# 100 từ vựng chủ đề Artificial intelligence: Pros and cons

Nguồn: https://therealielts.vn/100-tu-vung-artificial-intelligence-pros-cons/  
Tác giả: Tú Kiều Trọng — The Real IELTS  
Ngày đăng: 29/06/2025 · Cập nhật: 29/06/2025  
Chuyên mục: Bài tập từ vựng IELTS có đáp án, Từ vựng IELTS

---

Danh sách 100 từ vựng tiếng Anh chủ đề "Artificial intelligence: Pros and cons" theo dạng **Từ vựng – Nghĩa tiếng Việt** kèm ví dụ minh họa cho mỗi từ. Các từ được chọn lọc để phù hợp với chủ đề và có tính ứng dụng cao.

Đọc thêm: **[1 số từ vựng tiếng anh cơ bản](https://therealielts.vn/1000-tu-vung-tieng-anh-co-ban-pdf/)**.

Đọc thêm: **[1000 từ vựng tiếng Anh cơ bản PDF](https://therealielts.vn/1000-tu-vung-tieng-anh-co-ban-pdf/)**

1. **Artificial Intelligence (AI) – Trí tuệ nhân tạo**
  *Example: AI is transforming industries by automating complex tasks.*
2. **Machine Learning – Học máy**
  *Example: Machine learning helps computers improve through experience.*
3. **Neural Network – Mạng nơ-ron**
  *Example: Neural networks mimic the human brain to process data.*
4. **Algorithm – Thuật toán**
  *Example: AI systems rely on algorithms to make decisions.*
5. **Automation – Tự động hóa**
  *Example: Automation in factories increases production efficiency.*
6. **Data Processing – Xử lý dữ liệu**
  *Example: AI excels at data processing for large datasets.*
7. **Deep Learning – Học sâu**
  *Example: Deep learning powers advanced image recognition systems.*
8. **Natural Language Processing (NLP) – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên**
  *Example: NLP enables chatbots to understand human speech.*
9. **Computer Vision – Thị giác máy tính**
  *Example: Computer vision allows cars to detect obstacles.*
10. **Big Data – Dữ liệu lớn**
  *Example: AI analyzes big data to predict trends.*

---

### Pros of AI

1. **Efficiency – Hiệu quả**
  *Example: AI improves efficiency by automating repetitive tasks.*
2. **Accuracy – Độ chính xác**
  *Example: AI’s accuracy in diagnostics surpasses human capabilities.*
3. **Productivity – Năng suất**
  *Example: AI boosts productivity in manufacturing industries.*
4. **Innovation – Sự đổi mới**
  *Example: AI drives innovation in healthcare and technology.*
5. **Scalability – Khả năng mở rộng**
  *Example: AI systems offer scalability for growing businesses.*
6. **Cost-saving – Tiết kiệm chi phí**
  *Example: AI reduces labor costs through automation.*
7. **Precision – Độ chính xác cao**
  *Example: AI’s precision improves surgical outcomes.*
8. **Accessibility – Khả năng tiếp cận**
  *Example: AI makes education more accessible through online tools.*
9. **Personalization – Cá nhân hóa**
  *Example: AI personalizes shopping experiences for users.*
10. **Convenience – Sự tiện lợi**
  *Example: AI assistants like Siri offer convenience daily.*

---

### Cons of AI

1. **Unemployment – Thất nghiệp**
  *Example: AI automation may lead to unemployment in some sectors.*
2. **Bias – Thiên kiến**
  *Example: AI can perpetuate bias in decision-making.*
3. **Privacy – Quyền riêng tư**
  *Example: AI raises concerns about privacy violations.*
4. **Security – An ninh**
  *Example: AI systems are vulnerable to security breaches.*
5. **Ethics – Đạo đức**
  *Example: AI poses ethical dilemmas in warfare.*
6. **Dependence – Sự phụ thuộc**
  *Example: Over-dependence on AI may weaken human skills.*
7. **Misuse – Lạm dụng**
  *Example: AI misuse can lead to harmful deepfakes.*
8. **Transparency – Tính minh bạch**
  *Example: AI lacks transparency in its decision processes.*
9. **Accountability – Trách nhiệm**
  *Example: AI raises questions about accountability for errors.*
10. **Inequality – Bất bình đẳng**
  *Example: AI may widen inequality between tech-rich nations.*

---

### AI Applications

1. **Chatbot – Trò chuyện tự động**
  *Example: Chatbots handle customer inquiries efficiently.*
2. **Virtual Assistant – Trợ lý ảo**
  *Example: Virtual assistants like Alexa simplify daily tasks.*
3. **Autonomous Vehicle – Xe tự hành**
  *Example: Autonomous vehicles use AI to navigate roads.*
4. **Facial Recognition – Nhận diện khuôn mặt**
  *Example: Facial recognition enhances smartphone security.*
5. **Predictive Maintenance** –
  *Example: AI enables predictive maintenance in industrial equipment.*
6. **Recommendation System – Hệ thống đề xuất**
  *Example: Netflix uses AI for recommendation systems.*
7. **Fraud Detection – Phát hiện gian lận**
  *Example: AI improves fraud detection in banking.*
8. **Healthcare Diagnostics – Chẩn đoán y tế**
  *Example: AI aids healthcare diagnostics for early cancer detection.*
9. **Smart Home – Nhà thông minh**
  *Example: AI controls smart home devices like thermostats.*
10. **Robotics – Robot tự động**
  *Example robot: AI powers robotics in manufacturing plants.*

---

### Technical AI Concepts

1. **Training Data – Dữ liệu huấn luyện**
  *Example: AI models require training data to learn.*
2. **Overfitting – Quá khớp**
  *Example: Overfitting reduces AI model performance.*
3. **Underfitting – Dưới khớp**
  *Example: Underfitting occurs with insufficient training.*
4. **Hyperparameter – Siêu tham số**
  *Example: Tuning hyperparameters improves AI accuracy.*
5. **Model – Mô hình**
  *Example: AI models predict outcomes based on data.*
6. **Inference – Suy luận**
  *Example: AI uses inference to make real-time decisions.*
7. **Feature Engineering – Kỹ thuật đặc trưng**
  *Example: Feature engineering enhances AI performance.*
8. **Cloud Computing – Điện toán đám mây**
  *Example: AI leverages cloud computing for scalability.*
9. **Edge Computing – Điện toán biên**
  *Example: Edge computing enables faster AI processing.*
10. **Reinforcement Learning – Học tăng cường**
  *Example: Reinforcement learning trains AI through rewards.*

---

### AI Development and Implementation

1. **Deployment – Triển khai**
  *Example: AI deployment requires rigorous testing.*
2. **Integration – Tích hợp**
  *Example: AI integration streamlines business operations.*
3. **Scalability – Khả năng mở rộng**
  *Example: AI systems need scalability for large-scale use.*
4. **Maintenance – Bảo trì**
  *Example: AI systems require regular maintenance.*
5. **Upgrading – Nâng cấp**
  *Example: Upgrading AI models improves performance.*
6. **Compatibility – Tính tương thích**
  *Example: AI must ensure compatibility with existing systems.*
7. **Testing – Kiểm thử**
  *Example: Testing AI ensures reliability.*
8. **Debugging – Gỡ lỗi**
  *Example: Debugging fixes AI system errors.*
9. **Optimization – Tối ưu hóa**
  *Example: Optimization enhances AI efficiency.*
10. **Version Control – Kiểm soát phiên bản**
  *Example: Version control tracks AI model updates.*

---

### Social and Economic Impacts

1. **Job Displacement – Thay thế công việc**
  *Example: AI causes job displacement in manual labor.*
2. **Upskilling – Nâng cao kỹ năng**
  *Example: Workers need upskilling to adapt to AI.*
3. **Economic Growth – Tăng trưởng kinh tế**
  *Example: AI drives economic growth through innovation.*
4. **Digital Divide – Khoảng cách số**
  *Example: AI may widen the digital divide.*
5. **Sustainability – Bền vững**
  *Example: AI supports sustainability in energy management.*
6. **Regulation – Quy định**
  *Example: AI requires regulation to ensure safety.*
7. **Governance – Quản trị**
  *Example: AI governance addresses ethical concerns.*
8. **Monopoly – Độc quyền**
  *Example: AI development risks tech monopolies.*
9. **Globalization – Toàn cầu hóa**
  *Example: AI accelerates globalization of services.*
10. **Workforce Transformation – Chuyển đổi lực lượng lao động**
  *Example: AI drives workforce transformation in industries.*

---

### Ethical and Philosophical Terms

1. **Autonomy – Tính tự chủ**
  *Example: AI autonomy raises ethical questions.*
2. **Consciousness – Ý thức**
  *Example: Can AI ever achieve consciousness?*
3. **Fairness – Công bằng**
  *Example: AI must ensure fairness in decisions.*
4. **Trust – Lòng tin**
  *Example: Building trust in AI is challenging.*
5. **Responsibility – Trách nhiệm**
  *Example: Who bears responsibility for AI mistakes?*
6. **Moral Dilemma – Tình thế tiến thoái lưỡng nan về đạo đức**
  *Example: AI creates moral dilemmas in warfare.*
7. **Human Rights – Quyền con người**
  *Example: AI must respect human rights.*
8. **Value Alignment – Sự phù hợp giá trị**
  *Example: AI needs value alignment with humans.*
9. **Existential Risk – Rủi ro tồn tại**
  *Example: AI poses an existential risk if uncontrolled.*
10. **Singularity – Điểm kỳ dị**
  *Example: The singularity predicts AI surpassing humans.*

---

### AI Risks and Challenges

1. **Cybersecurity – An ninh mạng**
  *Example: AI systems face cybersecurity threats.*
2. **Hacking – Tin tặc**
  *Example: Hacking AI can lead to dangerous outcomes.*
3. **Malfunction – Trục trặc**
  *Example: AI malfunctions can cause accidents.*
4. **Obsolescence – Lỗi thời**
  *Example: AI systems risk obsolescence without updates.*
5. **Complexity – Phức tạp**
  *Example: AI’s complexity makes it hard to understand.*
6. **Unpredictability – Tính không thể đoán trước**
  *Example: AI’s unpredictability can lead to errors.*
7. **Data Quality – Chất lượng dữ liệu**
  *Example: Poor data quality affects AI performance.*
8. **Scalability Issues – Vấn đề mở rộng**
  *Example: Scalability issues limit AI adoption.*
9. **Cost – Chi phí**
  *Example: Developing AI involves high costs.*
10. **Energy Consumption – Tiêu thụ năng lượng**
  *Example: AI’s energy consumption raises environmental concerns.*

---

### Future of AI

1. **Advancement – Tiến bộ**
  *Example: AI advancements will shape the future.*
2. **Collaboration – Hợp tác**
  *Example: Humans and AI will collaborate closely.*
3. **Transformation – Chuyển đổi**
  *Example: AI drives transformation in industries.*
4. **Evolution – Tiến hóa**
  *Example: AI’s evolution raises philosophical questions.*
5. **Breakthrough – Đột phá**
  *Example: AI breakthroughs improve healthcare.*
6. **Adoption – Áp dụng**
  *Example: AI adoption is growing rapidly.*
7. **Standardization – Tiêu chuẩn hóa**
  *Example: AI needs standardization for safety.*
8. **Interoperability – Tính tương tác**
  *Example: AI systems require interoperability.*
9. **Futurism – Tương lai học**
  *Example: Futurism explores AI’s long-term impact.*
10. **Utopia – Không tưởng**
  *Example: Some envision AI creating a utopia.*