B2417 từ3:22Bài viết Giọng AnhXuất bản 14 thg 3, 2026 · Cập nhật 23 thg 3, 2026

Công nghệ và kỹ thuật sốCông nghệ Khoa học Xã hội

Xem trước âm thanh hoàn chỉnh

0:00

Đọc hiểu Từ vựng Nói theo Bài kiểm tra Nghe chép Hành trình

Artificial intelligence has transformed the way we live, work, and communicate over the past decade.

Trí tuệ nhân tạo đã thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và giao tiếp trong thập kỷ qua.

From personalized recommendations on streaming platforms to facial recognition systems in public spaces, AI technology has become deeply embedded in our daily routines.

Từ các đề xuất cá nhân hóa trên các nền tảng phát trực tuyến đến hệ thống nhận dạng khuôn mặt ở những nơi công cộng, công nghệ AI đã thâm nhập sâu vào thói quen hàng ngày của chúng ta.

However, as these systems grow more powerful, serious questions about ethics, privacy, and regulation have emerged.

Tuy nhiên, khi các hệ thống này trở nên mạnh mẽ hơn, những vấn đề nghiêm trọng về đạo đức, quyền riêng tư và quy định đã nảy sinh.

Society must now decide how to balance the benefits of innovation with the protection of fundamental human rights.

Xã hội bây giờ phải quyết định cách cân bằng giữa lợi ích của sự đổi mới và việc bảo vệ các quyền con người cơ bản.

One of the most pressing concerns surrounding AI is the issue of data privacy.

Một trong những mối quan tâm cấp bách nhất xoay quanh AI là vấn đề quyền riêng tư dữ liệu.

Modern AI systems require enormous amounts of personal data to function effectively and improve their accuracy.

Các hệ thống AI hiện đại đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu cá nhân để hoạt động hiệu quả và cải thiện độ chính xác của chúng.

Every time we use a search engine, make an online purchase, or interact with a virtual assistant, our data is collected and analyzed.

Mỗi khi chúng ta sử dụng công cụ tìm kiếm, mua sắm trực tuyến hoặc tương tác với trợ lý ảo, dữ liệu của chúng ta đều được thu thập và phân tích.

In many cases, users are not fully aware of how their information is being stored, shared, or sold to third parties.

Trong nhiều trường hợp, người dùng không hoàn toàn nhận thức được thông tin của họ đang được lưu trữ, chia sẻ hoặc bán cho bên thứ ba như thế nào.

This lack of transparency has led to growing public distrust toward technology companies and their data practices.

Sự thiếu minh bạch này đã dẫn đến sự mất lòng tin ngày càng tăng của công chúng đối với các công ty công nghệ và các hoạt động dữ liệu của họ.

#10

Governments around the world have begun introducing regulation to address these challenges and protect citizens' digital rights.

Chính phủ các nước trên thế giới đã bắt đầu đưa ra các quy định để giải quyết những thách thức này và bảo vệ quyền kỹ thuật số của công dân.

#11

The European Union's General Data Protection Regulation, commonly known as GDPR, was among the first comprehensive frameworks designed to give individuals greater control over their personal data.

Quy định chung về bảo vệ dữ liệu của Liên minh Châu Âu (thường được gọi là GDPR) là một trong những khung pháp lý toàn diện đầu tiên được thiết kế để giúp các cá nhân có quyền kiểm soát tốt hơn đối với dữ liệu cá nhân của họ.

#12

Under GDPR, companies must obtain explicit consent before collecting user information and must clearly explain how that data will be used.

Theo quy định của GDPR, các công ty phải có được sự đồng ý rõ ràng trước khi thu thập thông tin người dùng và phải giải thích rõ ràng cách dữ liệu đó sẽ được sử dụng.

#13

Other countries have since followed with their own legislation, though the scope and enforcement of these laws vary significantly.

Kể từ đó, các quốc gia khác cũng đã làm theo với luật pháp của riêng họ, mặc dù phạm vi và việc thực thi các luật này có sự khác biệt đáng kể.

#14

Beyond privacy, there are broader ethical questions that society must confront as AI becomes more advanced.

Ngoài quyền riêng tư, khi trí tuệ nhân tạo trở nên tiên tiến hơn, xã hội phải đối mặt với những vấn đề đạo đức rộng lớn hơn.

#15

For instance, algorithms used in hiring processes or criminal justice systems have been shown to contain hidden biases that disproportionately affect certain groups.

Ví dụ, các thuật toán được sử dụng trong quy trình tuyển dụng hoặc hệ thống tư pháp hình sự đã được chứng minh là chứa đựng những định kiến ẩn giấu, gây ảnh hưởng không cân đối đến một số nhóm nhất định.

#16

These biases often reflect existing inequalities in the data that was used to train the AI models.

Những định kiến này thường phản ánh sự bất bình đẳng hiện hữu trong dữ liệu được sử dụng để huấn luyện các mô hình AI.

#17

Without careful oversight, such systems risk reinforcing discrimination rather than reducing it.

Nếu thiếu sự giám sát cẩn thận, các hệ thống như vậy có nguy cơ củng cố sự phân biệt đối xử thay vì giảm bớt nó.

#18

who should be held accountable when an AI system causes harm?

Khi hệ thống AI gây ra thiệt hại, ai sẽ là người phải chịu trách nhiệm?

#19

Looking ahead, the relationship between technology and ethics will only become more complex as AI continues to evolve.

Nhìn về tương lai, khi trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển, mối quan hệ giữa công nghệ và đạo đức sẽ chỉ trở nên phức tạp hơn.

#20

Experts argue that effective regulation must keep pace with technological development, which requires ongoing collaboration between governments, technology companies, and civil society.

Các chuyên gia lập luận rằng các quy định hiệu quả phải bắt kịp với sự phát triển công nghệ, điều này đòi hỏi sự hợp tác liên tục giữa chính phủ, các công ty công nghệ và xã hội dân sự.

#21

Education also plays a vital role, as citizens need to understand their digital rights and demand greater accountability from the organizations that handle their data.

Giáo dục cũng đóng một vai trò quan trọng, vì công dân cần hiểu rõ các quyền kỹ thuật số của mình và yêu cầu trách nhiệm giải trình cao hơn từ các tổ chức xử lý dữ liệu của họ.

#22

Ultimately, building an ethical framework for AI is not just a technical challenge but a deeply human one that will shape the future of our societies.

Cuối cùng, việc xây dựng một khuôn khổ đạo đức cho AI không chỉ là một thách thức kỹ thuật mà còn là một thách thức nhân văn sâu sắc sẽ định hình tương lai của xã hội chúng ta.

Danh sách cụm từ (8 cụm từ)

Cụm từ kèm nhãn loại, định nghĩa song ngữ, ghi chú sử dụng và câu ví dụ.

keep pace with

idiom

To move or develop at the same speed as someone or something else.

Theo kịp..., bắt kịp với

Giải thích: Được sử dụng để mô tả tốc độ phát triển của một thứ gì đó (như luật pháp, công nghệ, khả năng) có thể duy trì sự nhất quán với một thứ khác đang thay đổi nhanh chóng.

Ví dụ: The legal system must keep pace with rapid technological advancements to protect citizens.

third parties

collocation

A person or group besides the two primarily involved in a situation.

Bên thứ ba

Giải thích: Trong các hợp đồng kinh doanh hoặc pháp lý, dùng để chỉ các tổ chức hoặc cá nhân khác ngoài hai bên mua bán hoặc hai bên liên quan trực tiếp.

Ví dụ: The company promised not to sell user data to third parties without permission.

hold someone accountable

collocation

To consider someone responsible for something and expect them to explain it.

Yêu cầu ai đó chịu trách nhiệm

Giải thích: Nhấn mạnh rằng khi có sai sót xảy ra, phải có người chịu trách nhiệm và chấp nhận hậu quả hoặc đưa ra lời giải thích.

Ví dụ: The public is demanding to hold the CEO accountable for the massive data breach.

surrounding

collocation

Related to or connected with a particular subject or situation.

Xoay quanh... (vấn đề, tranh cãi)

Giải thích: Ở đây không có nghĩa là bao quanh về mặt vật lý, mà là chỉ tất cả các cuộc thảo luận, nghi ngờ hoặc tình huống liên quan đến một vấn đề cốt lõi nào đó.

Ví dụ: There are many ethical concerns surrounding the use of facial recognition technology.

train the AI models

technical term

The process of providing an algorithm with data so it can learn patterns and make predictions.

Huấn luyện các mô hình AI

Giải thích: Trong tiếng Anh thông thường, 'train' nghĩa là 'tàu hỏa' hoặc 'tập thể dục'. Trong AI, 'train' là nạp dữ liệu để thuật toán học hỏi; 'model' không phải là 'người mẫu' mà là 'mô hình toán học' hoặc 'chương trình' có khả năng dự đoán sau khi huấn luyện.

Ví dụ: Engineers used millions of images to train the AI model to recognize different types of trees.

oversight

technical term

The action of overseeing or supervising something, often by a regulatory body.

Sự giám sát / Quản lý

Giải thích: Đây là một từ dễ gây nhầm lẫn. Trong đời thường, 'oversight' thường chỉ 'sự sơ suất' (do không nhìn thấy). Nhưng trong ngữ cảnh pháp lý và hành chính, nó có nghĩa là 'giám sát' hoặc 'quản lý'.

Ví dụ: The government committee provides independent oversight of the intelligence services.

civil society

technical term

The aggregate of non-governmental organizations and institutions that manifest interests and will of citizens.

Xã hội dân sự

Giải thích: 'Civil' ở đây không phải là 'lịch sự', mà là 'thuộc về công dân'. 'Civil society' chỉ các nhóm xã hội độc lập với chính phủ và các tổ chức kinh doanh, như tổ chức phi chính phủ (NGO), công đoàn hoặc nhóm cộng đồng.

Ví dụ: A healthy democracy requires active participation from civil society.

transparency

technical term

The quality of being open and honest about how an organization operates or how data is processed.

Tính minh bạch

Giải thích: Về mặt vật lý, 'transparency' chỉ sự 'trong suốt' (như thủy tinh). Trong CNTT và kinh doanh, nó nghĩa là 'công khai thông tin', giúp người dùng biết rõ dữ liệu được xử lý như thế nào mà không bị che giấu.

Ví dụ: There is a need for greater transparency in how social media algorithms rank content.

Khóa học đề xuất

Đánh giá của học viên

Viết đánh giá

Quay lại khóa học Đăng ký

Technology EthicsĐạo đức công nghệ

Xem trước âm thanh hoàn chỉnh

Chế độ học tập

Nội dung học tập

Danh sách từ vựng (10 từ)

Danh sách cụm từ (8 cụm từ)

Khóa học đề xuất

Đánh giá của học viên

Danh sách từ vựng (10 từ)

Danh sách cụm từ (8 cụm từ)

Xem trước âm thanh hoàn chỉnh

Chế độ học tập

Nội dung học tập

Danh sách từ vựng (10 từ)

Danh sách cụm từ (8 cụm từ)

Khóa học đề xuất

AI & ChatGPTAI và ChatGPT

Tech NewsTin tức công nghệ

AI & ChatGPT

Shinya Yamanaka: Reprogramming LifeShinya Yamanaka: Tái lập trình sự sống

Đánh giá của học viên

Danh sách từ vựng (10 từ)

Danh sách cụm từ (8 cụm từ)