IELTS Writing Task 2: why ethical AI development is important – Bài mẫu Band 6-9 & Phân tích và chấm điểm chi tiết

Mở bài

Chủ đề Why Ethical AI Development Is Important ngày càng “hot” trong đề thi IELTS Writing Task 2 những năm gần đây, vì trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình mọi lĩnh vực từ y tế, giáo dục đến thị trường lao động. Trong bài này, bạn sẽ nhận được: 3 bài mẫu hoàn chỉnh (Band 5-6, 6.5-7, 8-9), phân tích chấm điểm chi tiết theo 4 tiêu chí, chiến lược làm bài, từ vựng học thuật trọng tâm và cấu trúc câu dễ ăn điểm. Các đề tham khảo sát với đề thật và đã xuất hiện trong kho đề uy tín (IELTS Liz, IELTS-Blog) xoay quanh AI và quản trị công nghệ, ví dụ:

• To what extent do you agree or disagree that ethical guidelines should be mandatory in the development of artificial intelligence?
• Some people argue that governments must regulate AI to protect society, while others believe strict rules will stifle innovation. Discuss both views and give your opinion.
• The use of AI in public services is rapidly increasing. Is this a positive or negative development?

Để mở rộng nền tảng kiến thức xã hội cho Task 2, bạn có thể tham khảo bài viết phân tích về khía cạnh quản trị công nghệ tương tự như should the government regulate the use of artificial intelligence khi cân nhắc mặt lợi và rủi ro của AI.

Hình minh họa vì sao ethical AI quan trọng trong IELTS Writing Task 2

1. Đề Writing Part 2

Ethical artificial intelligence should be a non-negotiable requirement in technology. To what extent do you agree or disagree?

Dịch đề: Ethical AI phải là yêu cầu “không thể thương lượng” trong công nghệ. Bạn đồng ý hay không đồng ý ở mức độ nào?

Phân tích đề bài:

• Dạng câu hỏi: Opinion (Agree/Disagree – “To what extent…”). Bạn cần nêu rõ mức độ đồng ý/không đồng ý và bảo vệ lập luận xuyên suốt.
• Thuật ngữ: “non-negotiable requirement” = tiêu chuẩn bắt buộc, không có ngoại lệ. “Ethical AI” = AI được thiết kế, triển khai theo nguyên tắc đạo đức (minh bạch, công bằng, trách nhiệm, an toàn).
• Lỗi thường gặp:
  • Lạc đề sang mô tả công nghệ AI nói chung, thiếu trọng tâm “đạo đức”.
  • Thiếu quan điểm nhất quán; mở bài đồng ý mạnh, thân bài lại “bào chữa” cho phía ngược lại.
  • Lạm dụng ví dụ mơ hồ, số liệu bịa đặt.
  • Dùng từ “moral/ethic” sai ngữ cảnh, sai mạo từ và giới từ.
• Chiến lược:
  • Chọn lập trường rõ (Agree mạnh/Agree có điều kiện).
  • Dựng 2-3 luận điểm: giảm thiên vị, bảo vệ người dùng, trách nhiệm giải trình, tính bền vững đổi mới.
  • Dẫn chứng cân bằng: lĩnh vực y tế/nhân sự/tài chính; cân nhắc “innovation vs safeguards”.

Để đào sâu tác động của công nghệ lên lao động – một luận điểm hay dùng trong Task 2 về AI – bạn có thể liên hệ cách lập luận trong automation and the future of skilled labor nhằm phát triển đoạn “hệ quả xã hội” thuyết phục hơn.

Sơ đồ phân tích đề Task 2 về ethical AI với main ideas và ví dụ

2. Bài mẫu Band 8-9

Bài Band 8-9 thường có: luận điểm rõ ngay từ đầu, ví dụ xác đáng, lập luận cân bằng, từ vựng học thuật linh hoạt và kiểm soát câu phức tốt.

Bài luận (290 words):
In an era when algorithms increasingly shape our choices, I contend that ethical AI is a non‑negotiable requirement rather than a discretionary add‑on. This is not merely about compliance; it is about safeguarding human dignity, social trust, and long‑term innovation.

First, without robust safeguards, AI systems can scale harm at machine speed. Biased training data, for example, has produced hiring tools that down‑rank female candidates and credit models that penalize minority borrowers. Ethical protocols—transparency reports, bias audits, and human‑in‑the‑loop review—do not handicap innovation; they prevent invisible errors from metastasising into systemic injustice.

Second, ethics is the bedrock of public trust. When patients consent to AI‑assisted diagnosis, they assume their data is handled with accountability and privacy by design. Breaches or opaque decision‑making corrode acceptance, inviting litigation and regulatory backlash. Paradoxically, then, clear red lines often enable bolder research by reducing legal uncertainty and aligning incentives across engineers, managers, and regulators.

Admittedly, rigid rules can stifle breakthroughs, especially where risks are hypothetical and benefits immense. Yet this is an argument for smart regulation—such as regulatory sandboxes and tiered oversight—rather than for ethics‑free development. We already demand safety cases for pharmaceuticals and seatbelts for cars; requiring impact assessments and incident reporting for AI is the digital equivalent of those proven safeguards.

In the long run, ethical AI is not a brake but a steering wheel. It channels competitive pressure toward quality, reduces unintended consequences, and protects the very social licence that innovation depends on. For these reasons, ethical development is not optional; it is the price of admission to deploy powerful systems in the real world.

Phân tích Band điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	8.5	Quan điểm rõ ràng và xuyên suốt (ethics là bắt buộc). Lập luận cân bằng: thừa nhận mặt trái “rigid rules” rồi đề xuất “smart regulation”. Ví dụ đa lĩnh vực (tuyển dụng, tài chính, y tế).
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	8.5	Mở–thân–kết mạch lạc; mỗi đoạn có topic sentence rõ. Liên kết logic nhờ chuyển ý “First/Second/Admittedly/In the long run”. Không lạm dụng từ nối.
Lexical Resource (Từ vựng)	8.5	Từ vựng học thuật chính xác: safeguards, human-in-the-loop, accountability, regulatory sandboxes, unintended consequences. Collocations tự nhiên. Lỗi từ vựng không đáng kể.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	8.0	Đa dạng cấu trúc: mệnh đề quan hệ, cụm phân từ, so sánh, phép song hành. Chính xác gần như tuyệt đối; vài câu dài nhưng kiểm soát tốt dấu câu.

Các yếu tố giúp bài này được chấm điểm cao

• Luận điểm trung tâm rõ và được nhắc lại bằng ẩn dụ “not a brake but a steering wheel”.
• Dẫn chứng cụ thể theo lĩnh vực, tránh ví dụ chung chung.
• Cân bằng: thừa nhận rủi ro “stifle breakthroughs” nhưng đưa giải pháp “regulatory sandboxes”.
• Từ vựng chuyên sâu về đạo đức AI, dùng đúng ngữ cảnh.
• Mỗi đoạn triển khai một ý chính, mở đầu bằng topic sentence mạnh.
• Kết luận khái quát lại lập trường và mở rộng ý nghĩa xã hội lâu dài.

Để mở rộng ví dụ về tác động của công nghệ tới môi trường chính sách, bạn có thể tham khảo cách cân bằng lợi ích–rủi ro trong benefits of electric vehicles for the environment và rút ra cách kết nối ví dụ theo mô hình “anology” trong Task 2.

3. Bài mẫu Band 6.5-7

Đặc điểm: trả lời đúng câu hỏi, có quan điểm rõ, từ vựng đủ dùng, còn hạn chế về độ tinh tế lập luận hoặc tính chính xác từ vựng/cấu trúc.

Bài luận (265 words):
Many people argue that ethical rules should guide how AI is built and used. I mostly agree because such rules protect people and keep innovation sustainable, although they should remain flexible.

To begin with, clear standards can reduce bias and unfair treatment. For instance, if a company must publish how an algorithm was trained and tested, mistakes are easier to find. This transparency also pushes engineers to check their data more carefully. Moreover, when users know who is responsible for an AI decision, trust will grow and adoption will be faster in areas like healthcare or banking.

However, strict rules can become a barrier to new ideas if they are too heavy and slow. AI changes quickly, so regulations should allow testing in safe conditions. A reasonable way is to apply higher requirements to high‑risk systems, while letting low‑risk tools move faster. In this way, we protect people without stopping useful progress.

Overall, making ethics a requirement is important because AI affects many decisions that used to be made by humans. Even small errors can be multiplied when millions of people use the same system. Therefore, we need rules for fairness and privacy, but we also need room for experiments. If the two goals are balanced, AI can serve society better and avoid scandals that damage trust.

Phân tích Band điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	7.0	Trả lời đúng, quan điểm “mostly agree + linh hoạt” rõ. Có ví dụ và giải pháp cơ bản (tiered risk). Chưa có ví dụ thật cụ thể như bài Band 8-9.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	7.0	Cấu trúc đoạn chuẩn; từ nối đủ dùng. Một vài câu tổng quát, thiếu chiều sâu so sánh hoặc phản biện chi tiết.
Lexical Resource (Từ vựng)	6.5	Từ vựng đúng chủ đề (bias, transparency, adoption). Thiếu cụm học thuật nâng cao, một vài collocation còn “an toàn”.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	6.5	Câu ghép/phức ở mức khá; lỗi nhỏ về mạo từ/giới từ có thể xuất hiện; cấu trúc chưa thật đa dạng.

So sánh với bài Band 8-9

• Bài 8-9 có ví dụ cụ thể theo lĩnh vực và công cụ (bias audits, human-in-the-loop), bài 6.5-7 nói khái quát.
• Từ vựng học thuật ở Band 8-9 tinh tế và đa dạng hơn; Band 6.5-7 dùng từ phổ thông.
• Lập luận 8-9 có nhượng bộ và giải pháp “smart regulation” cụ thể; 6.5-7 có cân bằng nhưng ở mức khung ý.

Để luyện tư duy phản biện và ví dụ chính sách, bạn có thể đọc thêm phân tích về the influence of global media on public opinion để học cách đưa “systemic impact” vào đoạn phát triển ý.

4. Bài mẫu Band 5-6

Đặc điểm: có ý tưởng nhưng phát triển chưa sâu, lặp từ, lỗi ngữ pháp/từ vựng, mạch ý chưa chặt.

Bài luận (255 words):
Some people say ethics for AI is necessary, but others think it will slow down new ideas. I think ethics is important, but the rules should not be too hard.

Firstly, AI can make many bias decisions because of data. If the company show how the model work, people can check it. Also, we need a strong transparency so users know what is happening. In hospital, if AI gives wrong diagnosis, who will be responsible? With ethics, this problem can be solve.

On the other hand, if government make too much regulations, startup cannot test quickly. Technology move fast and rules are slow, so we should not stop progress. For example, using sandbox can help test safely without stopping company from release their product.

In conclusion, ethics is very essential but should be flexible. We should protect privacy and fairness, but not make it impossible to innovate. With balance, AI will be good for society and also for the economy.

Phân tích Band điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	6.0	Có quan điểm và hai mặt lập luận, nhưng ví dụ mờ nhạt, thiếu sâu.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	6.0	Bố cục cơ bản; liên kết còn lỏng, lặp từ “ethics/AI”. Thiếu dẫn dắt giữa các ý.
Lexical Resource (Từ vựng)	5.5	Lỗi collocation và từ loại (many bias, strong transparency). Vốn từ hạn chế.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	5.5	Lỗi chia động từ, mạo từ, số ít/số nhiều, mệnh đề quan hệ. Câu đơn nhiều, ít đa dạng.

Những lỗi sai của bài – phân tích & giải thích

Lỗi sai	Loại lỗi	Sửa lại	Giải thích
many bias decisions	Danh từ đếm được/không đếm được	many biased decisions / a lot of bias	“Bias” là danh từ không đếm được; tính từ là “biased”.
the company show	Chia động từ	the company shows	Chủ ngữ số ít “company” → động từ thêm “s”.
how the model work	Chia động từ	how the model works	“model” số ít → “works”.
a strong transparency	Collocation/từ loại	strong transparency → high transparency / transparency	“Transparency” không đi với “strong”; dùng “high transparency” hoặc chỉ “transparency”.
this problem can be solve	Bị động	this problem can be solved	Thiếu “-ed” ở dạng bị động.
too much regulations	Đếm được	too many regulations	“Regulations” là danh từ đếm được.
Technology move fast	Chia động từ	Technology moves fast	“Technology” số ít.
company from release	Dùng giới từ/cấu trúc	companies from releasing	“Prevent … from doing”; danh từ số nhiều, V-ing.
very essential	Collocation	absolutely/utterly essential or simply “essential”	“Very essential” là collocation không tự nhiên.

Cách Cải Thiện Từ Band 6 Lên Band 7

• Nâng cấp collocations đúng ngữ cảnh: high transparency, regulatory burden, human oversight, risk-based approach.
• Thêm ví dụ cụ thể (hiring, credit scoring, medical imaging) thay vì nói chung.
• Dùng câu phức với mệnh đề phụ thuộc và mệnh đề quan hệ để tăng độ linh hoạt câu.
• Kiểm tra mạo từ và số ít/số nhiều; ôn lại chia động từ hiện tại đơn.
• Mỗi đoạn nên có topic sentence rõ và kết câu chốt (mini-conclusion).

Để luyện cách đưa ví dụ lĩnh vực bền vững vào bài về đạo đức công nghệ, bạn có thể xem cách lập luận cân bằng trong how to reduce your carbon footprint rồi áp dụng cấu trúc “benefit–trade‑off–mitigation”.

5. Từ vựng quan trọng cần nhớ

Từ/Cụm từ	Loại từ	Phiên âm	Nghĩa tiếng Việt	Ví dụ (English)	Collocations
ethical AI	n. phrase	/ˈeθɪkəl ˌeɪˈaɪ/	AI có đạo đức	Ethical AI protects users from harm.	ethical AI framework, ethical AI principles
safeguard	n./v.	/ˈseɪfˌɡɑːrd/	biện pháp bảo vệ; bảo vệ	Safeguards reduce unintended harm.	legal safeguards, data safeguards
accountability	n.	/əˌkaʊn.təˈbɪl.ɪ.ti/	trách nhiệm giải trình	Accountability builds public trust.	clear accountability, accountability mechanisms
transparency	n.	/trænsˈpær.ən.si/	tính minh bạch	Transparency reports identify bias.	algorithmic transparency, transparency report
bias	n.	/ˈbaɪ.əs/	thiên vị	Biased data skews outcomes.	algorithmic bias, unconscious bias
human-in-the-loop	adj./n.	/ˌhjuːmən ɪn ðə luːp/	con người giám sát trong quy trình	Keep a human-in-the-loop for safety.	human-in-the-loop review
regulatory sandbox	n.	/ˈrɛɡjʊlətɔːri ˈsændbɒks/	cơ chế thử nghiệm có giám sát	A sandbox enables safe testing.	create a sandbox, sandbox approach
unintended consequences	n.	/ˌʌnɪnˈtɛndɪd ˈkɒnsɪkwənsɪz/	hệ quả ngoài ý muốn	We must anticipate unintended consequences.	mitigate unintended consequences
risk-based approach	n.	/rɪsk beɪst əˈprəʊtʃ/	tiếp cận dựa trên rủi ro	Use a risk-based approach to oversight.	adopt/use a risk-based approach
trade-off	n.	/ˈtreɪd ˌɒf/	đánh đổi	There is a trade-off between speed and safety.	make/accept a trade-off
guardrail	n.	/ˈɡɑːd.reɪl/	“lan can” bảo vệ (ẩn dụ)	Ethical guardrails steer innovation.	ethical guardrails
data stewardship	n.	/ˈdeɪ.tə ˈstjuː.wəd.ʃɪp/	quản trị dữ liệu có trách nhiệm	Good data stewardship is essential.	ensure data stewardship
Notwithstanding	conj.	/ˌnɒt.wɪðˈstæn.dɪŋ/	mặc dù	Notwithstanding the risks, we can innovate.	Notwithstanding + noun phrase
By the same token	linker	/baɪ ðə seɪm ˈtəʊkən/	tương tự, cùng lý lẽ	By the same token, rules help trust.	By the same token, …
equitable	adj.	/ˈɛk.wɪ.tə.bəl/	công bằng, không thiên vị	Equitable outcomes require fair data.	equitable access/outcomes

6. Cấu trúc câu dễ ăn điểm cao

1. Câu phức với mệnh đề phụ thuộc

• Công thức: Mệnh đề chính + when/if/although/because + mệnh đề phụ.
• Ví dụ từ bài Band 8-9: Although rigid rules can stifle breakthroughs, this is an argument for smart regulation.
• Vì sao ghi điểm: Tạo tương phản và lập luận hai chiều.
• Ví dụ bổ sung:
  • When AI systems scale, small errors become systemic.
  • Because data is biased, outcomes can be unfair.
• Lỗi thường gặp: Dùng “Although…but” cùng lúc; thiếu dấu phẩy cần thiết.

2. Mệnh đề quan hệ không xác định (non-defining relative clause)

• Công thức: Danh từ, which/who + mệnh đề bổ sung, mệnh đề chính.
• Ví dụ: Clear red lines, which reduce legal uncertainty, can enable research.
• Vì sao ghi điểm: Bổ sung thông tin tinh tế, giàu tính học thuật.
• Ví dụ bổ sung:
  • These audits, which are independent, improve trust.
  • Sandboxes, which simulate real risks, protect users.
• Lỗi: Bỏ dấu phẩy; dùng “that” thay “which”.

3. Cụm phân từ

• Công thức: V-ing/V-ed + cụm bổ nghĩa, mệnh đề chính.
• Ví dụ: Admittedly, rigid rules can stifle breakthroughs.
• Vì sao: Nén thông tin, nhịp câu linh hoạt.
• Ví dụ:
  • Designed poorly, AI systems amplify bias.
  • Acting early, regulators can prevent harm.
• Lỗi: Nhầm chủ ngữ logic (dangling participle).

4. Câu chẻ (Cleft sentence)

• Công thức: It is/was + X + that/who + mệnh đề.
• Ví dụ: It is ethical governance that sustains public trust.
• Vì sao: Nhấn mạnh điểm trọng tâm.
• Ví dụ:
  • It is transparency that reassures users.
  • It was a bias audit that revealed the flaw.
• Lỗi: Lạm dụng làm văn phong gượng.

5. Câu điều kiện nâng cao

• Công thức: If/Should/Unless + mệnh đề, mệnh đề chính (modal).
• Ví dụ: If safeguards are ignored, harm will scale at machine speed.
• Vì sao: Diễn đạt hệ quả – nguyên nhân rõ ràng.
• Ví dụ:
  • Should oversight fail, litigation is likely.
  • Unless data is representative, fairness is impossible.
• Lỗi: Nhầm thì; thiếu đảo trợ động từ với “Should…”.

6. Đảo ngữ nhấn mạnh

• Công thức: Only when/Not until/Never + trợ động từ + S + V.
• Ví dụ: Only when ethics is embedded will AI earn trust.
• Vì sao: Tạo nhấn mạnh học thuật, nâng band.
• Ví dụ:
  • Never has transparency mattered more.
  • Not until audits begin will bias decline.
• Lỗi: Sai trật tự trợ động từ – chủ ngữ – động từ.

7. Checklist Tự Đánh Giá

• Trước khi viết:
  • Xác định dạng đề: agree/disagree, discuss both, problem/solution.
  • Chốt lập trường 1 câu. Lập dàn ý 2-3 ý chính + ví dụ.
  • Ghi nhanh 6-8 collocations chủ đề.
• Trong khi viết:
  • Mở bài 2-3 câu: paraphrase + thesis.
  • Mỗi đoạn thân: topic sentence + giải thích + ví dụ + mini-kết.
  • Dùng 2-3 cấu trúc câu nâng band có kiểm soát.
• Sau khi viết:
  • Soát mạo từ (a/an/the), số ít/số nhiều, thì hiện tại đơn.
  • Cắt lặp từ; thay bằng collocations chính xác.
  • Kiểm tra 250+ từ; không lan man sang công nghệ nói chung.
• Mẹo thời gian:
  • 3 phút phân tích đề + dàn ý; 30 phút viết; 5-7 phút soát lỗi.
  • Gạch chân từ khóa: ethical, requirement, extent.

Để hiểu logic cân bằng lợi–hại trong các đề xã hội khác, bạn có thể xem thêm các lập luận tương tự như the influence of global media on public opinion để học cách triển khai tác động hệ thống trong phần thân bài.

Kết bài

Tóm lại, why ethical AI development is important không chỉ là câu hỏi kỹ thuật mà là bài toán xã hội: bảo vệ con người, xây dựng niềm tin và định hướng đổi mới bền vững. Con đường cải thiện điểm số của bạn nằm ở 3 bước: nắm dạng đề và dàn ý chắc, dùng ví dụ chuẩn xác theo lĩnh vực, và nâng cấp ngôn ngữ bằng collocations học thuật cùng cấu trúc câu điểm cao. Hãy luyện 2-3 đề/tuần, đăng bài vào nhóm học để nhận phản hồi, và theo dõi tiến bộ trong 4–6 tuần. Để mở rộng nền kiến thức liên quan tới AI và chính sách, nội dung phân tích như should the government regulate the use of artificial intelligence sẽ giúp bạn mài sắc luận điểm “quy định thông minh”. Tương tự, các chủ điểm công nghệ–việc làm trong automation and the future of skilled labor cung cấp ví dụ xã hội thuyết phục. Với cách học này, bạn không chỉ viết tốt một đề, mà sẽ “build” được bộ khung lập luận tái sử dụng cho nhiều chủ đề công nghệ, môi trường và truyền thông.

Một ví dụ chi tiết về cách đặt vấn đề lợi–hại trong công nghệ xanh có thể tham khảo ở benefits of electric vehicles for the environment để luyện cách so sánh tương tự trong Task 2.

Hãy thử viết ngay một bản đáp án 270–300 từ cho đề trên và chia sẻ trong phần bình luận để nhận góp ý từ cộng đồng học.