Cambridge IELTS 16

Artificial intelligence (Al) can already predict the future.

Trí tuệ nhân tạo (Al) đã có thể dự đoán trước được tương lai.

Police forces are using it to map when and where crime is likely to occur.

Lực lượng cảnh sát đang sử dụng nó để lập bản đồ xác định thời gian và địa điểm có thể xảy ra trường hợp phạm tội.

Doctors can use it to predict when a patient is most likely to have a heart attack or stroke.

Các bác sĩ có thể sử dụng nó để dự đoán thời điểm bệnh nhân có khả năng bị đau tim hoặc đột quỵ cao nhất.

Researchers are even trying to give Al imagination so it can plan for unexpected consequences.

Các nhà nghiên cứu thậm chí đang cố gắng cài đặt trí tưởng tượng vào Al để nó có thể lên kế hoạch cho những hậu quả không mong muốn.

Many decisions in our lives require a good forecast, and Al is almost always better at forecasting than we are.

Nhiều quyết định trong cuộc sống của chúng ta đòi hỏi một dự báo chính xác, và Al hầu như luôn luôn đưa ra dự báo tốt hơn chúng ta.

Yet for all these technological advances, we still seem to deeply lack confidence in Al predictions.

Thế nhưng chúng ta dường như vẫn thiếu tin tưởng sâu sắc vào các dự đoán của Al dù đã hiện diện những phát triển trong công nghệ.

Recent cases show that people don’t like relying on Al and prefer to trust human experts, even if these experts are wrong.

Các trường hợp gần đây đã cho thấy rằng mọi người không thích dựa vào Al và thích tin tưởng các chuyên gia con người hơn, ngay cả khi những chuyên gia này sai.

If we want Al to really benefit people, we need to find a way to get people to trust it.

Nếu chúng ta muốn Al thực sự mang lại lợi ích cho mọi người, chúng ta cần phải tìm cách để mọi người tin tưởng nó.

To do that, we need to understand why people are so reluctant to trust Al in the first place.

Để làm được điều đó, chúng ta cần hiểu rằng tại sao mọi người lại miễn cưỡng tin tưởng Al ngay từ ban đầu.

Take the case of Watson for Oncology, one of technology giant IBM’s supercomputer programs.

Lấy ví dụ trường hợp của Watson for Oncology, một trong những chương trình siêu máy tính khổng lồ về công nghệ của IBM.

Their attempt to promote this program to cancer doctors was a PR disaster.

Nỗ lực của họ để quảng bá chương trình này cho các bác sĩ khoa ung thư là một thảm họa trong việc Quan hệ công chúng.

The Al promised to deliver top-quality recommendations on the treatment of 12 cancers that accounted for 80% of the world’s cases.

Al hứa sẽ đưa ra các khuyến nghị chất lượng hàng đầu để điều trị 12 bệnh ung thư chiếm 80% các trường hợp trên thế giới.

But when doctors first interacted with Watson, they found themselves in a rather difficult situation.

Nhưng khi các bác sĩ tương tác lần đầu với Watson, họ thấy mình đang ở trong một tình huống khá khó khăn.

On the one hand, if Watson provided guidance about a treatment that coincided with their own opinions, physicians did not see much point in Watson’s recommendations.

Một mặt, nếu Watson đưa ra hướng dẫn về phương pháp điều trị trùng với ý kiến của họ, thì các bác sĩ sẽ không thấy nhiều giá trị trong các khuyến nghị của Watson.

The supercomputer was simply telling them what they already knew, and these recommendations did not change the actual treatment.

Siêu máy tính chỉ đơn giản là nói cho họ biết những gì họ đã biết, và những khuyến nghị này không thay đổi phương pháp điều trị thực tế.

On the other hand, if Watson generated a recommendation that contradicted the experts’ opinion, doctors would typically conclude that Watson wasn’t competent.

Mặt khác, nếu Watson đưa ra một khuyến nghị mâu thuẫn với ý kiến của các chuyên gia, các bác sĩ thường sẽ kết luận rằng Watson không đủ năng lực.

And the machine wouldn’t be able to explain why its treatment was plausible because its machine-learning algorithms were simply too complex to be fully understood by humans.

Và cỗ máy sẽ không thể giải thích lý do tại sao phương pháp điều trị của nó là hợp lý bởi vì các thuật toán học máy của nó đơn giản là quá phức tạp để con người có thể hiểu được toàn bộ.

Consequently, this has caused even more suspicion and disbelief, leading many doctors to ignore the seemingly outlandish Al recommendations and stick to their own expertise.

Hậu quả là, điều này càng gây ra nhiều nghi ngờ và hoài nghi, khiến nhiều bác sĩ phớt lờ những khuyến cáo có vẻ kỳ quặc của Al và bám vào chuyên môn của họ.

This is just one example of people’s lack of confidence in Al and their reluctance to accept what Al has to offer.

Đây chỉ là một ví dụ về sự thiếu tin tưởng của mọi người đối với Al và sự miễn cưỡng của họ khi chấp nhận những gì Al phải cung cấp.

Trust in other people is often based on our understanding of how others think and having experience of their reliability.

Sự tin tưởng vào người khác thường dựa trên sự hiểu biết của chúng ta về cách người khác nghĩ và kinh nghiệm của ta về độ tin cậy của họ.

This helps create a psychological feeling of safety. Al, on the other hand, is still fairly new and unfamiliar to most people.

Điều này giúp tạo ra một trạng thái tâm lý an toàn. AI, trái ngược lại, vẫn còn là một điều khá mới và lạ lùng với hầu hết mọi người.

Even if it can be technically explained (and that’s not always the case), Al’s decision-making process is usually too difficult for most people to comprehend.

Ngay cả khi nó có thể được giải thích về mặt kỹ thuật (và không phải lúc nào cũng vậy), quá trình ra quyết định của Al thường quá khó để hầu hết mọi người hiểu được.

And interacting with something we don’t understand can cause anxiety and give US a sense that we’re losing control.

Và việc tương tác với điều gì đó mà chúng ta không hiểu có thể gây ra lo lắng và khiến chúng ta cảm thấy rằng mình đang bị mất kiểm soát.

Many people are also simply not familiar with many instances of Al actually working, because it often happens in the background.

Nhiều người cũng chỉ đơn giản là không quen với nhiều trường hợp Al thực sự hoạt động, vì nó thường diễn ra ở phía sau.

Instead, they are acutely aware of instances where Al goes wrong.

Thay vào đó, họ nhận thức sâu sắc những trường hợp Al mắc sai lầm.

Embarrassing Al failures receive a disproportionate amount of media attention, emphasising the message that we cannot rely on technology.

Những thất bại đáng xấu hổ của Al nhận được sự chú ý không tương xứng của giới truyền thông, nhấn mạnh thông điệp rằng chúng ta không thể dựa vào công nghệ.

Machine learning is not foolproof, in part because the humans who design it aren’t.

Học máy không phải là điều dễ hiểu, một phần là do những người thiết kế ra nó cũng không như vậy.

Feelings about Al run deep.

Cảm xúc về Al được cảm nhận một cách mạnh mẽ.

In a recent experiment, people from a range of backgrounds were given various sci-fi films about Al to watch and then asked questions about automation in everyday life.

Trong một thử nghiệm gần đây, mọi người từ nhiều gia cảnh khác nhau được cho xem nhiều bộ phim khoa học viễn tưởng về Al và sau đó đặt câu hỏi về tự động hóa trong cuộc sống hàng ngày.

It was found that, regardless of whether the film they watched depicted Al in a positive or negative light, simply watching a cinematic vision of our technological future polarised the participants’ attitudes.

Người ta thấy rằng, bất kể bộ phim họ xem mô tả Al dưới ánh nhìn tích cực hay tiêu cực, chỉ cần xem một viễn cảnh điện ảnh về công nghệ trong tương lai của chúng ta đã phân cực thái độ của những người tham gia.

Optimists became more extreme in their enthusiasm for Al and sceptics became even more guarded.

Những người lạc quan càng trở nên đề cao Al hơn và những người hoài nghi thậm chí còn trở nên đề phòng hơn.

This suggests people use relevant evidence about Al in a biased manner to support their existing attitudes, a deep-rooted human tendency known as “confirmation bias”.

Điều này cho thấy mọi người sử dụng bằng chứng liên quan về Al theo cách thiên vị để biện minh cho thái độ hiện có của họ, một xu hướng ăn sâu của con người được gọi là “thiên vị xác nhận”.

As Al is represented more and more in media and entertainment, it could lead to a society split between those who benefit from Al and those who reject it.

Khi Al được giới thiệu ngày càng nhiều trên các phương tiện truyền thông và giải trí, có thể dẫn đến sự chia rẽ xã hội giữa những người thấy lợi ích từ Al và những người phủ nhận nó.

More pertinently, refusing to accept the advantages offered by Al could place a large group of people at a serious disadvantage.

Nói một cách rõ ràng hơn, việc từ chối chấp nhận những mặt tích cực mà Al đem lại có thể khiến khá nhiều người mất đi lợi ích đáng kể.

Fortunately, we already have some ideas about how to improve trust in Al.

May mắn thay, chúng tôi đã có một số ý tưởng về cách cải thiện niềm tin vào Al.

Simply having previous experience with Al can significantly improve people’s opinions about the technology, as was found in the study mentioned above.

Đơn giản là chỉ cần từng được trải nghiệm với Al là có thể cải thiện đáng kể quan điểm của mọi người về công nghệ, như trong nghiên cứu đề cập ở trên đã phát hiện ra.

Evidence also suggests the more you use other technologies such as the internet, the more you trust them.

Bằng chứng cũng cho thấy bạn càng sử dụng nhiều công nghệ khác như internet, bạn càng tin tưởng chúng.

Another solution may be to reveal more about the algorithms which Al uses and the purposes they serve.

Một giải pháp khác có thể là tiết lộ thêm về các thuật toán mà Al sử dụng và mục đích mà chúng phục vụ.

Several high-profile social media companies and online marketplaces already release transparency reports about government requests and surveillance disclosures.

Một số công ty truyền thông xã hội nổi tiếng và thị trường trực tuyến đã công bố các báo cáo minh bạch về các yêu cầu của chính phủ và tiết lộ giám sát.

A similar practice for Al could help people have a better understanding of the way algorithmic decisions are made.

Một thí nghiệm tương tự đối với Al có thể giúp mọi người hiểu rõ hơn về cách các thuật toán để quyết định được thực hiện.

Research suggests that allowing people some control over Al decision-making could also improve trust and enable Al to learn from human experience.

Nghiên cứu cho thấy rằng khi cho phép mọi người kiểm soát việc ra quyết định của Al cũng có thể tăng mức độ tin tưởng và tạo điều kiện để Al học hỏi kinh nghiệm của con người.

For example, one study showed that when people were allowed the freedom to slightly modify an algorithm, they felt more satisfied with its decisions, more likely to believe it was superior and more likely to use it in the future.

Ví dụ, một nghiên cứu cho thấy rằng khi mọi người được phép tự do sửa đổi một chút thuật toán, họ cảm thấy hài lòng hơn với các quyết định của nó, nhiều khả năng tin rằng nó tốt hơn và có nhiều khả năng sử dụng nó hơn trong tương lai.

We don’t need to understand the intricate inner workings of Al systems, but if people are given a degree of responsibility for how they are implemented, they will be more willing to accept Al into their lives.

Chúng ta không cần phải hiểu hoạt động phức tạp bên trong của hệ thống Al, nhưng nếu mọi người được giao trách nhiệm ở một mức độ nhất định về cách thức chúng thực hiện, họ sẽ sẵn sàng chấp nhận Al bước vào cuộc sống của mình hơn.

Từ vựng trong bài

Artificial intelligence: Trí tuệ nhân tạo

technological advances: những phát triển trong công nghệ

reluctant: miễn cưỡng

PR (Public Relations): Quan hệ công chúng

coincided with: trùng hợp với

contradicted: mâu thuẫn

machine-learning algorithms: các thuật toán học máy

reliability: độ tin cậy

disproportionate: không tương xứng

foolproof: điều dễ hiểu

run deep: được cảm nhận một cách mạnh mẽ

polarised: phân cực

Optimists: Những người lạc quan

sceptics: những người hoài nghi

a deep-rooted human tendency: một xu hướng ăn sâu của con người

confirmation bias: thiên vị xác nhận

pertinently: một cách hợp lý

transparency: minh bạch