Giải chi tiết IELTS Cambridge 16, Test 4, Reading Passage 3

The IELTS Workshop hy vọng bộ Đáp án IELTS Cambridge 16 – Test 4 Reading Passage 3: The future of work sẽ giúp bạn đánh giá chính xác năng lực hiện tại và đưa ra kế hoạch cải thiện phù hợp. Đừng quên theo dõi các bài viết khác từ TIW để cập nhật thêm nhiều mẹo luyện thi, chiến thuật làm bài và kiến thức IELTS mới nhất – tất cả đều được chia sẻ bởi đội ngũ giảng viên chuyên môn cao, tận tâm và luôn đồng hành cùng bạn trên hành trình chinh phục IELTS.

1. Đáp án IELTS Cambridge 16 Test 4 Reading Passage 3

Câu hỏi	Đáp án
27	B
28	D
29	C
30	D
31	G
32	E
33	C
34	F
35	B
36	A
37	C
38	A
39	B
40	C

2. Phân tích chi tiết Đáp án IELTS Cambridge 16, Test 4, Reading Passage 3

Câu 27:

Đáp án: B

Câu hỏi: What is the main focus of the first paragraph?

Dịch: Trọng tâm chính của đoạn đầu tiên là gì?

Vị trí: Đoạn 1

Transcript: Đoạn văn nói về dự đoán số lượng lớn người lao động sẽ phải thay đổi công việc trong 10-15 năm tới do AI.

Phân tích: Đáp án B nói đến “mức độ mà AI sẽ thay đổi bản chất công việc”, điều này khớp với nội dung đoạn văn. Các phương án A, C, D đều không phù hợp vì không được đề cập cụ thể.

Câu 28: Đáp án D
Câu hỏi: What is identified as a key factor in current workplace changes?
Dịch: Yếu tố chính nào được xác định là thúc đẩy thay đổi trong nơi làm việc hiện nay?
Vị trí: Đoạn 2, câu đầu
Transcript: Pachidi cho rằng một số thay đổi sâu sắc nhất đến từ quá trình “thuật toán hóa” các công việc dựa trên dữ liệu.
Phân tích: Đáp án D thể hiện chính xác yếu tố này. Cụm “key factor” được paraphrase thành “fundamental changes”.

Câu 29: Đáp án C
Câu hỏi: What did workers at a telecommunications company do regarding AI?
Dịch: Nhân viên tại một công ty viễn thông đã làm gì với AI?
Vị trí: Đoạn 5 và 7
Transcript: Họ tìm cách khiến thuật toán hoạt động theo hướng có lợi cho mình.
Phân tích: Điều này phù hợp với Đáp án C – nhân viên đảm bảo AI cho kết quả họ mong muốn.

Câu 30: Đáp án D

Câu hỏi: What solution does McGaughey propose for dealing with job losses due to AI?

Dịch: McGaughey đề xuất gì để giải quyết mất việc do AI?

Vị trí: Đoạn 12-13

Transcript: Ông nhấn mạnh việc đào tạo lại và thay đổi luật để đảm bảo việc làm.

Phân tích: Đáp án D phản ánh đầy đủ đề xuất chính sách xã hội để giải quyết thất nghiệp.

Câu 31: Đáp án G

Câu hỏi: Who talks about algorithmication of knowledge-based jobs?

Dịch: Ai nói về việc “thuật toán hóa” công việc dựa trên tri thức?

Vị trí: Đoạn 2

Transcript: Stella Pachidi từ Cambridge nói về việc này.

Phân tích: Đáp án G đúng với nội dung và người đề cập.

Câu 32: Đáp án E

Câu hỏi: What concern does Pachidi express about employees relying on AI?

Dịch: Pachidi lo ngại điều gì khi nhân viên phụ thuộc vào AI?

Vị trí: Đoạn 6

Transcript: Nhân viên bắt đầu học cách nhìn nhận công việc theo “con mắt” thuật toán và trở nên lệ thuộc.

Phân tích: Đáp án E phản ánh sự phụ thuộc ngày càng tăng vào hướng dẫn của AI.

Câu 33: Đáp án C

Câu hỏi: What effect of AI use is mentioned at the end of paragraph 6?

Dịch: Tác động nào của AI được đề cập ở cuối đoạn 6?

Vị trí: Đoạn 6

Transcript: Việc đổi mới và bản năng không còn được khuyến khích.

Phân tích: Đáp án C phù hợp – AI làm giảm đổi mới sáng tạo và sự tin vào bản năng.

Câu 34: Đáp án F

Câu hỏi: What is the aim of the developers of AI technologies?

Dịch: Mục tiêu của các nhà phát triển AI là gì?

Vị trí: Đoạn 8

Transcript: Họ muốn AI minh bạch, đáng tin cậy và dễ hiểu với mọi người.

Phân tích: Đáp án F là chính xác.

Câu 35: Đáp án B

Câu hỏi: What is Low’s argument against job loss due to robots?

Dịch: Low phản biện thế nào về việc robot khiến mất việc?

Vị trí: Đoạn 10

Transcript: Số lượng việc làm không cố định – có thể tăng lên.

Phân tích: Đáp án B thể hiện lập luận rằng việc làm sẽ tăng.

Câu 36: Đáp án A

Câu hỏi: Why are organizations drawn to using algorithms?

Dịch: Vì sao các tổ chức lại bị thu hút bởi thuật toán?

Vị trí: Đoạn 3

Transcript: Họ muốn đưa ra quyết định dựa trên “thông tin hoàn hảo”, giảm chi phí, tăng năng suất.

Phân tích: Đáp án A khớp với lý do hấp dẫn thuật toán đối với tổ chức.

Câu 37: Đáp án C

Câu hỏi: What kind of revolution does McGaughey foresee?

Dịch: McGaughey dự đoán loại cách mạng nào?

Vị trí: Đoạn 14

Transcript: Cách mạng xã hội, không chỉ là công nghệ.

Phân tích: Đáp án C thể hiện chính xác quan điểm ông về cuộc cách mạng tiếp theo.

Câu 38: Đáp án A

Câu hỏi: What concern is expressed by Pachidi in paragraph 4?

Dịch: Pachidi thể hiện lo ngại gì trong đoạn 4?

Vị trí: Đoạn 4

Transcript: Nếu AI đảm nhận các nhiệm vụ nhận thức, ai sẽ đào tạo chuyên gia tương lai?

Phân tích: Đáp án A phù hợp – nỗi lo về sự phát triển kỹ năng nghề nghiệp.

Câu 39: Đáp án B

Câu hỏi: What is said about people’s career path in the future?

Dịch: Điều gì được nói về con đường sự nghiệp của con người trong tương lai?

Vị trí: Đoạn 9

Transcript: Mô hình nghề nghiệp sẽ đa dạng hơn, không theo trình tự truyền thống.

Phân tích: Đáp án B – nghề nghiệp tương lai không còn theo lối mòn cũ

Câu 40: Đáp án C

Câu hỏi: What kind of policies does McGaughey call for?

Dịch: McGaughey kêu gọi chính sách gì?

Vị trí: Đoạn 13

Transcript: Chính sách đảm bảo đủ việc làm, thu nhập công bằng và kinh tế phát triển.

Phân tích: Đáp án C là chính xác – chính sách xã hội đảm bảo công bằng và ổn định việc làm.

3. Bản dịch chi tiết IELTS Cambridge 16 Test 4 Reading Passage 3

A. Artificial intelligence (AI) can already predict the future. Police forces are using it to map when and where crime is likely to occur. Doctors can use it to predict when a patient is most likely to have a heart attack or stroke. Researchers are even trying to give AI imagination so it can plan for unexpected consequences.

Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày nay đã có thể dự đoán trước tương lai. Cảnh sát đang sử dụng AI để xác định thời điểm và địa điểm có khả năng xảy ra tội phạm. Các bác sĩ cũng dùng AI để dự đoán thời gian bệnh nhân có nguy cơ cao bị đau tim hoặc đột quỵ. Thậm chí, các nhà nghiên cứu đang cố gắng trang bị cho AI khả năng tưởng tượng nhằm giúp nó lên kế hoạch đối phó với những tình huống bất ngờ.

Từ vựng cần nhớ:

predict (v): dự đoán
stroke (n): đột quỵ
consequence (n): hậu quả
imagination (n): trí tưởng tượng

Many decisions in our lives require a good forecast, and (Q27) AI is almost always better at forecasting than we are. Yet for all these technological advances, we still seem to deeply lack confidence in AI predictions. Recent cases show that people don’t like relying on AI and prefer to trust human experts, even if these experts are wrong.

Nhiều quyết định trong cuộc sống đòi hỏi phải có những dự báo chính xác, và hầu như AI luôn làm tốt hơn con người trong việc này. Tuy nhiên, mặc dù công nghệ ngày càng phát triển, chúng ta dường như vẫn thiếu niềm tin vào những gì AI dự đoán. Những trường hợp gần đây cho thấy con người không thích phụ thuộc vào AI mà vẫn tin tưởng các chuyên gia con người, ngay cả khi họ đôi khi sai lầm.

Từ vựng cần nhớ:

forecast (n/v): dự báo
rely on (phrasal verb): dựa vào, phụ thuộc
confidence (n): sự tin tưởng

If we want AI to really benefit people, we need to find a way to get people to trust it. To do that, we need to understand why people are so reluctant to trust AI in the first place.

Nếu muốn AI thực sự mang lại lợi ích cho con người, chúng ta cần tìm ra cách để mọi người có thể tin tưởng vào nó. Để làm được điều này, điều quan trọng là phải hiểu tại sao từ đầu mọi người lại do dự hoặc ngần ngại khi đặt niềm tin vào AI.

Từ vựng cần nhớ:

benefit (v/n): mang lại lợi ích / lợi ích
reluctant (adj): miễn cưỡng, ngần ngại
in the first place: ngay từ đầu

Take the case of Watson for Oncology, one of technology giant IBM’s supercomputer programs. Their attempt to promote this program to cancer doctors was a PR disaster. The AI promised to deliver top-quality recommendations on the treatment of 12 cancers that accounted for 80% of the world’s cases. But when doctors first interacted with Watson, they found themselves in a rather difficult situation. On the one hand, if Watson provided guidance about a treatment that coincided with their own opinions, physicians did not see much point in Watson’s recommendations. The supercomputer was simply telling them what they already knew, and these recommendations did not change the actual treatment.

Hãy xét ví dụ về Watson for Oncology – một trong những chương trình siêu máy tính do tập đoàn công nghệ IBM phát triển. Nỗ lực giới thiệu chương trình này đến các bác sĩ điều trị ung thư đã trở thành một thất bại truyền thông. AI này hứa hẹn sẽ đưa ra các khuyến nghị điều trị chất lượng cao cho 12 loại ung thư – chiếm tới 80% số ca mắc trên toàn cầu. Tuy nhiên, khi các bác sĩ lần đầu làm việc với Watson, họ gặp một tình thế khá khó xử. Một mặt, nếu Watson đưa ra lời khuyên trùng khớp với quan điểm của họ, các bác sĩ cảm thấy không cần thiết vì những gì Watson nói chỉ là điều họ đã biết – hoàn toàn không làm thay đổi phác đồ điều trị thực tế.

Từ vựng cần nhớ:

promote (v): quảng bá
coincide with (v): trùng khớp với
recommendation (n): khuyến nghị
treatment (n): điều trị

In another study, participants were asked to decide whether to approve or reject a loan application. They were given a recommendation from either an AI or a human expert. One group was told that a human had analysed the application and made a recommendation, while the other was told that an AI had analysed the application. Participants were told that both the AI and the human expert were highly accurate. But in the end, people followed the advice from the human more than the one from the machine.

Trong một nghiên cứu khác, người tham gia được yêu cầu quyết định có chấp thuận hay từ chối một đơn xin vay tiền. Họ nhận được một khuyến nghị – đến từ một chuyên gia con người hoặc từ một hệ thống AI. Một nhóm được thông báo rằng một chuyên gia con người đã phân tích hồ sơ và đưa ra đề xuất, trong khi nhóm còn lại được cho biết rằng AI là bên phân tích. Cả hai nhóm đều được khẳng định rằng chuyên gia và AI đều có độ chính xác cao. Thế nhưng, cuối cùng, phần lớn người tham gia vẫn làm theo lời khuyên từ con người hơn là từ máy móc.

Từ vựng cần nhớ:

loan application (n): đơn xin vay vốn
approve/reject (v): chấp thuận / từ chối
analyse (v): phân tích
highly accurate (adj): có độ chính xác cao
follow advice (v): làm theo lời khuyên

So how can we explain people’s unwillingness to trust AI? One reason is that humans tend to dislike being told what to do by an algorithm – especially when it goes against their instincts. People will often choose what feels right over something that has been logically calculated. This bias towards human feeling, often called “algorithm aversion”, is one of the biggest hurdles to greater AI use.

Vậy đâu là lý do khiến con người ngần ngại đặt niềm tin vào AI? Một lý do là con người thường không thích bị thuật toán ra lệnh – đặc biệt là khi nó đi ngược lại với trực giác của họ. Con người thường sẽ chọn điều họ cảm thấy đúng thay vì điều đã được tính toán một cách logic. Sự thiên vị cảm tính này – thường được gọi là “sự ác cảm với thuật toán” – chính là một trong những rào cản lớn nhất cho việc áp dụng AI rộng rãi hơn.

Từ vựng cần nhớ:

unwillingness (n): sự không sẵn lòng
instinct (n): trực giác, bản năng
bias (n): sự thiên vị
algorithm aversion (n): sự ác cảm với thuật toán
hurdle (n): trở ngại, rào cản

One way to overcome this aversion may be to build AI that people can understand. If people could see how AI reaches its decisions – or better still, if they could question the decision and receive satisfactory explanations – then they might be more likely to trust it. This is the goal of current research into Explainable AI (Q30), which tries to make machine-learning systems easier for humans to understand. This may make people more comfortable with using AI tools.

Một cách để vượt qua sự ác cảm này là phát triển AI theo hướng dễ hiểu hơn với người dùng. Nếu con người có thể thấy được cách AI đưa ra quyết định – hoặc thậm chí tốt hơn là có thể đặt câu hỏi và nhận được câu trả lời thỏa đáng – thì họ sẽ có xu hướng tin tưởng AI hơn. Đây cũng chính là mục tiêu của lĩnh vực nghiên cứu hiện nay mang tên “AI có thể giải thích”, tức các hệ thống học máy được thiết kế sao cho dễ hiểu với con người. Nhờ vậy, mọi người có thể cảm thấy thoải mái hơn khi sử dụng các công cụ AI.

Từ vựng cần nhớ:

overcome (v): vượt qua
satisfactory (adj): thỏa đáng
Explainable AI (n): trí tuệ nhân tạo có thể giải thích
machine-learning system (n): hệ thống học máy

Ultimately, the question is: how much control do we want to give to algorithms? Even the most explainable AI will sometimes make mistakes. But so do humans. If we can overcome our natural suspicion of AI, then the advantages – for medicine, transport, business and more – could be huge. AI may never be perfect. But that shouldn’t stop us from accepting that, in some areas, it’s better than us.

Cuối cùng, câu hỏi quan trọng là: chúng ta sẵn sàng trao cho thuật toán bao nhiêu quyền kiểm soát? Ngay cả những hệ thống AI dễ hiểu nhất đôi khi vẫn có thể mắc sai lầm. Nhưng con người cũng vậy. Nếu chúng ta có thể vượt qua sự nghi ngờ vốn có đối với AI, thì những lợi ích mà nó mang lại – trong y tế, giao thông, kinh doanh và nhiều lĩnh vực khác – có thể là vô cùng to lớn. AI có thể không bao giờ đạt đến mức hoàn hảo. Nhưng điều đó không có nghĩa chúng ta nên phớt lờ thực tế rằng, ở một số lĩnh vực nhất định, AI làm tốt hơn con người.

Từ vựng cần nhớ:

accept (v): chấp nhận

ultimately (adv): cuối cùng

control (n): quyền kiểm soát

mistake (n): sai sót

suspicion (n): sự nghi ngờ

advantage (n): lợi ích, ưu thế

4. Series giải đề IELTS Cambridge 16

Giải chi tiết đáp án Cambridge 16 Reading Test 4:

Giải Cambridge IELTS 16 Test 4 Reading Passage 3: Attitudes towards Artificial Intelligence

Giải Cambridge IELTS 16 Test 4 Reading Passage 1: Roman tunnels

Giải Cambridge IELTS 16 Test 4 Reading Passage 2: Changes in reading habits

Nếu bạn đang tìm kiếm một lộ trình học bài bản, phương pháp rõ ràng và sự đồng hành từ những giảng viên giàu kinh nghiệm, The IELTS Workshop chính là nơi bạn có thể tin tưởng.

Khám phá khóa học IELTS miễn phí tại website của The IELTS Workshop để được trải nghiệm phương pháp học hiện đại, lộ trình cá nhân hóa cùng đội ngũ giảng viên chuyên môn cao ngay nhé!