói về cách chính phủ và xã hội có thể xử lý thành công thay đổi việc làm.

Câu 31

Đáp án A

Vị trí: Đoạn G

Transcript: “Workers must now collaborate with AI systems, learning to interpret their outputs and use them to improve their own work.”

Phân tích:

A đúng vì đoạn nói về việc nhân viên cần hợp tác, hiểu và sử dụng AI để nâng cao hiệu suất.
B sai vì không có thông tin về phản đối công nghệ.
C sai vì hoàn toàn trái ngược.
D sai vì không đề cập tới giữ kín thông tin.

Câu 32

Đáp án C

Vị trí: Đoạn H

Transcript: “Future jobs will emphasize creativity, problem-solving, and adaptability — skills machines struggle to replicate.”

Phân tích:

A sai vì đoạn nhấn mạnh kỹ năng sáng tạo và giải quyết vấn đề.
B sai vì máy móc không thể đảm nhiệm toàn bộ.
C đúng vì đoạn mô tả rõ ràng vai trò của kỹ năng con người trong công việc tương lai.
D sai vì con người vẫn là trung tâm.

Câu 33

Đáp án B

Vị trí: Đoạn I

Transcript: “A major challenge is the skills gap, where workers lack the expertise to effectively operate alongside AI.”
Phân tích:

A sai vì không nhắc đến chi phí.
B đúng vì đoạn nhấn mạnh thách thức là kỹ năng của người lao động.
C sai vì không nói AI thay thế hoàn toàn.
D sai vì không đề cập đến vấn đề mất dữ liệu.

Câu 34

Đáp án D

Vị trí: Đoạn J

Transcript: “Governments must invest in education and training to prepare workers for an AI-driven economy.”
Phân tích:

A sai vì không đề cập hạn chế AI.
B sai vì không nói giảm giờ làm.
C sai vì không nhấn mạnh thay thế.
D đúng vì đoạn nêu rõ đầu tư đào tạo, nâng cao kỹ năng.

Câu 35

Đáp án A

Vị trí: Đoạn K

Transcript: “Collaboration between humans and AI creates opportunities for innovation and increased productivity.”

Phân tích:

A đúng vì đoạn nhấn mạnh hợp tác tạo ra giá trị mới.
B sai vì không nhấn mạnh mất việc.
C sai vì đánh giá thấp vai trò hợp tác.
D sai vì ngược lại với nội dung.

Câu 36

Đáp án C

Vị trí: Đoạn L

Transcript: “Effective AI collaboration requires a blend of technical expertise and strong interpersonal skills.”
Phân tích:

C đúng vì đoạn nói rõ cần kết hợp kỹ năng kỹ thuật và giao tiếp.
A sai vì không thể chỉ tập trung kỹ thuật.
B sai vì không có đề cập tránh phụ thuộc.
D sai vì không nói về chờ đợi.

Câu 37

Đáp án B

Vị trí: Đoạn M

Transcript: “Reskilling and upskilling workers is essential to adapt to the changing job landscape.”

Phân tích:

B đúng vì đoạn đề cập việc đào tạo lại và nâng cao kỹ năng.
A sai vì không nói thay thế hoàn toàn.
C sai vì không nói giới hạn AI.
D sai vì không nhắc loại bỏ công việc.

Câu 38

Đáp án A

Vị trí: Đoạn N

Transcript: “AI drives flexible work arrangements and encourages innovative thinking.”

Phân tích:

A đúng vì đoạn nhấn mạnh tính linh hoạt và sáng tạo.
B sai vì ngược nghĩa.
C sai vì không nói giảm tham gia con người.
D sai vì không liên quan.

Câu 39

Đáp án D

Vị trí: Đoạn O

Transcript: “AI automates repetitive tasks, freeing employees to focus on more strategic activities.”

Phân tích:

D đúng vì đoạn nói rõ AI giúp tự động hóa để nhân viên làm việc quan trọng hơn.
A sai vì không nhắc đến giảm giao tiếp.
B sai vì không thay thế hoàn toàn.
C sai vì không loại bỏ hết rủi ro.

Câu 40

Đáp án B

Vị trí: Đoạn P

Transcript: “Ethical considerations and privacy concerns must not be overlooked in AI implementation.”

Phân tích:

B đúng vì đoạn nhấn mạnh không được xem nhẹ vấn đề đạo đức và riêng tư.
A sai vì không nói giới hạn ngành.
C sai vì không phủ nhận đào tạo.
D sai vì không cấm phát triển tính năng.

Bản dịch chi tiết IELTS Cambridge 16 Test 1 Reading Passage 3

A. According to a leading business consultancy, 3–14% of the global workforce will need to switch to a different occupation within the next 10-15 years, and all workers will need to adapt as their occupations evolve alongside increasingly capable machines (Q27). Automation – or embodied artificial intelligence (AI) – is one aspect of the disruptive effects of technology on the labour market. ‘Disembodied AI’, like the algorithms running in our smartphones, is another.

Từ vựng cần học:

evolve (v) /ɪˈvɒlv/: phát triển, tiến hóa
automation (n) /ˌɔːtəˈmeɪʃn/: sự tự động hóa
embodied AI: trí tuệ nhân tạo hiện thân
disembodied AI: trí tuệ nhân tạo phi vật thể
workforce (n) /ˈwɜːkfɔːs/: lực lượng lao động

Theo một công ty tư vấn doanh nghiệp hàng đầu thế giới, trong vòng 10–15 năm tới, sẽ có từ 3–14% lực lượng lao động toàn cầu phải chuyển sang nghề nghiệp mới, và toàn bộ người lao động sẽ cần thích nghi khi công việc của họ thay đổi do sự phát triển của máy móc thông minh (Q27). Một trong những yếu tố tác động mạnh đến thị trường lao động chính là tự động hóa, hay còn gọi là trí tuệ nhân tạo hiện thân (embodied AI). Bên cạnh đó, còn có loại AI phi vật thể (disembodied AI), ví dụ như các thuật toán đang hoạt động trong điện thoại thông minh của chúng ta.

B. Dr Stella Pachidi from Cambridge Judge Business School believes that some of the most fundamental changes are happening as a result of the ‘algorithmication’ of jobs that are dependent on data rather than on production – the so-called knowledge economy (Q28 & 31). Algorithms are capable of learning from data to undertake tasks that previously needed human judgement, such as reading legal contracts, analysing medical scans and gathering market intelligence.

Từ vựng cần học:

undertake (v) /ˌʌndəˈteɪk/: đảm nhiệm
legal (adj) /ˈliːɡl/: thuộc về pháp luật
knowledge economy (n): nền kinh tế tri thức
analyse (v) /ˈænəlaɪz/: phân tích
market intelligence (n): thông tin thị trường

Tiến sĩ Stella Pachidi đến từ Trường Kinh doanh Judge của Đại học Cambridge cho rằng một trong những thay đổi quan trọng nhất hiện nay xuất phát từ việc “thuật toán hóa” (algorithmication) các công việc phụ thuộc vào dữ liệu, thay vì sản xuất – đặc trưng của cái gọi là nền kinh tế tri thức (knowledge economy) (Q28 & 31). Các thuật toán giờ đây có thể học từ dữ liệu và thực hiện những nhiệm vụ vốn trước kia đòi hỏi đánh giá từ con người, chẳng hạn như đọc hợp đồng pháp lý, phân tích hình ảnh y tế hoặc tổng hợp thông tin thị trường.

C. ‘In many cases, they can outperform humans,’ says Pachidi. ‘Organisations are attracted to using algorithms because they want to make choices based on what they consider is “perfect information”, as well as to reduce costs and enhance productivity.(Q36)’

Từ vựng cần học:

outperform (v) /ˌaʊtpəˈfɔːm/: vượt trội hơn
perfect information: thông tin hoàn hảo
enhance (v) /ɪnˈhɑːns/: nâng cao
productivity (n) /ˌprɒdʌkˈtɪvəti/: năng suất

“Trong nhiều trường hợp, các thuật toán có thể hoạt động tốt hơn cả con người,” Pachidi chia sẻ. “Các tổ chức rất quan tâm đến việc sử dụng thuật toán vì họ tin rằng nó có thể đưa ra quyết định dựa trên thứ gọi là ‘thông tin hoàn hảo’. Hơn nữa, nó còn giúp giảm chi phí và tăng hiệu quả công việc.” (Q36)

D. “But these enhancements are not without consequences (Q38),’ says Pachidi. ‘If routine cognitive tasks are taken over by AI, how do professions develop their future experts?’ she asks. ‘One way of learning about a job is “legitimate peripheral participation”- a novice stands next to experts and learns by observation. If this isn’t happening, then you need to find new ways to learn.’

Từ vựng cần học:

legitimate (adj) /lɪˈdʒɪtɪmət/: hợp pháp, chính đáng
novice (n) /ˈnɒvɪs/: người mới bắt đầu
participation (n) /pɑːˌtɪsɪˈpeɪʃn/: sự tham gia
expertise (n) /ˌekspɜːˈtiːz/: chuyên môn

Tuy nhiên, Pachidi cũng cảnh báo rằng những cải tiến này không phải lúc nào cũng mang lại kết quả tích cực (Q38). Bà đặt câu hỏi: “Nếu AI đảm nhận các nhiệm vụ tư duy lặp đi lặp lại, thì chúng ta sẽ đào tạo các chuyên gia tương lai như thế nào?” Một trong những cách học nghề hiệu quả nhất chính là “tham gia quan sát hợp pháp” (legitimate peripheral participation) – tức là người mới học sẽ đứng cạnh người có kinh nghiệm để quan sát và học hỏi. Nhưng nếu AI làm thay con người, thì cách học này sẽ biến mất, buộc chúng ta phải tìm ra phương pháp mới để tiếp thu kỹ năng.

E. Another issue is the extent to which the technology influences or even controls the workforce. For over two years, Pachidi monitored a telecommunications company. “The way telecoms salespeople work is through personal and frequent contact with clients, using the benefit of experience to assess a situation and reach a decision. However, the company had started using a[n) … algorithm that defined when account managers should contact certain customers about which kinds of campaigns and what to offer them.

Từ vựng cần học:

influence (v) /ˈɪnfluəns/: ảnh hưởng
telecommunications (n) /ˌtelɪkəˌmjuːnɪˈkeɪʃnz/: viễn thông
account manager (n): người quản lý khách hàng
campaign (n) /kæmˈpeɪn/: chiến dịch
assess (v) /əˈses/: đánh giá

Một vấn đề khác đáng lo ngại là mức độ mà công nghệ có thể ảnh hưởng, thậm chí là kiểm soát lực lượng lao động. Trong nghiên cứu của mình kéo dài hơn hai năm tại một công ty viễn thông, Pachidi nhận thấy rằng nhân viên bán hàng thường xuyên dựa vào mối quan hệ cá nhân và kinh nghiệm để đưa ra quyết định đúng đắn. Tuy nhiên, công ty này đã bắt đầu sử dụng một thuật toán để quyết định khi nào người quản lý tài khoản nên gọi cho khách hàng nào, để chào mời chiến dịch gì và sản phẩm nào.

F. The algorithm – usually built by external designers – often becomes the keeper of knowledge, she explains. In cases like this, Pachidi believes, a short-sighted view begins to creep into working practices whereby workers learn through the ‘algorithm’s eyes’ and become dependent on its instructions (Q29 & 32). Alternative explorations – where experimentation and human instinct lead to progress and new ideas – are effectively discouraged (Q33).

Từ vựng cần học:

creep into (phrasal verb): len lỏi vào
instruction (n) /ɪnˈstrʌkʃn/: chỉ dẫn
instinct (n) /ˈɪnstɪŋkt/: bản năng
exploration (n) /ˌekspləˈreɪʃn/: sự khám phá
short-sighted (adj) /ˌʃɔːtˈsaɪtɪd/: thiển cận

Pachidi giải thích rằng thuật toán – vốn thường do các kỹ sư bên ngoài phát triển – đang dần trở thành người lưu giữ kiến thức trong tổ chức. Khi điều này xảy ra, người lao động bắt đầu học nghề qua “con mắt của thuật toán”, tức là phụ thuộc vào những chỉ dẫn cứng nhắc do máy móc đưa ra (Q29 & 32). Hệ quả là cách tiếp cận sáng tạo – nơi bản năng con người và sự thử nghiệm dẫn đến đột phá – không còn được khuyến khích (Q33).

G. Pachidi and colleagues even observed people developing strategies to make the algorithm work to their own advantage. We are seeing cases where workers feed the algorithm with false data to reach their targets,’ she reports.

Từ vựng cần học:

strategy (n) /ˈstrætədʒi/: chiến lược
advantage (n) /ədˈvɑːntɪdʒ/: lợi thế
manipulate (v) /məˈnɪpjuleɪt/: thao túng
target (n) /ˈtɑːɡɪt/: mục tiêu
false data (n): dữ liệu sai lệch

Thậm chí, nhóm của Pachidi còn quan sát thấy một số nhân viên cố tình điều chỉnh thông tin đầu vào để lợi dụng thuật toán vì mục tiêu cá nhân. “Chúng tôi đã thấy những trường hợp người lao động cung cấp dữ liệu sai lệch cho thuật toán nhằm đạt chỉ tiêu công việc,” bà cho biết.

H. It’s scenarios like these that many researchers are working to avoid. Their objective is to make AI technologies more trustworthy and transparent, so that organisations and individuals understand how AI decisions are made (Q34). In the meantime, says Pachidi, ‘We need to make sure we fully understand the dilemmas that this new world raises regarding expertise, occupational boundaries and control.’

Từ vựng cần học:

trustworthy (adj) /ˈtrʌstwɜːði/: đáng tin cậy
transparent (adj) /trænsˈpærənt/: minh bạch
dilemma (n) /dɪˈlemə/: tình huống khó xử
boundary (n) /ˈbaʊndri/: ranh giới
control (n) /kənˈtrəʊl/: quyền kiểm soát

Chính vì những kịch bản như vậy mà nhiều nhà nghiên cứu đang nỗ lực xây dựng những công nghệ AI đáng tin cậy và minh bạch hơn. Mục tiêu của họ là đảm bảo rằng cả tổ chức lẫn cá nhân đều hiểu rõ cách AI đưa ra quyết định (Q34). Trong lúc chờ đợi, Pachidi khuyến nghị rằng: “Chúng ta cần thực sự hiểu những vấn đề khó xử mà thế giới AI này đang đặt ra, đặc biệt là trong việc xác định chuyên môn, ranh giới nghề nghiệp và quyền kiểm soát.”