Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ con người đưa ra quyết định, từ chẩn đoán y tế đến phán quyết pháp lý. Chủ đề về ảnh hưởng của AI đến quyết định đạo đức là một trong những chủ đề nóng bỏng xuất hiện ngày càng thường xuyên trong các kỳ thi IELTS Reading gần đây, đặc biệt từ năm 2020 trở lại đây khi công nghệ AI phát triển mạnh mẽ.
Bài viết này cung cấp cho bạn một đề thi IELTS Reading hoàn chỉnh gồm 3 passages với độ khó tăng dần, được thiết kế dựa trên format chuẩn của Cambridge IELTS. Bạn sẽ được luyện tập với 40 câu hỏi đa dạng các dạng bài phổ biến trong kỳ thi thật, kèm theo đáp án chi tiết và giải thích cụ thể giúp bạn hiểu rõ cách tiếp cận từng loại câu hỏi. Ngoài ra, bài viết còn tổng hợp từ vựng học thuật quan trọng với phiên âm, nghĩa tiếng Việt và ví dụ áp dụng, cùng các kỹ thuật làm bài hiệu quả được rút ra từ kinh nghiệm thực tế.
Đề thi này phù hợp với học viên có trình độ từ band 5.0 trở lên, giúp bạn làm quen với chủ đề công nghệ – một trong những chủ đề xuất hiện nhiều nhất trong IELTS Reading hiện nay.
Hướng Dẫn Làm Bài IELTS Reading
Tổng Quan Về IELTS Reading Test
IELTS Reading Test kéo dài 60 phút cho cả 3 passages với tổng cộng 40 câu hỏi. Đây là thử thách đòi hỏi bạn phải quản lý thời gian một cách thông minh để hoàn thành toàn bộ bài thi.
Phân bổ thời gian khuyến nghị:
- Passage 1 (Easy): 15-17 phút – Đây là passage dễ nhất, bạn nên hoàn thành nhanh để dành thời gian cho các passage khó hơn
- Passage 2 (Medium): 18-20 phút – Độ khó trung bình, yêu cầu đọc kỹ và paraphrase tốt
- Passage 3 (Hard): 23-25 phút – Passage khó nhất với từ vựng học thuật và cấu trúc phức tạp
Lưu ý dành 2-3 phút cuối để chuyển đáp án vào Answer Sheet và kiểm tra lại.
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/không được đề cập
- Matching Headings – Nối tiêu đề với đoạn văn phù hợp
- Summary Completion – Hoàn thành đoạn tóm tắt
- Sentence Completion – Hoàn thành câu
- Matching Features – Nối thông tin với đặc điểm
- Short-answer Questions – Câu hỏi ngắn yêu cầu trả lời cụ thể
Mỗi dạng câu hỏi yêu cầu kỹ năng đọc khác nhau, từ scanning (đọc lướt tìm thông tin cụ thể) đến skimming (đọc nhanh nắm ý chính) và reading for detail (đọc chi tiết).
IELTS Reading Practice Test
PASSAGE 1 – The Evolution of AI Ethics
Độ khó: Easy (Band 5.0-6.5)
Thời gian đề xuất: 15-17 phút
Artificial Intelligence has rapidly transformed from a futuristic concept into an integral part of our daily lives. From smartphone assistants to recommendation algorithms on streaming platforms, AI systems now make countless decisions that affect how we work, shop, and interact with the world. However, as these systems become more sophisticated and autonomous, questions about their ethical implications have moved to the forefront of public discourse.
The fundamental challenge with AI decision-making lies in programming machines to understand and apply ethical principles that humans have debated for millennia. Unlike traditional computer programs that follow explicit instructions, modern AI systems learn from data and can arrive at conclusions their creators never anticipated. This unpredictability raises concerns about accountability when AI systems make mistakes or produce biased outcomes. For instance, if an AI system used in hiring processes consistently rejects qualified candidates from certain demographic groups, who bears responsibility – the programmers, the company using the system, or the AI itself?
One of the most pressing issues is the transparency of AI decision-making. Many advanced AI systems operate as “black boxes,” meaning their internal processes are so complex that even their designers cannot fully explain how they arrive at specific decisions. This opacity becomes particularly problematic in high-stakes scenarios. Imagine a patient denied medical treatment based on an AI’s risk assessment, or a defendant receiving a harsher sentence because an algorithm deemed them more likely to reoffend. In such cases, the inability to understand or challenge the reasoning behind these decisions undermines fundamental rights to explanation and due process.
The concept of algorithmic bias has emerged as another critical concern. AI systems learn from historical data, which often reflects existing social prejudices and inequalities. A facial recognition system trained primarily on images of one ethnic group may perform poorly when identifying individuals from other backgrounds. Similarly, an AI trained on historical lending data might perpetuate discriminatory practices that human regulators have worked decades to eliminate. These systems don’t create new forms of discrimination; rather, they amplify and automate existing ones, potentially at a scale and speed that makes them more dangerous.
Interestingly, some researchers argue that AI could eventually help humans make more ethical decisions by removing emotional biases and subjective judgments. Proponents of this view suggest that well-designed AI systems could evaluate situations more objectively than humans, who are susceptible to fatigue, stress, and unconscious prejudices. For example, an AI system might more consistently apply the same standards when reviewing job applications, whereas human recruiters might be influenced by factors like the time of day or their personal preferences.
However, critics counter that reducing ethics to programmable rules fundamentally misunderstands the nature of moral decision-making. Ethics often requires considering context, cultural values, and nuanced circumstances that may not be easily quantifiable. What is considered ethical can vary significantly across different societies and situations. A decision that seems fair in one cultural context might be viewed as unjust in another. Programming such flexibility and cultural sensitivity into AI systems presents enormous challenges.
The development of ethical AI has led to the emergence of new interdisciplinary fields combining computer science, philosophy, law, and social sciences. Major technology companies and research institutions have established ethics boards and developed principles for responsible AI development. These typically include values such as fairness, transparency, privacy protection, and human oversight. Yet translating these high-level principles into practical implementation remains difficult, especially when different values come into conflict or when there are commercial pressures to deploy systems quickly.
Looking forward, many experts believe that addressing the ethical challenges of AI will require not just technical solutions but also regulatory frameworks and public engagement. Some countries have begun introducing legislation specifically addressing AI ethics, while international organizations work toward global standards. Simultaneously, there is growing recognition that diverse voices must be included in conversations about AI ethics – not just technologists and policymakers, but also the communities most likely to be affected by these systems.
Questions 1-6
Do the following statements agree with the information given in Passage 1?
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
- Modern AI systems can reach conclusions that their creators did not expect.
- All AI designers can fully explain how their systems make every decision.
- Facial recognition technology works equally well for all ethnic groups.
- Some researchers believe AI could make more objective decisions than humans.
- Every country has introduced legislation specifically addressing AI ethics.
- Technology companies have faced legal penalties for unethical AI decisions.
Questions 7-10
Complete the sentences below.
Choose NO MORE THAN TWO WORDS from the passage for each answer.
- Many advanced AI systems function as “…………” because their processes are extremely complex.
- AI systems that learn from historical data may reflect existing social ………… and inequalities.
- Human recruiters might be affected by factors such as ………… when reviewing applications.
- The development of ethical AI has created new ………… that combine multiple academic disciplines.
Questions 11-13
Choose the correct letter, A, B, C, or D.
-
According to the passage, the main problem with AI transparency is that:
- A. AI systems deliberately hide their decision-making processes
- B. The internal workings are too complex to understand fully
- C. Programmers refuse to share technical details
- D. Companies keep their AI algorithms secret
-
The passage suggests that algorithmic bias is particularly concerning because it:
- A. Creates entirely new forms of discrimination
- B. Is impossible to detect in AI systems
- C. Amplifies existing discrimination at a larger scale
- D. Only affects certain industries
-
What does the passage indicate about translating ethical principles into AI systems?
- A. It has been successfully achieved by most companies
- B. It remains challenging, especially when values conflict
- C. It is impossible and should be abandoned
- D. It only requires more powerful computers
PASSAGE 2 – AI Decision-Making in Healthcare: Promise and Peril
Độ khó: Medium (Band 6.0-7.5)
Thời gian đề xuất: 18-20 phút
The integration of artificial intelligence into healthcare represents one of the most consequential applications of machine learning technology, with the potential to revolutionize diagnosis, treatment planning, and patient care. Yet this domain also highlights some of the most complex ethical dilemmas surrounding AI decision-making, where the stakes literally involve life and death. As healthcare systems worldwide increasingly rely on AI-assisted tools, medical professionals, ethicists, and policymakers are grappling with questions that touch upon fundamental aspects of medical ethics: autonomy, beneficence, non-maleficence, and justice.
Contemporary AI systems in healthcare can analyze medical images with remarkable accuracy, sometimes surpassing human radiologists in detecting subtle abnormalities. They can process vast amounts of patient data to identify patterns that might escape human notice, predict disease progression, and suggest personalized treatment protocols. IBM’s Watson for Oncology, for instance, was designed to recommend cancer treatments by analyzing medical literature, patient records, and clinical trial data. Such systems promise to democratize access to expert-level medical knowledge, potentially reducing disparities in healthcare quality between well-resourced urban centers and underserved rural areas.
However, the implementation of these systems has revealed significant challenges. A fundamental tension exists between the pattern-recognition capabilities of AI and the individualized nature of medical care. Medicine is not merely a technical exercise in matching symptoms to treatments; it involves understanding each patient’s unique circumstances, values, and preferences. An AI might recommend a particular chemotherapy regimen based on statistical outcomes, but it cannot account for a patient’s quality-of-life priorities or their willingness to endure specific side effects. The question then becomes: how should physicians balance algorithmic recommendations with their own judgment and their patients’ wishes?
Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định chẩn đoán y tế với màn hình hiển thị dữ liệu bệnh nhân
This dilemma is compounded by the opacity of many AI systems. When a physician can explain the reasoning behind a diagnosis or treatment plan, patients can make informed decisions about their care. But when an AI system’s recommendation emerges from a “black box” algorithm, this explanatory capacity is lost. Some patients might trust AI recommendations precisely because they seem objective and data-driven, while others might feel alienated by the impersonal nature of algorithmic medicine. Medical informed consent, a cornerstone of modern healthcare ethics, becomes problematic when neither doctor nor patient fully understands the basis for a recommended intervention.
The issue of accountability in AI-assisted healthcare presents particularly thorny questions. Traditional medical practice operates on the principle that physicians bear ultimate responsibility for patient care. However, AI systems complicate this straightforward model. If a radiologist misses a tumor that an AI system also failed to detect, should the standard of care be different than if no AI assistance was available? Conversely, if a physician overrides an AI recommendation that later proves correct, how should that decision be evaluated? Some legal scholars have proposed new frameworks of “distributed responsibility” that acknowledge the collaborative nature of human-AI decision-making, though these remain largely theoretical.
The potential for AI to perpetuate or exacerbate healthcare inequities represents another significant ethical concern. AI systems trained predominantly on data from certain populations may perform less effectively for others. A diagnostic algorithm developed using primarily data from adult patients might be less accurate for children or elderly patients. More insidiously, if training data reflects existing disparities in healthcare access or quality, AI systems might reinforce these patterns. Studies have documented cases where AI risk-prediction models systematically underestimated the healthcare needs of minority patients, potentially perpetuating discriminatory treatment patterns.
Paradoxically, AI also offers potential solutions to some healthcare inequities. Telemedicine platforms enhanced by AI diagnostic tools could extend specialist-level care to remote areas. AI systems that can operate in multiple languages and cultural contexts might reduce barriers faced by non-native speakers or immigrant populations. The challenge lies in intentionally designing these systems to promote equity rather than assuming that technological solutions are inherently neutral or fair.
The question of human oversight in AI-assisted healthcare decisions remains contentious. Some argue for maintaining “human-in-the-loop” systems where physicians must approve all AI recommendations before implementation. Others contend that as AI systems become more reliable, they should be permitted greater autonomy, perhaps operating independently in routine cases while flagging unusual situations for human review. This debate reflects deeper questions about the nature of medical expertise and the role of technology in augmenting versus replacing human judgment.
Regulatory approaches to AI in healthcare vary considerably across jurisdictions. The European Union’s Medical Device Regulation treats certain AI systems as medical devices requiring rigorous testing and approval. The United States Food and Drug Administration has begun developing adaptive frameworks that can accommodate the continuously learning nature of AI systems. Meanwhile, healthcare institutions are establishing their own governance structures, including AI ethics committees that review proposed applications before deployment. However, the rapid pace of AI development often outstrips the capacity of regulatory systems to provide comprehensive oversight.
Ultimately, addressing the ethical implications of AI in healthcare requires ongoing dialogue among multiple stakeholders: clinicians, patients, technologists, ethicists, and policymakers. It demands not only technical solutions – such as developing more transparent algorithms or debiasing training data – but also conceptual work in reimagining the physician-patient relationship in an age of algorithmic medicine. As one medical ethicist notes, “The question is not whether AI will transform healthcare, but whether that transformation will align with our deepest values about human dignity, equality, and the sanctity of the healing relationship.”
Questions 14-18
Choose the correct letter, A, B, C, or D.
-
According to the passage, AI systems in healthcare can:
- A. Completely replace human doctors in all medical situations
- B. Analyze medical images with greater accuracy than human radiologists in some cases
- C. Understand patients’ emotional needs better than human doctors
- D. Eliminate all disparities in healthcare quality immediately
-
The main challenge with AI recommendations in medical care is that:
- A. They are always incorrect and unreliable
- B. Patients refuse to accept any AI-assisted diagnosis
- C. They cannot account for individual patient circumstances and preferences
- D. They are too expensive for most healthcare systems
-
The concept of “distributed responsibility” refers to:
- A. Sharing medical costs among multiple healthcare providers
- B. A framework acknowledging collaborative human-AI decision-making
- C. Distributing AI systems across different hospitals
- D. Dividing patients among various specialists
-
AI systems may perpetuate healthcare inequities because:
- A. They deliberately discriminate against certain groups
- B. They are trained on data that reflects existing disparities
- C. They refuse to work with minority patients
- D. They cost too much for poor communities
-
The passage suggests that regulatory approaches to AI in healthcare:
- A. Are identical across all countries
- B. Have completely solved all ethical concerns
- C. Vary considerably between different jurisdictions
- D. Do not exist in any country yet
Questions 19-23
Complete the summary below.
Choose NO MORE THAN TWO WORDS from the passage for each answer.
AI integration in healthcare raises complex 19. ………… ………… that involve fundamental medical ethics principles. While AI can detect 20. ………… ………… in medical images with remarkable accuracy, a tension exists between AI’s pattern-recognition abilities and the 21. ………… ………… of medical care. The 22. ………… of many AI systems makes it difficult for physicians to explain recommendations to patients, affecting informed consent. Additionally, some legal scholars have suggested new frameworks of 23. ………… ………… to address accountability in AI-assisted healthcare.
Questions 24-26
Do the following statements agree with the information given in Passage 2?
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 diagnostic tools will certainly solve all problems related to healthcare access in rural areas.
- The debate about human oversight reflects deeper questions about medical expertise and technology’s role.
- Most patients prefer AI-assisted diagnosis over traditional doctor consultations.
PASSAGE 3 – The Philosophical Foundations of Algorithmic Ethics
Độ khó: Hard (Band 7.0-9.0)
Thời gian đề xuất: 23-25 phút
The ascendancy of artificial intelligence in domains requiring ethical judgment has precipitated a profound epistemological crisis in moral philosophy, challenging centuries-old assumptions about the nature of ethical reasoning and the locus of moral agency. As autonomous systems increasingly adjudicate matters with significant moral ramifications – from allocating scarce medical resources to determining criminal sentences – philosophers, computer scientists, and policymakers confront the formidable task of translating normative ethical frameworks into computational architectures. This endeavor has exposed fundamental tensions between different moral traditions and raised novel questions about whether machine ethics represents a natural extension of applied philosophy or a categorical departure requiring entirely new conceptual apparatus.
The predominant approach to instantiating ethics in AI systems has been rule-based deontological frameworks, which specify inviolable principles that guide decision-making regardless of consequences. This methodological predilection reflects both the historical influence of Kantian ethics in Western philosophy and the pragmatic affordances of translating categorical imperatives into code. Asimov’s famous Three Laws of Robotics epitomize this approach: hierarchically ordered rules that ostensibly provide clear guidance for artificial agents. However, even superficial analysis reveals the inadequacy of such simplistic formulations. The ambiguity inherent in concepts like “harm” and the potential for intractable conflicts between competing principles undermine the viability of purely rule-based systems. The classic “trolley problem” and its variants illustrate how deontological absolutes can collide, forcing choices between incommensurable values that resist algorithmic resolution.
Consequentialist frameworks, particularly utilitarian calculi that prioritize maximizing aggregate welfare, offer an alternative paradigm for machine ethics. The apparent quantifiability of utilitarian decision-making – reducing moral choices to optimization problems – possesses obvious appeal for computational implementation. AI systems could theoretically evaluate multiple decision paths, calculate expected outcomes, and select the option producing the greatest net benefit. Indeed, many contemporary AI applications implicitly embody consequentialist logic, from recommendation algorithms that maximize engagement to resource allocation systems that optimize efficiency. Yet utilitarianism’s practical application confronts formidable obstacles. The measurement problem – quantifying diverse goods like happiness, autonomy, and dignity on a commensurable scale – remains philosophically intractable. Moreover, crude utilitarian calculations can sanction outcomes that violate fundamental moral intuitions, such as sacrificing innocent individuals for marginal aggregate gains.
Các khái niệm triết lý đạo đức áp dụng trong hệ thống trí tuệ nhân tạo và thuật toán
Virtue ethics, emphasizing character and practical wisdom rather than rules or consequences, presents yet more profound challenges for algorithmic implementation. Aristotelian phronesis – the capacity for context-sensitive moral judgment developed through experience – seems fundamentally irreducible to computational processes. Virtue ethics suggests that ethical expertise involves not merely applying principles but cultivating dispositional excellence that enables nuanced responses to particular situations. This emphasis on particularism and the non-codifiable aspects of moral knowledge appears antithetical to the universalizing tendencies of algorithmic systems. Some philosophers argue that this incompatibility reveals essential limitations of machine ethics: certain dimensions of moral life may be ineliminably human, resistant to mechanization regardless of computational advances.
The value alignment problem – ensuring AI systems pursue objectives consonant with human values – has emerged as a central preoccupation in contemporary AI ethics research. This challenge extends beyond technical difficulties of preference elicitation and goal specification to encompass profound philosophical questions about moral objectivity and cultural relativism. Whose values should AI systems reflect? If moral principles vary across cultures, should AI be culturally adaptive, applying different ethical frameworks in different contexts? Or does this path lead to an untenable moral relativism that abandons any objective basis for ethical evaluation? Some philosophers advocate for “moral realism” in AI – the position that objective moral truths exist independent of human beliefs and should ground algorithmic ethics. Others embrace pluralism, arguing that AI systems must be designed to accommodate legitimate moral disagreement rather than imposing a single ethical vision.
The delegation of moral decision-making to AI systems raises distinctive concerns about responsibility and moral agency. Traditional ethical frameworks presume that moral agents possess intentionality, consciousness, and the capacity for moral reasoning – attributes whose presence in AI systems remains contentious. If machines lack genuine moral agency, can they meaningfully be said to make ethical decisions, or do they merely execute the moral judgments embedded by their creators? This question has substantive implications for attributing responsibility when AI systems produce harmful outcomes. The distributed nature of AI development – involving multiple programmers, training data from diverse sources, and emergent behaviors from machine learning – further complicates attribution of moral accountability.
Recent philosophical work has explored whether AI might eventually develop genuine moral agency through advanced cognitive architectures that simulate human moral reasoning. Some researchers propose that systems exhibiting sufficient sophistication in moral deliberation should be granted a form of moral status, with attendant rights and responsibilities. This prospect elicits strong reactions, with critics characterizing it as anthropomorphic fallacy that conflates behavioral simulation with actual moral understanding. Others argue that denying moral agency to sufficiently advanced AI reflects unjustified human exceptionalism – a kind of species chauvinism that arbitrarily restricts moral consideration to biological entities.
The feminist ethics tradition, with its emphasis on care, relationships, and contextual sensitivity, offers particularly trenchant critiques of mainstream approaches to machine ethics. Feminist philosophers argue that dominant paradigms in AI ethics reproduce androcentric biases by privileging abstract, universalizing principles over particularistic, relational considerations. Care ethics suggests that moral wisdom involves attunement to specific relationships and contexts – a quality that may be fundamentally incompatible with the decontextualized nature of algorithmic processing. Moreover, the hierarchical power structures of AI development, dominated by relatively homogeneous demographic groups, risk inscribing narrow perspectives as universal truths, marginalizing alternative moral voices.
Looking forward, some philosophers advocate for “hybrid approaches” that combine human and machine capabilities in complementary ways rather than seeking to fully automate moral decision-making. Under such models, AI systems would handle well-defined, routine ethical choices while escalating ambiguous or contested decisions to humans. This division of moral labor acknowledges both the potential benefits of AI assistance and the irreducible importance of human judgment in ethical matters. However, even hybrid approaches must grapple with determining appropriate boundaries – which decisions are sufficiently routine for algorithmic handling, and which require inalienable human involvement? As AI capabilities expand, these boundaries may shift, potentially eroding human moral agency through incremental delegation to increasingly capable machines, a phenomenon some ethicists term “moral deskilling.”
Questions 27-31
Complete each sentence with the correct ending, A-H, below.
- Rule-based deontological frameworks in AI
- Utilitarian approaches to machine ethics
- Virtue ethics’ emphasis on practical wisdom
- The value alignment problem
- Feminist critiques of machine ethics
A. encompasses questions about moral objectivity and cultural differences.
B. appears fundamentally incompatible with computational processes.
C. can approve outcomes that contradict basic moral intuitions.
D. has completely solved all ethical challenges in AI.
E. translate categorical imperatives into programmable code.
F. argue that dominant paradigms reproduce androcentric biases.
G. proves that machines already possess moral consciousness.
H. suggests AI should be banned from all ethical decisions.
Questions 32-36
Do the following statements agree with the information given in Passage 3?
Write:
- YES if the statement agrees with the claims of the writer
- NO if the statement contradicts the claims of the writer
- NOT GIVEN if it is impossible to say what the writer thinks about this
- Simple rule-based systems like Asimov’s Three Laws of Robotics are sufficient for guiding AI ethical decisions.
- The measurement problem makes it difficult to quantify diverse values on a single scale in utilitarian calculations.
- Most contemporary philosophers agree that AI systems will eventually develop consciousness.
- The distributed nature of AI development complicates the attribution of moral accountability.
- Hybrid approaches combining human and machine capabilities will definitely prevent all ethical problems.
Questions 37-40
Answer the questions below.
Choose NO MORE THAN THREE WORDS from the passage for each answer.
- What type of crisis in moral philosophy has been caused by the rise of AI in ethical domains?
- What does the passage call the phenomenon where moral principles differ across cultures?
- What term describes the gradual erosion of human moral agency through delegation to machines?
- According to feminist ethics, what quality involves attunement to specific relationships and contexts?
Answer Keys – Đáp Án
PASSAGE 1: Questions 1-13
- TRUE
- FALSE
- FALSE
- TRUE
- FALSE
- NOT GIVEN
- black boxes
- prejudices
- personal preferences
- interdisciplinary fields
- B
- C
- B
PASSAGE 2: Questions 14-26
- B
- C
- B
- B
- C
- ethical dilemmas
- subtle abnormalities
- individualized nature
- opacity
- distributed responsibility
- NO
- YES
- NOT GIVEN
PASSAGE 3: Questions 27-40
- E
- C
- B
- A
- F
- NO
- YES
- NOT GIVEN
- YES
- NOT GIVEN
- epistemological crisis
- cultural relativism
- moral deskilling
- moral wisdom
Giải Thích Đáp Án Chi Tiết
Passage 1 – Giải Thích
Câu 1: TRUE
- Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
- Từ khóa: modern AI systems, conclusions, creators did not expect
- Vị trí trong bài: Đoạn 2, câu thứ 2
- Giải thích: Bài đọc nói rõ “modern AI systems learn from data and can arrive at conclusions their creators never anticipated” – tương đương với ý nghĩa câu hỏi về việc AI có thể đạt được những kết luận mà người tạo ra chúng không mong đợi.
Câu 2: FALSE
- Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
- Từ khóa: AI designers, fully explain, every decision
- Vị trí trong bài: Đoạn 3, câu thứ 2
- Giải thích: Bài viết khẳng định “their internal processes are so complex that even their designers cannot fully explain how they arrive at specific decisions” – mâu thuẫn trực tiếp với câu hỏi nói rằng tất cả các nhà thiết kế đều có thể giải thích đầy đủ.
Câu 3: FALSE
- Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
- Từ khóa: facial recognition technology, equally well, all ethnic groups
- Vị trí trong bài: Đoạn 4, câu thứ 3-4
- Giải thích: Passage nói rõ “A facial recognition system trained primarily on images of one ethnic group may perform poorly when identifying individuals from other backgrounds” – cho thấy công nghệ không hoạt động tốt như nhau cho tất cả các nhóm dân tộc.
Câu 4: TRUE
- Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
- Từ khóa: researchers believe, AI, more objective decisions, humans
- Vị trí trong bài: Đoạn 5, câu đầu
- Giải thích: Bài đọc đề cập “some researchers argue that AI could eventually help humans make more ethical decisions by removing emotional biases and subjective judgments” – tương ứng với ý kiến của một số nhà nghiên cứu về tính khách quan của AI.
Câu 5: FALSE
- Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
- Từ khóa: every country, legislation, AI ethics
- Vị trí trong bài: Đoạn 8, câu thứ 2
- Giải thích: Passage chỉ nói “Some countries have begun introducing legislation” – “một số quốc gia” không phải “tất cả các quốc gia”.
Câu 6: NOT GIVEN
- Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
- Từ khóa: technology companies, legal penalties, unethical AI decisions
- Vị trí trong bài: Không có thông tin
- Giải thích: Bài đọc không đề cập đến việc các công ty công nghệ có bị phạt về mặt pháp lý hay không.
Câu 7: black boxes
- Dạng câu hỏi: Sentence Completion
- Từ khóa: advanced AI systems, function, processes extremely complex
- Vị trí trong bài: Đoạn 3, câu thứ 2
- Giải thích: Câu gốc: “Many advanced AI systems operate as ‘black boxes'” – khớp chính xác với yêu cầu của câu hỏi.
Câu 8: prejudices
- Dạng câu hỏi: Sentence Completion
- Từ khóa: AI systems, learn, historical data, reflect, social
- Vị trí trong bài: Đoạn 4, câu thứ 2
- Giải thích: Bài viết nói “AI systems learn from historical data, which often reflects existing social prejudices and inequalities” – từ cần điền là “prejudices”.
Câu 9: personal preferences
- Dạng câu hỏi: Sentence Completion
- Từ khóa: human recruiters, affected by factors, reviewing applications
- Vị trí trong bài: Đoạn 5, câu cuối
- Giải thích: Câu trong passage: “human recruiters might be influenced by factors like the time of day or their personal preferences” – đáp án là “personal preferences”.
Câu 10: interdisciplinary fields
- Dạng câu hỏi: Sentence Completion
- Từ khóa: development, ethical AI, new, combine, multiple academic disciplines
- Vị trí trong bài: Đoạn 7, câu đầu
- Giải thích: Bài đọc nói “The development of ethical AI has led to the emergence of new interdisciplinary fields combining computer science, philosophy, law, and social sciences”.
Câu 11: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: AI transparency, main problem
- Vị trí trong bài: Đoạn 3
- Giải thích: Đáp án B đúng vì passage nói rõ “their internal processes are so complex that even their designers cannot fully explain” – vấn đề chính là độ phức tạp khiến không thể hiểu đầy đủ. Các đáp án khác không được đề cập hoặc không chính xác.
Câu 12: C
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: algorithmic bias, particularly concerning
- Vị trí trong bài: Đoạn 4, câu cuối
- Giải thích: Đáp án C đúng vì bài viết nói “they amplify and automate existing ones, potentially at a scale and speed that makes them more dangerous” – AI khuếch đại sự phân biệt đối xử hiện có ở quy mô lớn hơn.
Câu 13: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: translating ethical principles, AI systems
- Vị trí trong bài: Đoạn 7, câu cuối
- Giải thích: Đáp án B đúng: “translating these high-level principles into practical implementation remains difficult, especially when different values come into conflict” – vẫn còn khó khăn, đặc biệt khi các giá trị xung đột.
Passage 2 – Giải Thích
Câu 14: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: AI systems, healthcare
- Vị trí trong bài: Đoạn 2, câu đầu
- Giải thích: Đáp án B đúng vì passage nói “Contemporary AI systems in healthcare can analyze medical images with remarkable accuracy, sometimes surpassing human radiologists” – “sometimes surpassing” tương ứng với “greater accuracy in some cases”.
Câu 15: C
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: main challenge, AI recommendations, medical care
- Vị trí trong bài: Đoạn 3
- Giải thích: Đáp án C đúng: “Medicine is not merely a technical exercise… it involves understanding each patient’s unique circumstances, values, and preferences” – AI không thể tính đến hoàn cảnh và sở thích cá nhân của bệnh nhân.
Câu 16: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: distributed responsibility
- Vị trí trong bài: Đoạn 5, câu cuối
- Giải thích: Đáp án B đúng: “Some legal scholars have proposed new frameworks of ‘distributed responsibility’ that acknowledge the collaborative nature of human-AI decision-making”.
Câu 17: B
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: AI systems, perpetuate, healthcare inequities
- Vị trí trong bài: Đoạn 6, câu thứ 2-3
- Giải thích: Đáp án B đúng: “if training data reflects existing disparities in healthcare access or quality, AI systems might reinforce these patterns” – AI được đào tạo trên dữ liệu phản ánh sự chênh lệch hiện có.
Câu 18: C
- Dạng câu hỏi: Multiple Choice
- Từ khóa: regulatory approaches, AI, healthcare
- Vị trí trong bài: Đoạn 9, câu đầu
- Giải thích: Đáp án C đúng: “Regulatory approaches to AI in healthcare vary considerably across jurisdictions” – khác nhau đáng kể giữa các khu vực pháp lý.
Câu 19: ethical dilemmas
- Dạng câu hỏi: Summary Completion
- Từ khóa: complex, involve, fundamental medical ethics
- Vị trí trong bài: Đoạn 1, câu đầu
- Giải thích: “complex ethical dilemmas” là cụm từ chính xác trong bài đọc mô tả những vấn đề đạo đức phức tạp.
Câu 20: subtle abnormalities
- Dạng câu hỏi: Summary Completion
- Từ khóa: AI, detect, medical images, remarkable accuracy
- Vị trí trong bài: Đoạn 2, câu đầu
- Giải thích: AI có thể phát hiện “subtle abnormalities” (những bất thường tinh tế) với độ chính xác đáng chú ý.
Câu 21: individualized nature
- Dạng câu hỏi: Summary Completion
- Từ khóa: tension, pattern-recognition, medical care
- Vị trí trong bài: Đoạn 3, câu đầu
- Giải thích: “A fundamental tension exists between the pattern-recognition capabilities of AI and the individualized nature of medical care”.
Câu 22: opacity
- Dạng câu hỏi: Summary Completion
- Từ khóa: AI systems, difficult, explain recommendations
- Vị trí trong bài: Đoạn 4, câu đầu
- Giải thích: “This dilemma is compounded by the opacity of many AI systems” – tính mờ đục (opacity) khiến khó giải thích.
Câu 23: distributed responsibility
- Dạng câu hỏi: Summary Completion
- Từ khóa: legal scholars, frameworks, accountability, AI-assisted healthcare
- Vị trí trong bài: Đoạn 5, câu cuối
- Giải thích: Khái niệm “distributed responsibility” được các học giả pháp lý đề xuất để giải quyết vấn đề trách nhiệm.
Câu 24: NO
- Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
- Từ khóa: AI diagnostic tools, certainly solve, all problems, healthcare access, rural areas
- Vị trí trong bài: Đoạn 7
- Giải thích: Từ “certainly solve all problems” quá tuyệt đối. Passage chỉ nói AI “could extend” (có thể mở rộng) chứ không khẳng định chắc chắn giải quyết tất cả vấn đề.
Câu 25: YES
- Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
- Từ khóa: debate, human oversight, deeper questions, medical expertise, technology’s role
- Vị trí trong bài: Đoạn 8, câu cuối
- Giải thích: Bài viết nói rõ “This debate reflects deeper questions about the nature of medical expertise and the role of technology” – khớp với quan điểm của tác giả.
Câu 26: NOT GIVEN
- Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
- Từ khóa: most patients, prefer, AI-assisted diagnosis, traditional doctor consultations
- Vị trí trong bài: Không có thông tin cụ thể
- Giải thích: Passage đề cập “Some patients might trust… while others might feel alienated” nhưng không nói đa số bệnh nhân thích cái nào hơn.
Passage 3 – Giải Thích
Câu 27: E
- Dạng câu hỏi: Matching Sentence Endings
- Từ khóa: rule-based deontological frameworks
- Vị trí trong bài: Đoạn 2, câu đầu
- Giải thích: “The predominant approach… has been rule-based deontological frameworks… pragmatic affordances of translating categorical imperatives into code” – các framework này dịch mệnh lệnh tuyệt đối thành code.
Câu 28: C
- Dạng câu hỏi: Matching Sentence Endings
- Từ khóa: utilitarian approaches, machine ethics
- Vị trí trong bài: Đoạn 3, câu cuối
- Giải thích: “crude utilitarian calculations can sanction outcomes that violate fundamental moral intuitions” – có thể chấp thuận kết quả vi phạm trực giác đạo đức cơ bản (mâu thuẫn với trực giác đạo đức).
Câu 29: B
- Dạng câu hỏi: Matching Sentence Endings
- Từ khóa: virtue ethics, practical wisdom
- Vị trí trong bài: Đoạn 4, câu thứ 2
- Giải thích: “Aristotelian phronesis… seems fundamentally irreducible to computational processes” – không thể quy giản về quy trình tính toán, tức là không tương thích với các quy trình tính toán.
Câu 30: A
- Dạng câu hỏi: Matching Sentence Endings
- Từ khóa: value alignment problem
- Vị trí trong bài: Đoạn 5, câu thứ 2
- Giải thích: “This challenge extends beyond… to encompass profound philosophical questions about moral objectivity and cultural relativism” – bao gồm các câu hỏi về tính khách quan đạo đức và sự khác biệt văn hóa.
Câu 31: F
- Dạng câu hỏi: Matching Sentence Endings
- Từ khóa: feminist critiques, machine ethics
- Vị trí trong bài: Đoạn 8, câu thứ 2
- Giải thích: “Feminist philosophers argue that dominant paradigms in AI ethics reproduce androcentric biases” – lập luận rằng các mô hình chủ đạo tái tạo các định kiến nam tính.
Câu 32: NO
- Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
- Từ khóa: simple rule-based systems, Asimov’s Three Laws, sufficient
- Vị trí trong bài: Đoạn 2, giữa đoạn
- Giải thích: Passage nói rõ “superficial analysis reveals the inadequacy of such simplistic formulations” – phân tích cho thấy sự không đủ của những công thức đơn giản này, mâu thuẫn với từ “sufficient” trong câu hỏi.
Câu 33: YES
- Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
- Từ khóa: measurement problem, difficult, quantify, diverse values, single scale
- Vị trí trong bài: Đoạn 3, giữa đoạn
- Giải thích: “The measurement problem – quantifying diverse goods like happiness, autonomy, and dignity on a commensurable scale – remains philosophically intractable” – khớp với ý của câu hỏi.
Câu 34: NOT GIVEN
- Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
- Từ khóa: most contemporary philosophers, agree, AI systems, develop consciousness
- Vị trí trong bài: Không có thông tin về đa số
- Giải thích: Passage đề cập đến quan điểm của “some researchers” và “critics” nhưng không nói rằng đa số triết gia đồng ý.
Câu 35: YES
- Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
- Từ khóa: distributed nature, AI development, complicates, attribution, moral accountability
- Vị trí trong bài: Đoạn 6, câu cuối
- Giải thích: “The distributed nature of AI development… further complicates attribution of moral accountability” – khớp chính xác với câu hỏi.
Câu 36: NOT GIVEN
- Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
- Từ khóa: hybrid approaches, definitely prevent, all ethical problems
- Vị trí trong bài: Đoạn 9
- Giải thích: Passage nói hybrid approaches “acknowledge both the potential benefits… and the irreducible importance” nhưng không khẳng định chắc chắn sẽ ngăn chặn tất cả các vấn đề đạo đức.
Câu 37: epistemological crisis
- Dạng câu hỏi: Short-answer Question
- Từ khóa: type of crisis, moral philosophy, caused by, rise of AI
- Vị trí trong bài: Đoạn 1, câu đầu
- Giải thích: “The ascendancy of artificial intelligence… has precipitated a profound epistemological crisis in moral philosophy”.
Câu 38: cultural relativism
- Dạng câu hỏi: Short-answer Question
- Từ khóa: term, moral principles, differ across cultures
- Vị trí trong bài: Đoạn 5, câu thứ 2
- Giải thích: Passage đề cập “philosophical questions about moral objectivity and cultural relativism” – relativism văn hóa là thuật ngữ mô tả sự khác biệt về nguyên tắc đạo đức giữa các nền văn hóa.
Câu 39: moral deskilling
- Dạng câu hỏi: Short-answer Question
- Từ khóa: phenomenon, gradual erosion, human moral agency, delegation to machines
- Vị trí trong bài: Đoạn 9, câu cuối
- Giải thích: “potentially eroding human moral agency through incremental delegation to increasingly capable machines, a phenomenon some ethicists term ‘moral deskilling'” – thuật ngữ chính xác là “moral deskilling”.
Câu 40: moral wisdom
- Dạng câu hỏi: Short-answer Question
- Từ khóa: feminist ethics, quality, attunement, specific relationships, contexts
- Vị trí trong bài: Đoạn 8, giữa đoạn
- Giải thích: “Care ethics suggests that moral wisdom involves attunement to specific relationships and contexts” – chất lượng đó là “moral wisdom” (trí tuệ đạo đức).
Từ Vựng Quan Trọng Theo Passage
Passage 1 – Essential Vocabulary
| Từ vựng | Loại từ | Phiên âm | Nghĩa tiếng Việt | Ví dụ từ bài | Collocation |
|---|---|---|---|---|---|
| integral | adj | /ˈɪntɪɡrəl/ | không thể thiếu, cốt lõi | AI systems are now an integral part of our daily lives | integral part of, integral to |
| sophisticated | adj | /səˈfɪstɪkeɪtɪd/ | phức tạp, tinh vi | As systems become more sophisticated | sophisticated system/technology |
| accountability | n | /əˌkaʊntəˈbɪləti/ | trách nhiệm giải trình | raises concerns about accountability | accountability for, personal accountability |
| biased | adj | /ˈbaɪəst/ | thiên vị, có định kiến | produce biased outcomes | biased towards, unconsciously biased |
| transparency | n | /trænsˈpærənsi/ | sự minh bạch | the transparency of AI decision-making | transparency in, lack of transparency |
| opacity | n | /əʊˈpæsəti/ | sự mờ đục, không rõ ràng | This opacity becomes problematic | opacity of, increase opacity |
| perpetuate | v | /pəˈpetʃueɪt/ | duy trì, làm lâu dài | might perpetuate discriminatory practices | perpetuate stereotypes, perpetuate inequality |
| amplify | v | /ˈæmplɪfaɪ/ | khuếch đại, phóng to | they amplify existing discrimination | amplify the effect, amplify concerns |
| proponent | n | /prəˈpəʊnənt/ | người ủng hộ | Proponents of this view suggest | proponent of, leading proponent |
| susceptible | adj | /səˈseptəbl/ | dễ bị ảnh hưởng | humans are susceptible to fatigue | susceptible to, highly susceptible |
| nuanced | adj | /ˈnjuːɑːnst/ | tinh tế, tế nhị | nuanced circumstances | nuanced understanding, nuanced approach |
| oversight | n | /ˈəʊvəsaɪt/ | giám sát | human oversight of AI systems | regulatory oversight, lack of oversight |
Passage 2 – Essential Vocabulary
| Từ vựng | Loại từ | Phiên âm | Nghĩa tiếng Việt | Ví dụ từ bài | Collocation |
|---|---|---|---|---|---|
| consequential | adj | /ˌkɒnsɪˈkwenʃl/ | quan trọng, có hậu quả | consequential applications of machine learning | consequential decision, highly consequential |
| dilemma | n | /dɪˈlemə/ | tình thế tiến thoái lưỡng nan | complex ethical dilemmas | moral dilemma, face a dilemma |
| surpass | v | /səˈpɑːs/ | vượt qua, vượt trội | sometimes surpassing human radiologists | surpass expectations, surpass in quality |
| democratize | v | /dɪˈmɒkrətaɪz/ | dân chủ hóa | promise to democratize access | democratize access, democratize education |
| disparity | n | /dɪˈspærəti/ | sự chênh lệch | reducing disparities in healthcare | income disparity, disparity between |
| regimen | n | /ˈredʒɪmən/ | phác đồ điều trị | recommend a chemotherapy regimen | treatment regimen, strict regimen |
| opacity | n | /əʊˈpæsəti/ | sự mờ đục | compounded by the opacity | opacity of the system |
| alienated | adj | /ˈeɪliəneɪtɪd/ | xa lánh, bị cô lập | might feel alienated by algorithmic medicine | feel alienated, become alienated |
| cornerstone | n | /ˈkɔːnəstəʊn/ | nền tảng, nòng cốt | a cornerstone of modern healthcare | cornerstone of, form the cornerstone |
| thorny | adj | /ˈθɔːni/ | hóc búa, khó khăn | particularly thorny questions | thorny issue, thorny problem |
| exacerbate | v | /ɪɡˈzæsəbeɪt/ | làm trầm trọng thêm | exacerbate healthcare inequities | exacerbate the problem, exacerbate tensions |
| insidiously | adv | /ɪnˈsɪdiəsli/ | ngấm ngầm, âm thầm | More insidiously, if training data reflects | insidiously spread, insidiously affect |
| contention | n | /kənˈtenʃn/ | tranh cãi, bất đồng | remains contentious | point of contention, contentious issue |
| deployment | n | /dɪˈplɔɪmənt/ | triển khai | review applications before deployment | deployment of, rapid deployment |
| outstrip | v | /ˌaʊtˈstrɪp/ | vượt quá | often outstrips regulatory capacity | outstrip demand, outstrip supply |
Passage 3 – Essential Vocabulary
| Từ vựng | Loại từ | Phiên âm | Nghĩa tiếng Việt | Ví dụ từ bài | Collocation |
|---|---|---|---|---|---|
| ascendancy | n | /əˈsendənsi/ | sự thống trị, ưu thế | The ascendancy of artificial intelligence | gain ascendancy, rise to ascendancy |
| epistemological | adj | /ɪˌpɪstəməˈlɒdʒɪkl/ | thuộc nhận thức luận | epistemological crisis | epistemological question, epistemological framework |
| adjudicate | v | /əˈdʒuːdɪkeɪt/ | phán xét, xét xử | systems adjudicate matters | adjudicate disputes, adjudicate on |
| ramification | n | /ˌræmɪfɪˈkeɪʃn/ | hệ quả, tác động | matters with moral ramifications | legal ramifications, serious ramifications |
| normative | adj | /ˈnɔːmətɪv/ | quy phạm, tiêu chuẩn | normative ethical frameworks | normative standards, normative principles |
| deontological | adj | /ˌdiːɒntəˈlɒdʒɪkl/ | thuộc nghĩa vụ luận | deontological frameworks | deontological ethics, deontological approach |
| inviolable | adj | /ɪnˈvaɪələbl/ | bất khả xâm phạm | inviolable principles | inviolable rights, inviolable rule |
| categorical | adj | /ˌkætəˈɡɒrɪkl/ | tuyệt đối, dứt khoát | categorical imperatives | categorical denial, categorical statement |
| intractable | adj | /ɪnˈtræktəbl/ | nan giải, khó xử lý | intractable conflicts | intractable problem, intractable situation |
| commensurable | adj | /kəˈmenʃərəbl/ | có thể so sánh được | on a commensurable scale | commensurable with, commensurable values |
| phronesis | n | /frəʊˈniːsɪs/ | trí tuệ thực tiễn (triết học Hy Lạp) | Aristotelian phronesis | practical phronesis |
| irreducible | adj | /ˌɪrɪˈdjuːsəbl/ | không thể giản lược | fundamentally irreducible to computation | irreducible complexity, irreducible to |
| ineliminably | adv | /ˌɪnɪˈlɪmɪnəbli/ | không thể loại bỏ được | may be ineliminably human | ineliminably present |
| relativism | n | /ˈrelətɪvɪzəm/ | thuyết tương đối | untenable moral relativism | cultural relativism, moral relativism |
| intentionality | n | /ɪnˌtenʃəˈnæləti/ | tính chủ định | possess intentionality and consciousness | collective intentionality, shared intentionality |
| anthropomorphic | adj | /ˌænθrəpəˈmɔːfɪk/ | nhân hóa | anthropomorphic fallacy | anthropomorphic description, anthropomorphic interpretation |
| androcentric | adj | /ˌændrəʊˈsentrɪk/ | lấy nam giới làm trung tâm | reproduce androcentric biases | androcentric perspective, androcentric culture |
Kết Bài
Chủ đề về ảnh hưởng của AI đến quyết định đạo đức không chỉ là một trong những chủ đề nóng trong các kỳ thi IELTS Reading hiện nay mà còn phản ánh những vấn đề thực tế đang được tranh luận sôi nổi trong xã hội. Thông qua đề thi mẫu này, bạn đã được luyện tập với ba passages tăng dần độ khó, từ mức Easy phù hợp với band 5.0-6.5, qua Medium cho band 6.0-7.5, đến Hard dành cho những học viên hướng đến band 7.0-9.0.
Với 40 câu hỏi đa dạng các dạng bài phổ biến trong IELTS Reading thực tế, bạn đã có cơ hội làm quen với True/False/Not Given, Multiple Choice, Matching Headings, Summary Completion, và nhiều dạng khác. Phần đáp án chi tiết không chỉ cung cấp đáp án đúng mà còn giải thích cụ thể vị trí thông tin trong bài, cách paraphrase giữa câu hỏi và passage, giúp bạn hiểu rõ phương pháp tiếp cận hiệu quả cho từng loại câu hỏi.
Bảng từ vựng tổng hợp với phiên âm, nghĩa tiếng Việt, ví dụ áp dụng và collocation sẽ là tài liệu quý giá giúp bạn nâng cao vốn từ học thuật, đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ và đạo đức – hai chủ đề xuất hiện thường xuyên trong các kỳ thi IELTS gần đây. Hãy dành thời gian xem lại những từ vựng được làm đậm trong passages và luyện tập sử dụng chúng trong các ngữ cảnh khác nhau.
Đừng quên rằng việc luyện tập thường xuyên với các đề thi chất lượng cao như thế này sẽ giúp bạn cải thiện đáng kể kỹ năng đọc hiểu, quản lý thời gian và tăng tự tin khi bước vào phòng thi thực tế. Chúc bạn học tập hiệu quả và đạt được band điểm mong muốn trong kỳ thi IELTS sắp tới!
