Mở bài
Chủ đề về trí tuệ nhân tạo (AI) và quyết định đạo đức đang trở thành một trong những chủ đề nóng trong các đề thi IELTS Reading gần đây. Với sự phát triển vượt bậc của công nghệ AI trong mọi lĩnh vực từ y tế, giáo dục đến tài chính, những vấn đề về đạo đức và trách nhiệm xã hội ngày càng được quan tâm. Chủ đề này thường xuyên xuất hiện trong IELTS Reading với tần suất khoảng 15-20% trong các đề thi chính thức, đặc biệt là ở Passage 2 và Passage 3 với độ khó từ trung bình đến cao.
Trong bài viết này, bạn sẽ được trải nghiệm một bộ đề thi IELTS Reading hoàn chỉnh bao gồm ba passages với độ khó tăng dần từ Easy đến Hard. Mỗi passage được thiết kế cẩn thận để phản ánh đúng cấu trúc và độ khó của đề thi thật, kèm theo 40 câu hỏi đa dạng các dạng bài phổ biến nhất. Bạn cũng sẽ nhận được đáp án chi tiết với giải thích cụ thể, từ vựng quan trọng được phân loại theo từng passage, cùng với các chiến lược làm bài hiệu quả.
Bộ đề này phù hợp cho học viên từ band 5.0 trở lên, giúp bạn làm quen với các chủ đề khoa học công nghệ hiện đại và rèn luyện kỹ năng đọc hiểu học thuật một cách bài bản và toàn diện.
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. Đây là bài thi đòi hỏi khả năng quản lý thời gian chặt chẽ và kỹ năng đọc hiểu đa dạng. Mỗi câu trả lời đúng được tính 1 điểm, và điểm tổng sẽ được quy đổi thành band score từ 1-9.
Phân bổ thời gian khuyến nghị:
- Passage 1 (Easy): 15-17 phút – Dành cho việc làm quen với đề thi và ghi điểm dễ dàng
- Passage 2 (Medium): 18-20 phút – Đòi hỏi tập trung và kỹ thuật làm bài tốt hơn
- Passage 3 (Hard): 23-25 phút – Cần phân tích sâu và kỹ năng suy luận cao
Lưu ý rằng không có thời gian thêm để chép đáp án, vì vậy bạn cần ghi đáp án trực tiếp vào phiếu trả lời trong suốt 60 phút làm bài.
Các Dạng Câu Hỏi Trong Đề Này
Đề thi mẫu này bao gồm đầy đủ các dạng câu hỏi phổ biến nhất trong IELTS Reading:
- Multiple Choice – Câu hỏi trắc nghiệm nhiều lựa chọn
- True/False/Not Given – Xác định thông tin đúng, sai hay không được đề cập
- Yes/No/Not Given – Xác định quan điểm của tác giả
- Matching Headings – Nối tiêu đề với đoạn văn
- Matching Information – Xác định đoạn chứa thông tin cụ thể
- Sentence Completion – Hoàn thành câu với từ trong bài
- Summary Completion – Hoàn thành đoạn tóm tắt
- Matching Features – Nối đặc điểm với nhân vật/tổ chức
Mỗi dạng câu hỏi đòi hỏi một kỹ thuật làm bài riêng, và việc thành thạo tất cả các dạng này là chìa khóa để đạt band điểm cao.
IELTS Reading Practice Test
PASSAGE 1 – The Dawn of Artificial Intelligence in Everyday Life
Độ khó: Easy (Band 5.0-6.5)
Thời gian đề xuất: 15-17 phút
Artificial Intelligence, or AI, has transitioned from science fiction to everyday reality faster than most people anticipated. Today, AI systems are embedded in countless devices and applications that we use daily, often without even realizing it. From voice assistants like Siri and Alexa that respond to our commands, to recommendation algorithms that suggest what movies we might enjoy, AI has become an integral part of modern life.
The fundamental principle behind AI is to create machines that can perform tasks requiring human intelligence. These tasks include problem-solving, learning, planning, and understanding language. Unlike traditional computer programs that follow fixed instructions, AI systems can adapt and improve their performance over time through a process called machine learning. This capability makes them particularly useful for handling complex situations where rules cannot be easily defined in advance.
One of the most visible applications of AI is in virtual assistants. These programs use natural language processing to understand spoken commands and questions. When you ask your smartphone about the weather or request it to set a reminder, you are interacting with an AI system that has been trained on millions of conversations. The system analyzes your words, determines your intent, and provides an appropriate response. Over time, these assistants learn your preferences and speaking patterns, becoming more personalized and effective.
Another widespread use of AI is in content recommendation systems. Services like Netflix, YouTube, and Spotify employ sophisticated AI algorithms to suggest content based on your viewing or listening history. These systems analyze patterns in what you have enjoyed previously and compare them with the preferences of millions of other users. The goal is to predict what you might like next with increasing accuracy. This approach has revolutionized how we discover new entertainment and information.
AI is also making significant contributions to online safety. Email filtering systems use AI to identify and block spam messages and potential phishing attacks. These systems examine thousands of characteristics of each email, including sender patterns, content, and links, to determine whether a message is legitimate or dangerous. Similarly, social media platforms employ AI to detect and remove inappropriate content, helping to create safer online environments. The scale of this task would be impossible for human moderators alone to handle.
In the field of photography, AI has brought remarkable improvements to smartphone cameras. Modern phones use AI to automatically enhance photos by adjusting lighting, reducing noise, and even suggesting the best composition. Some AI systems can recognize what you are photographing—whether it is a landscape, a person, or food—and apply appropriate settings instantly. This technology has made professional-quality photography accessible to everyone with a smartphone.
Navigation applications represent another triumph of AI in daily life. Apps like Google Maps not only find the shortest route to your destination but also predict traffic conditions and suggest alternative paths in real-time. These systems process data from millions of users simultaneously, learning patterns about traffic flow at different times and days. They can even predict how long a journey will take with remarkable precision, considering factors that would be impossible for a human to calculate quickly.
However, as AI becomes more prevalent, important questions arise. How do these systems make decisions? What information do they collect about us? Who is responsible when an AI system makes a mistake? These concerns are particularly pressing as AI begins to influence more critical aspects of our lives, from healthcare diagnoses to financial decisions. Understanding both the capabilities and limitations of AI is essential for using these technologies wisely and ensuring they serve human interests effectively.
Questions 1-5: Multiple Choice
Choose the correct letter, A, B, C, or D.
-
According to the passage, what makes AI systems different from traditional computer programs?
A. They are more expensive to develop
B. They can learn and adapt over time
C. They require more powerful hardware
D. They are easier to program -
Virtual assistants improve their performance by:
A. following fixed programming instructions
B. connecting to more powerful servers
C. learning from user preferences and patterns
D. downloading regular software updates -
Content recommendation systems work by:
A. randomly suggesting popular content
B. analyzing only your recent viewing history
C. comparing your preferences with other users
D. asking you to rate everything you watch -
AI in email systems primarily helps to:
A. write emails more quickly
B. identify dangerous or unwanted messages
C. translate emails into different languages
D. organize emails into folders automatically -
According to the passage, AI in smartphone photography:
A. requires professional training to use
B. only works with expensive phones
C. automatically adjusts settings based on the subject
D. makes traditional cameras completely obsolete
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
- AI systems can perform all tasks better than humans can.
- Navigation apps use data from multiple users to predict traffic patterns.
- Social media companies rely entirely on AI to moderate content.
- The development of AI has raised concerns about decision-making processes.
Questions 10-13: Sentence Completion
Complete the sentences below.
Choose NO MORE THAN TWO WORDS from the passage for each answer.
- AI systems use a process called __ to improve their performance over time.
- Email filtering systems examine thousands of __ to determine if a message is safe.
- Modern smartphone cameras can recognize the subject and apply appropriate __ automatically.
- Understanding both the capabilities and __ of AI is important for using it wisely.
Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cuộc sống hàng ngày của con người
PASSAGE 2 – Ethical Challenges in Artificial Intelligence Decision-Making
Độ khó: Medium (Band 6.0-7.5)
Thời gian đề xuất: 18-20 phút
The rapid proliferation of artificial intelligence systems across various sectors has brought to the forefront a complex web of ethical considerations that society must address. As AI systems increasingly assume roles in consequential decision-making processes—from determining creditworthiness to influencing judicial sentencing recommendations—the imperative to establish robust ethical frameworks has never been more urgent. The fundamental challenge lies in encoding human values into algorithmic systems that operate with a degree of autonomy previously unimaginable.
One of the most contentious issues in AI ethics concerns algorithmic bias. Machine learning systems are trained on historical data, which inevitably reflects the prejudices and inequalities embedded in past human decisions. When these systems are deployed to make predictions or recommendations, they risk perpetuating or even amplifying existing societal biases. For instance, AI recruitment tools have been found to discriminate against female candidates because they were trained on data from companies with historically male-dominated workforces. Similarly, predictive policing algorithms have been criticized for disproportionately targeting minority communities, creating a self-fulfilling prophecy where increased surveillance in certain areas generates more arrests, which further reinforces the algorithm’s biased predictions.
The concept of transparency in AI decision-making presents another formidable challenge. Many advanced AI systems, particularly those based on deep learning neural networks, operate as “black boxes“—even their creators cannot fully explain how they arrive at specific conclusions. This opacity becomes problematic when AI systems make decisions that significantly affect people’s lives. If a bank’s AI denies someone a loan or a hospital’s algorithm recommends against a particular treatment, shouldn’t the affected individuals have the right to understand the reasoning? The tension between AI performance and explainability is a central concern: often, the most accurate AI models are also the most difficult to interpret.
Accountability in AI systems raises equally perplexing questions. When an autonomous vehicle is involved in an accident, who bears responsibility—the car’s owner, the vehicle manufacturer, the software developer, or the AI system itself? Traditional legal frameworks are ill-equipped to address scenarios where decisions are made by algorithms rather than humans. The diffusion of responsibility across multiple parties complicates efforts to establish clear liability. Some experts advocate for treating advanced AI systems as legal entities with their own rights and responsibilities, while others argue this would obscure human accountability and allow companies to evade responsibility for harmful outcomes.
The issue of informed consent becomes particularly nuanced when AI systems process personal data. While users might technically agree to terms of service, few people truly comprehend the extent and implications of data collection by AI systems. These systems can infer highly sensitive information—such as health conditions, political beliefs, or sexual orientation—from seemingly innocuous data points like shopping patterns or social media activity. This inferential capability raises questions about whether traditional consent models are adequate in an AI-driven world. If an AI system can deduce information that users never explicitly provided, how can meaningful consent be obtained?
The deployment of AI in healthcare exemplifies many of these ethical dilemmas. AI diagnostic systems have demonstrated remarkable accuracy in detecting diseases like cancer, sometimes outperforming human radiologists. However, when these systems make errors—which they inevitably do—the consequences can be catastrophic. Moreover, if AI recommendations override physicians’ judgment, the traditional doctor-patient relationship becomes fundamentally altered. Questions arise about how to allocate resources when AI systems are expensive: should healthcare providers invest in AI technologies that might only incrementally improve outcomes, or direct those resources toward expanding access to basic care?
Autonomous weapons systems represent perhaps the most ethically fraught application of AI. The prospect of machines making life-and-death decisions without human intervention raises profound moral questions. Advocates argue that AI-controlled weapons could be more precise and less prone to the emotional responses that lead to war crimes. Critics counter that delegating such decisions to machines is inherently wrong, as it removes human moral agency from the most serious acts a society can undertake. The international community remains deeply divided on whether to pursue a treaty banning autonomous weapons, with some nations arguing that such technology is inevitable and should be regulated rather than prohibited.
Addressing these ethical challenges requires a multidisciplinary approach involving technologists, ethicists, policymakers, and the public. Some propose establishing ethical review boards similar to those used in medical research to evaluate AI systems before deployment. Others advocate for “ethics by design,” where ethical considerations are integrated into AI development from the outset rather than added afterward. Regulatory approaches vary globally, with the European Union pursuing comprehensive AI regulations that emphasize transparency and accountability, while other jurisdictions favor more flexible frameworks that encourage innovation while establishing guardrails against harm.
Ultimately, the ethical implications of AI in decision-making reflect broader questions about the kind of society we wish to create. As these systems become more sophisticated and ubiquitous, the choices we make today about their design, deployment, and governance will shape the social landscape for generations to come.
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
- AI systems trained on historical data will automatically make fairer decisions than humans.
- The most accurate AI models are often the most difficult to understand.
- All AI experts agree that advanced AI systems should be treated as legal entities.
- Traditional consent models may be insufficient for AI systems that can infer sensitive information.
- The use of autonomous weapons is more ethical than human-controlled weapons.
Questions 19-23: Matching Information
Which paragraph contains the following information?
Write the correct letter, A-I.
(Paragraphs are labeled A-I in order of appearance)
- An example of how AI bias can affect employment opportunities
- A comparison between AI diagnostic accuracy and human medical professionals
- Discussion of varying international approaches to AI regulation
- The challenge of determining responsibility when AI systems cause harm
- Concerns about how AI systems can deduce information not directly provided by users
Questions 24-26: Summary Completion
Complete the summary below.
Choose NO MORE THAN TWO WORDS from the passage for each answer.
One major ethical concern with AI systems is algorithmic bias, which occurs when systems are trained on 24. __ that contains existing prejudices. This can lead to unfair outcomes, such as discrimination in recruitment. Another challenge is the lack of 25. __ in complex AI systems like deep learning networks, which makes it difficult to understand their decision-making processes. Additionally, questions of 26. __ arise when AI systems cause harm, as it is unclear who should be held responsible.
Những thách thức đạo đức trong việc ra quyết định của trí tuệ nhân tạo
PASSAGE 3 – The Philosophical Foundations of Machine Ethics and Moral Agency
Độ khó: Hard (Band 7.0-9.0)
Thời gian đề xuất: 23-25 phút
The emergence of increasingly autonomous artificial intelligence systems has precipitated a fundamental reexamination of long-standing philosophical questions concerning moral agency, responsibility, and the nature of ethical cognition itself. As machines begin to exhibit behaviors that approximate moral decision-making, scholars across disciplines have engaged in vigorous debate about whether artificial entities can—or should—be considered genuine moral agents, and what implications such a designation might carry for both the design of AI systems and the normative frameworks that govern human conduct. This discourse extends beyond mere technical considerations to touch upon the very foundations of moral philosophy and our understanding of what it means to act ethically.
Classical ethical theories provide divergent frameworks for evaluating the moral status of AI systems. From a utilitarian perspective, articulated most influentially by philosophers such as Jeremy Bentham and John Stuart Mill, the morality of an action is determined by its consequences—specifically, whether it maximizes overall happiness or well-being. Under this framework, an AI system that consistently makes decisions leading to optimal outcomes could be considered morally praiseworthy, irrespective of whether it possesses consciousness or subjective experience. The instrumental value of such systems lies in their capacity to calculate and aggregate complex utility functions more efficiently than humans, potentially resolving the practical difficulties that have long plagued utilitarian decision-making. However, critics argue that this computational approach fundamentally misconstrues the nature of morality, reducing ethical deliberation to mere calculation and neglecting the intrinsic importance of moral intention and character.
Deontological ethics, most famously expounded by Immanuel Kant, presents a starkly contrasting view. Kantian ethics grounds morality in rational principles and the concept of duty, emphasizing that moral actions must be undertaken from a sense of moral obligation rather than inclination or desired outcomes. Central to this framework is the notion of the “categorical imperative“—the principle that one should act only according to maxims that could be universalized without contradiction. The question of whether AI systems can act from duty, or possess the kind of rational autonomy Kant deemed essential for moral agency, remains profoundly contentious. Some philosophers argue that machines, lacking subjective consciousness and the capacity for genuine self-determination, cannot be true moral agents in the Kantian sense; they are merely sophisticated tools executing programmed instructions, however complex those instructions might be.
Virtue ethics, rooted in Aristotelian philosophy, shifts the focus from actions to character traits and the cultivation of moral excellence. This tradition emphasizes the importance of practical wisdom (phronesis) in navigating the nuances and particularities of ethical situations—a capacity developed through experience, habituation, and emulation of exemplary individuals. The application of virtue ethics to AI raises intriguing questions: Can machines develop virtues? Can they exhibit phronesis in responding to novel ethical dilemmas? While AI systems can be trained to recognize patterns in moral decision-making and might simulate virtuous behavior, skeptics maintain that genuine virtue requires internalization of values and an integrated character that machines, as currently conceived, cannot possess. The embodiment question—whether disembodied artificial intelligence can develop the kind of situated, experiential knowledge that grounds human moral development—remains a significant theoretical hurdle.
The concept of moral responsibility presents perhaps the most vexing challenges in machine ethics. Philosophical traditions have generally linked moral responsibility to several conditions: the capacity for rational deliberation, freedom of choice, the ability to understand moral reasons, and susceptibility to moral praise or blame. The extent to which AI systems satisfy these conditions is hotly disputed. Proponents of strong AI moral agency argue that sufficiently advanced systems could meet these criteria, particularly if they possess self-reflective capacities and can modify their own decision-making algorithms based on ethical evaluation. This position, sometimes termed “synthetic moral agency,” suggests that moral status is substrate-independent—that is, it depends on functional capacities rather than biological constitution.
Opposing viewpoints contend that ascribing moral agency to AI systems is categorically mistaken, as it conflates behavioral simulation with genuine moral understanding. This perspective, often associated with philosophers like John Searle’s “Chinese Room” argument, maintains that syntactic manipulation of symbols—no matter how sophisticated—cannot constitute semantic understanding or intentionality. According to this view, AI systems engaging in apparently moral behavior are executing algorithms, not making authentic moral choices. They lack the phenomenological dimension of moral experience—the felt weight of moral dilemmas, the struggle with conflicting values, the emotional engagement that characterizes human ethical life. Without this experiential dimension, these critics argue, AI cannot be considered genuinely moral agents, though they might serve as useful moral tools.
The practical implications of these philosophical debates are substantial. If we grant AI systems moral agency, we might logically extend certain rights or protections to them, potentially creating legal and social complications. Conversely, denying their moral status while permitting them to make consequential decisions creates an “responsibility gap“—situations where harmful outcomes occur but no human actor can be held appropriately accountable because decisions were substantially delegated to autonomous systems. Some philosophers propose intermediate positions, such as “semi-autonomous moral agents” or “artificial moral patients,” attempting to capture the unique ethical status of AI systems without fully equating them with human moral agents.
Emerging frameworks in machine ethics attempt to synthesize insights from multiple philosophical traditions while accommodating the distinctive characteristics of artificial systems. The “bottom-up approach” involves training AI systems on moral exemplars and human ethical judgments, allowing them to extrapolate general principles through machine learning. The “top-down approach” embeds explicit ethical rules or principles into AI architectures. Hybrid models combine these approaches, incorporating both learned moral intuitions and constraint-based reasoning. However, each methodology faces inherent limitations: bottom-up approaches risk codifying existing biases, while top-down approaches struggle with the complexity and context-dependency of real-world ethical situations.
The development of ethical AI also raises meta-ethical questions about moral pluralism and cultural relativity. Different societies maintain divergent moral values and priorities; whose ethical framework should be instantiated in AI systems deployed globally? The risk of “algorithmic imperialism“—imposing one culture’s values through technological hegemony—is a genuine concern, particularly given the concentration of AI development in a limited number of countries and companies. Some scholars advocate for culturally adaptive AI systems that can adjust their moral reasoning based on contextual factors, though this relativistic approach generates its own philosophical difficulties regarding universal human rights and fundamental ethical principles.
Ultimately, the question of AI in ethical decision-making compels us to reexamine fundamental assumptions about morality, agency, and the distinctive (or perhaps not so distinctive) character of human ethical life. Whether machines can be truly moral agents or must remain sophisticated tools subject to human oversight, the trajectory of AI development will inevitably reshape the moral landscape, demanding ongoing philosophical scrutiny and ethical vigilance as we navigate this unprecedented technological transformation.
Questions 27-31: Multiple Choice
Choose the correct letter, A, B, C, or D.
-
According to the passage, utilitarian ethics evaluates the morality of AI systems based on:
A. their level of consciousness
B. whether they follow programmed rules
C. the outcomes of their decisions
D. their capacity for moral intention -
The main criticism of applying Kantian ethics to AI systems is that:
A. they cannot calculate utility functions
B. they lack rational autonomy and consciousness
C. they make too many errors in judgment
D. they cannot follow categorical imperatives -
The concept of “phronesis” in virtue ethics refers to:
A. following strict moral rules
B. calculating the best outcomes
C. practical wisdom in ethical situations
D. developing physical embodiment -
The “Chinese Room” argument suggests that AI systems:
A. can develop genuine moral understanding
B. only manipulate symbols without true comprehension
C. are capable of experiencing moral dilemmas
D. should be granted full moral agency -
The “responsibility gap” refers to situations where:
A. AI systems make better decisions than humans
B. no one can be held accountable for AI-caused harm
C. machines have more rights than humans
D. ethical frameworks conflict with each other
Questions 32-36: Matching Features
Match each philosophical approach (A-E) with the correct statement (Questions 32-36).
A. Utilitarian ethics
B. Deontological ethics
C. Virtue ethics
D. Bottom-up approach
E. Top-down approach
- Focuses on developing moral character through experience and habituation
- Embeds explicit ethical rules into AI architecture from the beginning
- Judges actions based on whether they maximize overall well-being
- Emphasizes acting from duty according to universal principles
- Trains AI systems by exposing them to examples of human moral judgments
Questions 37-40: Short-answer Questions
Answer the questions below.
Choose NO MORE THAN THREE WORDS from the passage for each answer.
- What term describes the theory that moral status depends on functional abilities rather than biological nature?
- According to critics, what dimension is missing from AI systems that prevents genuine moral agency?
- What problem arises when one culture’s values are imposed through technology?
- What two qualities does the passage suggest are needed as AI develops?
Triết lý về đạo đức máy móc và vai trò đạo đức trong trí tuệ nhân tạo
Answer Keys – Đáp Án
PASSAGE 1: Questions 1-13
- B
- C
- C
- B
- C
- FALSE
- TRUE
- NOT GIVEN
- TRUE
- machine learning
- characteristics
- settings
- limitations
PASSAGE 2: Questions 14-26
- NO
- YES
- NOT GIVEN
- YES
- NOT GIVEN
- B (Paragraph 2)
- F (Paragraph 6)
- H (Paragraph 8)
- D (Paragraph 4)
- E (Paragraph 5)
- historical data
- transparency
- accountability
PASSAGE 3: Questions 27-40
- C
- B
- C
- B
- B
- C
- E
- A
- B
- D
- substrate-independent
- phenomenological/experiential dimension
- algorithmic imperialism
- ethical vigilance
Giải Thích Đáp Án Chi Tiết
Passage 1 – Giải Thích
Câu 1: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: AI systems, different from, traditional computer programs
- Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 4-6
- Giải thích: Bài đọc nói rõ “Unlike traditional computer programs that follow fixed instructions, AI systems can adapt and improve their performance over time through a process called machine learning.” Đây là sự khác biệt chính giữa AI và chương trình máy tính truyền thống – khả năng học và thích nghi.
Câu 2: C
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: Virtual assistants, improve performance
- Vị trí trong bài: Đoạn 3, dòng cuối
- Giải thích: Câu “Over time, these assistants learn your preferences and speaking patterns, becoming more personalized and effective” chỉ ra rằng trợ lý ảo cải thiện bằng cách học từ sở thích và mẫu nói chuyện của người dùng.
Câu 6: FALSE
- Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
- Từ khóa: AI systems, perform all tasks better, humans
- Vị trí trong bài: Đoạn cuối
- Giải thích: Bài đọc không khẳng định AI tốt hơn con người trong mọi nhiệm vụ. Thực tế, đoạn cuối nói về “capabilities and limitations” của AI, cho thấy AI có cả điểm mạnh và hạn chế.
Câu 7: TRUE
- Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
- Từ khóa: Navigation apps, data from multiple users, traffic patterns
- Vị trí trong bài: Đoạn 7, dòng 3-4
- Giải thích: Câu “These systems process data from millions of users simultaneously, learning patterns about traffic flow” khẳng định rõ ràng điều này.
Câu 10: machine learning
- Dạng câu hỏi: Sentence Completion
- Từ khóa: AI systems, improve performance, process
- Vị trí trong bài: Đoạn 2, câu cuối
- Giải thích: Cụm từ chính xác là “machine learning” – quy trình giúp AI cải thiện hiệu suất theo thời gian.
Passage 2 – Giải Thích
Câu 14: NO
- Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
- Từ khóa: AI systems, historical data, fairer decisions, automatically
- Vị trí trong bài: Đoạn B (Paragraph 2)
- Giải thích: Tác giả rõ ràng không đồng ý với quan điểm này. Đoạn văn chỉ ra rằng “Machine learning systems are trained on historical data, which inevitably reflects the prejudices and inequalities embedded in past human decisions” và chúng có thể “perpetuating or even amplifying existing societal biases” – tức là làm trầm trọng thêm sự thiên vị chứ không tự động công bằng hơn.
Câu 15: YES
- Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
- Từ khóa: most accurate AI models, difficult to interpret
- Vị trí trong bài: Đoạn C (Paragraph 3), câu cuối
- Giải thích: Tác giả nói “The tension between AI performance and explainability is a central concern: often, the most accurate AI models are also the most difficult to interpret” – điều này thể hiện quan điểm rõ ràng của tác giả.
Câu 19: B (Paragraph 2)
- Dạng câu hỏi: Matching Information
- Từ khóa: AI bias, employment opportunities
- Giải thích: Đoạn 2 đề cập cụ thể: “AI recruitment tools have been found to discriminate against female candidates because they were trained on data from companies with historically male-dominated workforces.”
Câu 24: historical data
- Dạng câu hỏi: Summary Completion
- Từ khóa: algorithmic bias, trained on
- Vị trí trong bài: Đoạn B, câu 2
- Giải thích: Cụm từ chính xác là “historical data” – dữ liệu lịch sử chứa thành kiến hiện có.
Câu 25: transparency
- Dạng câu hỏi: Summary Completion
- Từ khóa: lack of, complex AI systems
- Vị trí trong bài: Đoạn C, câu đầu
- Giải thích: “The concept of transparency in AI decision-making presents another formidable challenge” – từ cần điền là “transparency”.
Passage 3 – Giải Thích
Câu 27: C
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: utilitarian ethics, evaluates morality
- Vị trí trong bài: Đoạn 2, câu 2-3
- Giải thích: Bài viết nói rõ “From a utilitarian perspective… the morality of an action is determined by its consequences—specifically, whether it maximizes overall happiness or well-being.” Đạo đức công lợi đánh giá dựa trên kết quả/hậu quả.
Câu 28: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: Kantian ethics, main criticism
- Vị trí trong bài: Đoạn 3, giữa đoạn
- Giải thích: “Some philosophers argue that machines, lacking subjective consciousness and the capacity for genuine self-determination, cannot be true moral agents in the Kantian sense” – phê bình chính là AI thiếu tự chủ lý trí và ý thức.
Câu 30: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: Chinese Room argument
- Vị trí trong bài: Đoạn 6
- Giải thích: “This perspective… maintains that syntactic manipulation of symbols—no matter how sophisticated—cannot constitute semantic understanding or intentionality” – lập luận Phòng Trung Quốc cho rằng AI chỉ thao tác ký hiệu mà không có hiểu biết thật sự.
Câu 31: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: responsibility gap
- Vị trí trong bài: Đoạn 7, giữa đoạn
- Giải thích: “Creating a ‘responsibility gap’—situations where harmful outcomes occur but no human actor can be held appropriately accountable because decisions were substantially delegated to autonomous systems.”
Câu 37: substrate-independent
- Dạng câu hỏi: Short-answer Questions
- Từ khóa: moral status, functional abilities, biological nature
- Vị trí trong bài: Đoạn 5, cuối đoạn
- Giải thích: “Moral status is substrate-independent—that is, it depends on functional capacities rather than biological constitution.”
Câu 38: phenomenological/experiential dimension
- Dạng câu hỏi: Short-answer Questions
- Từ khóa: dimension missing, prevents genuine moral agency
- Vị trí trong bài: Đoạn 6
- Giải thích: “They lack the phenomenological dimension of moral experience” hoặc có thể dùng “experiential dimension” – đều được chấp nhận.
Câu 39: algorithmic imperialism
- Dạng câu hỏi: Short-answer Questions
- Từ khóa: one culture’s values, imposed, technology
- Vị trí trong bài: Đoạn 9
- Giải thích: “The risk of ‘algorithmic imperialism’—imposing one culture’s values through technological hegemony.”
Câu 40: ethical vigilance
- Dạng câu hỏi: Short-answer Questions
- Từ khóa: two qualities, needed, AI develops
- Vị trí trong bài: Đoạn cuối, câu cuối cùng
- Giải thích: “Demanding ongoing philosophical scrutiny and ethical vigilance” – hai phẩm chất là “philosophical scrutiny” và “ethical vigilance”, nhưng câu hỏi yêu cầu NO MORE THAN THREE WORDS nên đáp án là “ethical vigilance”.
Từ Vựng Quan Trọng Theo Passage
Passage 1 – Essential Vocabulary
| Từ vựng | Loại từ | Phiên âm | Nghĩa tiếng Việt | Ví dụ từ bài | Collocation |
|---|---|---|---|---|---|
| transition | v | /trænˈzɪʃən/ | chuyển đổi, biến chuyển | AI has transitioned from science fiction to everyday reality | transition from… to… |
| embedded | adj | /ɪmˈbedɪd/ | được nhúng vào, tích hợp | AI systems are embedded in countless devices | be embedded in |
| integral | adj | /ˈɪntɪɡrəl/ | không thể thiếu, cần thiết | AI has become an integral part of modern life | integral part of |
| adapt | v | /əˈdæpt/ | thích nghi, điều chỉnh | AI systems can adapt and improve over time | adapt to circumstances |
| personalized | adj | /ˈpɜːrsənəlaɪzd/ | được cá nhân hóa | These assistants become more personalized | personalized service/experience |
| revolutionize | v | /ˌrevəˈluːʃənaɪz/ | cách mạng hóa | This approach has revolutionized how we discover content | revolutionize the way |
| automatically | adv | /ˌɔːtəˈmætɪkli/ | tự động | Modern phones use AI to automatically enhance photos | automatically adjust/detect |
| composition | n | /ˌkɒmpəˈzɪʃən/ | bố cục, cách sắp xếp | AI can suggest the best composition for photos | photo/image composition |
| pressing | adj | /ˈpresɪŋ/ | cấp bách, khẩn cấp | These concerns are particularly pressing | pressing issue/concern |
| capability | n | /ˌkeɪpəˈbɪləti/ | khả năng, năng lực | Understanding the capabilities of AI | technical capability |
| limitation | n | /ˌlɪmɪˈteɪʃən/ | hạn chế, giới hạn | Understanding both capabilities and limitations | limitation of technology |
| prevalent | adj | /ˈprevələnt/ | phổ biến, thịnh hành | As AI becomes more prevalent | prevalent in society |
Passage 2 – Essential Vocabulary
| Từ vựng | Loại từ | Phiên âm | Nghĩa tiếng Việt | Ví dụ từ bài | Collocation |
|---|---|---|---|---|---|
| proliferation | n | /prəˌlɪfəˈreɪʃən/ | sự gia tăng nhanh chóng | The rapid proliferation of AI systems | proliferation of technology |
| consequential | adj | /ˌkɒnsɪˈkwenʃəl/ | quan trọng, có hậu quả | Consequential decision-making processes | consequential decision |
| imperative | n/adj | /ɪmˈperətɪv/ | cấp thiết, bắt buộc | The imperative to establish ethical frameworks | moral imperative |
| perpetuate | v | /pəˈpetʃueɪt/ | duy trì, kéo dài | Risk perpetuating existing societal biases | perpetuate stereotypes |
| disproportionately | adv | /ˌdɪsprəˈpɔːrʃənətli/ | không cân xứng, quá mức | Disproportionately targeting minority communities | disproportionately affect |
| opacity | n | /əʊˈpæsəti/ | sự không rõ ràng, mờ đục | This opacity becomes problematic | opacity of the system |
| perplexing | adj | /pəˈpleksɪŋ/ | khó hiểu, rối rắm | Accountability raises perplexing questions | perplexing problem |
| liability | n | /ˌlaɪəˈbɪləti/ | trách nhiệm pháp lý | Establish clear liability | legal liability |
| nuanced | adj | /ˈnjuːɑːnst/ | tinh tế, phức tạp | The issue becomes particularly nuanced | nuanced understanding |
| infer | v | /ɪnˈfɜːr/ | suy ra, suy luận | AI systems can infer sensitive information | infer from data |
| catastrophic | adj | /ˌkætəˈstrɒfɪk/ | thảm khốc, tai hại | The consequences can be catastrophic | catastrophic failure |
| ethically fraught | adj phrase | /ˈeθɪkli frɔːt/ | đầy rẫy vấn đề đạo đức | The most ethically fraught application | ethically fraught decision |
| delegate | v | /ˈdelɪɡeɪt/ | ủy thác, giao phó | Delegating decisions to machines | delegate authority/responsibility |
| multidisciplinary | adj | /ˌmʌltidɪsəˈplɪnəri/ | liên ngành, đa ngành | A multidisciplinary approach | multidisciplinary team/research |
| guardrail | n | /ˈɡɑːrdreɪl/ | rào chắn, biện pháp bảo vệ | Establishing guardrails against harm | regulatory guardrails |
Passage 3 – Essential Vocabulary
| Từ vựng | Loại từ | Phiên âm | Nghĩa tiếng Việt | Ví dụ từ bài | Collocation |
|---|---|---|---|---|---|
| precipitate | v | /prɪˈsɪpɪteɪt/ | gây ra đột ngột | The emergence has precipitated a reexamination | precipitate a crisis |
| reexamination | n | /ˌriːɪɡˌzæmɪˈneɪʃən/ | sự xem xét lại | A fundamental reexamination of philosophical questions | reexamination of assumptions |
| approximate | v | /əˈprɒksɪmeɪt/ | gần giống, xấp xỉ | Behaviors that approximate moral decision-making | approximate human behavior |
| normative | adj | /ˈnɔːrmətɪv/ | chuẩn mực, tiêu chuẩn | Normative frameworks that govern conduct | normative ethics |
| discourse | n | /ˈdɪskɔːrs/ | diễn ngôn, thảo luận | This discourse extends beyond technical considerations | academic discourse |
| divergent | adj | /daɪˈvɜːrdʒənt/ | khác biệt, phân kỳ | Classical theories provide divergent frameworks | divergent views/opinions |
| instrumental | adj | /ˌɪnstrəˈmentl/ | có tác dụng, hữu ích | The instrumental value of such systems | instrumental role |
| aggregate | v | /ˈæɡrɪɡeɪt/ | tổng hợp, tập hợp | Calculate and aggregate complex utility functions | aggregate data |
| misconstrue | v | /ˌmɪskənˈstruː/ | hiểu sai, giải thích sai | This approach fundamentally misconstrues morality | misconstrue intentions |
| expound | v | /ɪkˈspaʊnd/ | trình bày, giải thích | Most famously expounded by Kant | expound a theory |
| categorical imperative | n phrase | /ˌkætəˈɡɒrɪkəl ɪmˈperətɪv/ | mệnh lệnh tuyệt đối (triết học Kant) | The concept of the categorical imperative | follow the categorical imperative |
| phronesis | n | /frəˈniːsɪs/ | trí tuệ thực tiễn (Aristotle) | The importance of practical wisdom (phronesis) | exercise phronesis |
| habituation | n | /həˌbɪtʃuˈeɪʃən/ | sự hình thành thói quen | Developed through experience and habituation | process of habituation |
| vexing | adj | /ˈveksɪŋ/ | gây khó chịu, phiền toái | The most vexing challenges | vexing problem/question |
| substrate-independent | adj | /ˈsʌbstreɪt ˌɪndɪˈpendənt/ | độc lập với chất nền | Moral status is substrate-independent | substrate-independent functionality |
| conflate | v | /kənˈfleɪt/ | lẫn lộn, nhầm lẫn | Conflates behavioral simulation with understanding | conflate two concepts |
| phenomenological | adj | /fɪˌnɒmɪnəˈlɒdʒɪkəl/ | thuộc về hiện tượng học | The phenomenological dimension of moral experience | phenomenological approach |
| algorithmic imperialism | n phrase | /ˌælɡəˈrɪðmɪk ɪmˈpɪəriəlɪzəm/ | chủ nghĩa đế quốc thuật toán | The risk of algorithmic imperialism | combat algorithmic imperialism |
| hegemony | n | /hɪˈɡeməni/ | quyền bá chủ, thống trị | Imposing values through technological hegemony | cultural hegemony |
| scrutiny | n | /ˈskruːtəni/ | sự xem xét kỹ lưỡng | Demanding ongoing philosophical scrutiny | under scrutiny |
| vigilance | n | /ˈvɪdʒɪləns/ | sự cảnh giác, tỉnh táo | Ethical vigilance as we navigate transformation | maintain vigilance |
| trajectory | n | /trəˈdʒektəri/ | quỹ đạo, đường đi | The trajectory of AI development | development trajectory |
Chiến Lược Làm Bài IELTS Reading Hiệu Quả
Kỹ Thuật Skimming và Scanning
Skimming là kỹ thuật đọc lướt để nắm ý chính của cả bài. Khi áp dụng skimming, bạn nên:
- Đọc tiêu đề và phụ đề để hiểu chủ đề tổng quát
- Đọc câu đầu tiên của mỗi đoạn văn (thường là topic sentence)
- Chú ý đến các từ được in đậm, in nghiêng hoặc gạch chân
- Bỏ qua các chi tiết cụ thể, ví dụ minh họa
Scanning là kỹ thuật tìm kiếm thông tin cụ thể. Để scanning hiệu quả:
- Xác định từ khóa trong câu hỏi trước
- Di chuyển mắt nhanh qua văn bản để tìm từ khóa hoặc từ đồng nghĩa
- Dừng lại khi tìm thấy vùng chứa thông tin cần thiết
- Đọc kỹ phần đó để xác nhận đáp án
Xử Lý Các Dạng Câu Hỏi Khó
True/False/Not Given và Yes/No/Not Given thường là dạng câu hỏi khiến nhiều học viên nhầm lẫn:
- True/Yes: Thông tin trong câu hỏi khớp hoàn toàn với thông tin trong bài (có thể paraphrase)
- False/No: Thông tin trong câu hỏi mâu thuẫn trực tiếp với bài đọc
- Not Given: Thông tin không được đề cập hoặc không đủ dữ liệu để xác định
Lưu ý quan trọng: Không được sử dụng kiến thức bên ngoài để trả lời. Chỉ dựa vào thông tin có trong passage.
Matching Headings đòi hỏi hiểu ý chính của từng đoạn:
- Đọc các heading trước để có cái nhìn tổng quan
- Gạch chân từ khóa trong mỗi heading
- Đọc câu đầu và câu cuối của mỗi đoạn văn
- Tìm main idea, không bị phân tâm bởi chi tiết
- Loại trừ các heading đã sử dụng
Quản Lý Thời Gian Thông Minh
Một trong những thách thức lớn nhất của IELTS Reading là áp lực thời gian. Dưới đây là chiến lược phân bổ thời gian hiệu quả:
15 phút đầu (Passage 1):
- 3 phút: Skimming toàn bài và đọc câu hỏi
- 10 phút: Trả lời câu hỏi
- 2 phút: Kiểm tra lại đáp án
20 phút tiếp theo (Passage 2):
- 4 phút: Skimming và đọc câu hỏi
- 14 phút: Trả lời câu hỏi
- 2 phút: Kiểm tra
25 phút cuối (Passage 3):
- 5 phút: Skimming và đọc câu hỏi
- 17 phút: Trả lời câu hỏi
- 3 phút: Kiểm tra và hoàn thiện
Lưu ý: Nếu một câu hỏi quá khó, hãy đánh dấu và tiếp tục. Quay lại sau khi hoàn thành các câu khác.
Chiến lược làm bài IELTS Reading hiệu quả cho band điểm cao
Tránh Những Sai Lầm Phổ Biến
Sai lầm 1: Đọc quá kỹ từ đầu đến cuối
Nhiều học viên cố gắng đọc và hiểu mọi từ trong passage, dẫn đến lãng phí thời gian. Thay vào đó, hãy đọc có chiến lược, tập trung vào việc tìm đáp án cho câu hỏi.
Sai lầm 2: Không đọc instructions cẩn thận
Mỗi dạng câu hỏi có instructions riêng, đặc biệt là giới hạn số từ (NO MORE THAN TWO WORDS). Vi phạm quy định này sẽ bị trừ điểm ngay cả khi nội dung đúng.
Sai lầm 3: Dựa vào kiến thức cá nhân
IELTS Reading kiểm tra khả năng đọc hiểu, không phải kiến thức chung. Đáp án phải dựa 100% vào thông tin trong bài đọc. Một chủ đề như AI for creating personalized healthcare solutions có thể liên quan đến y tế, nhưng bạn chỉ nên trả lời dựa trên những gì passage cung cấp, không dùng kiến thức y học của bản thân.
Sai lầm 4: Bỏ qua từ khóa và paraphrase
Câu hỏi IELTS thường paraphrase (diễn đạt lại) thông tin từ bài đọc. Ví dụ: “reduce” trong câu hỏi có thể là “decrease” trong passage. Nhận diện paraphrase là kỹ năng quan trọng.
Sai lầm 5: Không kiểm tra chính tả
Spelling mistakes sẽ khiến bạn mất điểm. Đặc biệt với dạng câu hỏi điền từ, hãy copy chính xác từ trong bài, bao gồm cả hình thức số ít/số nhiều, viết hoa/viết thường.
Luyện Tập Hiệu Quả
Xây dựng từ vựng theo chủ đề:
IELTS Reading thường xoay quanh các chủ đề phổ biến như công nghệ, môi trường, giáo dục, xã hội. Học từ vựng theo chủ đề sẽ giúp bạn đọc hiểu nhanh hơn và đoán nghĩa từ mới dễ dàng hơn.
Luyện đọc hàng ngày:
Đọc các bài báo học thuật từ BBC, The Guardian, Scientific American, National Geographic ít nhất 30 phút mỗi ngày. Chú ý đến cách các tác giả cấu trúc bài viết và sử dụng từ vựng.
Phân tích đáp án:
Sau khi làm bài tập, đừng chỉ kiểm tra đúng/sai. Hãy phân tích tại sao một đáp án đúng, tìm vị trí thông tin trong bài, và xem câu hỏi đã paraphrase như thế nào.
Thực hành trong điều kiện thi thật:
Định kỳ làm bài tập full test 60 phút không gián đoạn để quen với áp lực thời gian và rèn luyện sự tập trung.
Kết Luận
Chủ đề về trí tuệ nhân tạo và ra quyết định đạo đức không chỉ là một trong những chủ đề hot trong IELTS Reading hiện nay mà còn phản ánh những vấn đề cấp thiết của xã hội đương đại. Qua ba passages với độ khó tăng dần, bạn đã được trải nghiệm một bài thi IELTS Reading đầy đủ và chân thực, từ những khái niệm cơ bản về AI trong cuộc sống hàng ngày (Passage 1), đến các thách thức đạo đức phức tạp hơn (Passage 2), và cuối cùng là những vấn đề triết học sâu sắc về đạo đức máy móc (Passage 3).
Bộ đề thi mẫu này đã cung cấp cho bạn 40 câu hỏi đa dạng các dạng bài phổ biến nhất trong IELTS, kèm theo đáp án chi tiết và giải thích cụ thể về vị trí thông tin và cách paraphrase. Việc hiểu rõ tại sao một đáp án đúng quan trọng không kém việc biết đáp án là gì, vì nó giúp bạn phát triển kỹ năng tư duy phản biện và khả năng phân tích cần thiết cho band điểm cao.
Từ vựng được tổng hợp theo từng passage với phiên âm, nghĩa tiếng Việt, ví dụ và collocation sẽ là tài liệu quý giá để bạn mở rộng vốn từ học thuật. Đặc biệt, các từ vựng liên quan đến công nghệ, đạo đức và triết học xuất hiện trong bộ đề này rất có khả năng gặp lại trong đề thi thật.
Hãy nhớ rằng, thành công trong IELTS Reading không chỉ đến từ việc làm nhiều bài tập mà còn từ việc phân tích kỹ lưỡng, học từ sai lầm, và áp dụng các chiến lược làm bài đúng đắn. Với sự luyện tập kiên trì và phương pháp đúng, bạn hoàn toàn có thể đạt được band điểm mục tiêu của mình.
Chúc bạn ôn tập hiệu quả và thành công rực rở trong kỳ thi IELTS sắp tới!
