Dưới đây là giải chi tiết Cambridge 21 Test 2 Reading Passage 3 chủ đề Artificial Intelligence bao gồm: đáp án, cách phân tích bài đọc và tư duy làm bài IELTS Reading. Mỗi câu hỏi đều được TIW giải thích chi tiết, giúp bạn học đúng cách, hiểu được logic bài đọc.
Đáp án Cambridge 21 Test 2 Reading Passage 3
| Question | Đáp án |
| 27 | B |
| 28 | A |
| 29 | C |
| 30 | F |
| 31 | G |
| 32 | I |
| 33 | C |
| 34 | A |
| 35 | D |
| 36 | NO |
| 37 | NOT GIVEN |
| 38 | NO |
| 39 | YES |
| 40 | B |
Phân tích chi tiết IELTS Cambridge 21 Test 2 Reading Passage 3
Dạng: Multiple Choice ▼
Câu 27
Đáp án: B
Câu hỏi: What is the writer doing in the first paragraph? (Người viết đang làm gì ở đoạn văn đầu tiên?)
Vị trí trong bài: Thuộc Đoạn 1
“In many countries in the West, hysteria about the future of artificial intelligence (AI) is everywhere… Just looking at the media headlines, you might think that we are already living in a future where AI has infiltrated every aspect of society.”
Phân tích: Đoạn đầu tiên miêu tả tâm lý hoang mang/cuồng nhiệt (“hysteria”) đang tràn ngập khắp nơi và cách các tiêu đề truyền thông (“media headlines”) khiến mọi người lầm tưởng về thực tế của AI. Đây chính là việc mô tả cách nhìn nhận, nhận thức của công chúng (“public perception”) đối với công nghệ này dưới sự tác động của truyền thông.
Câu 28
Đáp án: A
Câu hỏi: When discussing AI solutionism in the second paragraph, the writer (Khi thảo luận về chủ nghĩa giải pháp AI ở đoạn văn thứ hai, người viết)
Vị trí trong bài: Thuộc Đoạn 2
“…this mindset actually jeopardises the value of machine intelligence by disregarding important AI safety principles and setting unrealistic expectations…”
Phân tích: Người viết lập luận rằng tư duy này “jeopardises” (gây nguy hiểm/gây hại) cho giá trị của trí tuệ máy móc và bỏ qua các nguyên tắc an toàn. Từ “jeopardises” đồng nghĩa với việc tác giả đang cảnh báo và chỉ ra một mối nguy cơ, rủi ro tiềm ẩn (“points out a risk involved”).
Câu 29
Đáp án: C
Câu hỏi: In the fourth paragraph, the writer suggests that many politicians may (In đoạn văn thứ tư, người viết ám chỉ rằng nhiều chính trị gia có thể)
Vị trí trong bài: Thuộc Đoạn 4
“While many politicians proclaim the transformative effects of the coming ‘AI revolution’, they fail to realise the complexity around deploying advanced machine learning systems in the real world.”
Phân tích: Tác giả chỉ ra rằng các chính trị gia chỉ hô hào về cuộc cách mạng AI nhưng lại “fail to realise the complexity around deploying” (không nhận ra sự phức tạp xung quanh việc triển khai) hệ thống này trong thế giới thực.
“Không nhận ra sự phức tạp khi triển khai” đồng nghĩa với việc họ “không nhận thức được các thách thức khi thực hiện” (“be unaware of the challenges of implementing”).
Dạng: Summary Completion ▼
Câu 30
Đáp án: F. equality
Câu hỏi: …believing that the mere addition of a neural network will produce solutions and promote 30……………. . (…tin rằng việc chỉ thêm vào một mạng thần kinh sẽ tạo ra giải pháp và thúc đẩy [Danh từ].)
Vị trí trong bài: Thuộc Đoạn 5
“Similarly, adding a neural network to a system of government does not mean it will be instantaneously more inclusive or fair.”
Phân tích: Bài đọc chỉ ra việc đưa mạng thần kinh vào chính phủ không có nghĩa là nó sẽ ngay lập tức trở nên “inclusive or fair” (toàn diện/bình đẳng hoặc công bằng). Từ đồng nghĩa trong danh sách phù hợp với hai tính từ này là danh từ equality (sự bình đẳng).
Câu 31
Đáp án: G. framework
Câu hỏi: Most public sector organisations have not set up the necessary 31……………. to manage the huge amount of data required to enable AI to function. (Hầu hết các tổ chức khu vực công chưa thiết lập [Danh từ] cần thiết để quản lý lượng dữ liệu khổng lồ cần có để cho phép AI vận hành.)
Vị trí trong bài: Thuộc Đoạn 6
“…the public sector typically does not have the appropriate data infrastructure to support advanced machine learning.”
Phân tích: Bài đọc đề cập khu vực công thiếu “data infrastructure” (cơ sở hạ tầng dữ liệu) phù hợp. Từ framework (khung cấu trúc/hệ thống) là từ gần nghĩa nhất trong danh sách dùng để thay thế cho cơ sở hạ tầng.
Câu 32
Đáp án: I. approval
Câu hỏi: Complex bureaucracy is another issue, as each person involved needs 32……………. to access the relevant data… (Thủ tục quan liêu phức tạp là một vấn đề khác, vì mỗi người liên quan cần có [Danh từ] để truy cập dữ liệu liên quan…)
Vị trí trong bài: Thuộc Đoạn 6
“…data is spread across different government departments that each require special permissions to be accessed.”
Phân tích: Để truy cập được dữ liệu phân tán, các bộ phận đều yêu cầu phải có “special permissions” (các quyền hạn/sự cho phép đặc biệt). Từ đồng nghĩa với permission trong danh sách từ cho sẵn là approval (sự phê duyệt/chấp thuận).
Câu 33
Đáp án: C. skills
Câu hỏi: But the main problem is that few public sector employees have the 33……………. to take full advantage of machine intelligence. (Nhưng vấn đề chính là có rất ít nhân viên khu vực công có [Danh từ số nhiều] để tận dụng tối đa trí tuệ máy móc.)
Vị trí trong bài: Thuộc Đoạn 6
“…the public sector typically lacks the human talent with the right technological capabilities to fully reap the benefits of machine intelligence.”
Phân tích: Bài đọc nêu khu vực công thiếu nhân lực có “technological capabilities” (năng lực công nghệ) phù hợp. Năng lực công nghệ (capabilities) tương ứng với từ skills (các kỹ năng) trong danh sách lựa chọn.
Câu 34
Đáp án: A. reliability
Câu hỏi: The medical profession experimented with an Al programme, but their experts had little faith in its 34……………. , and the programme was abandoned. (Ngành y tế đã thử nghiệm một chương trình AI, nhưng các chuyên gia của họ có rất ít niềm tin vào [Danh từ] của nó, và chương trình đã bị hủy bỏ.)
Vị trí trong bài: Thuộc Đoạn 11
“…human experts found it hard to trust the machine. As a result, the AI programme was abandoned…”
Phân tích: Các chuyên gia y tế cảm thấy “hard to trust the machine” (khó có thể tin tưởng cỗ máy). “Ít niềm tin vào khả năng có thể tin tưởng được” đồng nghĩa với việc nghi ngờ độ tin cậy của nó $\rightarrow$ Chọn reliability (độ tin cậy).
Câu 35
Đáp án: D. prejudices
Câu hỏi: US courts also abandoned the use of algorithms when it was found that these reflected and magnified the existing 35……………. within the legal profession. (Các tòa án Mỹ cũng bãi bỏ việc sử dụng các thuật toán khi người ta phát hiện ra rằng chúng phản ánh và phóng đại [Danh từ số nhiều] đang tồn tại trong ngành pháp lý.)
Vị trí trong bài: Thuộc Đoạn 12
“The system was found to amplify structural racial discrimination and was later abandoned.”
Phân tích: Hệ thống tòa án Mỹ bãi bỏ thuật toán vì nó “amplify structural racial discrimination” (làm trầm trọng/khuếch đại tình trạng phân biệt chủng tộc mang tính cấu trúc).
Sự phân biệt đối xử (discrimination) tương ứng với từ prejudices (những định kiến/thành kiến) trong danh sách từ vựng.
Dạng: Yes/ No/ Not Given ▼
Câu 36
Đáp án: NO
Câu hỏi: Stuart Russell’s proposals regarding the use of AI are impractical. (Các đề xuất của Stuart Russell về việc sử dụng AI là không thực tế.)
Vị trí trong bài: Thuộc Đoạn 7
“Stuart Russell… has long advocated a more sensible and realistic approach that focuses on simple everyday applications of AI…”
Phân tích: Bài đọc khẳng định cách tiếp cận của Stuart Russell là “sensible and realistic” (hợp lý và thực tế). Điều này hoàn toàn trái ngược với khẳng định câu hỏi cho rằng đề xuất của ông là “impractical” (không thực tế/bất khả thi).
Câu 37
Đáp án: NOT GIVEN
Câu hỏi: Rodney Brooks’ view has attracted unfair criticism from supporters of AI. (Quan điểm của Rodney Brooks đã thu hút những lời chỉ trích bất công từ những người ủng hộ AI.)
Vị trí trong bài: Thuộc Đoạn 7
“Similarly, Rodney Brooks, professor of robotics at Massachusetts Institute of Technology, writes that…”
Phân tích: Bài đọc có trích dẫn quan điểm của Rodney Brooks về việc triển khai công nghệ AI cần nhiều thời gian hơn mọi người tưởng. Tuy nhiên, bài viết hoàn toàn không đề cập đến việc quan điểm này có bị ai chỉ trích một cách bất công (“attracted unfair criticism”) hay không.
Câu 38
Đáp án: NO
Câu hỏi: Nowadays, the need to protect AI systems is always taken into account when they are set up. (Ngày nay, nhu cầu bảo vệ các hệ thống AI luôn được xem xét khi chúng được thiết lập.)
Vị trí trong bài: Thuộc Đoạn 8
“Still, AI security remains an often overlooked topic when machine learning systems are installed.”
Phân tích: Bài đọc nêu rõ an ninh AI (nhu cầu bảo vệ hệ thống) là một chủ đề “often overlooked” (thường xuyên bị bỏ qua) khi cài đặt hệ thống học máy. Điều này mâu thuẫn hoàn toàn với từ “always taken into account” (luôn được xem xét) trong câu hỏi.
Câu 39
Đáp án: YES
Câu hỏi: In order to benefit from AI and minimise the harms, we have to explore people’s concerns about its use. (Để được hưởng lợi từ AI và giảm thiểu tác hại, chúng ta phải tìm hiểu những lo ngại của mọi người về việc sử dụng nó.)
Vị trí trong bài: Thuộc Đoạn 9
“If we are to reap the benefits and minimise the potential harms of AI, we must start thinking about… This means we need to have a discussion about AI ethics and the distrust that many people have towards machine learning.”
Phân tích: Bài đọc xác định để gặt hái lợi ích và giảm tác hại, chúng ta cần thảo luận về đạo đức và “the distrust that many people have” (sự hoài nghi/không tin tưởng mà nhiều người đang có).
Cụm “distrust” đồng nghĩa với “people’s concerns” (những lo ngại của mọi người). Ý kiến câu hỏi trùng khớp với lập luận của tác giả.
Câu 40
Đáp án: B
Câu hỏi: What would be a suitable subtitle for Reading Passage 3? (Tiêu đề phụ nào sẽ phù hợp cho Bài đọc số 3?)
Vị trí trong bài: Nằm ở toàn bộ bài đọc, đặc biệt tổng kết ở Đoạn 13
“These examples demonstrate that there is no AI solution for everything. Using AI simply for the sake of AI may not always be productive or useful, and not every issue is best addressed by applying machine intelligence to it.”
Phân tích: Toàn bộ bài viết tập trung phản bác “chủ nghĩa giải pháp AI” (AI solutionism – tư duy coi AI giải quyết được mọi việc), đồng thời đưa ra hàng loạt các hạn chế và thất bại thực tế trong chính phủ, y tế, luật pháp. Đoạn kết khẳng định rõ “không có giải pháp AI cho mọi thứ”.
Do đó, tiêu đề phụ “Tại sao AI có thể không phải là câu trả lời cho các vấn đề của chúng ta” phản ánh chính xác nhất tư tưởng cốt lõi của bài đọc. (Phương án C sai vì bài đọc chỉ bảo đầu tư mù quáng/thiếu thực tế là không nên, chứ không cấm cản chính phủ đầu tư hoàn toàn).
Dịch chi tiết IELTS Cambridge 21 Test 2 Reading Passage 3
Artificial Intelligence
In many countries in the West, hysteria about the future of artificial intelligence (AI) is everywhere. There seems to be no shortage of sensationalist news about how AI could cure diseases, accelerate human innovation and improve human creativity. Just looking at the media headlines, you might think that we are already living in a future where AI has infiltrated every aspect of society.
(Ở nhiều quốc gia phương Tây, tâm lý hoang mang tột độ về tương lai của trí tuệ nhân tạo (AI) đang tràn ngập khắp nơi. Dường như không thiếu những tin tức giật gân về việc AI có thể chữa khỏi bệnh tật, thúc đẩy sự đổi mới của con người và cải thiện khả năng sáng tạo của nhân loại. Chỉ cần nhìn vào các tiêu đề truyền thông, bạn có thể nghĩ rằng chúng ta đang sống trong một tương lai nơi AI đã xâm nhập vào mọi khía cạnh của xã hội.)
Từ vựng cần nhớ:
- hysteria: tâm lý hoang mang tột độ, sự cuồng loạn
- sensationalist: giật gân, mang tính kịch tính hóa
- accelerate: thúc đẩy, đẩy nhanh
- infiltrated: xâm nhập, trà trộn vào
While it is undeniable that AI has opened up a wealth of promising opportunities, it has also led to the emergence of a mindset that can be best described as ‘AI solutionism’. This is the philosophy that, given enough data, machine learning algorithms can solve all of humanity’s problems. But, in fact, instead of supporting AI progress, this mindset actually jeopardises the value of machine intelligence by disregarding important AI safety principles and setting unrealistic expectations about what AI can really do for humanity.
(Mặc dù không thể phủ nhận rằng AI đã mở ra vô vàn cơ hội đầy hứa hẹn, nhưng nó cũng dẫn đến sự xuất hiện của một tư duy được mô tả rõ nhất là ‘chủ nghĩa giải pháp AI’. Đây là triết lý cho rằng nếu có đủ dữ liệu, các thuật toán học máy có thể giải quyết mọi vấn đề của nhân loại. Nhưng trên thực tế, thay vì ủng hộ tiến trình phát triển của AI, tư duy này thực chất lại gây nguy hiểm cho giá trị của trí tuệ máy móc bằng cách bỏ qua các nguyên tắc an toàn quan trọng của AI và đặt ra những kỳ vọng phi thực tế về những gì AI thực sự có thể làm cho nhân loại.)
Từ vựng cần nhớ:
- undeniable: không thể phủ nhận
- emergence: sự xuất hiện, sự nổi lên
- jeopardises: gây nguy hiểm, làm hại đến
- disregarding: bỏ qua, coi thường, bất chấp
In only a few years, AI solutionism has made its way from the technology evangelists mouths in Silicon Valley in California to the minds of government officials and policymakers around the world. The pendulum has swung from the dystopian notion that AI will destroy humanity to the utopian belief that our algorithmic saviour is here.
(Chỉ trong vài năm, chủ nghĩa giải pháp AI đã lan truyền từ miệng của những người truyền bá công nghệ ở Thung lũng Silicon thuộc bang California đến tâm trí của các quan chức chính phủ và các nhà hoạch định chính sách trên toàn thế giới. Con lắc đã dao động từ khái niệm tăm tối rằng AI sẽ hủy diệt nhân loại sang niềm tin không tưởng rằng vị cứu tinh thuật toán của chúng ta đã xuất hiện.)
Từ vựng cần nhớ:
- evangelists: người truyền bá (ở đây chỉ những người tiên phong cổ động công nghệ)
- pendulum: con lắc
- dystopian: tăm tối, thuộc về viễn cảnh phản địa đàng (ngược lại với lý tưởng)
- utopian: không tưởng, thuộc về viễn cảnh địa đàng/lý tưởng hóa
We are now seeing governments pledge support to national AI initiatives and compete in a technological race to dominate the burgeoning machine-learning sector. While many politicians proclaim the transformative effects of the coming ‘AI revolution’, they fail to realise the complexity around deploying advanced machine learning systems in the real world.
(Giờ đây, chúng ta đang chứng kiến các chính phủ cam kết hỗ trợ cho những sáng kiến AI quốc gia và cạnh tranh trong một cuộc đua công nghệ để thống trị lĩnh vực học máy đang phát triển mạnh mẽ. Trong khi nhiều chính trị gia tuyên bố về những tác động mang tính biến đổi sâu sắc của ‘cuộc cách mạng AI’ sắp tới, họ lại không nhận ra sự phức tạp xung quanh việc triển khai các hệ thống học máy tiên tiến trong thế giới thực.)
Từ vựng cần nhớ:
- pledge: cam kết, hứa hẹn
- burgeoning: đang phát triển mạnh mẽ, bùng nổ, đâm chồi
- proclaim: tuyên bố, công bố
- transformative: mang tính biến đổi sâu sắc/toàn diện
- deploying: triển khai, áp dụng
One of the most promising varieties of AI technologies are neural networks. This form of machine learning is loosely modelled on the neuronal structure of the human brain, but on a much smaller scale. But what many politicians do not understand is that simply adding a neural network to a problem will not automatically mean that you’ll find a solution. Similarly, adding a neural network to a system of government does not mean it will be instantaneously more inclusive or fair.
(Một trong những loại hình công nghệ AI đầy triển vọng nhất là mạng thần kinh nhân tạo. Hình thức học máy này được mô phỏng dựa trên cấu trúc thần kinh của não bộ con người, nhưng ở quy mô nhỏ hơn nhiều. Tuy nhiên, điều mà nhiều chính trị gia không hiểu là việc chỉ áp dụng mạng thần kinh vào một vấn đề không có nghĩa là bạn sẽ tự động tìm ra giải pháp. Tương tự như vậy, việc đưa mạng thần kinh vào hệ thống quản lý của chính phủ không có nghĩa là nó sẽ ngay lập tức trở nên toàn diện hoặc công bằng hơn.)
Từ vựng cần nhớ:
- instantaneously: ngay lập tức, tức thời
- inclusive: toàn diện, mang tính bao hàm (đảm bảo quyền lợi bình đẳng cho tất cả các bên)
AI systems need a lot of data to function, but the public sector typically does not have the appropriate data infrastructure to support advanced machine learning. Most of the data remains stored in offline archives. The few digitised sources of data that exist tend to be buried in bureaucracy. More often than not, data is spread across different government departments that each require special permissions to be accessed. Above all, the public sector typically lacks the human talent with the right technological capabilities to fully reap the benefits of machine intelligence.
(Các hệ thống AI cần rất nhiều dữ liệu để vận hành, nhưng khu vực công thường không có cơ sở hạ tầng dữ liệu phù hợp để hỗ trợ học máy tiên tiến. Hầu hết dữ liệu vẫn được lưu trữ trong các kho lưu trữ ngoại tuyến. Một số ít nguồn dữ liệu được số hóa hiện có xu hướng bị chôn vùi trong thủ tục quan liêu. Thường thì dữ liệu bị phân tán giữa các cơ quan chính phủ khác nhau, mỗi cơ quan lại yêu cầu quyền truy cập đặc biệt. Trên hết, khu vực công thường thiếu nhân tài có năng lực công nghệ phù hợp để có thể gặt hái toàn bộ lợi ích từ trí tuệ máy móc.)
Từ vựng cần nhớ:
- infrastructure: cơ sở hạ tầng
- bureaucracy: thủ tục quan liêu, bộ máy hành chính cồng kềnh
- reap: gặt hái, thu hoạch
For these reasons, the sensationalism over AI has attracted many critics. Stuart Russell, a professor of computer science at the University of California, Berkeley, has long advocated a more sensible and realistic approach that focuses on simple everyday applications of AI instead of the hypothetical takeover by super-intelligent robots. Similarly, Rodney Brooks, professor of robotics at Massachusetts Institute of Technology, writes that ‘almost all innovations in robotics and AI take far, far, longer to be really widely deployed than people in the field and outside the field imagine’.
(Vì những lý do này, sự giật gân thái quá về AI đã thu hút nhiều nhà chỉ trích. Stuart Russell, một giáo sư khoa học máy tính tại Đại học California, Berkeley, từ lâu đã ủng hộ một cách tiếp cận hợp lý và thực tế hơn, tập trung vào các ứng dụng đơn giản hàng ngày của AI thay vì viễn cảnh mang tính giả định về việc rô-bốt siêu thông minh tiếp quản thế giới. Tương tự, Rodney Brooks, giáo sư ngành rô-bốt học tại Học viện Công nghệ Massachusetts, viết rằng ‘hầu hết mọi đổi mới trong ngành rô-bốt và AI đều mất nhiều, rất nhiều thời gian để thực sự được triển khai rộng rãi hơn so với những gì mọi người trong và ngoài ngành tưởng tượng’.)
Từ vựng cần nhớ:
- sensationalism: sự giật gân, xu hướng kịch tính hóa tin tức
- advocated: ủng hộ, tán thành
- hypothetical: mang tính giả định, giả thuyết
- deployed: triển khai, ứng dụng rộng rãi
One of the many difficulties in deploying machine learning systems is that AI is extremely susceptible to adversarial attacks. This means that a malicious AI can target another AI to make it behave in a certain way, such as forcing it to make wrong predictions. Many researchers have warned against the rolling out of AI without appropriate security standards and defence mechanisms. Still, AI security remains an often overlooked topic when machine learning systems are installed.
(Một trong nhiều khó khăn trong việc triển khai các hệ thống học máy là AI cực kỳ dễ bị ảnh hưởng trước các cuộc tấn công đối kháng. Điều này có nghĩa là một AI độc hại có thể nhắm mục tiêu vào một AI khác để khiến nó hành xử theo một cách nhất định, chẳng hạn như ép buộc nó đưa ra các dự đoán sai. Nhiều nhà nghiên cứu đã cảnh báo chống lại việc tung ra AI mà không có các tiêu chuẩn bảo mật và cơ chế phòng vệ phù hợp. Tuy nhiên, an ninh AI vẫn là một chủ đề thường bị bỏ qua khi các hệ thống học máy được lắp đặt.)
Từ vựng cần nhớ:
- deploying: triển khai, đưa vào sử dụng
- susceptible: dễ bị ảnh hưởng, dễ bị tổn thương
- adversarial: đối kháng, thù địch
- malicious: độc hại, có ác ý
- mechanisms: cơ chế, hệ thống vận hành
If we are to reap the benefits and minimise the potential harms of AI, we must start thinking about how machine learning can be meaningfully applied to specific areas of government, business and society. This means we need to have a discussion about AI ethics and the distrust that many people have towards machine learning.
(Nếu muốn gặt hái các lợi ích và giảm thiểu những tác hại tiềm ẩn của AI, chúng ta phải bắt đầu suy nghĩ về cách áp dụng học máy một cách có ý nghĩa vào các lĩnh vực cụ thể của chính phủ, doanh nghiệp và xã hội. Điều này có nghĩa là chúng ta cần có một cuộc thảo luận về đạo đức AI và sự hoài nghi mà nhiều người đang dành cho công nghệ học máy.)
Từ vựng cần nhớ:
- minimise: giảm thiểu, hạn chế đến mức tối thiểu
Most importantly, we need to be aware of the limitations of AI and where people still need to take the lead. Instead of painting an unrealistic picture of the power of AI, it is important to take a step back and separate the actual technological capabilities of AI from fantasy.
(Quan trọng nhất, chúng ta cần nhận thức được những hạn chế của AI và những phương diện mà con người vẫn cần phải nắm quyền dẫn dắt. Thay vì vẽ nên một bức tranh phi thực tế về sức mạnh của AI, điều quan trọng là phải lùi lại một bước và tách biệt các năng lực công nghệ thực tế của AI ra khỏi những điều tưởng tượng kỳ ảo.)
Từ vựng cần nhớ:
- limitations: những hạn chế, giới hạn
The medical profession has also recognised the drawbacks to AI. The IBM Watson for Oncology programme was a piece of AI that was meant to help doctors treat cancer. Even though it was developed to deliver the best recommendations, human experts found it hard to trust the machine. As a result, the AI programme was abandoned in most hospitals where it was trialled.
(Ngành y tế cũng đã công nhận những nhược điểm của AI. Chương trình IBM Watson cho Ung thư học từng là một công cụ AI được kỳ vọng sẽ giúp các bác sĩ điều trị ung thư. Mặc dù nó được phát triển để đưa ra những khuyến nghị tốt nhất, các chuyên gia con người lại cảm thấy khó tin tưởng vào chiếc máy này. Kết quả là chương trình AI này đã bị hủy bỏ ở hầu hết các bệnh viện nơi nó được đưa vào thử nghiệm.)
Từ vựng cần nhớ:
- drawbacks: nhược điểm, khuyết điểm, hạn chế
- trialled: thử nghiệm
Similar difficulties arose in the legal domain when algorithms were used in courts in the US to sentence criminals. An algorithm calculated risk assessment scores and advised judges on the sentencing. The system was found to amplify structural racial discrimination and was later abandoned.
(Những khó khăn tương tự cũng nảy sinh trong lĩnh vực pháp lý khi các thuật toán được sử dụng tại các tòa án ở Mỹ để tuyên án tội phạm. Một thuật toán đã tính toán điểm số đánh giá rủi ro và cố vấn cho các thẩm phán về mức án. Hệ thống này sau đó bị phát hiện là đã làm trầm trọng hơn tình trạng phân biệt chủng tộc mang tính cấu trúc và sau đó đã bị bãi bỏ.)
Từ vựng cần nhớ:
- domain: lĩnh vực, phạm vi
- amplify: khuếch đại, làm trầm trọng hơn/phóng đại
- structural: mang tính cấu trúc, thuộc về hệ thống
There are some crucial lessons here for everyone aiming to boost investments in national AI programmes. These examples demonstrate that there is no AI solution for everything. Using AI simply for the sake of AI may not always be productive or useful, and not every issue is best addressed by applying machine intelligence to it. All solutions come with a cost and not everything that can be automated should be.
(Có những bài học cốt lõi ở đây cho bất kỳ ai đang đặt mục tiêu tăng cường đầu tư vào các chương trình AI quốc gia. Những ví dụ này chứng minh rằng không có giải pháp AI cho mọi thứ. Việc sử dụng AI chỉ để ‘đua theo phong trào’ không phải lúc nào cũng mang lại năng suất hay hữu ích, và không phải mọi vấn đề đều được giải quyết tốt nhất bằng cách áp dụng trí tuệ máy móc vào đó. Mọi giải pháp đều đi kèm với một cái giá và không phải thứ gì có thể tự động hóa thì cũng đều nên làm.)
Từ vựng cần nhớ:
- crucial: cốt lõi, mang tính quyết định, quan trọng
- addressed: giải quyết, xử lý
Series giải đề IELTS Cambridge 21
- [PDF + Audio] Cambridge IELTS 21: Cập nhật mới nhất (Bản đẹp)
- Đáp án Cambridge 21 & Lời giải chi tiết: Test 1 đến Test 4
- Giải chi tiết Cambridge 21 Test 2 Listening Part 1: One-day classes at Steynford College
- Giải chi tiết Cambridge 21 Test 2 Listening Part 2: Melby Coal Mine
- Giải chi tiết Cambridge 21 Test 2 Listening Part 3
- Giải chi tiết Cambridge 21 Test 2 Listening Part 4: Challenges facing the cruise ship industry
- Giải chi tiết IELTS Cambridge 21 Test 2 Reading Passage 1: Do animals dream
- Giải chi tiết Cambridge 21 Test 2 Reading Passage 2: Mapungubwe
- [PDF + Audio] Trọn bộ Cambridge Practice Tests For IELTS 1 – 21 mới nhất
Ngoài ra, đừng quên đăng ký khóa học IELTS miễn phí trên website The IELTS Workshop để trải nghiệm lộ trình cá nhân hóa, tài liệu chất lượng và sự hướng dẫn từ đội ngũ giáo viên đạt 8.0+ IELTS.
