Toán học - ĐH Bách khoa năm 2022 có đáp án
Tuổi thọ trung bình của một con ruồi giấm là bao nhiêu?
Câu hỏi: Tuổi thọ trung bình của một con ruồi giấm là bao nhiêu? … [Đọc thêm...] vềTuổi thọ trung bình của một con ruồi giấm là bao nhiêu?
Hàm lượng chính của chất Truvia là?
Câu hỏi: Hàm lượng chính của chất Truvia là? … [Đọc thêm...] vềHàm lượng chính của chất Truvia là?
Phương pháp HPLC được nhắc đến trong đoạn 4 là:
Câu hỏi: Phương pháp HPLC được nhắc đến trong đoạn 4 là: … [Đọc thêm...] vềPhương pháp HPLC được nhắc đến trong đoạn 4 là:
Cụm từ “không calo” trong bài được hiểu là
Câu hỏi: Cụm từ “không calo” trong bài được hiểu là … [Đọc thêm...] vềCụm từ “không calo” trong bài được hiểu là
Từ thí nghiệm ở đoạn 6, chúng ta có thể kết luận được điều gì?
Câu hỏi: Từ thí nghiệm ở đoạn 6, chúng ta có thể kết luận được điều gì? … [Đọc thêm...] vềTừ thí nghiệm ở đoạn 6, chúng ta có thể kết luận được điều gì?
Cụm từ “phương pháp mới này” trong đoạn 7 dùng để chị phương pháp nào dưới đây:
Câu hỏi: Cụm từ “phương pháp mới này” trong đoạn 7 dùng để chị phương pháp nào dưới đây: … [Đọc thêm...] vềCụm từ “phương pháp mới này” trong đoạn 7 dùng để chị phương pháp nào dưới đây:
Nhận định nào dưới đây KHÔNG đúng?
Câu hỏi: Nhận định nào dưới đây KHÔNG đúng? … [Đọc thêm...] vềNhận định nào dưới đây KHÔNG đúng?
Thí sinh đọc bài 2 và trả lời câu hỏi từ 9 – 16: Tương lai cho nghề nghiệp của con người: Theo một công ty tư vấn kinh doanh hàng đầu, 3–14% lực lượng lao động toàn cầu sẽ cần chuyển sang một nghề nghiệp khác trong vòng 10–15 năm tới và tất cả người lao động sẽ cần phải thích nghi khi nghề nghiệp của họ phát triển cùng với máy móc. Tự động hóa – hay còn gọi là trí tuệ nhân tạo (AI) – là một khía cạnh của những tác động đột phá của công nghệ đối với thị trường lao động. ‘AI tách rời’, giống như các thuật toán chạy trong điện thoại thông minh của chúng ta, là một khía cạnh khác. Tiến sĩ Stella Pachidi từ Trường Kinh doanh Cambridge Judge tin rằng một số thay đổi cơ bản nhất đang xảy ra do “thuật toán hóa” các công việc phụ thuộc vào dữ liệu hơn là sản xuất – cái gọi là nền kinh tế tri thức. Các thuật toán có khả năng học hỏi từ dữ liệu để thực hiện các nhiệm vụ mà trước đây cần đến sự phán xét của con người, chẳng hạn như đọc các hợp đồng pháp lý, phân tích y tế và thu thập thông tin tình báo thị trường. Pachidi nói: “Trong nhiều trường hợp, chúng có thể vượt trội hơn con người. Các tổ chức rất hào hứng với việc sử dụng các thuật toán bởi vì họ muốn đưa ra lựa chọn dựa trên những gì họ coi là “thông tin hoàn hảo”, cũng như để giảm chi phí và nâng cao năng suất.” Pachidi nói: “Nhưng những cải tiến này không phải là không có hậu quả. Một cách để học về một công việc là” tham gia quan sát hợp pháp “– một người mới học đứng cạnh các chuyên gia và học bằng cách quan sát. Nếu điều này không xảy ra thì bạn cần phải tìm những cách mới để học.” Một vấn đề khác là mức độ ảnh hưởng hoặc thậm chí kiểm soát của công nghệ với lực lượng lao động. Trong hơn hai năm, Pachidi theo dõi một công ty viễn thông. “Cách nhân viên bán hàng viễn thông làm việc là thông qua tiếp xúc một cách cá nhân và thường xuyên với khách hàng, sử dụng kinh nghiệm để đánh giá tình huống và đưa ra quyết định. Tuy nhiên, công ty đã bắt đầu sử dụng thuật toán nhằm xác định thời điểm người quản lý tài khoản nên liên hệ với một số khách hàng nhất định về loại cung cấp cho họ chiến dịch nào hay cái gì. Cô giải thích rằng thuật toán – thường được xây dựng bởi các nhà thiết kế bên ngoài – thường trở thành người lưu giữ kiến thức. Pachidi tin rằng trong những trường hợp như thế này, một cái nhìn thiển cận bắt đầu len lỏi vào thực tiễn công việc, theo đó người lao động học thông qua ‘con mắt của thuật toán’ và trở nên phụ thuộc vào các hướng dẫn của nó. Sự khám phá – nơi thử nghiệm và bản năng con người dẫn đến sự tiến bộ và ý tưởng mới – thực sự không được khuyến khích. Pachidi và các đồng nghiệp thậm chí còn quan sát những người phát triển các chiến lược để làm cho thuật toán hoạt động theo lợi ích của họ. Bà nói: ‘Chúng tôi đang chứng kiến những trường hợp công nhân cung cấp dữ liệu sai cho thuật toán để đạt được mục tiêu của họ.’ Các nhà nghiên cứu đang làm việc để tránh những tình huống như thế này. Mục tiêu của họ là làm cho các công nghệ AI trở nên đáng tin cậy và minh bạch hơn, để các tổ chức và cá nhân hiểu được cách thức đưa ra các quyết định của AI. Pachidi nói, “Chúng tôi cần đảm bảo rằng chúng tôi hiểu rõ về những tình huống khó xử mà thế giới mới này đặt ra liên quan đến chuyên môn, ranh giới nghề nghiệp và sự kiểm soát.” Nghiên cứu được công bố gần đây của ông trả lời câu hỏi liệu tự động hóa, AI và robot có đồng nghĩa với một tương lai thất nghiệp hay không bằng cách xem xét các nguyên nhân của thất nghiệp. “Lịch sử rõ ràng rằng thay đổi có thể có nghĩa là dư thừa. Nhưng các chính sách xã hội có thể giải quyết vấn đề này thông qua đào tạo lại và triển khai lại.” Ý chính của bài viết trên là gì?
Trong vòng 10 – 15 năm tới:
Câu hỏi: Trong vòng 10 – 15 năm tới: … [Đọc thêm...] vềTrong vòng 10 – 15 năm tới: