IELTS Reading: Trí Tuệ Nhân Tạo Phát Hiện Thông Tin Sai Lệch - Đề Thi Mẫu Có Đáp Án » IELTS.NET

Giới thiệu

Chủ đề về trí tuệ nhân tạo (AI) và việc phát hiện thông tin sai lệch trên mạng đang trở thành một trong những đề tài nóng hổi và xuất hiện ngày càng nhiều trong kỳ thi IELTS Reading. Với sự bùng nổ của công nghệ và mạng xã hội, khả năng phân biệt thông tin chính xác và giả mạo trở nên cực kỳ quan trọng, khiến chủ đề này trở thành lựa chọn ưa thích của ban giám khảo IELTS.

Trong bài viết này, bạn sẽ được trải nghiệm một bộ đề thi IELTS Reading hoàn chỉnh với 3 passages có độ khó tăng dần từ Easy đến Hard, phù hợp cho học viên từ band 5.0 trở lên. Bạn sẽ học được cách xử lý đa dạng các dạng câu hỏi phổ biến, làm quen với từ vựng học thuật liên quan đến công nghệ và truyền thông, đồng thời nắm vững các kỹ thuật làm bài hiệu quả. Đặc biệt, mỗi câu hỏi đều có đáp án chi tiết kèm giải thích cụ thể về vị trí thông tin và cách paraphrase, giúp bạn hiểu rõ phương pháp tư duy của đề thi thực tế. Đây là tài liệu lý tưởng để bạn rèn luyện kỹ năng đọc hiểu và chuẩn bị tốt nhất cho kỳ thi IELTS sắp tới.

Hướng Dẫn Làm Bài IELTS Reading

Tổng Quan Về IELTS Reading Test

IELTS Reading Test kéo dài 60 phút với 3 passages và tổng cộng 40 câu hỏi. Mỗi passage có độ dài khoảng 750-950 từ và độ khó tăng dần. Điểm số được tính dựa trên số câu trả lời đúng, không bị trừ điểm với câu sai.

Phân bổ thời gian khuyến nghị cho đề thi này:

Passage 1: 15-17 phút (13 câu hỏi – độ khó Easy)
Passage 2: 18-20 phút (13 câu hỏi – độ khó Medium)
Passage 3: 23-25 phút (14 câu hỏi – độ khó Hard)

Đừng quên dành 2-3 phút cuối để chuyển đáp án vào Answer Sheet một cách cẩn thận.

Các Dạng Câu Hỏi Trong Đề Này

Đề thi mẫu này bao gồm 7 dạng câu hỏi phổ biến nhất trong IELTS Reading:

Multiple Choice – Lựa chọn đáp án đúng từ các phương án cho sẵn
True/False/Not Given – Xác định thông tin đúng, sai hoặc không được đề cập
Matching Information – Nối thông tin với đoạn văn tương ứng
Yes/No/Not Given – Xác định ý kiến của tác giả
Matching Headings – Chọn tiêu đề phù hợp cho từng đoạn
Summary Completion – Hoàn thành đoạn tóm tắt
Matching Features – Nối đặc điểm với đối tượng tương ứng

IELTS Reading Practice Test

PASSAGE 1 – The Rise of AI Detection Systems

Độ khó: Easy (Band 5.0-6.5)

Thời gian đề xuất: 15-17 phút

In recent years, the proliferation of misinformation on the internet has become a pressing concern for governments, technology companies, and everyday users alike. False information spreads rapidly across social media platforms, often reaching millions of people before it can be verified or corrected. This phenomenon has serious implications for public opinion, democratic processes, and even public health, as seen during the COVID-19 pandemic when inaccurate medical advice circulated widely online.

Artificial Intelligence (AI) has emerged as a promising solution to this growing problem. Machine learning algorithms can be trained to identify patterns and characteristics common to fake news and misleading content. These systems work by analyzing various features of online content, including the language used, the source of information, user engagement patterns, and the speed of dissemination. Unlike human fact-checkers, who can only review a limited number of articles per day, AI systems can process thousands of pieces of content simultaneously, making them far more efficient at scale.

One of the earliest applications of AI in this field was the development of spam filters for email. These systems learned to recognize the characteristics of unwanted messages and automatically move them to spam folders. Today’s misinformation detection systems operate on similar principles but are far more sophisticated. They use natural language processing (NLP) to understand the context and meaning of text, not just identify keywords. This allows them to detect subtle forms of manipulation, such as when true information is presented in a misleading context or when headlines do not match the actual content of articles.

Social media companies have been at the forefront of implementing these technologies. Facebook, now known as Meta, employs AI systems that flag potentially false content for review by human fact-checkers. Twitter uses machine learning to identify coordinated inauthentic behavior, where multiple fake accounts work together to spread misinformation. YouTube’s algorithms attempt to promote authoritative sources for news-related content while reducing the visibility of videos containing conspiracy theories or unverified claims.

However, the effectiveness of these systems varies considerably. Research conducted by the Massachusetts Institute of Technology found that AI detection tools achieved accuracy rates between 65% and 85%, depending on the type of misinformation being identified. Political misinformation tends to be easier to detect than health-related false claims, partly because political content often comes from known unreliable sources, whereas health misinformation may mix accurate scientific information with false conclusions.

The implementation of AI detection systems is not without challenges. One significant issue is the “false positive” problem – when legitimate content is incorrectly flagged as misinformation. This can lead to censorship concerns, particularly when the systems misinterpret satire, parody, or legitimate controversial opinions as false information. In 2020, several credible news articles about COVID-19 were temporarily removed from social media platforms by overzealous AI systems, highlighting the risks of automated content moderation.

Another challenge lies in the constantly evolving nature of misinformation. Those who create and spread false information continuously adapt their strategies to evade detection. They may use image-based posts instead of text, subtle language variations, or cross-platform coordination that makes patterns harder for AI to recognize. This creates an ongoing arms race between detection technologies and misinformation tactics.

Despite these limitations, experts generally agree that AI represents an indispensable tool in the fight against online misinformation. The sheer volume of content uploaded to the internet every minute – estimated at over 500 hours of video to YouTube alone – makes human-only approaches impractical. The key lies not in replacing human judgment entirely but in using AI to prioritize content for human review, allowing fact-checkers to focus their efforts where they are most needed.

Questions 1-5: Multiple Choice

Choose the correct letter, A, B, C, or D.

According to the passage, what makes AI systems more effective than human fact-checkers?
A) They are more accurate
B) They can process more content at once
C) They never make mistakes
D) They understand context better
The passage suggests that early spam filters for email were:
A) completely different from modern misinformation detection
B) ineffective at identifying unwanted messages
C) based on similar principles to current detection systems
D) more sophisticated than today’s systems
Which type of misinformation is reportedly easier for AI to detect?
A) Health-related false claims
B) Political misinformation
C) Satirical content
D) Image-based posts
What problem occurred with AI systems during the COVID-19 pandemic?
A) They failed to detect any misinformation
B) They removed some credible news articles
C) They were shut down by governments
D) They only worked on certain platforms
The passage indicates that the best approach to combating misinformation involves:
A) using only AI systems
B) relying entirely on human fact-checkers
C) combining AI prioritization with human review
D) removing all controversial content

Questions 6-9: True/False/Not Given

Do the following statements agree with the information given in the passage?

Write:

TRUE if the statement agrees with the information
FALSE if the statement contradicts the information
NOT GIVEN if there is no information on this

Social media platforms helped misinformation spread rapidly during the COVID-19 pandemic.
All social media companies use the same AI detection systems.
AI detection tools achieve accuracy rates above 90% for all types of misinformation.
People who spread misinformation change their methods to avoid AI detection.

Questions 10-13: Matching Information

Match the following statements (10-13) with the correct paragraph (A-H).

Write the correct letter, A-H.

NB: You may use any letter more than once.

A – Paragraph 1
B – Paragraph 2
C – Paragraph 3
D – Paragraph 4
E – Paragraph 5
F – Paragraph 6
G – Paragraph 7
H – Paragraph 8

A description of how various social media platforms use AI technologies
An explanation of why AI is necessary despite human involvement
A mention of the serious consequences of misinformation on society
Details about the challenges of incorrectly identifying legitimate content

PASSAGE 2 – Technical Mechanisms Behind AI Misinformation Detection

Độ khó: Medium (Band 6.0-7.5)

Thời gian đề xuất: 18-20 phút

The technical architecture underlying AI-based misinformation detection systems represents a sophisticated convergence of multiple machine learning methodologies. At the core of these systems lies natural language processing (NLP), which enables computers to analyze, understand, and generate human language in ways that were impossible just a decade ago. Modern NLP models, particularly those based on transformer architectures such as BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) and GPT (Generative Pre-trained Transformer), have revolutionized the field by achieving near-human levels of text comprehension.

Deep learning networks employed in these systems typically consist of multiple layers of artificial neurons that process information hierarchically. The initial layers might identify basic linguistic features such as word choice and sentence structure, while deeper layers recognize more abstract patterns including rhetorical strategies, emotional manipulation, and logical inconsistencies. This multi-layered approach allows the system to evaluate content from numerous perspectives simultaneously, much as a human expert would consider various dimensions of credibility when assessing information.

A critical component of effective misinformation detection is the training data used to develop these AI systems. Researchers must compile extensive datasets of both verified accurate content and confirmed misinformation, carefully labeled and categorized. This process, known as supervised learning, enables the AI to learn the distinguishing characteristics of false information. However, obtaining high-quality training data presents significant challenges. Misinformation is context-dependent; something true in one situation may be false in another. Moreover, the subjective nature of certain claims makes definitive labeling problematic, particularly for political or ideologically charged content.

Feature engineering represents another crucial aspect of these systems. Engineers identify specific indicators that might signal misinformation, including linguistic markers such as excessive use of capitalization, emotional language, absolutist terms (“always,” “never”), and the absence of nuance. Metadata features are equally important: the publication date, author credentials, website domain age, and patterns of social sharing all provide valuable clues. Research by Vosoughi and colleagues at MIT demonstrated that false stories tend to be retweeted more rapidly and reach more people than true stories, suggesting that virality patterns themselves can be diagnostic.

Graph-based analysis adds another dimension to detection capabilities. By mapping the relationships between users, accounts, and content, AI systems can identify coordinated inauthentic behavior – networks of accounts working together to amplify certain messages. These social network graphs reveal patterns invisible when examining individual posts in isolation. For instance, a sudden surge in shares from newly created accounts with few followers might indicate a coordinated campaign rather than organic interest.

Multimodal analysis, which examines both text and images together, has become increasingly important as malicious actors have adapted their strategies. A common tactic involves pairing legitimate photographs with false captions, or vice versa. Advanced AI systems now employ computer vision algorithms alongside NLP to cross-reference images with existing databases, identify manipulated photos, and assess whether visual content matches textual claims. Reverse image search capabilities enable systems to track when old photos are repurposed in new, misleading contexts.

Despite these technological advances, several fundamental limitations persist. AI systems struggle with understanding cultural context, sarcasm, irony, and implicit meanings that humans grasp intuitively. A statement that appears straightforward might carry different connotations in different cultural or linguistic communities. Additionally, AI systems can perpetuate and even amplify existing biases present in their training data. If the training dataset disproportionately labels content from certain sources or perspectives as misinformation, the AI will learn these biases, potentially leading to systematic discrimination against particular viewpoints or communities.

The adversarial nature of misinformation detection creates a unique challenge often described as a “cat and mouse game.” As AI systems improve, so do the techniques of those creating false content. Adversarial attacks on AI systems involve deliberately crafting content designed to evade detection – perhaps by using synonym substitution, paraphrasing, or embedding misleading information within otherwise factual content. Some sophisticated misinformation campaigns employ their own AI tools to generate content that appears more credible or to test messages against detection systems before widespread dissemination.

Explainability remains a significant concern in deploying these systems at scale. Many advanced AI models function as “black boxes” – they produce results without providing clear explanations of their reasoning. When a system flags content as potential misinformation, users, platforms, and regulators need to understand why. This requirement has driven research into interpretable AI methods that can articulate the specific features or patterns that triggered a classification, enabling human reviewers to make informed final decisions and helping to build trust in the system’s recommendations.

Sơ đồ kiến trúc hệ thống AI phát hiện thông tin sai lệch trực tuyến với các lớp xử lý dữ liệu

Questions 14-18: Yes/No/Not Given

Do the following statements agree with the views of the writer in the passage?

Write:

YES if the statement agrees with the views of the writer
NO if the statement contradicts the views of the writer
NOT GIVEN if it is impossible to say what the writer thinks about this

Modern NLP models can understand language as well as humans in all contexts.
Training data for AI misinformation detection is difficult to obtain and label accurately.
False stories spread more quickly on social media than true stories.
All social media companies should be required by law to use AI detection systems.
The adversarial nature of misinformation means detection methods must constantly evolve.

Questions 19-23: Matching Headings

Choose the correct heading for each section from the list of headings below.

Write the correct number, i-x.

List of Headings:
i. The role of visual content analysis in detection systems
ii. Why transparency in AI decision-making matters
iii. How basic linguistic patterns reveal false information
iv. The foundation of modern language understanding technology
v. Identifying coordinated campaigns through relationship mapping
vi. The ongoing battle between creators and detectors
vii. Problems with cultural understanding and fairness
viii. The challenge of collecting appropriate training materials
ix. Processing information through multiple analytical levels
x. Statistical indicators that distinguish false from true content

Paragraph 2
Paragraph 3
Paragraph 5
Paragraph 7
Paragraph 9

Questions 24-26: Summary Completion

Complete the summary below using words from the box.

Write the correct letter, A-L.

Word Box:
A) virality
B) credentials
C) photographs
D) manipulation
E) emotions
F) capitalization
G) metadata
H) accuracy
I) sources
J) sharing
K) language
L) domains

Feature engineering in AI detection systems involves identifying specific indicators of misinformation. These include linguistic markers such as excessive 24)__ and highly emotional 25)__. Additionally, 26)__ features like author credentials and website information provide important contextual clues about content reliability.

PASSAGE 3 – Societal and Ethical Implications of AI-Driven Content Moderation

Độ khó: Hard (Band 7.0-9.0)

Thời gian đề xuất: 23-25 phút

The deployment of artificial intelligence systems for detecting and moderating online misinformation represents a paradigmatic shift in how societies regulate information flows, raising profound questions about the balance between combating harmful falsehoods and preserving fundamental liberties. While the technical capabilities of these systems continue to advance, their implementation occurs within complex socio-political contexts where competing values – truth, freedom of expression, privacy, transparency, and accountability – often exist in tension. The ramifications extend far beyond mere technological considerations, touching upon the very foundations of democratic discourse and the architecture of public knowledge.

The concentration of content moderation power in the hands of a few large technology corporations presents what some scholars have termed a “private governance” dilemma. Unlike traditional state censorship, which is subject to constitutional constraints and democratic accountability mechanisms, decisions made by platform algorithms often lack meaningful oversight or appeal processes. When an AI system flags content as misinformation, the criteria and reasoning may be opaque not only to users but sometimes even to the platforms themselves, particularly when using complex neural networks. This opacity creates asymmetrical power relationships where individuals have limited capacity to contest decisions that might significantly impact their ability to communicate or access information.

Epistemological concerns emerge when considering who determines truth in contested domains. While certain facts are objectively verifiable – such as dates, statistics from reliable sources, or scientific consensus on established phenomena – many claims exist in gray areas where evidence is ambiguous, incomplete, or subject to legitimate interpretation. AI systems, by necessity, must operate within frameworks that categorize content as true, false, or somewhere between. These categorizations, however, inevitably reflect particular epistemological assumptions and value judgments embedded during the system design and training phases. The question of whose conception of truth these systems encode becomes particularly acute when dealing with culturally specific knowledge, emerging scientific debates, or politically contentious assertions where multiple narratives contain elements of validity.

The differential impact of AI content moderation across demographic and linguistic communities raises significant equity concerns. Research has consistently demonstrated that these systems perform less accurately for minority languages, cultural contexts, and communities underrepresented in training data. A study by Sap and colleagues found that African American English was more likely to be flagged as potentially offensive or problematic compared to Standard American English, even when expressing identical sentiments. This systematic bias means that marginalized communities face disproportionate censorship risks, potentially silencing voices already underrepresented in mainstream discourse. Furthermore, what constitutes misinformation may itself be culturally contingent; traditional knowledge systems, indigenous cosmologies, or alternative medicine practices might be incorrectly categorized as false information when evaluated through narrow Western scientific frameworks.

The psychological and social consequences of widespread AI moderation deserve careful consideration. The knowledge that content is being continuously monitored and algorithmically judged may create “chilling effects” where individuals self-censor, avoiding controversial topics or unconventional opinions for fear of being flagged, even when their contributions would be legitimate and valuable. This phenomenon could diminish the diversity of perspectives in online spaces, creating echo chambers that reinforce dominant viewpoints while suppressing dissent and innovation. The participatory nature of digital democracy relies on citizens feeling empowered to voice opinions, challenge orthodoxies, and engage in robust debate – all activities that might be inadvertently discouraged by overzealous moderation systems.

Regulatory frameworks have begun to emerge attempting to govern these technologies, though approaches vary significantly across jurisdictions. The European Union’s Digital Services Act mandates greater transparency from platforms regarding their content moderation practices and establishes mechanisms for users to challenge decisions. Singapore’s Protection from Online Falsehoods and Manipulation Act grants government authorities explicit power to order corrections or removal of content deemed false, with platforms required to comply or face penalties – an approach that has drawn criticism from civil liberties advocates who warn of state overreach. The United States, conversely, has generally maintained a more hands-off approach, with Section 230 of the Communications Decency Act providing platforms broad immunity for content moderation decisions, though this protection faces increasing political pressure from multiple directions.

The economic dimensions of AI-driven misinformation detection also warrant scrutiny. Developing sophisticated detection systems requires substantial investment in research, computational infrastructure, and human expertise – resources primarily available to wealthy corporations and well-funded institutions. This resource asymmetry could exacerbate existing digital divides, with smaller platforms, local news organizations, and civil society groups in developing countries unable to implement comparable safeguards. The commodification of trust-related technologies may create market dynamics where only those who can afford premium verification services receive algorithmic benefits, potentially creating a two-tiered information ecosystem divided along economic lines.

Long-term trajectories suggest several possible futures for these technologies. Optimistic scenarios envision collaborative ecosystems where open-source detection tools, transparent algorithms, and multi-stakeholder governance enable effective misinformation mitigation while safeguarding rights. In such futures, AI serves as an empowering tool that enhances rather than replaces human critical thinking, with educational initiatives helping citizens develop media literacy skills that complement technological safeguards. Pessimistic projections, however, warn of surveillance capitalism intensifying, with ever-more sophisticated systems creating comprehensive profiles of ideological tendencies, manipulating information exposure to serve corporate or state interests, and normalizing algorithmic authority over human judgment in determining acceptable discourse.

The path forward requires multidisciplinary dialogue among technologists, policymakers, ethicists, social scientists, and affected communities. Technical solutions alone cannot address fundamentally social problems; the challenge of misinformation reflects deeper issues of declining institutional trust, political polarization, educational deficits, and economic anxieties that make populations susceptible to false narratives. Sustainable approaches must therefore combine intelligent technology deployment with investments in quality journalism, civic education, platform accountability mechanisms, and social policies that address the underlying conditions making misinformation persuasive and powerful. Only through such holistic strategies can societies hope to navigate the complex tensions between truth and freedom that define the digital age.

Minh họa tác động xã hội và đạo đức của hệ thống kiểm duyệt nội dung AI trên các cộng đồng khác nhau

Questions 27-31: Multiple Choice

Choose the correct letter, A, B, C, or D.

According to the passage, what is the main difference between AI content moderation and traditional state censorship?
A) AI systems are more accurate than government censors
B) Traditional censorship has democratic accountability mechanisms
C) State censorship is always more severe than AI moderation
D) AI systems are subject to constitutional constraints
The passage suggests that epistemological concerns arise because:
A) AI systems cannot verify any facts objectively
B) all information exists in gray areas without clear truth
C) determining truth in contested domains involves subjective judgments
D) technology companies deliberately promote false information
Research on African American English mentioned in the passage demonstrates:
A) that this dialect is inherently more offensive
B) systematic bias in AI content moderation systems
C) that minority languages cannot be accurately processed
D) cultural differences in how people express sentiments
The “chilling effect” described in the passage refers to:
A) the cooling systems required for AI computers
B) people avoiding controversial topics due to monitoring
C) declining temperatures in online discussions
D) freezing accounts that spread misinformation
Which regulatory approach does the passage associate with the European Union?
A) Granting government authorities power to order content removal
B) Providing platforms broad immunity for moderation decisions
C) Banning all forms of AI content moderation
D) Mandating transparency and establishing appeal mechanisms

Questions 32-36: Matching Features

Match each concern (32-36) with the correct domain (A-F) it primarily relates to.

Write the correct letter, A-F.

Domains:
A) Technical capabilities
B) Economic factors
C) Psychological effects
D) Cultural equity
E) Political governance
F) Epistemological questions

Resource asymmetry between wealthy corporations and smaller organizations
Traditional knowledge systems being incorrectly categorized as false
Individuals self-censoring to avoid being flagged by algorithms
Determining whose conception of truth is encoded in systems
Differences in regulatory frameworks across jurisdictions

Questions 37-40: Short Answer Questions

Answer the questions below using NO MORE THAN THREE WORDS from the passage for each answer.

What type of “dilemma” do scholars associate with concentrated content moderation power in technology companies?
According to the passage, what kind of effects might cause people to avoid expressing unconventional opinions online?
What section of US law provides platforms with immunity for content moderation decisions?
What must be combined with technical solutions to address the fundamental social problems underlying misinformation?

Answer Keys – Đáp Án

PASSAGE 1: Questions 1-13

B
C
B
B
C
TRUE
NOT GIVEN
FALSE
TRUE
D
H
A
F

PASSAGE 2: Questions 14-26

NO
YES
YES
NOT GIVEN
YES
ix
viii
v
vii
ii
F
K
G

PASSAGE 3: Questions 27-40

B
C
B
B
D
B
D
C
F
E
private governance
chilling effects
Section 230
multidisciplinary dialogue

Giải Thích Đáp Án Chi Tiết

Passage 1 – Giải Thích

Câu 1: B

Dạng câu hỏi: Multiple Choice
Từ khóa: AI systems, more effective, human fact-checkers
Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 4-7
Giải thích: Bài đọc nói rõ “Unlike human fact-checkers, who can only review a limited number of articles per day, AI systems can process thousands of pieces of content simultaneously”. Đây là paraphrase của đáp án B “They can process more content at once”. Các đáp án khác không được nhắc đến hoặc sai với nội dung bài.

Câu 2: C

Dạng câu hỏi: Multiple Choice
Từ khóa: early spam filters, email
Vị trí trong bài: Đoạn 3, dòng 1-3
Giải thích: Câu trong bài viết “Today’s misinformation detection systems operate on similar principles but are far more sophisticated” cho thấy các hệ thống hiện đại hoạt động dựa trên nguyên lý tương tự spam filters, chính là đáp án C.

Câu 3: B

Dạng câu hỏi: Multiple Choice
Từ khóa: type of misinformation, easier, AI, detect
Vị trí trong bài: Đoạn 5, dòng 3-5
Giải thích: “Political misinformation tends to be easier to detect than health-related false claims” – đây là câu trích dẫn trực tiếp từ bài, khớp hoàn toàn với đáp án B.

Câu 4: B

Dạng câu hỏi: Multiple Choice
Từ khóa: problem, AI systems, COVID-19
Vị trí trong bài: Đoạn 6, dòng 4-6
Giải thích: Bài đọc đề cập “In 2020, several credible news articles about COVID-19 were temporarily removed from social media platforms by overzealous AI systems”, paraphrase của “removed some credible news articles” là đáp án B.

Câu 5: C

Dạng câu hỏi: Multiple Choice
Từ khóa: best approach, combating misinformation
Vị trí trong bài: Đoạn 8, dòng 3-6
Giải thích: Đoạn cuối nói “The key lies not in replacing human judgment entirely but in using AI to prioritize content for human review”, khớp với đáp án C về việc kết hợp AI với human review.

Câu 6: TRUE

Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
Từ khóa: social media platforms, misinformation, COVID-19
Vị trí trong bài: Đoạn 1, dòng 4-6
Giải thích: Bài viết nhắc đến misinformation có “serious implications” trong COVID-19 pandemic khi “inaccurate medical advice circulated widely online”, xác nhận vai trò của social media trong việc lan truyền.

Câu 7: NOT GIVEN

Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
Từ khóa: all social media companies, same AI detection systems
Vị trí trong bài: Không có thông tin
Giải thích: Mặc dù đoạn 4 đề cập các công ty khác nhau sử dụng AI, nhưng không nói họ dùng cùng một hệ thống hay khác nhau.

Câu 8: FALSE

Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
Từ khóa: accuracy rates, above 90%
Vị trí trong bài: Đoạn 5, dòng 1-3
Giải thích: Bài viết nói rõ “AI detection tools achieved accuracy rates between 65% and 85%”, mâu thuẫn với phát biểu “above 90%”.

Câu 9: TRUE

Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
Từ khóa: people, spread misinformation, change methods, avoid detection
Vị trí trong bài: Đoạn 7, dòng 1-3
Giải thích: “Those who create and spread false information continuously adapt their strategies to evade detection” – khớp hoàn toàn với nội dung câu hỏi.

Câu 10: D

Dạng câu hỏi: Matching Information
Giải thích: Đoạn 4 (D) mô tả cách Facebook, Twitter, và YouTube sử dụng các công nghệ AI khác nhau.

Câu 11: H

Dạng câu hỏi: Matching Information
Giải thích: Đoạn 8 (H) giải thích tại sao AI cần thiết do khối lượng nội dung khổng lồ, dù vẫn cần con người.

Câu 12: A

Dạng câu hỏi: Matching Information
Giải thích: Đoạn 1 (A) đề cập các hậu quả nghiêm trọng của misinformation đối với xã hội, dân chủ và sức khỏe cộng đồng.

Câu 13: F

Dạng câu hỏi: Matching Information
Giải thích: Đoạn 6 (F) thảo luận về “false positive problem” – khi nội dung hợp lệ bị gắn cờ nhầm.

Passage 2 – Giải Thích

Câu 14: NO

Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
Từ khóa: Modern NLP models, understand language, as well as humans, all contexts
Vị trí trong bài: Đoạn 1, dòng 5-7
Giải thích: Bài viết nói NLP đạt “near-human levels of text comprehension” nhưng đoạn 7 lại chỉ ra AI vẫn gặp khó khăn với “cultural context, sarcasm, irony” – điều này cho thấy chưa bằng con người trong mọi ngữ cảnh.

Câu 15: YES

Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
Từ khóa: Training data, difficult, obtain, label
Vị trí trong bài: Đoạn 3, dòng 4-8
Giải thích: “Obtaining high-quality training data presents significant challenges” và “the subjective nature of certain claims makes definitive labeling problematic” – khớp với quan điểm của tác giả.

Câu 16: YES

Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
Từ khóa: false stories, spread more quickly, true stories
Vị trí trong bài: Đoạn 4, dòng 5-7
Giải thích: “Research by Vosoughi and colleagues at MIT demonstrated that false stories tend to be retweeted more rapidly and reach more people than true stories” – tác giả trích dẫn nghiên cứu để hỗ trợ quan điểm này.

Câu 17: NOT GIVEN

Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
Từ khóa: social media companies, required by law, use AI
Vị trí trong bài: Không có thông tin
Giải thích: Bài viết không đề cập đến việc có nên bắt buộc bằng luật hay không, chỉ mô tả hiện trạng sử dụng.

Câu 18: YES

Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
Từ khóa: adversarial nature, detection methods, constantly evolve
Vị trí trong bài: Đoạn 8, dòng 1-3
Giải thích: Tác giả mô tả “cat and mouse game” và “As AI systems improve, so do the techniques” – thể hiện sự đồng ý với quan điểm này.

Câu 19: ix

Dạng câu hỏi: Matching Headings
Giải thích: Đoạn 2 mô tả cách deep learning networks xử lý thông tin qua nhiều lớp, từ cơ bản đến trừu tượng – khớp với heading “Processing information through multiple analytical levels”.

Câu 20: viii

Dạng câu hỏi: Matching Headings
Giải thích: Đoạn 3 tập trung vào thách thức của training data, việc compile datasets và labeling – tương ứng “The challenge of collecting appropriate training materials”.

Câu 21: v

Dạng câu hỏi: Matching Headings
Giải thích: Đoạn 5 nói về graph-based analysis để phát hiện coordinated behavior thông qua social network graphs – đúng với “Identifying coordinated campaigns through relationship mapping”.

Câu 22: vii

Dạng câu hỏi: Matching Headings
Giải thích: Đoạn 7 thảo luận về limitations của AI với cultural context và biases – khớp “Problems with cultural understanding and fairness”.

Câu 23: ii

Dạng câu hỏi: Matching Headings
Giải thích: Đoạn 9 đề cập explainability concerns và việc systems cần articulate reasoning – tương ứng “Why transparency in AI decision-making matters”.

Câu 24: F (capitalization)

Dạng câu hỏi: Summary Completion
Vị trí trong bài: Đoạn 4, dòng 2
Giải thích: “excessive use of capitalization” – từ trong bài.

Câu 25: K (language)

Dạng câu hỏi: Summary Completion
Vị trí trong bài: Đoạn 4, dòng 2
Giải thích: “emotional language” – từ trong bài.

Câu 26: G (metadata)

Dạng câu hỏi: Summary Completion
Vị trí trong bài: Đoạn 4, dòng 3
Giải thích: “Metadata features are equally important” – từ trong bài.

Passage 3 – Giải Thích

Câu 27: B

Dạng câu hỏi: Multiple Choice
Từ khóa: main difference, AI content moderation, traditional state censorship
Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 2-4
Giải thích: “Unlike traditional state censorship, which is subject to constitutional constraints and democratic accountability mechanisms, decisions made by platform algorithms often lack meaningful oversight” – đáp án B chính xác.

Câu 28: C

Dạng câu hỏi: Multiple Choice
Từ khóa: epistemological concerns arise
Vị trí trong bài: Đoạn 3, dòng 1-6
Giải thích: Bài viết nói “many claims exist in gray areas” và categorizations “inevitably reflect particular epistemological assumptions and value judgments” – tức là có subjective judgments, đáp án C.

Câu 29: B

Dạng câu hỏi: Multiple Choice
Từ khóa: African American English, demonstrates
Vị trí trong bài: Đoạn 4, dòng 3-6
Giải thích: Nghiên cứu cho thấy African American English “more likely to be flagged” và đây là “systematic bias”, chính là đáp án B.

Câu 30: B

Dạng câu hỏi: Multiple Choice
Từ khóa: chilling effect, refers to
Vị trí trong bài: Đoạn 5, dòng 2-4
Giải thích: “Individuals self-censor, avoiding controversial topics or unconventional opinions for fear of being flagged” – định nghĩa rõ ràng về chilling effect là đáp án B.

Câu 31: D

Dạng câu hỏi: Multiple Choice
Từ khóa: regulatory approach, European Union
Vị trí trong bài: Đoạn 6, dòng 2-4
Giải thích: “The European Union’s Digital Services Act mandates greater transparency… and establishes mechanisms for users to challenge decisions” – đúng với đáp án D.

Câu 32: B (Economic factors)

Dạng câu hỏi: Matching Features
Vị trí trong bài: Đoạn 7, dòng 2-4
Giải thích: “Resource asymmetry” được thảo luận trong đoạn về economic dimensions.

Câu 33: D (Cultural equity)

Dạng câu hỏi: Matching Features
Vị trí trong bài: Đoạn 4, dòng 7-10
Giải thích: Traditional knowledge systems là vấn đề cultural equity được đề cập trong đoạn về differential impact.

Câu 34: C (Psychological effects)

Dạng câu hỏi: Matching Features
Vị trí trong bài: Đoạn 5, dòng 2-4
Giải thích: Self-censoring là psychological effect được mô tả trong đoạn về consequences.

Câu 35: F (Epistemological questions)

Dạng câu hỏi: Matching Features
Vị trí trong bài: Đoạn 3, dòng 6-8
Giải thích: “Whose conception of truth” là epistemological question trung tâm của đoạn 3.

Câu 36: E (Political governance)

Dạng câu hỏi: Matching Features
Vị trí trong bài: Đoạn 6
Giải thích: Regulatory frameworks across jurisdictions là chủ đề governance.

Câu 37: private governance

Dạng câu hỏi: Short Answer
Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 1
Giải thích: “What some scholars have termed a ‘private governance’ dilemma” – trích dẫn trực tiếp.

Câu 38: chilling effects

Dạng câu hỏi: Short Answer
Vị trí trong bài: Đoạn 5, dòng 2
Giải thích: “May create ‘chilling effects'” – thuật ngữ trong bài.

Câu 39: Section 230

Dạng câu hỏi: Short Answer
Vị trí trong bài: Đoạn 6, dòng 6-7
Giải thích: “Section 230 of the Communications Decency Act providing platforms broad immunity” – chính xác ba từ.

Câu 40: multidisciplinary dialogue

Dạng câu hỏi: Short Answer
Vị trí trong bài: Đoạn 9, dòng 1
Giải thích: “The path forward requires multidisciplinary dialogue” – đúng ba từ và là yếu tố cần kết hợp với technical solutions.

Từ Vựng Quan Trọng Theo Passage

Passage 1 – Essential Vocabulary

Từ vựng	Loại từ	Phiên âm	Nghĩa tiếng Việt	Ví dụ từ bài	Collocation
proliferation	n	/prəˌlɪfəˈreɪʃn/	sự gia tăng nhanh chóng	the proliferation of misinformation	rapid proliferation, nuclear proliferation
misinformation	n	/ˌmɪsɪnfəˈmeɪʃn/	thông tin sai lệch	spreading misinformation online	spread misinformation, combat misinformation
pressing concern	n phrase	/ˈpresɪŋ kənˈsɜːrn/	mối quan ngại cấp bách	has become a pressing concern	address pressing concerns
verify	v	/ˈverɪfaɪ/	xác minh	before it can be verified	verify information, verify facts
implications	n	/ˌɪmplɪˈkeɪʃnz/	những hệ quả, tác động	serious implications for public health	have implications, political implications
algorithm	n	/ˈælɡərɪðəm/	thuật toán	machine learning algorithms	complex algorithm, search algorithm
dissemination	n	/dɪˌsemɪˈneɪʃn/	sự lan truyền	speed of dissemination	information dissemination, widespread dissemination
sophisticated	adj	/səˈfɪstɪkeɪtɪd/	tinh vi, phức tạp	far more sophisticated	highly sophisticated, sophisticated technology
manipulate	v	/məˈnɪpjuleɪt/	thao túng	subtle forms of manipulation	manipulate data, easily manipulated
flag	v	/flæɡ/	đánh dấu, gắn cờ	flag potentially false content	flag content, flag for review
accuracy	n	/ˈækjərəsi/	độ chính xác	accuracy rates between 65% and 85%	high accuracy, improve accuracy
evolve	v	/iˈvɒlv/	phát triển, tiến hóa	constantly evolving nature	continuously evolve, rapidly evolving

Passage 2 – Essential Vocabulary

Từ vựng	Loại từ	Phiên âm	Nghĩa tiếng Việt	Ví dụ từ bài	Collocation
architecture	n	/ˈɑːrkɪtektʃər/	kiến trúc hệ thống	technical architecture underlying	system architecture, network architecture
convergence	n	/kənˈvɜːrdʒəns/	sự hội tụ	sophisticated convergence	technological convergence, convergence of ideas
methodology	n	/ˌmeθəˈdɒlədʒi/	phương pháp luận	machine learning methodologies	research methodology, scientific methodology
transformer	n	/trænsˈfɔːrmər/	mô hình transformer	transformer architectures	transformer model, attention-based transformer
hierarchically	adv	/ˌhaɪəˈrɑːrkɪkli/	theo cấp bậc	process information hierarchically	organized hierarchically
supervised learning	n phrase	/ˈsuːpərvaɪzd ˈlɜːrnɪŋ/	học có giám sát	process known as supervised learning	supervised learning algorithm
feature engineering	n phrase	/ˈfiːtʃər ˌendʒɪˈnɪərɪŋ/	kỹ thuật tạo đặc trưng	feature engineering represents	advanced feature engineering
linguistic markers	n phrase	/lɪŋˈɡwɪstɪk ˈmɑːrkərz/	dấu hiệu ngôn ngữ	linguistic markers such as	identify linguistic markers
metadata	n	/ˈmetədeɪtə/	siêu dữ liệu	metadata features are important	extract metadata, metadata analysis
virality	n	/vaɪˈræləti/	tính lan truyền	virality patterns themselves	social virality, content virality
graph-based analysis	n phrase	/ɡræf beɪst əˈnæləsɪs/	phân tích dựa trên đồ thị	graph-based analysis adds dimension	network graph-based analysis
amplify	v	/ˈæmplɪfaɪ/	khuếch đại	working together to amplify messages	amplify signals, amplify voices
multimodal	adj	/ˌmʌltiˈməʊdl/	đa phương thức	multimodal analysis examines	multimodal learning, multimodal data
adversarial	adj	/ˌædvərˈseriəl/	đối kháng	adversarial nature creates challenge	adversarial attack, adversarial training
explainability	n	/ɪkˌspleɪnəˈbɪləti/	tính giải thích được	explainability remains concern	AI explainability, model explainability

Passage 3 – Essential Vocabulary

Từ vựng	Loại từ	Phiên âm	Nghĩa tiếng Việt	Nghĩa tiếng Việt	Ví dụ từ bài
deployment	n	/dɪˈplɔɪmənt/	sự triển khai	the deployment of AI systems	military deployment, rapid deployment
paradigmatic	adj	/ˌpærədɪɡˈmætɪk/	mang tính mô hình	paradigmatic shift in regulation	paradigmatic example, paradigmatic case
ramifications	n	/ˌræmɪfɪˈkeɪʃnz/	hệ quả, phân nhánh	the ramifications extend far beyond	serious ramifications, political ramifications
governance	n	/ˈɡʌvərnəns/	quản trị	private governance dilemma	corporate governance, good governance
opacity	n	/əʊˈpæsəti/	tính mờ đục, thiếu minh bạch	this opacity creates asymmetrical power	algorithmic opacity, institutional opacity
epistemological	adj	/ɪˌpɪstəməˈlɒdʒɪkl/	thuộc nhận thức luận	epistemological concerns emerge	epistemological framework, epistemological question
contested	adj	/kənˈtestɪd/	gây tranh cãi	in contested domains	hotly contested, contested territory
ambiguous	adj	/æmˈbɪɡjuəs/	mơ hồ	evidence is ambiguous	highly ambiguous, ambiguous statement
disproportionate	adj	/ˌdɪsprəˈpɔːrʃənət/	không cân xứng	disproportionate censorship risks	disproportionate impact, disproportionate effect
marginalized	adj	/ˈmɑːrdʒɪnəlaɪzd/	bị gạt ra lề	marginalized communities face	socially marginalized, economically marginalized
chilling effect	n phrase	/ˈtʃɪlɪŋ ɪˈfekt/	hiệu ứng tự kiểm duyệt	may create chilling effects	have a chilling effect on speech
self-censor	v	/self ˈsensər/	tự kiểm duyệt	individuals self-censor	tendency to self-censor
echo chamber	n phrase	/ˈekəʊ ˌtʃeɪmbər/	buồng vang (môi trường một chiều)	creating echo chambers	digital echo chamber, political echo chamber
mandate	v	/ˈmændeɪt/	bắt buộc, ủy nhiệm	Digital Services Act mandates	legally mandated, government-mandated
jurisdiction	n	/ˌdʒʊərɪsˈdɪkʃn/	quyền tài phán	vary across jurisdictions	legal jurisdiction, under the jurisdiction
asymmetry	n	/eɪˈsɪmətri/	sự bất cân xứng	resource asymmetry	information asymmetry, power asymmetry
exacerbate	v	/ɪɡˈzæsərbeɪt/	làm trầm trọng thêm	could exacerbate digital divides	exacerbate problems, severely exacerbate
commodification	n	/kəˌmɒdɪfɪˈkeɪʃn/	sự hàng hóa hóa	commodification of trust-related technologies	commodification of data
holistic	adj	/həʊˈlɪstɪk/	toàn diện	through holistic strategies	holistic approach, holistic view

Kết bài

Chủ đề về trí tuệ nhân tạo trong việc phát hiện thông tin sai lệch trực tuyến không chỉ phản ánh xu hướng công nghệ đương đại mà còn là một trong những đề tài xuất hiện thường xuyên trong IELTS Reading. Bộ đề thi mẫu này đã cung cấp cho bạn trải nghiệm hoàn chỉnh với ba passages có độ khó tăng dần từ Easy đến Hard, bao quát đầy đủ các dạng câu hỏi phổ biến nhất trong kỳ thi thực tế.

Passage 1 giới thiệu các khái niệm cơ bản về AI detection systems, Passage 2 đi sâu vào các cơ chế kỹ thuật phức tạp, và Passage 3 khám phá những hệ quả xã hội và đạo đức sâu sắc của công nghệ này. Mỗi câu hỏi đều được thiết kế để rèn luyện kỹ năng đọc hiểu cụ thể, từ scanning và skimming đến inferencing và paraphrasing.

Đáp án chi tiết kèm giải thích cụ thể về vị trí thông tin và phương pháp paraphrase sẽ giúp bạn hiểu rõ cách tư duy của đề thi IELTS. Hãy dành thời gian phân tích từng câu trả lời, đặc biệt chú ý đến cách câu hỏi được diễn đạt lại so với thông tin trong bài đọc. Bảng từ vựng với hơn 40 từ học thuật quan trọng sẽ là tài sản quý giá cho việc nâng cao vốn từ của bạn.

Để đạt hiệu quả tối đa, hãy luyện tập đề này nhiều lần, mỗi lần tập trung vào một khía cạnh khác nhau: lần đầu làm trong giới hạn thời gian, lần sau phân tích kỹ thuật làm bài, lần tiếp theo học từ vựng và cấu trúc. Với sự kiên trì và phương pháp đúng đắn, bạn hoàn toàn có thể chinh phục band điểm mong muốn trong phần IELTS Reading.

What are You Looking For?

IELTS Reading: Trí Tuệ Nhân Tạo Phát Hiện Thông Tin Sai Lệch – Đề Thi Mẫu Có Đáp Án

Giới thiệu