Đáp án Đề 19 — Listening

Kỹ năng

Đề thi thử

Cấp độ

B1-B2

Bài số

Ngày đăng

—

Lượt xem

Đáp án Đề thi thử VSTEP Listening số 19 + Giải thích chi tiết

Hướng dẫn: Đáp án được highlight bằng chữ đậm. Đọc kỹ phần giải thích để hiểu logic đáp án.

Câu	Đáp án	Giải thích
1	B	Chính sách mới: chính sách đạo đức AI yêu cầu giám sát con người cho tất cả quyết định tự động ảnh hưởng đến khách hàng.
2	B	Hệ thống mới: công cụ chẩn đoán hỗ trợ AI giúp bác sĩ X-quang phát hiện khối u sớm hơn và chính xác hơn.
3	B	Yêu cầu: hoàn thành khóa học mới về hiểu biết AI, đạo đức và sử dụng có trách nhiệm trước khi tốt nghiệp.
4	B	Dịch vụ mới: xem xét hợp đồng hỗ trợ AI và nghiên cứu pháp lý để giảm chi phí và thời gian cho khách hàng.
5	B	Quy định: yêu cầu minh bạch mới cho hệ thống AI được sử dụng trong tuyển dụng, cho vay và các quyết định quan trọng khác.
6	B	Thay đổi: sử dụng AI để tăng tốc xử lý yêu cầu bồi thường, với đánh giá của con người cho các trường hợp phức tạp.
7	B	Cơ hội: chương trình nghiên cứu sinh cho các nhà nghiên cứu nghiên cứu về an toàn và căn chỉnh AI.
8	B	Chính sách: cho phép hiệu ứng đặc biệt hỗ trợ AI trong khi bảo vệ quyền của nhà văn và diễn viên.
9	B	Mục đích: tự động hóa phân tích dữ liệu thường lệ để giải phóng thời gian cho công việc chiến lược sáng tạo hơn.
10	B	Lo ngại: công cụ AI đôi khi tạo ra kết quả thiên kiến hoặc không chính xác, có thể ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh.
11	B	Giải pháp: luôn có người xem xét đầu ra AI trước khi đưa ra quyết định quan trọng, và ghi chép mọi lỗi.
12	B	Đồng ý: thử nghiệm công cụ AI ở một phòng ban, với hướng dẫn rõ ràng và giám sát của con người, sau đó mở rộng dựa trên kết quả.
13	B	Lo ngại của phụ huynh: con sử dụng AI để hoàn thành bài tập mà không học tài liệu.
14	B	Phản hồi: thừa nhận lo ngại nhưng giải thích rằng hiểu biết AI là kỹ năng thiết yếu, và dạy học sinh cách sử dụng AI như công cụ học tập có đạo đức.
15	B	Gợi ý: có cuộc trò chuyện cởi mở về sự khác biệt giữa sử dụng AI để học và sử dụng AI để gian lận, và đặt kỳ vọng rõ ràng.
16	B	Cảm xúc: hiểu biết hơn và sẵn sàng hợp tác với giáo viên để đặt hướng dẫn phù hợp.
17	B	Lo ngại chính: hệ thống AI tiên tiến có thể phát triển mục tiêu không phù hợp với giá trị con người và trở nên khó kiểm soát.
18	B	Căn chỉnh: thách thức đảm bảo hệ thống AI hành động phù hợp với ý định và giá trị của con người.
19	B	Cách tiếp cận: phát triển kỹ thuật cho tính minh bạch AI, khả năng diễn giải, và cơ chế giám sát mạnh mẽ của con người.
20	B	Quan điểm: cực kỳ quan trọng và thiếu kinh phí, xứng đáng được chú ý và nguồn lực nhiều hơn.
21	B	Thiên kiến thuật toán: hệ thống AI duy trì hoặc thậm chí khuếch đại thiên kiến xã hội hiện có trong tuyển dụng, cho vay, tư pháp hình sự và các lĩnh vực khác.
22	B	Nguyên nhân: thiên kiến phản ánh các thiên kiến trong dữ liệu huấn luyện, thường được thu thập từ nguồn lịch sử chứa định kiến xã hội.
23	B	Ví dụ: công cụ tuyển dụng ưu tiên ứng viên nam vì được huấn luyện trên sơ yếu lý lịch từ ngành do nam giới thống trị.
24	B	Giải pháp: lựa chọn cẩn thận dữ liệu huấn luyện, kiểm toán hệ thống AI về thiên kiến, đảm bảo nhóm phát triển đa dạng, và giám sát liên tục.
25	B	Tầm quan trọng của minh bạch: cho phép người dùng và cơ quan quản lý hiểu cách hệ thống AI đưa ra quyết định, xác định vấn đề tiềm ẩn, và buộc nhà phát triển chịu trách nhiệm.
26	B	AI tạo sinh: danh mục hệ thống AI có thể tạo nội dung mới — bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, và mã — dựa trên các mẫu học từ dữ liệu huấn luyện.
27	B	Đột phá: kiến trúc transformer, được giới thiệu năm 2017, cho phép các mô hình AI được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ và tạo đầu ra mạch lạc, phù hợp ngữ cảnh.
28	B	Huấn luyện: trên lượng lớn văn bản từ sách, bài báo, trang web và nguồn khác, học các mẫu và mối quan hệ trong ngôn ngữ.
29	B	Lo ngại: có thể tạo ra thông tin thuyết phục nhưng sai, đặt ra câu hỏi về bản quyền và sở hữu trí tuệ, và phá vỡ nhiều công việc hiện tại.
30	B	Thách thức chính: cân bằng tiềm năng sáng tạo và năng suất to lớn của AI tạo sinh với lo ngại về lạm dụng, độ chính xác, và tác động xã hội.
31	B	Sử dụng: hỗ trợ chẩn đoán, khám phá thuốc, kế hoạch điều trị cá nhân hóa, và dự đoán kết quả bệnh nhân.
32	B	Ví dụ: hệ thống AI có thể phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường từ quét mắt với độ chính xác tương đương bác sĩ chuyên khoa.
33	B	Lo ngại: câu hỏi về trách nhiệm giải trình khi hệ thống AI mắc lỗi, và lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu bệnh nhân.
34	B	Lý do không thay thế bác sĩ: y học đòi hỏi sự đồng cảm, phán đoán đạo đức phức tạp, và kết nối con người giữa bác sĩ và bệnh nhân, mà AI không thể tái tạo.
35	B	Tương lai: AI sẽ tăng cường và hỗ trợ các chuyên gia y tế, làm cho họ hiệu quả hơn và cho phép chăm sóc bệnh nhân tốt hơn.

Mẹo làm bài Listening VSTEP

Đọc câu hỏi trước khi nghe: Dùng thời gian hướng dẫn (10-15 giây) để đọc trước câu hỏi Part 1, đoán chủ đề
Ghi chú nhanh keywords: Đặc biệt với tên riêng, số, địa điểm trong Part 2-3
Loại trừ đáp án sai: Dùng process of elimination khi không chắc chắn
Đừng hoảng nếu miss 1 câu: Tập trung câu tiếp theo, không pause lại

Tính điểm Listening

Điểm = (Số câu đúng / 35) × 10. Làm tròn 0.5.

Số câu đúng	Điểm quy đổi	Bậc VSTEP
10–17	3.0–4.5	Bậc 2 (A2)
18–24	5.0–6.0	Bậc 3 (B1)
25–30	6.5–8.0	Bậc 4 (B2)
31–35	8.5–10.0	Bậc 5 (C1)