Contents
READING PASSAGE 1 ..................................................................................................................................... 1
Roman tunnels .......................................................................................................................................... 1
Passage 2....................................................................................................................................................... 4
Changes in reading habits ......................................................................................................................... 4
Passage 3....................................................................................................................................................... 7
Attitudes towards Artificial Intelligence ................................................................................................... 7
READING PASSAGE 1
Roman tunnels
The Romans, who once controlled areas of Europe, North Africa and Asia Minor, adopted the
construction techniques of other civilizations to build tunnels in their territories
Người La Mã, những người từng kiểm soát các khu vực của Châu Âu, Bắc Phi và Tiểu Á, đã áp
dụng kỹ thuật xây dựng của các nền văn minh khác để xây dựng các đường hầm trên lãnh thổ của
họ
The Persians, who lived in present-day Iran, were one of the first civilizations to build tunnels that
provided a reliable supply of water to human settlements in dry areas. In the early first millennium
BCE, they introduced the qanat method of tunnel construction, which consisted of placing posts
over a hill in a straight line, to ensure that the tunnel kept to its route, and then digging vertical
shafts down into the ground at regular intervals. Underground, workers removed the earth from
between the ends of the shafts, creating a tunnel. The excavated soil was taken up to the surface
using the shafts, which also provided ventilation during the work. Once the tunnel was completed,
it allowed water to flow from the top of a hillside down towards a canal, which supplied water for
human use. Remarkably, some qanats built by the Persians 2,700 years ago are still in use today.
Người Ba Tư sống ở Iran ngày nay là một trong những nền văn minh đầu tiên xây dựng các đường
hầm cung cấp nguồn nước đáng tin cậy cho các khu định cư của con người ở các khu vực khô hạn.
Vào đầu thiên niên kỷ đầu tiên trước Công nguyên, họ đã giới thiệu phương pháp xây dựng đường
hầm qanat, bao gồm việc đặt các trụ trên một ngọn đồi theo một đường thẳng, để đảm bảo rằng
đường hầm đi đúng tuyến đường của nó, và sau đó đào các trục thẳng đứng xuống đất vào các
khoảng thời gian đều nhau. Dưới lòng đất, các công nhân đã loại bỏ đất từ giữa các đầu của trục,
tạo ra một đường hầm. Đất đào được đưa lên bề mặt bằng các trục, điều này cũng tạo sự thông
thoáng trong quá trình làm việc. Khi đường hầm hoàn thành, nó cho phép nước chảy từ đỉnh đồi
xuống kênh đào, cung cấp nước cho con người. Đáng chú ý, một số qanats do người Ba Tư xây
dựng cách đây 2.700 năm vẫn còn được sử dụng cho đến ngày nay.
They later passed on their knowledge to the Romans, who also used the qanat method to construct
water-supply tunnels for agriculture. Roman qanat tunnels were constructed with vertical shafts
dug at intervals of between 30 and 60 meters. The shafts were equipped with handholds and
footholds to help those climbing in and out of them and were covered with a wooden or stone lid.
To ensure that the shafts were vertical, Romans hung a plumb line from a rod placed across the
top of each shaft and made sure that the weight at the end of it hung in the center of the shaft.
Plumb lines were also used to measure the depth of the shaft and to determine the slope of the
tunnel. The 5.6-kilometer-long Claudius tunnel, built in 41 CE to drain the Fucine Lake in central
Italy, had shafts that were up to 122 meters deep, took 11 years to build and involved
approximately 30,000 workers.
Sau đó, họ đã truyền lại kiến thức của mình cho người La Mã, những người này cũng sử dụng
phương pháp qanat để xây dựng các đường hầm cấp nước cho nông nghiệp. Các đường hầm qanat
của người La Mã được xây dựng với các trục thẳng đứng được đào với khoảng cách từ 30 đến 60
mét. Các trục được trang bị tay đỡ và giá đỡ để giúp những người leo lên và ra khỏi chúng và
được đậy bằng nắp bằng gỗ hoặc đá. Để đảm bảo trục thẳng đứng, người La Mã treo một sợi dây
dọi từ một thanh đặt ngang đầu mỗi trục và đảm bảo rằng quả nặng ở đầu trục treo ở giữa trục.
Dây dọi cũng được sử dụng để đo độ sâu của trục và xác định độ dốc của đường hầm. Đường hầm
Claudius dài 5,6 km, được xây dựng vào năm 41 CN để thoát nước hồ Fucine ở miền trung nước
Ý, có trục sâu tới 122 mét, mất 11 năm để xây dựng và có khoảng 30.000 công nhân tham gia.
By the 6th century BCE, a second method of tunnel construction appeared called the counterexcavation method, in which the tunnel was constructed from both ends. It was used to cut through
high mountains when the qanat method was not a practical alternative. This method required
greater planning and advanced knowledge of surveying, mathematics and geometry as both ends
of a tunnel had to meet correctly at the center of the mountain. Adjustments to the direction of the
tunnel also had to be made whenever builders encountered geological problems or when it
deviated from its set path. They constantly checked the tunnel’s advancing direction, for example,
by looking back at the light that penetrated through the tunnel mouth, and made corrections
whenever necessary. Large deviations could happen, and they could result in one end of the tunnel
not being usable. An inscription written on the side of a 428-meter tunnel, built by the Romans as
part of the Saldae aqueduct system in modern-day Algeria, describes how the two teams of
builders missed each other in the mountain and how the later construction of a lateral link between
both corridors corrected the initial error.
Đến thế kỷ thứ 6 trước Công nguyên, một phương pháp xây dựng đường hầm thứ hai xuất hiện
được gọi là phương pháp ‘đào ngược’, trong đó đường hầm được xây dựng từ cả hai đầu. Nó được
sử dụng để cắt xuyên qua những ngọn núi cao khi phương pháp qanat không phải là một phương
pháp thay thế thực tế. Phương pháp này đòi hỏi phải có kế hoạch cao hơn và kiến thức nâng cao
về khảo sát, toán học và hình học vì cả hai đầu của một đường hầm phải gặp nhau chính xác ở tâm
của ngọn núi. Việc điều chỉnh hướng của đường hầm cũng phải được thực hiện bất cứ khi nào các
nhà xây dựng gặp phải các vấn đề địa chất hoặc khi nó đi chệch khỏi đường đi đã định. Họ liên
tục kiểm tra hướng tiến của đường hầm, chẳng hạn như bằng cách nhìn lại ánh sáng xuyên qua
miệng đường hầm và sửa chữa bất cứ khi nào cần thiết. Những sai lệch lớn có thể xảy ra và chúng
có thể dẫn đến việc một đầu của đường hầm không thể sử dụng được. Một bản khắc chữ được
viết trên mặt của một đường hầm dài 428 mét, được xây dựng bởi người La Mã như một phần của
hệ thống dẫn nước Saldae ở Algeria ngày nay, mô tả cách hai đội xây dựng bỏ lỡ nhau trong núi
và cách xây dựng sau này của một liên kết bên giữa cả hai hành lang đã sửa chữa lỗi ban đầu.
The Romans dug tunnels for their roads using the counter-excavation method, whenever they
encountered obstacles such as hills or mountains that were too high for roads to pass over. An
example is the 37-meter-long, 6-meter-high, Furlo Pass Tunnel built in Italy in 69-79 CE.
Remarkably, a modern road still uses this tunnel today. Tunnels were also built for mineral
extraction. Miners would locate a mineral vein and then pursue it with shafts and tunnels
underground. Traces of such tunnels used to mine gold can still be found at the Dolaucothi mines
in Wales. When the sole purpose of a tunnel was mineral extraction, construction required less
planning, as the tunnel route was determined by the mineral vein.
Người La Mã đã đào các đường hầm cho các con đường của họ bằng phương pháp đào ngược lại,
bất cứ khi nào họ gặp chướng ngại vật như đồi hoặc núi quá cao mà đường không thể vượt qua.
Một ví dụ là Đường hầm đèo Furlo dài 37 mét, cao 6 mét, được xây dựng ở Ý vào năm 69-79 CN.
Đáng chú ý, một con đường hiện đại ngày nay vẫn sử dụng đường hầm này. Đường hầm cũng
được xây dựng để khai thác khoáng sản. Các thợ mỏ sẽ xác định vị trí của một mạch khoáng
sản và sau đó theo đuổi nó bằng các trục và đường hầm dưới lòng đất. Dấu vết của những đường
hầm như vậy được sử dụng để khai thác vàng vẫn có thể được tìm thấy tại các mỏ Dolaucothi ở
Wales. Khi mục đích duy nhất của đường hầm là khai thác khoáng sản, việc xây dựng cần ít quy
hoạch hơn, vì tuyến đường hầm được xác định bởi mạch khoáng sản.
Roman tunnel projects were carefully planned and carried out. The length of time it took to
construct a tunnel depended on the method being used and the type of rock being excavated.
The qanat construction method was usually faster than the counter-excavation method as it was
more straightforward. This was because the mountain could be excavated not only from the
tunnel mouths but also from shafts. The type of rock could also influence construction times. When
the rock was hard, the Romans employed a technique called fire quenching which consisted of
heating the rock with fire, and then suddenly cooling it with cold water so that it would crack.
Progress through hard rock could be very slow, and it was not uncommon for tunnels to take years,
if not decades, to be built. Construction marks left on a Roman tunnel in Bologna show that the
rate of advance through solid rock was 30 centimeters per day. In contrast, the rate of advance of
the Claudius tunnel can be calculated at 1.4 meters per day. Most tunnels had inscriptions showing
the names of patrons who ordered construction and sometimes the name of the architect. For
example, the 1.4-kilometer Çevlik tunnel in Turkey, built to divert the floodwater threatening the
harbor of the ancient city of Seleuceia Pieria, had inscriptions on the entrance, still visible today,
that also indicate that the tunnel was started in 69 CE and was completed in 81 CE.
Các dự án đường hầm La Mã đã được lên kế hoạch và thực hiện cẩn thận. Khoảng thời gian để
xây dựng một đường hầm phụ thuộc vào phương pháp được sử dụng và loại đá được đào. Phương
pháp xây dựng qanat thường nhanh hơn phương pháp đào ngược vì nó đơn giản hơn. Điều này là
do núi có thể được đào không chỉ từ miệng đường hầm mà còn từ các trục. Loại đá cũng có thể
ảnh hưởng đến thời gian xây dựng. Khi đá cứng, người La Mã sử dụng một kỹ thuật gọi là dập tắt
lửa bao gồm đốt nóng đá bằng lửa, sau đó đột ngột làm lạnh bằng nước lạnh để nó nứt ra. Tiến
độ xuyên qua đá cứng có thể rất chậm, và không có gì lạ khi các đường hầm phải mất nhiều năm,
nếu không muốn nói là hàng thập kỷ, để xây dựng. Các dấu vết xây dựng để lại trên một đường
hầm La Mã ở Bologna cho thấy tốc độ tiến qua đá rắn là 30 cm mỗi ngày. Ngược lại, tốc độ tiến
lên của đường hầm Claudius có thể được tính là 1,4 mét mỗi ngày. Hầu hết các đường hầm đều
có khắc tên của những người bảo trợ đã đặt hàng xây dựng và đôi khi là tên của kiến trúc sư. Ví
dụ, đường hầm Çevlik dài 1,4 km ở Thổ Nhĩ Kỳ, được xây dựng để chuyển hướng nước lũ đe dọa
bến cảng của thành phố cổ Seleuceia Pieria, có chữ khắc trên lối vào, vẫn còn nhìn thấy cho đến
ngày nay, điều đó cũng cho thấy rằng đường hầm được khởi công vào năm 69 CN và được hoàn
thành vào năm 81 CN.
Passage 2
Changes in reading habits
What are the implications of the way we read today?
Look around on your next plane trip. The iPad is the new pacifier for babies and toddlers. Younger
school-aged children read stories on smartphones, older kids don’t read at all, but hunch over video
games. Parents and other passengers read on tablets or skim a flotilla of email and news feeds.
Unbeknown to most of us, an invisible, game-changing transformation links everyone in this
picture: the neuronal circuit that underlies the brain’s ability to read is subtly, rapidly changing
and this has implications for everyone from the pre-reading toddler to the expert adult.
Trong chuyến đi máy bay tiếp theo, hãy nhìn thử xung quanh nhé. IPad đóng vai trò như núm vú
giả dành cho trẻ sơ sinh và trẻ mới biết đi. Những đứa trẻ ở độ tuổi đi học đọc truyện trên điện
thoại thông minh, những đứa trẻ lớn hơn thì không đọc mà chỉ ham mê trò chơi điện tử. Cha mẹ
và những hành khách khác đọc trên máy tính bảng hoặc đọc lướt một loạt email và nguồn cấp tin
tức. Hầu hết chúng ta đều không biết, một sự biến đổi vô hình, thay đổi về cách tiêu khiển là mối
dây liên kết tất cả mọi người trong bức tranh này: mạch tế bào thần kinh làm cơ sở cho khả năng
đọc của não thay đổi một cách tinh vi, nhanh chóng và điều này có ý nghĩa đối với tất cả mọi
người từ trẻ mới biết đi tập đọc đến người lớn.
As work in neurosciences indicates, the acquisition of literacy necessitated a new circuit in our
species’ brain more than 6,000 years ago. That circuit evolved from a very simple mechanism for
decoding basic information, like the number of goats in one’s herd, to the present, highly
elaborated reading brain. My research depicts how the present reading brain enables the
development of some of our most important intellectual and affective processes: internalized
knowledge, analogical reasoning, and inference; perspective-taking and empathy; critical
analysis and the generation of insight. Research surfacing in many parts of the world now cautions
that each of these essential ‘deep reading’ processes may be under threat as we move into digitalbased modes of reading.
Dựa trên những nghiên cứu trong khoa học thần kinh, việc tiếp thu khả năng đọc viết đòi hỏi một
mạch mới trong não của loài người chúng ta hơn 6.000 năm trước. Mạch đó phát triển từ một cơ
chế rất đơn giản để giải mã thông tin cơ bản, như số lượng dê trong đàn của một người, cho đến
những thông tin rất phức tạp như bây giờ là bộ não đọc. Nghiên cứu mô tả cách bộ não đọc hiện
tại cho phép phát triển một số quá trình trí tuệ và tình cảm quan trọng nhất của chúng ta: kiến
thức nội tại, lý luận loại suy và suy luận; quan điểm và đồng cảm; phân tích phê bình và tạo ra
cái nhìn sâu sắc. Nghiên cứu ở nhiều nơi trên thế giới hiện cảnh báo rằng mỗi quy trình đọc sâu
thiết yếu này có thể yếu đi khi chúng ta chuyển sang phương thức đọc dựa trên kỹ thuật số.
This is not a simple, binary issue of print versus digital reading and technological innovation. As
MIT scholar Sherry Turkle has written, we do not err as a society when we innovate but when we
ignore what we disrupt or diminish while innovating. In this hinge moment between print and
digital cultures, society needs to confront what is diminishing in the expert reading circuit, what
our children and older students are not developing, and what we can do about it.
Đây không phải là một vấn đề đơn giản giống như việc đọc báo giấy với đọc kỹ thuật số và đổi mới
công nghệ. Như học giả Sherry Turkle của MIT đã viết, chúng ta không phải tạo ra một xã hội sai
lầm khi chúng ta đổi mới mà là khi chúng ta bỏ qua hoặc giảm thiểu những gì chúng ta phá vỡ
trong khi đổi mới. Trong thời điểm bản lề này giữa nền văn hóa in ấn và kỹ thuật số, xã hội cần
phải đối mặt với những gì đang giảm dần trong mạch đọc, những gì trẻ em và học sinh lớn tuổi
của chúng ta không phát triển và cách chúng ta giải quyết vấn đề.
We know from research that the reading circuit is not given to human beings through a genetic
blueprint like vision or language; it needs an environment to develop. Further, it will adapt to that
environment’s requirements – from different writing systems to the characteristics of whatever
medium is used. If the dominant medium advantages processes that are fast, multi-task oriented
and well-suited for large volumes of information, like the current digital medium, so will the
reading circuit. As UCLA psychologist Patricia Greenfield writes, the result is that less attention
and time will be allocated to slower, time-demanding deep reading processes.
Qua nghiên cứu, chúng ta biết rằng mạch đọc không được di truyền như thị giác hoặc ngôn ngữ;
nó cần một môi trường để phát triển. Hơn nữa, nó sẽ thích ứng với các yêu cầu của môi trường đó
– từ các hệ thống chữ viết khác nhau đến các đặc điểm mà các phương tiện thông tin đại chúng sử
dụng. Nếu phương tiện thông tin đại chúng chiếm ưu thế có lợi thế cho các quá trình nhanh, định
hướng đa tác vụ và phù hợp với khối lượng thông tin lớn, như phương tiện kỹ thuật số hiện tại, thì
mạch đọc cũng vậy. Như nhà tâm lý học Patricia Greenfield của UCLA viết, kết quả là sẽ các quá
trình đọc sâu chậm hơn, đòi hỏi nhiều thời gian hơn sẽ bị chú ý ít hơn và đầu tư thời gian ít hơn.
Increasing reports from educators and from researchers in psychology and the humanities bear this
out. English literature scholar and teacher Mark Edmundson describes how many college students
actively avoid the classic literature of the 19th and 20th centuries in favour of something simpler
as they no longer have the patience to read longer, denser, more difficult texts. We should be less
concerned with students’ cognitive impatience’, however, than by what may underlie it: the
potential inability of large numbers of students to read with a level of critical analysis sufficient to
comprehend the complexity of thought and argument found in more demanding texts.
Ngày càng có nhiều báo cáo từ các nhà giáo dục và từ các nhà nghiên cứu tâm lý học và khoa học
nhân văn cho thấy điều này. Học giả và giáo viên văn học Anh tên là Mark Edmundson mô tả
nhiều sinh viên đại học chủ động tránh những tác phẩm văn học cổ điển của thế kỷ 19 và 20 mà
thích những thứ đơn giản hơn vì họ không còn đủ kiên nhẫn để đọc những văn bản khó hơn, dày
đặc chữ hơn. Tuy nhiên, chúng ta nên bớt quan tâm đến “sự thiếu kiên nhẫn trong nhận thức” của
học sinh mà tập trung vào điều có thể làm nền tảng cho nó: nhiều học sinh không có khả năng
phân tích phê bình đủ để hiểu được sự phức tạp của suy nghĩ và lập luận trong các tài liệu hay tác
phẩm khó.
Multiple studies show that digital screen use may be causing a variety of troubling downstream
effects on reading comprehension in older high school and college students. In Stavanger,
Norway, psychologist Anne Mangen and colleagues studied how high school students comprehend
the same material in different mediums. Mangen’s group asked subjects questions about a short
story whose plot had universal student appeal; half of the students read the story on a tablet, the
other half in paperback. Results indicated that students who read on print were superior in their
comprehension to screen-reading peers, particularly in their ability to sequence detail and
reconstruct the plot in chronological order.
Nhiều nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng màn hình kỹ thuật số có thể gây ra nhiều tác động
khó lường đối với khả năng đọc hiểu ở học sinh trung học và đại học lớn tuổi hơn. Tại Stavanger,
Na Uy, nhà tâm lý học Anne Mangen và các đồng nghiệp đã nghiên cứu cách học sinh trung học
hiểu cùng một tài liệu ở các phương tiện khác nhau. Nhóm của Mangen đặt câu hỏi cho các đối
tượng về một truyện ngắn có cốt truyện thu hút được nhiều học sinh; một nửa số học sinh đọc câu
chuyện trên máy tính bảng, nửa còn lại đọc trên bìa mềm. Kết quả chỉ ra rằng những sinh viên
đọc trên bản in có khả năng hiểu cao hơn so với các bạn đọc trên màn hình, đặc biệt là ở khả
năng sắp xếp trình tự chi tiết và xây dựng lại cốt truyện theo trình tự thời gian.
Ziming Liu from San Jose State University has conducted a series of studies which indicate that
the ‘new norm’ in reading is skimming, involving word-spotting and browsing through the text.
Many readers now use a pattern when reading in which they sample the first line and then wordspot through the rest of the text. When the reading brain skims like this, it reduces time allocated
to deep reading processes. In other words, we don’t have time to grasp complexity, to understand
another’s feelings, to perceive beauty, and to create thoughts of the reader’s own.
Ziming Liu từ Đại học Bang San Jose đã thực hiện một loạt nghiên cứu chỉ ra rằng 'tiêu chuẩn
mới' trong việc đọc là đọc lướt, liên quan đến việc dò từ và duyệt qua văn bản. Nhiều người đọc
hiện nay sử dụng một mẫu khi đọc, trong đó họ lấy mẫu từ dòng đầu tiên và sau đó chấm từ qua
phần còn lại của văn bản. Khi não đọc lướt như vậy, nó làm giảm thời gian phân bổ cho quá trình
đọc sâu. Nói cách khác, chúng ta không có thời gian để nắm bắt sự phức tạp, để hiểu cảm xúc của
người khác, cảm nhận vẻ đẹp và tạo ra suy nghĩ của riêng người đọc.
The possibility that critical analysis, empathy and other deep reading processes could become the
unintended ‘collateral damage’ of our digital culture is not a straightforward binary issue about
print versus digital reading. It is about how we all have begun to read various mediums and how
that changes not only what we read, but also the purposes for which we read. Nor is it only about
the young. The subtle atrophy of critical analysis and empathy affects us all equally. It affects our
ability to navigate a constant bombardment of information. It incentivizes a retreat to the most
familiar stores of unchecked information, which require and receive no analysis, leaving us
susceptible to false information and irrational ideas.
Khả năng phân tích phê bình, sự đồng cảm và các quy trình đọc sâu khác có thể trở thành "thiệt
hại tài sản thế chấp" ngoài ý muốn đối với nền văn hóa kỹ thuật số của chúng ta không phải là
một vấn đề nhị phân đơn giản về in và đọc kỹ thuật số. Đó là về việc tất cả chúng ta đã bắt đầu
đọc các phương tiện khác nhau như thế nào và điều đó thay đổi không chỉ những gì chúng ta đọc
mà còn thay đổi mục đích chúng ta đọc. Nó cũng không phải chỉ về những người trẻ tuổi. Sự suy
yếu tinh vi của phân tích phê bình và sự đồng cảm ảnh hưởng đến tất cả chúng ta như nhau. Nó
ảnh hưởng đến khả năng của chúng ta trong việc điều hướng thông tin bị bắn phá liên tục. Nó
khuyến khích việc rút lui về những kho thông tin quen thuộc nhất chưa được kiểm tra, vốn không
yêu cầu và không nhận được phân tích, khiến chúng ta dễ bị ảnh hưởng bởi những thông tin sai
lệch và những ý tưởng phi lý.
There’s an old rule in neuroscience that does not alter with age: use it or lose it. It is a very hopeful
principle when applied to critical thought in the reading brain because it implies choice. The story
of the changing reading brain is hardly finished. We possess both the science and the technology
to identify and redress the changes in how we read before they become entrenched. If we work
to understand exactly what we will lose, alongside the extraordinary new capacities that the digital
world has brought us, there is as much reason for excitement as caution.
Có một quy tắc cũ trong khoa học thần kinh không thay đổi theo tuổi tác: sử dụng nó hoặc mất nó.
Đó là một nguyên tắc rất đáng hy vọng khi áp dụng cho tư duy phản biện trong não bộ đọc vì nó
ngụ ý sự lựa chọn. Truyện thay não đọc khó mà kết thúc. Chúng tôi sở hữu cả khoa học và công
nghệ để xác định và khắc phục những thay đổi trong cách chúng tôi đọc trước khi chúng trở nên
cố thủ. Nếu chúng ta cố gắng hiểu chính xác những gì chúng ta sẽ mất, cùng với những năng lực
mới phi thường mà thế giới kỹ thuật số đã mang lại cho chúng ta, thì càng có nhiều lý do để phấn
khích cũng như thận trọng.
Passage 3
Attitudes towards Artificial Intelligence
A. Artificial intelligence (AI) can already predict the future. Police forces are using it to map when
and where crime is likely to occur. Doctors can use it to predict when a patient is most likely to
have a heart attack or stroke. Researchers are even trying to give AI imagination so it can plan
for unexpected consequences.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã có thể dự đoán tương lai. Lực lượng cảnh sát đang sử dụng nó để lập bản
đồ khi nào và nơi nào có khả năng xảy ra tội phạm. Các bác sĩ có thể sử dụng nó để dự đoán thời
điểm bệnh nhân có nhiều khả năng bị đau tim hoặc đột quỵ. Các nhà nghiên cứu thậm chí đang
cố gắng giúp cho trí tuệ nhân tạo có tính tưởng tượng để nó có thể lên kế hoạch cho những hậu
quả không mong đợi.
Many decisions in our lives require a good forecast, and AI is almost always better at forecasting
than we are. Yet for all these technological advances, we still seem to deeply lack confidence in
AI predictions. Recent cases show that people don’t like relying on AI and prefer to trust human
experts, even if these experts are wrong.
Nhiều quyết định trong cuộc sống của chúng ta đòi hỏi một dự báo tốt và AI hầu như luôn dự báo
tốt hơn chúng ta. Tuy nhiên, đối với tất cả những tiến bộ công nghệ này, chúng ta dường như vẫn
thiếu niềm tin sâu sắc vào các dự đoán của AI. Các trường hợp gần đây cho thấy mọi người không
thích dựa vào AI và thích tin tưởng các chuyên gia là con người, ngay cả khi các chuyên gia này
sai.
If we want AI to really benefit people, we need to find a way to get people to trust it. To do that,
we need to understand why people are so reluctant to trust AI in the first place.
Nếu chúng ta muốn AI thực sự mang lại lợi ích cho mọi người, chúng ta cần phải tìm ra cách để
mọi người tin tưởng nó. Để làm được điều đó, chúng ta cần hiểu tại sao ngay từ đầu mọi người lại
miễn cưỡng tin tưởng vào AI.
B. Take the case of Watson for Oncology, one of technology giant IBM’s supercomputer
programs. Their attempt to promote this program to cancer doctors was a PR disaster. The AI
promised to deliver top-quality recommendations on the treatment of 12 cancers that accounted
for 80% of the world’s cases. But when doctors first interacted with Watson, they found themselves
in a rather difficult situation. 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. The supercomputer was simply telling them what they already knew, and these
recommendations did not change the actual treatment.
Lấy trường hợp của Watson for Oncology, một trong những chương trình siêu máy tính của gã
khổng lồ công nghệ IBM. Nỗ lực của họ để quảng bá chương trình này với các bác sĩ ung thư là
một thảm họa PR. AI hứa hẹn sẽ đưa ra các khuyến nghị chất lượng hàng đầu về việc điều trị 12
bệnh ung thư chiếm 80% các trường hợp mắc bệnh trên thế giới. Nhưng khi các bác sĩ lần đầu
tiếp xúc với Watson, họ thấy mìn gặp phải một tình huống khá khó khăn. Mặt khác, 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 điểm ấn tượng trong các khuyến nghị của Watson. 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. 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. Consequently, this has caused even more
suspicion and disbelief, leading many doctors to ignore the seemingly outlandish AI
recommendations and stick to their own expertise.
Mặt khác, nếu Watson đưa ra một khuyến nghị trái ngược với ý kiến của các chuyên gia, các bác
sĩ thường sẽ kết luận rằng Watson không đủ năng lực. Và cỗ máy sẽ không thể giải thích lý do tại
sao cách xử lý của nó là hợp lý bởi vì các thuật toán học máy của nó quá phức tạp khiến con người
không hiểu được hoàn toàn. Do đó, điều này càng gây ra nhiều nghi ngờ và không tin tưởng, khiến
nhiều bác sĩ bỏ qua các khuyến nghị có vẻ kỳ quặc của AI và bám vào chuyên môn của họ.
C. This is just one example of people’s lack of confidence in AI and their reluctanceto accept
what Al has to offer. Trust in other people is often based on our understanding of how others think
and having experience of their reliability. This helps create a psychological feeling of safety. Al,
on the other hand, is still fairly new and unfamiliar to most people. Even if it can be technically
explained (and that’s not always the case), AI’s decision-making process is usually too difficult
for most people to comprehend. And interacting with something we don’t understand can cause
anxiety and give us a sense that we’re losing control.
Đây chỉ là một ví dụ về sự thiếu tin tưởng của mọi người vào AI và sự miễn cưỡng của họ khi chấp
nhận những gì Al đưa ra. Sự tin tưởng vào người khác thường dựa trên việc chúng ta hiểu cách
họ nghĩ và đã có những trải nghiệm đáng tin cậy với họ. Điều này giúp tạo ra một tâm lý an toàn.
Mặt khác, Al vẫn còn khá mới và xa lạ với hầu hết mọi người. 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 AI thường quá
khó để hầu hết mọi người hiểu được. Và tương tác với điều gì đó chúng ta không hiểu có thể gây
ra lo lắng và cho chúng ta cảm giác rằng chúng ta đang mất kiểm soát.
Many people are also simply not familiar with many instances of AI actually working, because it
often happens in the background. Instead, they are acutely aware of instances where AI goes
wrong. Embarrassing AI failures receive a disproportionate amount of media attention,
emphasising the message that we cannot rely on technology. Machine learning is not foolproof, in
part because the humans who design it aren’t.
Nhiều người cũng chỉ đơn giản là không quen với nhiều trường hợp AI thực sự rất hữu ích, vì nó
thường xảy ra phía sau. Thay vào đó, họ nhận thức sâu sắc về những trường hợp AI gặp trục trặc.
Những thất bại đáng ngại của AI 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. Máy học không phải là điều
dễ hiểu, một phần là do con người thiết kế ra nó không dễ hiểu.
D. Feelings about AI run deep. In a recent experiment, people from a range of backgrounds were
given various sci-fi films about AI to watch and then asked questions about automation in everyday
life. It was found that, regardlessofwhether 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. Optimists became more extreme in their enthusiasm for AI and sceptics
became even more guarded.
Cảm xúc về AI rất sâu. Trong một thử nghiệm gần đây, mọi người từ nhiều nơi khác nhau được
cho xem nhiều bộ phim khoa học viễn tưởng về AI và sau đó đặt câu hỏi về tự động hóa trong cuộc
sống hàng ngày. Người ta thấy rằng, dù cho bộ phim họ xem mô tả Al dưới ánh sáng tích cực hay
tiêu cực, chỉ cần xem một viễn cảnh điện ảnh về tương lai công nghệ của chúng ta đã phân cực
thái độ của những người tham gia. Những người lạc quan thể hiện sự nhiệt tình lớn hơn đối với
AI và những người hoài nghi thậm chí còn trở nên đề phòng hơn.
This suggests people use relevant evidence about AI in a biased manner to support their existing
attitudes, a deep-rooted human tendency known as “confirmation bias”. As Al is represented
more and more in media and entertainment, it could lead to a society split between those who
benefit from AI and those who reject it. More pertinently, refusing to accept the advantages
offered by AI could place a large group of people at a serious disadvantage.
Điều này cho thấy mọi người sử dụng bằng chứng liên quan về AI theo cách thiên vị để hỗ trợ thái
độ hiện có của họ, một xu hướng ăn sâu của con người được gọi là “thiên kiến xác nhận”. Khi Al
hiện diện ngày càng nhiều trên các phương tiện truyền thông và giải trí, nó có thể dẫn đến sự chia
rẽ xã hội giữa những người hưởng lợi từ AI và những người từ chối nó. Nói một cách hợp lý hơn,
việc từ chối chấp nhận những lợi thế do AI mang lại có thể khiến một nhóm người lớn rơi vào tình
thế bất lợi nghiêm trọng.
E. Fortunately, we already have some ideas about how to improve trust in AI. Simply having
previous experience with AI can significantly improve people’s opinions about the technology, as
was found in the study mentioned above. Evidence also suggests the more you use other
technologies such as the internet, the more you trust them.
May mắn thay, chúng tôi đã có một số ý tưởng về cách thiện niềm tin vào AI. Các nghiên cứu đề
cập ở trên chỉ ra rằng chỉ cần có kinh nghiệm trước đó với AI có thể cải thiện đáng kể ý kiến của
mọi người về công nghệ này. 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. Several high-profile social media companies and online marketplaces
already release transparency reports about government requests and surveillance disclosures. A
similar practice for AI could help people have a better understanding of the way algorithmic
decisions are made.
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. Một số công ty truyền thông xã hội nổi tiếng và thị trường trực tuyến đã phát hành các
báo cáo minh bạch về các yêu cầu và sự tiết lộ giám sát của chính phủ. Tương tự, nếu như AI cũng
phát hành các báo cao như thế, có thể giúp mọi người hiểu rõ hơn về cách đưa ra các quyết định
của thuật toán.
F. Research suggests that allowing people some control over AI decision-making could also
improve trust and enable AI to learn from human experience. For example, one study showed
that when people were allowed the freedom to slightly modifyan algorithm, they felt more
satisfied with its decisions, more likely to believe it was superior and more likely to use it in the
future.
Nghiên cứu cho thấy rằng việc cho phép mọi người kiểm soát việc ra quyết định của AI cũng có
thể cải thiện sự tin tưởng và cho phép AI học hỏi kinh nghiệm của con người. 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 AI 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 các hệ thống AI, nhưng nếu mọi
người được giao trách nhiệm hiểu về cách chúng vận hành, họ sẽ sẵn sàng chấp nhận Al vào cuộc
sống của mình hơn.