IELTS Writing Task 2: The impact of AI on privacy laws – Bài mẫu 6-9 & chấm điểm

Mở bài

“The Impact Of AI On Privacy Laws” là một chủ đề nóng trong IELTS Writing Task 2 những năm gần đây, vì nó kết nối hai mảng ra đề rất phổ biến: công nghệ và pháp lý – quyền riêng tư. Thí sinh thường gặp các đề hỏi về quản trị dữ liệu, giám sát số, và trách nhiệm của chính phủ/doanh nghiệp khi sử dụng AI. Trong bài viết này, bạn sẽ nhận được 3 bài mẫu band 6–9 trọn vẹn, phân tích chấm điểm chi tiết theo 4 tiêu chí chính thức, kèm từ vựng học thuật, cấu trúc câu ăn điểm và checklist tự đánh giá.

Một số đề liên quan đã được đăng tải công khai bởi các nguồn uy tín:

• IELTS Liz (Technology/Privacy): Internet regulation and online safety – Discuss both/To what extent.
• British Council (sample prompts, Technology): Data collection by companies and governments – advantages/disadvantages.
• IDP/IELTS official prep (AI and society – general): The effects of advanced technologies on individuals and communities.

Trong phần chính, tôi chọn một đề bám sát từ khóa “The impact of AI on privacy laws”, để bạn luyện tập đúng trọng tâm. Bạn sẽ học cách phân tích đề, tránh lỗi thường gặp (mạo từ, thì, giới từ), viết luận mạch lạc với ví dụ thuyết phục, nâng điểm từ 6 lên 7+ nhờ nâng cấp từ vựng và cấu trúc.

[internal_link: IELTS Writing Task 2 công nghệ]
[internal_link: từ vựng IELTS chủ đề công nghệ]

1. Đề Writing Part 2

Artificial intelligence is increasingly used to collect and analyse personal data at scale. Some people argue that existing privacy laws are no longer adequate and must be fundamentally updated to address AI. To what extent do you agree or disagree?

Dịch đề: Một số người cho rằng các luật về quyền riêng tư hiện tại không còn phù hợp và cần được cập nhật toàn diện để đối phó với AI, khi trí tuệ nhân tạo ngày càng được dùng để thu thập và phân tích dữ liệu cá nhân ở quy mô lớn. Bạn đồng ý hay không, ở mức độ nào?

Phân tích đề bài:

• Dạng câu hỏi: Opinion (To what extent do you agree or disagree). Bạn cần nêu rõ quan điểm và mức độ (fully/partly agree/disagree) ngay mở bài, duy trì nhất quán.
• Thuật ngữ:
  • privacy laws: luật bảo vệ dữ liệu/quyền riêng tư.
  • collect and analyse at scale: thu thập và phân tích dữ liệu ở quy mô lớn.
  • adequate/fundamentally updated: đủ/đổi mới toàn diện, không chỉ sửa nhỏ.
• Lỗi thường gặp:
  • Nêu ý chung chung “AI tốt/xấu” nhưng không gắn với “luật” (lệch trọng tâm).
  • Thiếu ví dụ pháp lý cụ thể (consent, data minimisation, algorithmic transparency).
  • Sai mạo từ/giới từ: the data, to comply with, subject to the law.
• Cách tiếp cận:
  • Chọn lập trường rõ: đồng ý cần cập nhật luật (vì AI tạo rủi ro mới), hoặc phản biện (khung pháp lý hiện có có thể mở rộng).
  • Dùng 2 thân bài: (1) Vì sao luật hiện hành chưa đủ với AI; (2) Cập nhật thế nào và hệ quả. Kết bài khẳng định mức độ đồng ý.

The impact of AI on privacy laws trong IELTS Writing Task 2, ví dụ đề và hướng dẫn phân tích

2. Bài mẫu Band 8-9

Bài viết band 8-9 thể hiện: lập trường nhất quán, phát triển luận điểm logic, ví dụ xác đáng, từ vựng học thuật chính xác và đa dạng cấu trúc cú pháp.

Bài luận (khoảng 300 từ):
While many jurisdictions have enacted data protection rules, I strongly agree that the rise of artificial intelligence exposes gaps that require a fundamental legislative overhaul. AI systems not only process unprecedented volumes of personal data but also infer sensitive attributes, thereby creating harms that traditional privacy frameworks did not anticipate.

First, existing laws often presume informed consent and purpose limitation. Yet, in an AI ecosystem driven by continuous data fusion, meaningful consent is frequently illusory and original purposes become blurred. Without algorithmic transparency and explainability, individuals cannot understand, let alone challenge, automated decisions that affect credit, employment, or access to services. Moreover, models trained on vast datasets may perpetuate bias, so rules focused solely on “data collection” fail to address downstream harms of automated profiling.

Second, the enforcement architecture must be updated. Regulators need powers for ex-ante risk assessment, not just ex-post penalties, and clearer standards for data minimisation, privacy-by-design, and human-in-the-loop safeguards. Cross-border data flows also demand extraterritorial enforcement, because AI supply chains are inherently global. Crucially, the law should stimulate innovation in privacy-preserving machine learning—for example, differential privacy and federated learning—so that compliance and competitiveness become complementary rather than conflicting goals.

Admittedly, wholesale reform can create uncertainty and compliance costs for startups. However, targeted sunset clauses, regulatory sandboxes, and tiered obligations based on systemic risk can strike a pragmatic balance. In short, incremental tweaks to legacy statutes will not suffice. A modern, risk-based privacy regime—anchored in rights, transparency, and accountability—is indispensable to govern AI responsibly.

Phân tích Band điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	8.5	Lập trường rõ ràng (đồng ý cần cải cách toàn diện), lý do cụ thể, ví dụ pháp lý chuẩn. Bao quát rủi ro, giải pháp và phản biện ngắn gọn. Thiếu duy nhất ví dụ case study thực tế nhưng không bắt buộc.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	8.5	Bố cục 4 đoạn chuẩn, luận điểm theo trình tự từ vấn đề → giải pháp → nhượng bộ → kết luận. Liên kết logic mạnh với từ nối học thuật, câu chủ đề rõ ràng.
Lexical Resource (Từ vựng)	9.0	Thuật ngữ chính xác: algorithmic transparency, ex-ante risk, privacy-preserving ML. Collocations tự nhiên, không lạm dụng từ khóa. Dùng từ đa dạng, chính xác ngữ nghĩa.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	8.5	Nhiều câu phức, mệnh đề quan hệ, cụm danh động từ, ít lỗi. Dấu câu và concord chính xác; cấu trúc điều kiện và nhượng bộ linh hoạt.

Các yếu tố giúp bài này được chấm điểm cao

• Khẳng định quan điểm ngay câu đầu, bám sát “privacy laws” thay vì nói chung về AI.
• Thuật ngữ pháp lý-công nghệ dùng đúng chỗ, tăng độ tin cậy học thuật.
• Cân bằng hai vế rủi ro và giải pháp (risk-based, sandbox, sunset clauses).
• Có đoạn nhượng bộ ngắn, sau đó bác bỏ bằng giải pháp cụ thể.
• Liên kết đoạn mượt: First, Second, Admittedly, In short.
• Ví dụ công nghệ cụ thể (differential privacy, federated learning) chứng minh nghiên cứu nền tảng.
• Từ khóa SEO xuất hiện tự nhiên, không nhồi nhét.

3. Bài mẫu Band 6.5-7

Đặc điểm: trả lời đúng trọng tâm, lập luận hợp lý nhưng từ vựng/ngữ pháp còn hạn chế; ví dụ chưa đủ chiều sâu.

Bài luận (260–280 từ):
Artificial intelligence has changed how organisations collect and use personal information, and many people think privacy laws need a major update. I mostly agree because old frameworks were designed for simpler data practices and cannot fully manage today’s risks.

To begin with, consent and purpose limitation do not work well when data is combined and repurposed by AI. People usually click “agree” without understanding complex processing. Without clearer rules on transparency and how automated decisions are made, citizens cannot defend themselves against unfair outcomes such as being refused a loan. Also, bias can appear in training data, and this is not solved by only limiting data collection at the start.

Furthermore, enforcement must be stronger and more proactive. Authorities should require risk assessments for high-impact AI systems and promote privacy by design, not just punish companies after harm happens. Because many AI services operate across borders, laws should also be coordinated internationally to avoid loopholes.

However, changing the law too quickly could slow down innovation, especially for startups. A practical approach is to set different obligations depending on the level of risk, and to allow testing in regulatory sandboxes. In this way, the law can protect people while still supporting useful AI.

In conclusion, I agree to a large extent that privacy rules must be updated for AI. With clearer transparency requirements, stronger oversight, and flexible tools like sandboxes, governments can strike a better balance between safety and progress.

Phân tích Band điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	7.0	Quan điểm rõ, lập luận có ví dụ khái quát. Thiếu tên gọi kỹ thuật chuyên sâu và dẫn chứng cụ thể nên độ thuyết phục ở mức khá.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	7.0	Tổ chức đoạn hợp lý, từ nối đa dạng vừa đủ. Một vài câu chủ đề còn chung chung, chuyển ý chưa thật sắc.
Lexical Resource (Từ vựng)	7.0	Dùng đúng cụm như transparency, privacy by design, risk assessments. Phạm vi từ chưa thật rộng; lặp “update/stronger” khá nhiều.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	6.5	Câu phức có nhưng chưa đa dạng; ít lỗi nhỏ về mạo từ/giới từ. Có thể tăng dùng mệnh đề quan hệ, đảo ngữ để nâng điểm.

So sánh với bài Band 8-9

• Độ sâu học thuật: Band 8-9 có thuật ngữ chuyên biệt (ex-ante, extraterritorial, differential privacy); Band 7 dừng ở mức khái quát.
• Chiến lược phản biện: Band 8-9 có nhượng bộ kèm giải pháp thiết kế luật; Band 7 nói chung chung “slows down innovation”.
• Cấu trúc: Band 8-9 dùng nhiều cấu trúc nâng cao; Band 7 chủ yếu câu đơn/câu ghép.

4. Bài mẫu Band 5-6

Đặc điểm: trả lời được đề nhưng ý còn rời rạc, lặp từ, lỗi ngữ pháp và dùng từ, ví dụ chưa thuyết phục.

Bài luận (250–270 từ), lỗi sai được làm nổi bật:
Artificial intelligence is growing fast and it is changing privacy. Some people think the laws are old and must completely change. I totally agree with this idea because the AI bring many problem. Companies collect too much datas and people cannot control it.

Firstly, consent is not clear. Users click agree but they do not really know. So government should control the AI very strict and stop many algorithms. If we do not do that, then there will have scandals. For example, when an app uses face recognition, it can share faces to others and then people lose privacy.

Secondly, some companies use AI to decide credit and jobs. This is dangerous and it make discrimination. The law now is not enough because it only say about collecting data, not about training. Therefore, I think we need a new law for stop AI from doing wrong things.

In conclusion, AI is powerful but also risky. The governments should change the law quickly otherwise the society will be damaged a lot. If we have stronger law, people will trust technology and the economy will grow more better.

Phân tích Band điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	6.0	Nêu lập trường và 2 luận điểm cơ bản, ví dụ chung chung, thiếu phân tích pháp lý cụ thể.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	5.5	Liên kết đơn giản; lặp ý và từ; một số câu rời rạc, chuyển ý đột ngột.
Lexical Resource (Từ vựng)	5.5	Từ vựng hạn chế; collocation sai (“control the AI very strict”, “too much datas”). Lặp “law”, “AI”, “privacy”.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	5.5	Lỗi mạo từ, số ít/số nhiều, thì, giới từ, cấu trúc câu đơn điệu.

Những lỗi sai của bài – phân tích & giải thích

Lỗi sai	Loại lỗi	Sửa lại	Giải thích
the AI bring many problem	Chia động từ/số nhiều	AI brings many problems	Chủ ngữ số ít + động từ số ít; problems số nhiều.
collect too much datas	Danh từ đếm được	collect too much data / too many data points	“Data” không thêm “s” trong học thuật; hoặc dùng “data points”.
control the AI very strict	Collocation/Trạng từ	regulate AI very strictly	Dùng “regulate” (hành vi luật pháp) và trạng từ “strictly”.
there will have scandals	Cấu trúc tồn tại	there will be scandals	Dùng “There is/are/will be”.
it make discrimination	Chia động từ/danh từ	it causes discrimination	“Cause discrimination” là collocation đúng.
for stop AI	Giới từ/danh động từ	to stop AI / for stopping AI	Sau “to” nguyên mẫu; hoặc “for” + V-ing.
more better	So sánh	better	Tránh “double comparative”.

Cách Cải Thiện Từ Band 6 Lên Band 7

• Mở rộng từ vựng pháp lý-công nghệ: algorithmic transparency, data minimisation, risk-based approach.
• Nâng cấp lập luận bằng ví dụ cụ thể: quyền khiếu nại quyết định tự động, sandbox, hậu kiểm vs tiền kiểm.
• Đa dạng hóa cấu trúc: mệnh đề quan hệ không xác định, cụm phân từ, câu điều kiện loại hỗn hợp.
• Sửa lỗi cơ bản: mạo từ (the law, a risk), số ít/số nhiều (data), giới từ (subject to, comply with).
• Giảm lặp từ bằng từ đồng nghĩa: reform/update/overhaul; regulate/govern/police.

5. Từ vựng quan trọng cần nhớ

Từ/Cụm từ	Loại từ	Phiên âm	Nghĩa tiếng Việt	Ví dụ (tiếng Anh)	Collocations
privacy laws	n (pl.)	/ˈprɪvəsi lɔːz/	luật quyền riêng tư	Privacy laws must address automated profiling.	robust privacy laws; comply with privacy laws
data minimisation	n	/ˈdeɪtə ˌmɪnɪmaɪˈzeɪʃn/	tối thiểu hóa dữ liệu	Data minimisation reduces unnecessary risks.	principle of data minimisation
algorithmic transparency	n	/ˌælɡəˈrɪðmɪk trænsˈpærənsi/	minh bạch thuật toán	Algorithmic transparency enables oversight.	demand/ensure algorithmic transparency
privacy-by-design	n/adj	/ˈprɪvəsi baɪ dɪˈzaɪn/	riêng tư ngay từ thiết kế	We need privacy-by-design in AI systems.	adopt/implement privacy-by-design
automated profiling	n	/ˈɔːtəmeɪtɪd ˈprəʊfaɪlɪŋ/	lập hồ sơ tự động	Automated profiling can entrench bias.	restrict automated profiling
extraterritorial enforcement	n	/ˌekstrəˌterɪˈtɔːriəl ɪnˈfɔːsmənt/	thực thi ngoài lãnh thổ	Exterritorial enforcement is vital for cross-border AI.	exercise/enable extraterritorial enforcement
ex-ante risk assessment	n	/ˌeks ˈænti rɪsk əˈsesmənt/	đánh giá rủi ro tiền kiểm	Ex-ante risk assessment prevents harm.	conduct/require ex-ante risk assessment
privacy-preserving machine learning	n	/ˈprɪvəsi prɪˈzɜːvɪŋ məˈʃiːn ˈlɜːnɪŋ/	ML bảo toàn riêng tư	Privacy-preserving ML balances utility and safety.	adopt/deploy privacy-preserving ML
strike a balance	v phrase	/straɪk ə ˈbæləns/	đạt được cân bằng	Lawmakers must strike a balance between safety and innovation.	strike a balance between A and B
be subject to	v phrase	/biː ˈsʌbdʒɪkt tuː/	chịu sự điều chỉnh	High-risk AI should be subject to stricter rules.	be subject to regulation/scrutiny
give rise to	v phrase	/ɡɪv ˈraɪz tuː/	gây ra	AI may give rise to new privacy harms.	give rise to concerns/litigation
curtail (restrict)	v	/kɜːˈteɪl/ (/rɪˈstrɪkt/)	hạn chế	Laws should curtail abusive data practices.	curtail misuse/curtail access
overhaul (reform)	n/v	/ˈəʊvəhɔːl/ (/rɪˈfɔːm/)	cải tổ toàn diện	A legal overhaul is necessary for AI.	comprehensive overhaul/legal reform
notwithstanding	conj./prep.	/ˌnɒtwɪðˈstændɪŋ/	mặc dù/bất chấp	Notwithstanding costs, reform is indispensable.	Notwithstanding X, …
by the same token	phrase	/baɪ ðə seɪm ˈtəʊkən/	tương tự như vậy	By the same token, minor tweaks will fail.	By the same token, …

Lưu ý phát âm: “data” có hai cách /ˈdeɪtə/ hoặc /ˈdætə/, chọn nhất quán khi nói.

6. Cấu trúc câu dễ ăn điểm cao

1. Câu phức với mệnh đề phụ thuộc

• Công thức: [Mệnh đề phụ thuộc] +, [Mệnh đề chính].
• Ví dụ từ bài Band 8-9: While many jurisdictions have enacted data protection rules, I strongly agree that …
• Vì sao ghi điểm: Tạo tương phản lập trường, mở bài cô đọng.
• Ví dụ bổ sung:
  • Although AI brings benefits, privacy harms can be severe.
  • Because consent is often illusory, transparency becomes essential.
• Lỗi thường gặp: Thiếu dấu phẩy sau mệnh đề phụ; dùng thì sai giữa hai mệnh đề.

2. Mệnh đề quan hệ không xác định

• Công thức: Danh từ, which/who + mệnh đề, …
• Ví dụ: models trained on vast datasets, which may perpetuate bias, require oversight.
• Ghi điểm: Bổ sung thông tin, tăng độ tinh tế.
• Ví dụ bổ sung:
  • Such rules, which were drafted decades ago, now look outdated.
  • These systems, which operate globally, challenge local regulators.
• Lỗi: Quên dấu phẩy, lẫn which/that.

3. Cụm phân từ (participle phrase)

• Công thức: V-ing/V-ed + cụm, + mệnh đề chính.
• Ví dụ: Driven by continuous data fusion, AI blurs original purposes.
• Ghi điểm: Nén thông tin, tránh lặp từ nối.
• Ví dụ bổ sung:
  • Designed for another era, current laws struggle with AI.
  • Operating across borders, platforms evade local rules.
• Lỗi: Sai chủ ngữ logic (dangling participle).

4. Câu chẻ (Cleft sentences)

• Công thức: It is/was + X + that/who + mệnh đề.
• Ví dụ: It is algorithmic transparency that enables individuals to challenge decisions.
• Ghi điểm: Nhấn mạnh thông tin then chốt.
• Ví dụ bổ sung:
  • It is proactive enforcement that prevents harm.
  • It is cross-border cooperation that closes loopholes.
• Lỗi: Lạm dụng, gây nặng nề.

5. Câu điều kiện nâng cao

• Công thức: If/Unless/Provided that + mệnh đề, + kết quả (có thể dùng modal/hoặc đảo).
• Ví dụ: Unless enforcement becomes ex-ante, harms will remain systemic.
• Ghi điểm: Nêu điều kiện – hệ quả rõ, lập luận chặt.
• Ví dụ bổ sung:
  • If laws remain vague, companies will exploit ambiguity.
  • Provided that risk is tiered, innovation can continue.
• Lỗi: Sai thì trong mệnh đề If; dùng will trong mệnh đề điều kiện loại 1.

6. Đảo ngữ

• Công thức: Only when/Not until/Never + trợ động từ + S + V.
• Ví dụ: Only when transparency is mandated do individuals gain real control.
• Ghi điểm: Tạo nhấn mạnh, đa dạng cú pháp.
• Ví dụ bổ sung:
  • Not until laws are updated will loopholes be closed.
  • Never has AI posed such a scale of data risk.
• Lỗi: Quên đảo trợ động từ; chia động từ sai.

Cấu trúc câu nâng cao cho IELTS Writing Task 2 chủ đề công nghệ và quyền riêng tư

7. Checklist Tự Đánh Giá

• Trước khi viết:
  • Xác định dạng câu hỏi (agree/disagree, discuss, problem-solution).
  • Chốt lập trường và 2 luận điểm chính, ví dụ pháp lý-công nghệ rõ.
  • Ghi nhanh 6–8 từ khóa: transparency, consent, risk-based, sandbox, minimisation.
• Trong khi viết:
  • Mở bài 2–3 câu, nêu rõ mức độ đồng ý.
  • Mỗi thân bài: 1 câu chủ đề + 2–3 câu triển khai + 1 ví dụ/ngụy chứng.
  • Dùng ít nhất 2 cấu trúc nâng cao và 3 collocations học thuật.
• Sau khi viết:
  • Soát lỗi mạo từ (a/an/the), số ít/số nhiều (data), giới từ (comply with).
  • Cắt lặp từ; thay bằng đồng nghĩa chính xác ngữ cảnh.
  • Kiểm tra từ nối giữa đoạn và câu kết khẳng định lập trường.
• Mẹo quản lý thời gian:
  • 2–3 phút phân tích đề + dàn ý; 30 phút viết; 5 phút soát lỗi.
  • Viết 270–310 từ để đủ phát triển mà vẫn kịp soát.

Kết bài

Chủ đề The impact of AI on privacy laws đòi hỏi bạn vừa hiểu công nghệ vừa nắm khái niệm pháp lý cốt lõi. Từ bài viết này, bạn đã có 3 mẫu luận theo dải band 6–9, bảng chấm điểm chi tiết, bộ từ vựng học thuật, cùng 6 cấu trúc câu giúp tăng điểm Coherence và Grammar. Con đường cải thiện rõ ràng: mở rộng từ vựng chuyên đề, nâng cấp ví dụ có chiều sâu, và luyện viết với khung lập luận “vấn đề → hệ quả → giải pháp”.

Hãy viết một bài 280–300 từ theo đề đã chọn, áp dụng ít nhất 3 thuật ngữ: algorithmic transparency, risk-based approach, privacy-by-design. Đăng bản nháp để nhận phản hồi từ cộng đồng học tập. Với lịch luyện đều đặn 3 bài/tuần, đa số học viên tăng 0.5 band trong 6–8 tuần.

Tài nguyên gợi ý: mục Writing Task 2 trên British Council/IDP, và các bài hướng dẫn Technology/Privacy của IELTS Liz để củng cố dàn ý và từ vựng. Khi đã quen tay, bạn có thể mở rộng sang các đề liên quan như cybersecurity, online surveillance, và digital rights để tối đa hóa khả năng ứng đề.