Giải đề IELTS Reading: The Future of Work chi tiết A-Z (Cam 16 test 1)

Tương lai của công việc dưới tác động của Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những chủ đề nóng hổi và quan trọng nhất hiện nay. Bài đọc IELTS Reading “The Future of Work” (nằm trong cuốn Cambridge 16 test 1 passage 3) không chỉ đưa ra những dự báo, mà còn đi sâu vào các cuộc tranh luận về cách chúng ta nên chuẩn bị cho sự thay đổi này. Hãy cùng phân tích chi tiết bài đọc để giải mã các câu hỏi và trang bị thêm những kiến thức cần thiết cho kỳ thi nhé!

Nội dung bài đọc (Reading Passage)

The future of work

According to a leading business consultancy, 3-14% of the global workforce will need to switch to a different occupation within the next 10-15 years, and all workers will need to adapt as their occupations evolve alongside increasingly capable machines. Automation – or ’embodied artificial intelligence’ (AI)- is one aspect of the disruptive effects of technology on the labour market. ‘Disembodied AI’, like the algorithms running in our smartphones, is another.

Dr Stella Pachidi from Cambridge Judge Business School believes that some of the most fundamental changes are happening as a result of the ‘algorithmization’ of jobs that are dependent on data rather than on production- the so-called knowledge economy. Algorithms are capable of learning from data to undertake tasks that previously needed human judgement, such as reading legal contracts, analysing medical scans and gathering market intelligence.

‘In many cases, they can outperform humans,’ says Pachidi. ‘Organisations are attracted to using algorithms because they want to make choices based on what they consider is “perfect information”, as well as to reduce costs and enhance productivity.’

‘But these enhancements are not without consequences,’ says Pachidi. ‘If routine cognitive tasks are taken over by AI, how do professions develop their future experts?’ she asks. ‘One way of learning about a job is “legitimate peripheral participation”- a novice stands next to experts and learns by observation. If this isn’t happening, then you need to find new ways to learn.’

Another issue is the extent to which the technology influences or even controls the workforce. For over two years, Pachidi monitored a telecommunications company. ‘The way telecoms salespeople work is through personal and frequent contact with clients, using the benefit of experience to assess a situation and reach a decision. However, the company had started using a[n] … algorithm that defined when account managers should contact certain customers about which kinds of campaigns and what to offer them.’

The algorithm – usually built by external designers- often becomes the keeper of knowledge, she explains. In cases like this, Pachidi believes, a short-sighted view begins to creep into working practices whereby workers learn through the ‘algorithm’s eyes’ and become dependent on its instructions. Alternative explorations- where experimentation and human instinct lead to progress and new ideas- are effectively discouraged.

Pachidi and colleagues even observed people developing strategies to make the algorithm work to their own advantage. ‘We are seeing cases where workers feed the algorithm with false data to reach their targets,’ she reports.

It’s scenarios like these that many researchers are working to avoid. Their objective is to make AI technologies more trustworthy and transparent, so that organisations and individuals understand how AI decisions are made. In the meantime, says Pachidi, ‘We need to make sure we fully understand the dilemmas that this new world raises regarding expertise, occupational boundaries and control.’

Economist Professor Hamish Low believes that the future of work will involve major transitions across the whole life course for everyone: ‘The traditional trajectory of full-time education followed by full-time work followed by a pensioned retirement is a thing of the past,’ says Low. Instead, he envisages a multistage employment life: one where retraining happens across the life course, and where multiple jobs and no job happen by choice at different stages.

On the subject of job losses, Low believes the predictions are founded on a fallacy: ‘It assumes that the number of jobs is fixed. If in 30 years, half of 100 jobs are being carried out by robots, that doesn’t mean we are left with just 50 jobs for humans. The number of jobs will increase: we would expect there to be 150 jobs.’

Dr Ewan McGaughey, at Cambridge’s Centre for Business Research and King’s College London, agrees that ‘apocalyptic’ views about the future of work are misguided. ‘It’s the laws that restrict the supply of capital to the job market, not the advent of new technologies that causes unemployment.’

His recently published research answers the question of whether automation, AI and robotics will mean a ‘jobless future’ by looking at the causes of unemployment. ‘History is clear that change can mean redundancies. But social policies can tackle this through retraining and redeployment.’

He adds: ‘If there is going to be change to jobs as a result of AI and robotics then I’d like to see governments seizing the opportunity to improve policy to enforce good job security. We can “reprogramme” the law to prepare for a fairer future of work and leisure.’ McGaughey’s findings are a call to arms to leaders of organisations, governments and banks to pre-empt the coming changes with bold new policies that guarantee full employment, fair incomes and a thriving economic democracy.

‘The promises of these new technologies are astounding. They deliver humankind the capacity to live in a way that nobody could have once imagined,’ he adds. ‘Just as the industrial revolution brought people past subsistence agriculture, and the corporate revolution enabled mass production, a third revolution has been pronounced. But it will not only be one of technology. The next revolution will be social.’

Questions 27 – 30

Choose the correct letter, A, B, C or D.
Write the correct letter in boxes 27 – 30 on your answer sheet.

27. The first paragraph tells us about
28. According to the second paragraph, what is Stella Pachidi’s view of the ‘knowledge economy’?
29. What did Pachidi observe at the telecommunications company?
30. In his recently published research, Ewan McGaughey

Questions 31 – 34

Tóm tắt nội dung bài đọc The future of work

Bài đọc này trình bày một cái nhìn đa chiều về tương lai của công việc dưới tác động của Trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa, thông qua quan điểm của ba chuyên gia.

• Stella Pachidi tập trung vào “thuật toán hóa” các công việc tri thức. Bà cảnh báo về những hậu quả tiêu cực như: làm gián đoạn quá trình học hỏi và đào tạo chuyên gia, khiến nhân viên trở nên quá phụ thuộc vào chỉ dẫn của máy móc, và làm thui chột sự sáng tạo và bản năng con người.
• Hamish Low có cái nhìn lạc quan hơn. Ông cho rằng con đường sự nghiệp truyền thống (học -> làm -> nghỉ hưu) đã lỗi thời và con người sẽ có một cuộc đời làm việc đa giai đoạn với nhiều lần tái đào tạo. Ông cũng bác bỏ nỗi lo mất việc, cho rằng công nghệ sẽ tạo ra nhiều việc làm mới hơn là phá hủy.
• Ewan McGaughey đồng ý rằng những quan điểm tận thế về mất việc là sai lầm. Ông cho rằng thất nghiệp là do luật pháp và chính sách xã hội, không phải do công nghệ. Ông kêu gọi các chính phủ và tổ chức cần chủ động thay đổi luật pháp để đảm bảo an sinh việc làm và một tương lai công bằng hơn cho mọi người.

Tổng hợp từ vựng quan trọng trong bài đọc

• disruptive (adj): gây đột phá, gây gián đoạn (theo hướng thay đổi hoàn toàn cách thức hoạt động).
• algorithmization (n): sự thuật toán hóa (quá trình chuyển đổi các công việc thành các quy trình dựa trên thuật toán).
• outperform (v): làm tốt hơn, vượt trội hơn.
• legitimate peripheral participation (n.p): một khái niệm chỉ cách học hỏi bằng việc quan sát các chuyên gia khi làm việc.
• short-sighted (adj): thiển cận, tầm nhìn hạn hẹp.
• trajectory (n): quỹ đạo, đường phát triển.
• fallacy (n): một niềm tin sai lầm, một ngụy biện.
• apocalyptic (adj): mang tính tận thế, thảm khốc.
• redeployment (n): sự tái bố trí, điều động lại (nhân sự).
• pre-empt (v): hành động trước để ngăn chặn điều gì đó xảy ra.

Tổng hợp đáp án & Giải thích chi tiết

• 27. B – the extent to which AI will alter the nature of the work that people do.

Dẫn chứng: “…3-14% of the global workforce will need to switch to a different occupation… and all workers will need to adapt as their occupations evolve…”

Giải thích: Đoạn văn không chỉ nói về việc thay đổi nghề nghiệp mà còn nhấn mạnh rằng tất cả người lao động sẽ cần phải thích nghi. Điều này cho thấy sự thay đổi sâu rộng về bản chất công việc, chứ không chỉ là loại công việc nào bị ảnh hưởng.

28. D – It is a key factor driving current developments in the workplace.

Dẫn chứng: “…some of the most fundamental changes are happening as a result of the ‘algorithmization’ of jobs that are dependent on data… – the so-called knowledge economy.”

Giải thích: Pachidi tin rằng những thay đổi “cơ bản nhất” (fundamental changes) đang diễn ra là do sự thuật toán hóa các công việc trong nền kinh tế tri thức. Điều này cho thấy nó là yếu tố chính (key factor) thúc đẩy những phát triển hiện tại.

• 29. C – staff making sure that AI produces the results that they want.

Dẫn chứng: “We are seeing cases where workers feed the algorithm with false data to reach their targets.”

Giải thích: Việc nhân viên “nhập dữ liệu giả để đạt được mục tiêu” chính là hành động thao túng thuật toán để nó tạo ra kết quả mà họ mong muốn.

• 30. D – illustrates how changes in the job market can be successfully handled.

Dẫn chứng: “History is clear that change can mean redundancies. But social policies can tackle this through retraining and redeployment.”

Giải thích: McGaughey chỉ ra rằng dù có sự thay đổi, các chính sách xã hội như “tái đào tạo và tái bố trí” có thể giải quyết (tackle this) vấn đề một cách thành công.

• 31. G – information

Dẫn chứng: “…jobs that are dependent on data rather than on production…”

Giải thích: “Data” (dữ liệu) đồng nghĩa với “information” (thông tin).

• 32. E – reliance

Dẫn chứng: “…workers learn through the ‘algorithm’s eyes’ and become dependent on its instructions.”

Giải thích: “Become dependent on” (trở nên phụ thuộc vào) có nghĩa tương đương với “a growing reliance” (sự phụ thuộc ngày càng tăng).

• 33. C – intuition

Dẫn chứng: “Alternative explorations- where experimentation and human instinct lead to progress and new ideas- are effectively discouraged.”

Giải thích: “Human instinct” (bản năng con người) đồng nghĩa với “intuition” (trực giác).

• 34. F – confidence

Dẫn chứng: “Their objective is to make AI technologies more trustworthy and transparent…”

Giải thích: Để làm cho công nghệ “đáng tin cậy” (trustworthy) hơn, mục tiêu là tăng “sự tự tin” hoặc “sự tin tưởng” (confidence) của người dùng vào nó.

• 35. B / C

Hamish Low (B): “…that doesn’t mean we are left with just 50 jobs… we would expect there to be 150 jobs.”

Ewan McGaughey (C): “…‘apocalyptic’ views about the future of work are misguided.”

Giải thích: Cả hai chuyên gia này đều tin rằng tự động hóa sẽ không làm giảm số lượng việc làm.

• 36. A – Stella Pachidi

Dẫn chứng: “Organisations are attracted to using algorithms because they want to make choices based on… ‘perfect information’, as well as to reduce costs and enhance productivity.”

Giải thích: Pachidi liệt kê các lý do doanh nghiệp bị thu hút bởi AI.

• 37. C – Ewan McGaughey

Dẫn chứng: “Just as the industrial revolution brought people past subsistence agriculture, and the corporate revolution enabled mass production, a third revolution has been pronounced.”

Giải thích: McGaughey so sánh cuộc cách mạng công nghệ hiện tại với các cuộc cách mạng lớn trong quá khứ như cách mạng công nghiệp.

• 38. A – Stella Pachidi

Dẫn chứng: “We need to make sure we fully understand the dilemmas that this new world raises regarding expertise, occupational boundaries and control.”

Giải thích: Pachidi nhấn mạnh sự cần thiết phải hiểu rõ các “tình huống khó xử” (dilemmas) hay các vấn đề mà AI gây ra.

• 39. B – Hamish Low

Dẫn chứng: “The traditional trajectory of full-time education followed by full-time work followed by a pensioned retirement is a thing of the past.”

Giải thích: Low cho rằng con đường sự nghiệp truyền thống đã kết thúc, và mọi người sẽ theo một con đường “đa giai đoạn” (multistage), tức là “ít truyền thống hơn” (less conventional).

• 40. C – Ewan McGaughey

Dẫn chứng: “…then I’d like to see governments seizing the opportunity to improve policy to enforce good job security… pre-empt the coming changes with bold new policies that guarantee full employment, fair incomes…”

Giải thích: McGaughey kêu gọi chính quyền (“authorities”) phải hành động (“take measures”) để đảm bảo việc làm và thu nhập công bằng cho mọi người.

Kết bài

Bài đọc “The Future of Work” không đưa ra một câu trả lời duy nhất, mà mở ra một cuộc đối thoại đa chiều. Nó cho thấy tương lai không phải là một kịch bản định sẵn về việc robot thay thế con người, mà phụ thuộc rất nhiều vào những lựa chọn của chúng ta về chính sách, luật pháp và cách chúng ta tích hợp công nghệ vào xã hội. Đối với người học IELTS, đây là một bài đọc tuyệt vời để rèn luyện kỹ năng phân tích các quan điểm phức tạp và đối lập, một kỹ năng cốt lõi để đạt band điểm cao.

Đoàn Nương

Tôi là Đoàn Nương - Giám đốc trung tâm ngoại ngữ ECE. Tôi hiện đang là giảng viên của khoa ngôn ngữ các nước nói tiếng Anh - Trường Đại Học Quốc Gia Hà Nội. Tôi đã có 19 năm kinh nghiệm giảng dạy IELTS và 15 năm là giảng viên Đại Học. Tôi mong muốn đưa ECE trở thành trung tâm ngoại ngữ cho tất cả mọi người, mang tới cho học viên môi trường học tập tiếng Anh chuyên nghiệp và hiệu quả.