wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Bài 1: Nhập môn Trí tuệ nhân tạo (Phần 1)

Total questions: 150

Worksheet time: 1hrs 15mins

Name
Class
Date
1.

Trong các công nghệ trụ cột của CMCN 4.0, AI thường được ví như gì trong quá trình chuyển đổi số?

a)

“Bộ xương” của hệ thống số

b)

“Hệ tuần hoàn” của dữ liệu

c)

“Cơ bắp” của tự động hóa

d)

“Bộ não” của chuyển đổi số

2.

Lợi ích nổi bật của AI khi làm việc với khối lượng dữ liệu rất lớn là gì?

a)

Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu lưu trữ dữ liệu

b)

Hỗ trợ dự báo, phân tích và ra quyết định hiệu quả

c)

AI mạnh ở khả năng phân tích, dự báo, hỗ trợ quyết định trên dữ liệu rất lớn

d)

Tăng số lượng dữ liệu được tạo ra

3.

Ứng dụng AI nào phù hợp nhất với nghiệp vụ nhập liệu kế toán?

a)

Tự động điều chỉnh thể hệ thống sổ sách

b)

Tạo tiền mã hóa để thanh toán nội bộ

c)

OCR + AI giúp tự động nhập liệu hóa đơn/chứng từ, giảm sai sót kế toán

d)

Trích xuất dữ liệu hóa đơn/chứng từ bằng OCR và tự động lập báo cáo

4.

Theo Russell và Norvig (2010), AI hiện đại nhấn mạnh đến đối tượng nào?

a)

Russell & Norvig nhấn mạnh “tác nhân thông minh”: cảm nhận môi trường và tối ưu mục tiêu

b)

Mây tính có khả năng bắt chước cảm xúc

c)

“Tác nhân thông minh” nhận thức môi trường và tối đa hóa mục tiêu

d)

Các hệ thống chỉ dựa vào luật IF-THEN

5.

Các hệ cơ sở dữ liệu lớn có thể tự mở rộng

a)

đúng

b)

sai

c)

d)

6.

Tên John McCarthy (1956), AI được đặt nền móng như một ngành khoa học nhấn mạnh vào điểm nào?

a)

Tự động hóa dây chuyền sản xuất công nghiệp

b)

Lưu trữ dữ liệu phân tán bằng blockchain

c)

Kết nối vạn vật để thu thập dữ liệu cảm biến

d)

Tạo ra các cỗ máy thông minh, đặc biệt là chương trình có khả năng học hỏi

7.

“Turing Test” gắn với nhà khoa học nào và dùng để làm gì?

a)

John McCarthy - đặt tên AI

b)

Alan Turing - kiểm tra liệu máy có biểu hiện thông minh như người

c)

B. Rick & Knight - định nghĩa AI theo nhiệm vụ

d)

Russell & Norvig - mô tả tác nhân thông minh

8.

Hội nghị nào được xem là cột mốc chính thức đưa ra thuật ngữ “Artificial Intelligence”?

a)

Hội nghị về IoT

b)

Hội nghị Dartmouth (1956)

c)

C. hội nghị về Blockchain

d)

Hội nghị về Cloud Computing

9.

AI hẹp (Narrow/Weak AI) được mô tả đúng nhất là gì?

a)

b)

c)

d)

10.

Hệ thống AI hẹp (narrow AI) thường có đặc điểm nào?

a)

Giải quyết tốt một nhiệm vụ cụ thể, không khái quát sang lĩnh vực khác

b)

Vượt xa con người trong mọi lĩnh vực

c)

Làm mọi việc như con người ở mọi lĩnh vực

d)

Có ý thức và cảm xúc như con người

11.

Ví dụ nào minh họa đúng cho AI hẹp?

a)

AlphaGo chơi cờ rất giỏi nhưng không làm được việc ngoài trò chơi đó

b)

Hệ thống tự tạo luật pháp và thực thi

c)

Một hệ thống đặt mục tiêu sống như con người

d)

Máy tính thay thế ban lãnh đạo doanh nghiệp

12.

General AI hiện nay được đánh giá ở mức nào?

a)

Chỉ ở mức giả thuyết, chưa hiện thực

b)

Dẫn dắt các chatbot hiện đại

c)

Phổ biến trong ngành ngân hàng Việt Nam

d)

Hoàn toàn tự động hóa lao động văn phòng

13.

Theo Rich và Knight (1991), AI tập trung vào điều gì?

a)

Xây dựng hạ tầng cảm biến cho IoT

b)

Tối ưu hóa điện toán đám mây

c)

Làm cho máy tính thực hiện công việc mà nếu con người làm thì cần trí thông minh

d)

Tạo dữ liệu lớn phục vụ doanh nghiệp

14.

Khái niệm “3V” (Volume, Velocity, Variety) thuộc về lĩnh vực nào?

a)

Natural Language Processing

b)

Big Data

c)

Robotics

d)

Symbolic AI

15.

Nhận định nào đúng về mối quan hệ giữa Big Data và AI?

a)

AI là nguyên liệu, Big Data là công cụ

b)

Big Data và AI là một khái niệm

c)

Big Data thay thế hoàn toàn AI trong phân tích

d)

Big Data là “nguyên liệu”, AI là “công cụ” khai thác để tạo giá trị

16.

Deep Learning được mô tả đúng nhất là gì?

a)

Một dạng Machine Learning sử dụng mạng nơ-ron nhiều tầng để xử lý dữ liệu phức tạp

b)

Luật IF-THEN hoạt động theo chuỗi dài

c)

Mạng kết nối thiết bị thông minh IoT

d)

Công nghệ lưu trữ dữ liệu phân tán

17.

Natural Language Processing (NLP) thường được dùng để làm gì trong kinh tế?

a)

Tối ưu tuyến vận chuyển logistics

b)

Tạo cảm biến IoT cho doanh nghiệp

c)

Lắp ráp robot trong sản xuất công nghiệp

d)

Phân tích hợp đồng, báo cáo, tin tức để trích xuất thông tin có giá trị

18.

Computer Vision trong bối cảnh kế toán – tài chính được ứng dụng tiêu biểu ra sao?

a)

Tối ưu chi phí marketing

b)

Dự báo lãi suất liên ngân hàng

c)

Nhận diện và nhập liệu hóa đơn/chứng từ thông qua OCR

d)

Xây dựng cơ chế đồng thuận blockchain

19.

“Mùa đông AI” (AI Winter) chủ yếu xảy ra do nguyên nhân nào?

a)

Kỳ vọng lớn nhưng hạn chế dữ liệu và năng lực tính toán khiến kết quả chưa đạt

b)

Con người không còn quan tâm đến công nghệ

c)

AI bị cấm hoàn toàn vì lý do pháp lý

d)

Dữ liệu quá nhiều khiến AI không xử lý

20.

Hướng tiếp cận Symbolic AI (GOFAI) nổi bật ở đặc điểm nào?

a)

Chỉ tập trung vào phần cứng GPU

b)

Biểu diễn tri thức bằng luật logic và suy diễn IF-THEN

c)

Học từ dữ liệu lớn bằng mạng nơ-ron sâu

d)

Chỉ xử lý hình ảnh và video

21.

Hybrid AI được giới thiệu nhằm mục tiêu nào sau đây?

a)

Chỉ dùng trong blockchain tài chính

b)

Chỉ dùng để xây dựng chatbot

c)

Loại bỏ hoàn toàn các mô hình học máy

d)

Kết hợp ưu điểm của luật logic minh bạch và học từ dữ liệu thích ứng

22.

Một hạn chế quan trọng của Statistical AI/Deep Learning là gì?

a)

Không thể xử lý dữ liệu số

b)

Không thể dự báo

c)

Không thể dùng trong kinh tế

d)

Tính ‘hộp đen’, khó giải thích quyết định

23.

Hệ thống kiểm toán AI như MindBridge AI có lợi thế tiêu biểu nào?

a)

Chỉ kiểm tra dữ liệu theo chấm mẫu

b)

MindBridge AI soát 100% dữ liệu, phát hiện rủi ro/gian lận

c)

Chỉ tạo báo cáo marketing

d)

Rà soát toàn bộ dữ liệu để phát hiện giao dịch bất thường/rủi ro gian lận

24.

Nhận định nào thể hiện đúng quan hệ giữa AI - ML - DL?

a)

ML bao trùm AI và DL

b)

AI và ML không liên quan nhau

c)

AI là khái niệm bao trùm; ML là một nhánh của AI; DL là nhánh con của ML

d)

DL bao trùm AI và ML

25.

Data Mining khác AI ở điểm nào?

a)

AI không dùng dữ liệu

b)

Data Mining luôn chính xác tuyệt đối

c)

Data Mining chủ yếu tìm mẫu/quy luật trong dữ liệu; AI/ML hướng đến xây hệ thống học và dự đoán

d)

Data Mining chỉ dùng cho robot

26.

Một ví dụ đúng về ứng dụng Machine Learning trong tài chính – ngân hàng là gì?

a)

Thay thế hoàn toàn quy trình kiểm soát nội bộ

b)

Chấm điểm tín dụng, dự báo vỡ nợ, phát hiện giao dịch bất thường

c)

Tạo IoT thu thập dữ liệu nhiệt độ kho

d)

Tạo chuỗi khối cho sổ cái phân tán

27.

Nhận diện giọng nói (Speech Recognition) trong kinh tế được dùng điển hình để làm gì?

a)

Ghi biên bản tự động/tổng đài thông minh phản hồi khách hàng

b)

Tối ưu hoá dữ liệu lon theo 3V

c)

Lập trình hệ điều hành mới

d)

Tạo mô hình giá cổ phiếu bằng blockchain

28.

Định nghĩa AI của Rich & Knight nhấn mạnh điều nào?

a)

AI là phần mềm trò chơi mô phỏng người

b)

AI là hệ chuyên gia dùng luật IF-THEN

c)

AI là ngành nghiên cứu tạo ra tác nhân thông minh hành động hợp lý

d)

AI chỉ là mạng nơ-ron sâu học từ dữ liệu lớn

29.

AI trong tài chính mang lại lợi ích nào quan trọng?

a)

Loại bỏ hoàn toàn rủi ro thị trường

b)

Chỉ tăng tốc giao dịch tần suất cao

c)

Hỗ trợ phát hiện gian lận và quản lý rủi ro tốt hơn

d)

Không cần dữ liệu lịch sử

30.

Tại sao Symbolic AI từng suy giảm so với ML/DL?

a)

Vì không có thuật toán nào

b)

Vì không thể dùng trong doanh nghiệp

c)

Do luật cấm nghiên cứu AI

d)

Thiếu dữ liệu gắn nhãn và quy tắc khó mở rộng

31.

Khi kết hợp Symbolic AI và ML (Hybrid AI), kỳ vọng kết quả là gì?

a)

Mô hình vừa học tốt từ dữ liệu vừa giải thích rõ quyết định

b)

Mô hình chỉ chạy trên GPU chuyên dụng

c)

Mô hình loại bỏ hoàn toàn dữ liệu không sạch

d)

Mô hình không cần kiểm toán nữa

32.

AI được coi là “bộ não” của chuyển đổi số vì lý do nào?

a)

AI tạo ra dữ liệu lớn thay cho con người

b)

AI có khả năng hỗ trợ tự động hóa, tối ưu quy trình và ra quyết định dựa trên dữ liệu

c)

AI chỉ hoạt động tốt trong lĩnh vực giải trí

d)

AI thay thế hoàn toàn các công nghệ trụ cột khác

33.

Trong lĩnh vực tài chính, ứng dụng AI tiêu biểu là gì?

a)

Xây dựng mạng xã hội cho nhà đầu tư

b)

Tạo tiền mã hóa cho ngân hàng trung ương

c)

Thiết kế cảm biến IoT cho phòng giao dịch

d)

Dự báo biến động thị trường chứng khoán và phân tích tín dụng

34.

Trong ngân hàng, chatbot AI được dùng chủ yếu để làm gì?

a)

Phục vụ khách hàng 24/7, hỗ trợ tra cứu và tư vấn dịch vụ

b)

Thiết kế chiến lược nhấn sự dài hạn

c)

Quản trị chuỗi cung ứng

d)

Thực hiện kiểm toán độc lập

35.

AI hỗ trợ kiểm toán viên nổi bật ở nhiệm vụ nào?

a)

Loại bỏ mọi quy trình kiểm soát nội bộ

b)

Thay thế hoàn toàn chuẩn mực kiểm toán

c)

Phát hiện bất thường trong dữ liệu kế toán nhằm hỗ trợ đảm bảo minh bạch báo cáo tài chính

d)

Tạo học đồng pháp lý tự động và ký thay lãnh đạo

36.

Theo định nghĩa của Rich và Knight (1991), AI là gì?

a)

Lý thuyết và phát triển hệ thống thực hiện nhiệm vụ vốn đòi hỏi trí thông minh con người

b)

Ngành kỹ thuật tạo ra chương trình biết học hỏi

c)

Khoa học nghiên cứu các “tác nhân thông minh” tối đa hóa mục tiêu

d)

Hệ thống thay thế mọi quyết định của con người

37.

Theo Russell và Norvig (2010), trọng tâm của AI là gì?

a)

Xây dựng hệ thống phần cứng chuyên dụng

b)

Thiết kế cơ sở dữ liệu phân tán

c)

Phát triển “tác nhân thông minh” nhận thức môi trường và hành động để đạt mục tiêu

d)

Lập trình luật IF-THEN cho mọi tình huống

38.

Oxford English Dictionary mô tả AI theo hướng nào?

a)

Nhấn mạnh tri thức chuyên gia dạng luật

b)

Lệ hệ thống máy tính thực hiện nhiệm vụ vốn cần trí thông minh người (nhận diện giọng nói, dịch, ra quyết định...)

c)

Chỉ tập trung vào tối ưu hóa ra quyết định doanh nghiệp

d)

AI tập trung vào robot công nghiệp

39.

Theo cách tiếp cận pháp lý - quản lý, hệ thống AI thường tạo ra dạng đầu ra nào?

a)

Chỉ tạo dữ liệu thô

b)

Dự đoán, khuyến nghị hoặc quyết định cho mục tiêu xác định

c)

Chỉ tạo đồ họa minh họa

d)

Chỉ tạo luật suy diễn IF-THEN

40.

Dấu mốc năm 1956 trong lịch sử AI gắn với sự kiện nào?

a)

Ra đời mô hình ngôn ngữ lớn đầu tiên

b)

Thuật ngữ Artificial Intelligence được đề xuất tại hội nghị Dartmouth

c)

Bùng nổ blockchain

d)

AlphaGo chiến thắng cờ vây

41.

“Turing Test” được đề xuất nhằm mục đích gì?

a)

Đánh giá tốc độ xử lý GPU

b)

Đánh giá mức độ bảo mật dữ liệu lớn

c)

Xác định liệu máy có thể thể hiện hành vi thông minh giống con người

d)

Kiểm tra tính đúng đắn của thuật toán sắp xếp

42.

Vì sao AI từng rơi vào “mùa đông AI”?

a)

Thiếu dữ liệu và sức mạnh tính toán so với kỳ vọng

b)

AI bị cấm trên toàn thế giới

c)

Cơ không có ứng dụng nào trong kinh tế

d)

Do không có internet

43.

Sự bùng nổ AI hiện đại trong thế kỷ XXI gắn với những yếu tố nào?

a)

Chỉ nhờ blockchain

b)

Big Data, tiến bộ phần cứng và deep learning

c)

Chỉ nhờ hệ chuyên gia

d)

Chỉ nhờ IoT

44.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được nêu như ChatGPT, Copilot, Gemini đã thay đổi mạnh điều gì?

a)

Cách sản xuất chip bán dẫn

b)

Cách xây dựng mạng chuyên viên thống

c)

Cách lắp ráp robot công nghiệp

d)

Cách con người tìm kiếm thông tin, học tập và làm việc

45.

Theo phân loại theo mức độ mô phỏng trí tuệ, AI hiện nay chủ yếu thuộc loại nào?

a)

Narrow AI (AI hẹp)

b)

General AI (AI tổng quát)

46.

Phân loại AI theo kỹ thuật triển khai KHÔNG bao gồm nhóm nào sau đây?

a)

Chuỗi khối (Blockchain)

b)

Deep Learning

c)

Natural Language Processing

d)

Computer Vision

47.

Điều gì bạn nên cân nhắc khi sử dụng AI?

a)

Chỉ cần biết công cụ AI là đủ

b)

Chỉ cần học lập trình là đủ

c)

Nắm khái niệm, lịch sử, phân loại, ứng dụng và thách thức để làm nền tảng đi sâu kỹ thuật/công cụ

d)

Không cần quan tâm đạo đức và pháp lý

48.

Vì sao sinh viên khối ngành kinh tế cần hiểu và biết cách ứng dụng AI?

a)

Vì AI loại bỏ nhu cầu tư duy phản biện

b)

Vì AI thay thế hoàn toàn kiến thức truyền thống

c)

Vì AI là yêu cầu tất yếu cho học tập, nghiên cứu và lợi thế cạnh tranh nghề nghiệp trong kinh tế số

d)

AI chỉ dùng cho lập trình viên

49.

Phân loại General AI và Narrow AI khác nhau chủ yếu ở điểm nào?

a)

Khác biệt chỉ nằm ở tốc độ xử lý

b)

Chỉ khác ở ngôn ngữ lập trình

c)

Sử dụng duy nhất học máy giám sát

d)

Khả năng giải quyết đa dạng nhiệm vụ và linh hoạt

50.

Thách thức đạo đức AI thường xoay quanh vấn đề nào?

a)

Quyền riêng tư dữ liệu và nguy cơ thiên vị thuật toán

b)

Thiếu điện năng cho trung tâm dữ liệu

c)

Mạng internet không còn hoạt động

d)

AI làm mất hoàn toàn nhu cầu học tập

51.

Điểm khác biệt then chốt giữa Narrow AI và General AI là gì?

a)

General AI có khả năng tư duy và thích ứng đa lĩnh vực như con người

b)

Narrow AI không dùng dữ liệu

c)

Narrow AI luôn "thông minh hơn" General AI

d)

General AI chỉ làm được một nhiệm vụ cụ thể

52.

Super AI thường được nhắc đến trong bối cảnh nào?

a)

Chấm điểm tín dụng

b)

Tranh luận về tương lai nhân loại và rủi ro đạo đức/an ninh

c)

Chatbot hỗ trợ khách hàng

d)

Ứng dụng OCR trong kế toán

53.

Machine Learning được mô tả đúng nhất là gì?

a)

Hệ thống dựa hoàn toàn vào luật IF-THEN

b)

Kỹ thuật cho phép máy học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất mà không cần lập trình cứng

c)

Công nghệ chỉ dùng cho robot

d)

Công nghệ chỉ dùng cho xử lý ảnh

54.

Deep Learning khác Machine Learning ở điểm nào?

a)

Deep Learning dùng mạng nơ-ron nhiều tầng, mạnh với ảnh/âm thanh/ngôn ngữ

b)

Deep Learning chỉ dùng cho luật logic

c)

Deep Learning không thể dùng trong kinh tế

d)

Deep Learning không cần dữ liệu

55.

NLP hỗ trợ kiểm toán bằng cách nào?

a)

Tự động vận chuyển hàng hóa quốc tế

b)

Rà soát hàng nghìn hợp đồng để phát hiện điều khoản bất thường

c)

Điều khiển robot trong nhà máy

d)

Tạo mô hình blockchain cho hợp đồng

56.

Computer Vision trong lĩnh vực kế toán - tài chính được gắn với công nghệ nào?

a)

OCR nhận diện ký tự quang học

b)

AR/VR

c)

Blockchain

d)

IoT

57.

Robotics được mô tả là gì?

a)

Công nghệ phát hiện gian lận thẻ tín dụng

b)

Công nghệ dịch máy dựa trên thống kê

c)

Tích hợp AI vào robot để cảm nhận, di chuyển và thao tác

d)

Công nghệ lưu trữ dữ liệu lớn

58.

Data Mining khác AI ở điểm nào?

a)

AI không liên quan dữ liệu

b)

Data Mining luôn dùng robot

c)

Data Mining chỉ là phần cứng

d)

Data Mining tập trung phát hiện tri thức/mẫu trong dữ liệu, còn AI hướng đến hệ thống học và dự đoán/ra quyết định

59.

Nhận định nào đúng về quan hệ giữa AI - ML - DL?

a)

AI nằm trong ML

b)

DL nằm ngoài AI

c)

AI là vòng tròn lớn; ML là một phần của AI; DL là nhánh con của ML

d)

ML nằm trong DL

60.

Big Data được coi là gì đối với AI?

a)

Một mô hình AI cụ thể

b)

Nguồn nhiên liệu cung cấp dữ liệu quy mô lớn để AI phát huy sức mạnh

c)

Đối thủ cạnh tranh trực tiếp của AI

d)

Một thuật toán học sâu

61.

Trong quản trị và kinh doanh, AI hỗ trợ doanh nghiệp nổi bật ở hoạt động nào?

a)

Xóa bỏ mọi quy trình kế toán

b)

Chỉ dùng để giải trí nội bộ

c)

Thay thế hoàn toàn bộ phận nhân sự

d)

Dự báo nhu cầu thị trường và tối ưu marketing dựa trên dữ liệu hành vi khách hàng

62.

Ứng dụng AI trong logistics và chuỗi cung ứng tập trung vào điều gì?

a)

Chấm điểm tín dụng cá nhân

b)

Tối ưu tuyến vận chuyển, quản lý tồn kho và dự báo nhu cầu

c)

Tạo chatbot tư vấn đầu tư chứng khoán

d)

Tự động lập báo cáo tài chính

63.

Một thách thức quan trọng của AI trong lĩnh vực tài chính - kế toán - kiểm toán là gì?

a)

AI không thể xử lý dữ liệu

b)

AI không thể học từ dữ liệu

c)

Tính minh bạch và khả năng giải thích của mô hình còn hạn chế

d)

AI không thể phân tích rủi ro

64.

“Thiên vị thuật toán” (algorithmic bias) có thể phát sinh chủ yếu từ đâu?

a)

Do dữ liệu đầu vào/thiếu đại diện hoặc chứa định kiến

b)

Do AI không dùng dữ liệu

c)

Do không có internet

d)

Do AI luôn có ý gian lận

65.

Vì sao học AI cần gắn với tư duy phản biện và đạo đức nghề nghiệp?

a)

Vì AI thay thế hoàn toàn con người trong mọi công việc

b)

Vì AI chỉ là môn học lý thuyết

c)

Vì AI không có ứng dụng thực tiễn

d)

Vì AI đặt ra vấn đề quyền riêng tư, thiên vị và tác động xã hội

66.

Ứng dụng AI trong thị trường chứng khoán chủ yếu nhằm mục đích gì?

a)

Xây dựng hệ thống lưu trữ dữ liệu

b)

Tạo tiền ảo

c)

Dự báo xu hướng và phân tích rủi ro đầu tư

d)

Thiết kế robot giao dịch vật lý

67.

Chuyển đổi số trong CMCN 4.0 được thúc đẩy mạnh nhất bởi yếu tố nào sau đây?

a)

Sự gia tăng dân số toàn cầu

b)

Sự suy giảm lao động thủ công

c)

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ số

d)

Sự thay đổi chính sách tiền tệ

68.

Trong các công nghệ trụ cột của CMCN 4.0, AI giữ vai trò trung tâm vì lý do nào?

a)

AI thay thế hoàn toàn Internet

b)

AI tạo ra dữ liệu lớn

c)

AI là lớp trí tuệ giúp phân tích, học và ra quyết định trên dữ liệu từ các công nghệ khác

d)

AI không cần thuật toán

69.

AI đóng vai trò nào nổi bật trong lĩnh vực tài chính hiện đại?

a)

Phân tích, dự báo và quyết định thông minh

b)

Tạo robot giao dịch vật lý

c)

Thay thế hoàn toàn kiểm toán viên

d)

Tự động hóa kế toán thủ công

70.

Ứng dụng AI nào hỗ trợ nhà đầu tư tài chính hiệu quả nhất?

a)

Quản lý robot ngành công nghiệp

b)

Nhận diện khuôn mặt khách hàng

c)

Dự báo biến động thị trường và khuyến nghị đầu tư

d)

Thiết kế hợp đồng thông minh blockchain

71.

Trong kế toán, công nghệ nào giúp AI cải thiện hiệu quả công việc đáng kể?

a)

AR/VR cho báo cáo

b)

IoT trong văn phòng

c)

OCR kết hợp học máy

d)

Blockchain

72.

Vì sao AI đặc biệt hữu ích trong kiểm toán hiện đại?

a)

Quét toàn bộ dữ liệu và phát hiện bất thường

b)

Hoàn toàn thay thế kiểm toán viên

c)

Chỉ kiểm tra các mẫu nhỏ

d)

Loại bỏ chuẩn mực kiểm toán

73.

Đối với sinh viên khối kinh tế, việc học AI mang ý nghĩa gì?

a)

Chỉ phục vụ nghiên cứu hàn lâm

b)

Một lựa chọn không bắt buộc

c)

Yếu tố chủ chốt cho học tập và nghề nghiệp tương lai

d)

Chỉ dành cho sinh viên CNTT

74.

Điểm mạnh nhất của sinh viên khi làm chủ AI trong kinh tế là gì?

a)

Không cần tư duy phản biện

b)

Không cần kỹ năng mềm

c)

Tăng năng lực phân tích dữ liệu và giải quyết bài toán thực tiễn

d)

Giảm nhu cầu kiến thức nền tảng

75.

Thách thức đạo đức quan trọng của AI trong tài chính là gì?

a)

Chi phí phần cứng thấp

b)

Thiếu tốc độ xử lý

c)

Tiêu thụ nhiều điện năng

d)

Quyền riêng tư dữ liệu và thiên vị thuật toán

76.

Rủi ro nghề nghiệp gắn liền với AI trong doanh nghiệp là gì?

a)

Sao chép mô hình có sẵn

b)

Giảm vai trò con người

c)

Tư duy phản biện và trách nhiệm nghề nghiệp

d)

Loại bỏ yêu tố đạo đức

77.

Hệ thống chấm điểm tín dụng dựa trên AI giúp ngân hàng giải quyết vấn đề nào?

a)

Loại bỏ hoàn toàn nhân viên tín dụng

b)

Thay thế quy định pháp luật

c)

Tăng tốc độ đánh giá rủi ro khách hàng

d)

Giảm nhu cầu kiểm soát nội bộ

78.

Theo John McCarthy, mục tiêu ban đầu của ngành AI là gì?

a)

Tối ưu hóa phần cứng máy tính

b)

Tạo dữ liệu lớn phổ biến

c)

Tạo ra các cỗ máy thông minh có khả năng học hỏi

d)

Tạo hệ thống mạng toàn cầu

79.

Điểm chung của các định nghĩa AI hiện đại là gì?

a)

Xây dựng hệ thống xử lý thông tin và thực hiện nhiệm vụ thông minh

b)

Luôn thay thế con người hoàn toàn

c)

Chỉ dựa vào luật logic hình thức

d)

Chỉ hoạt động trong công nghiệp nặng

80.

Sự khác biệt chính giữa định nghĩa cổ điển và hiện đại về AI nằm ở đâu?

a)

Chuyển trọng tâm từ mô phỏng trí tuệ sang tối ưu hóa hành động của tác nhân

b)

Ngôn ngữ lập trình đặc thù

c)

Phạm vi ứng dụng địa lý

d)

Công nghệ phần cứng chủ đạo

81.

AI hiện đại coi “tác nhân thông minh” là gì?

a)

Kho lưu trữ dữ liệu lớn

b)

Hệ thống nhận thức môi trường và hành động để đạt mục tiêu

c)

Hệ thống chỉ phản hồi theo luật cứng

d)

Hệ thống chỉ xử lý hình ảnh

82.

Hội nghị Dartmouth năm 1956 có ý nghĩa nổi bật nào?

a)

Ra đời Internet hiện đại

b)

Ra đời deep learning trực tiếp

c)

Chính thức đưa ra thuật ngữ Artificial Intelligence

d)

Khởi đầu Big Data phổ biến

83.

“AI Winter” ám chỉ điều gì trong lịch sử AI?

a)

Giai đoạn AI phát triển mạnh nhất

b)

Giai đoạn kỳ vọng cao nhưng kết quả hạn chế

c)

Cấm sử dụng AI toàn cầu

d)

Giai đoạn AI không có ứng dụng

84.

Yếu tố nào thúc đẩy bùng nổ AI trong thế kỷ XXI?

a)

Suy giảm chi phí lao động tay nghề

b)

Mạng xã hội phổ biến rộng

c)

Big Data, năng lực tính toán mạnh và học sâu

d)

Luật logic IF-THEN hoàn thiện

85.

Theo mức độ mô phỏng trí tuệ, AI hiện nay chủ yếu thuộc loại nào?

a)

AI có ý thức như người

b)

Narrow AI chuyên biệt

c)

General AI linh hoạt

d)

Super AI toàn diện

86.

General AI khác Narrow AI ở điểm kỳ vọng nào?

a)

Không cần dữ liệu lớn đầu vào

b)

Không cần thuật toán phức tạp

c)

Chỉ làm một nhiệm vụ duy nhất

d)

Có khả năng học và thích ứng đa lĩnh vực như con người

87.

Chủ đề thường gắn với khái niệm Super AI là gì?

a)

Ứng dụng OCR văn phòng

b)

Chấm điểm tín dụng bán lẻ

c)

Tranh luận về tương lai nhân loại và rủi ro đạo đức

d)

Chatbot chăm sóc khách hàng

88.

Định nghĩa đúng nhất về Machine Learning là gì?

a)

Lập trình quy tắc cố định cho máy

b)

Thiết kế phần cứng tốc độ cao

c)

Hệ thống học từ dữ liệu để cải thiện hiệu suất nhiệm vụ

d)

Mạng xã hội tự động hóa

89.

Deep Learning được xem là nhánh của lĩnh vực nào

a)

Big Data

b)

Machine Learning

c)

Robotics

d)

Data Mining

90.

NLP trong kinh tế giúp doanh nghiệp chủ yếu ở hoạt động nào

a)

Lập ráp sản phẩm

b)

Quản lý kho hàng

c)

Phân tích văn bản, hợp đồng, báo cáo và tin tức

d)

Điều khiển robot

91.

Computer Vision cho phép hệ thống AI làm gì

a)

Nhìn và phân tích hình ảnh, video

b)

Nghe và hiểu giọng nói

c)

Tối ưu thuật toán học sâu

d)

Lập luận bằng luật logic

92.

Robotics trong AI được hiểu đúng nhất là gì

a)

Tích hợp AI để robot cảm nhận và thao tác

b)

Công nghệ lưu trữ dữ liệu

c)

Công nghệ phân tích thống kê

d)

Công nghệ dịch máy

93.

Data Mining khác AI ở điểm nào

a)

Data Mining thay thế AI

b)

Data Mining không dùng dữ liệu

c)

Data Mining tập trung khám phá tri thức từ dữ liệu có sẵn

d)

Data Mining chỉ dùng cho robot

94.

Big Data được xem là gì đối với AI

a)

Nền tảng dữ liệu giúp AI phát triển

b)

Thuật toán AI

c)

Đối thủ của AI

d)

Mô đun robot

95.

Ứng dụng AI trong quản trị nguồn nhân lực là gì

a)

Điều khiển phương tiện tự hành

b)

Dự báo thời tiết

c)

Phân tích hồ sơ và hỗ trợ tuyển dụng

d)

Tự động hóa dây chuyền sản xuất

96.

Một thách thức lớn của AI tại Việt Nam là gì

a)

Thiếu phần cứng nhập khẩu

b)

Thiếu dữ liệu toàn cầu

c)

Thiếu nguồn nhân lực AI chất lượng cao

d)

Thiếu internet

97.

Vì sao sinh viên lĩnh vực tài chính cần học AI sớm

a)

Vì AI là lợi thế cạnh tranh nghề nghiệp trong kinh tế số

b)

Vì AI là điều kiện bắt buộc để tốt nghiệp

c)

Vì AI chỉ dùng trong học tập

d)

Vì AI thay thế toàn bộ kiến thức kinh tế

98.

Vấn đề nào được xã hội đặc biệt quan tâm khi AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi

a)

Khả năng lập trình song song

b)

Khả năng mở rộng phần cứng

c)

Các vấn đề đạo đức phát sinh

d)

Tốc độ xử lý thuật toán

99.

Cấu hỏi nào phản ánh trực tiếp mối quan tâm về quyền riêng tư trong AI

a)

Thuật toán AI chạy nhanh đến mức nào

b)

AI có thể hoạt động ngoại tuyến không

c)

Thuật toán AI có vi phạm quyền tự do cá nhân không

d)

AI sử dụng ngôn ngữ lập trình gì

100.

Hội thảo nào thường được xem là mốc khai sinh chính thức của trí tuệ nhân tạo

a)

Hội thảo Dartmouth năm 1956

b)

Hội thảo Stanford năm 1952

c)

Hội thảo MIT năm 1943

d)

Hội thảo Berkeley năm 1960

101.

Nhận định nào đúng về mối quan hệ giữa AI và khoa học máy tính

a)

Khoa học máy tính phát triển độc lập với AI

b)

AI là nhánh con mới của khoa học máy tính

c)

Nhiều kỹ thuật AI trở thành nền tảng của khoa học máy tính

d)

AI hoàn toàn tách biệt với khoa học máy tính

102.

Nguồn gốc chính của nhiều vấn đề đạo đức trong AI là gì

a)

Lỗi hệ điều hành

b)

Thiếu tiêu chuẩn lập trình

c)

Hạn chế phần cứng

d)

Thành kiến trong dữ liệu và thiết kế thuật toán

103.

Điểm khác biệt căn bản giữa trí tuệ con người và trí tuệ máy móc nằm ở đâu

a)

Tốc độ xử lý

b)

Khả năng ghi nhớ

c)

Ý nghĩa và chủ đích trong hành động

d)

Khả năng tính toán

104.

Theo Claude Shannon (1948), dữ liệu máy tính về bản chất là gì

a)

Giá trị đạo đức

b)

Dòng bit

c)

Ý nghĩa

d)

Trí thức

105.

Ai là chủ thể gán giá trị và ý nghĩa đạo đức cho kết quả do AI tạo ra

a)

Con người

b)

Thuật toán

c)

Dòng nơ-ron

d)

Hệ thống máy tính

106.

Vì sao quyết định của AI đôi khi khó giải thích

a)

Do tiêu chuẩn lập trình

b)

Do thiếu dữ liệu

c)

Do thuật toán hộp đen

d)

Do lỗi phần cứng

107.

Computer Vision, NLP trong kinh tế có thể tác động tới quyền riêng tư dữ liệu như thế nào

a)

Có thể thu thập và phân tích thông tin nhạy cảm

b)

Chỉ xử lý hình ảnh không có người

c)

Chỉ dùng dữ liệu mẫu ẩn danh

d)

Không liên quan tới dữ liệu cá nhân

108.

Do người dùng không có kiến thức

a)

Luật pháp đã hoàn thiện

b)

Xe tự lái không cần bảo trì

c)

Vì sao xe tự lái luôn an toàn

d)

Do người dùng không có kiến thức

109.

Một lập luận ủng hộ xe tự lái dựa trên AI là gì?

a)

Luật pháp đã hoàn thiện

b)

Xe tự lái không cần bảo trì

c)

Thuật toán không bị mệt mỏi hay phân tâm

d)

Xe tự lái không bao giờ tai nạn

110.

Quan điểm phản đối xe tự lái dựa trên AI chủ yếu nhấn mạnh điều gì?

a)

Thiếu cảm biến hiện đại

b)

Máy móc không hiểu được mọi bối cảnh bất thường

c)

Chi phí sản xuất cao

d)

Tốc độ phản ứng chậm

111.

Trong y tế, vai trò phù hợp của AI là gì?

a)

Đưa ra quyết định y khoa độc lập

b)

Tự động điều trị bệnh nhân

c)

Thay thế hoàn toàn bác sĩ

d)

Hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán

112.

Một rủi ro đạo đức của AI trong quyết định tài chính cá nhân là gì?

a)

Quyết định quá chậm

b)

Thiếu năng lực tính toán

c)

Không xử lý được dữ liệu lớn

d)

Dữ liệu không cập nhật theo bối cảnh mới

113.

Vì sao AI trong chăm sóc sức khỏe tâm thần gây tranh cãi?

a)

AI không hiểu cảm thương tâm lý của con người

b)

AI quá đắt

c)

AI không thể giao tiếp

d)

AI xử lý chậm

114.

Quan điểm phản đối vũ khí tự động dựa trên AI nhấn mạnh yếu tố nào?

a)

Khó sản xuất hàng loạt

b)

Thiếu trách nhiệm đạo đức trực tiếp

c)

Chi phí vận hành cao

d)

Hiệu quả chiến thuật thấp

115.

Thành kiến trong các sản phẩm AI thường bắt nguồn từ đâu?

a)

Dữ liệu huấn luyện và thiết kế

b)

Hệ điều hành

c)

Giao diện người dùng

d)

Phần cứng

116.

Vì sao phản đoán của AI đôi khi được xem là “tốt hơn” con người?

a)

AI tổng hợp kiến thức của nhiều chuyên gia

b)

AI có đạo đức

c)

AI có cảm xúc ổn định

d)

AI luôn đúng

117.

Quan điểm của Ada Lovelace cho rằng máy tính có đặc điểm nào sau đây?

a)

Có khả năng sáng tạo độc lập

b)

Có trách nhiệm đạo đức

c)

Chỉ làm những gì được yêu cầu

d)

Có ý thức

118.

Chi phí môi trường của AI chủ yếu liên quan đến yếu tố nào?

a)

Năng lượng và trung tâm dữ liệu

b)

Nhân lực nghiên cứu

c)

Sản xuất phần mềm

d)

Chi phí đào tạo người dùng

119.

Ước tính đến năm 2040, ngành công nghiệp máy tính có thể chiếm bao nhiêu khí thải nhà kính toàn cầu?

a)

5%

b)

10%

c)

25%

d)

15%

120.

Vì sao người dùng cần hiểu cách công cụ tìm kiếm hoạt động?

a)

Để diễn giải kết quả một cách có trách nhiệm

b)

Để tăng tốc internet

c)

Để lập trình AI

d)

Để tránh quảng cáo

121.

Quy tắc nào KHÔNG thuộc nghiên cứu internet có trách nhiệm?

a)

Hiểu thuật toán tìm kiếm

b)

Phê bình nguồn thông tin

c)

Tin tuyệt đối vào mọi kết quả tìm được

d)

Nhận thức giới hạn khoa học

122.

Người dùng internet được xem là “hàng hóa” vì lý do nào?

a)

Quảng cáo xuất hiện nhiều

b)

Dữ liệu cá nhân bị thu thập và khai thác

c)

Nội dung quá đa dạng

d)

Internet miễn phí

123.

Deepfake đặt ra vấn đề đạo đức nghiêm trọng nào?

a)

Tốn dung lượng lưu trữ

b)

Xâm phạm quyền hình ảnh và giọng nói cá nhân

c)

Khó sử dụng công nghệ

d)

Giảm chất lượng hình ảnh

124.

Một lập trường đạo đức đúng đắn đối với AI đòi hỏi điều gì?

a)

Giảm vai trò con người

b)

Nhận thức cả tiềm năng và hạn chế

c)

Tối đa hóa tự động hóa

d)

Chỉ tập trung lợi nhuận

125.

Vì sao tính minh bạch của thuật toán AI đặc biệt quan trọng?

a)

Để mở rộng dữ liệu

b)

Để giảm chi phí phần cứng

c)

Để con người hiểu và chịu trách nhiệm quyết định

d)

Để tăng tốc xử lý

126.

Ưu điểm đạo đức nổi bật của cây quyết định so với mạng nơ-ron là gì?

a)

Tốc độ nhanh hơn

b)

Đi tham số hơn

c)

Minh bạch và dễ giải thích

d)

Ít dữ liệu hơn

127.

Một nguy cơ phổ biến của các mô hình AI là gì?

a)

Không cần bảo trì

b)

Không cần dữ liệu

c)

Không cần giám sát

d)

Phản ánh thiên kiến của dữ liệu

128.

Trong đạo đức AI, trách nhiệm cuối cùng đối với quyết định nên thuộc về ai?

a)

Dữ liệu huấn luyện

b)

Hệ thống tự động

c)

Nhà sản xuất phần cứng

d)

Con người vận hành và giám sát

129.

Mục tiêu cốt lõi của giáo dục về đạo đức AI là gì?

a)

Đào tạo lập trình viên AI

b)

Hiểu AI để sử dụng và tự bảo vệ có trách nhiệm

c)

Thay thế con người bằng máy

d)

Gia tăng phát triển AI

130.

Khi nói AI không có “ý thức”, điều này được hiểu như thế nào?

a)

AI không thể ra quyết định

b)

AI không có trải nghiệm chủ quan và cảm xúc

c)

AI không có khả năng xử lý thông tin

d)

AI không thể học từ dữ liệu

131.

Khái niệm “hộp đen” (black box) trong AI thường dùng để chỉ điều gì?

a)

Thuật toán khó giải thích cách ra quyết định

b)

Phần cứng bị che giấu

c)

Hệ thống không kết nối mạng

d)

Dữ liệu bị mã hóa

132.

Trong bối cảnh đạo đức AI, “thiên vị thuật toán” (algorithmic bias) là gì?

a)

Thuật toán phản ánh định kiến từ dữ liệu huấn luyện

b)

Thuật toán chạy chậm hơn bình thường

c)

Thuật toán ưu tiên dữ liệu mới

d)

Thuật toán chỉ hoạt động trên một thiết bị

133.

Vì sao dữ liệu huấn luyện có vai trò quyết định đến tính công bằng của AI?

a)

Vì dữ liệu quyết định tốc độ xử lý

b)

Vì dữ liệu thay thế thuật toán

c)

Vì AI học trực tiếp từ các mẫu trong dữ liệu

d)

Vì dữ liệu làm giảm chi phí vận hành

134.

Trong đạo đức AI, khái niệm “trách nhiệm” thường gắn với chủ thể nào?

a)

Con người và tổ chức sử dụng AI

b)

Phần cứng

c)

Thuật toán

d)

Dữ liệu huấn luyện

135.

Một rủi ro lớn khi AI được sử dụng trong tuyển dụng nhân sự là gì?

a)

Tốc độ xử lý hồ sơ chậm

b)

AI tốn nhiều chi phí

c)

AI có thể tái tạo định kiến giới hoặc chủng tộc

d)

AI không đọc được CV

136.

Vì sao AI không thể chịu trách nhiệm đạo đức như con người?

a)

Vì AI không kết nối internet

b)

Vì AI thiếu dữ liệu

c)

Vì AI không có ý thức và chủ đích

d)

Vì AI xử lý chậm

137.

Một trong những lo ngại lớn nhất về AI trong giám sát xã hội là gì?

a)

Tăng chi phí quản lý

b)

Hạn chế khả năng lưu trữ

c)

Xâm phạm quyền riêng tư cá nhân

d)

Giảm độ chính xác dữ liệu

138.

Công nghệ nhận diện khuôn mặt gây tranh cãi chủ yếu vì lý do nào?

a)

Chi phí triển khai cao

b)

Độ chính xác thấp

c)

Nguy cơ theo dõi và xâm phạm đời sống riêng tư

d)

Khó tích hợp hệ thống

139.

Trong lĩnh vực pháp lý, thách thức lớn khi sử dụng AI là gì?

a)

AI không cập nhật văn bản mới

b)

AI không hiểu luật

c)

AI xử lý văn bản chậm

d)

Khó xác định trách nhiệm khi AI gây ra sai sót

140.

Khái niệm “AI có trách nhiệm” (Responsible AI) nhấn mạnh điều gì?

a)

Giảm vai trò con người

b)

Tối đa hóa lợi nhuận

c)

Phát triển AI nhanh nhất

d)

Đảm bảo minh bạch, công bằng và an toàn

141.

Vì sao AI không nên được trao quyền ra quyết định cuối cùng trong các lĩnh vực nhạy cảm?

a)

Vì AI không có phán đoán đạo đức

b)

Vì AI tốn nhiều chi phí

c)

Vì AI thiếu khả năng tính toán

d)

Vì AI xử lý chậm

142.

Trong chăm sóc sức khỏe, nguy cơ khi phụ thuộc hoàn toàn vào AI là gì?

a)

Tăng thời gian khám bệnh

b)

Bỏ qua yếu tố nhân văn và bối cảnh cá nhân

c)

Thiếu dữ liệu

d)

Giảm độ chính xác chẩn đoán

143.

Thuật ngữ “deepfake” đề cập đến nội dung nào?

a)

Thuật toán học sâu

b)

Phần mềm mã hóa

c)

Nội dung giả mạo tạo ra bằng AI

d)

Dữ liệu lớn phức tạp

144.

Deepfake có thể gây hậu quả xã hội nghiêm trọng nhất trong lĩnh vực nào?

a)

Chính trị và truyền thông

b)

Giáo dục

c)

Lưu trữ dữ liệu

d)

Giải trí

145.

Một nguy cơ của AI trong kinh tế lao động là gì?

a)

Tăng chi phí nhân công

b)

Giảm tự động hóa

c)

Thay thế một số vị trí việc làm truyền thống

d)

Giảm năng suất

146.

Vì sao giáo dục về AI được coi là cần thiết cho toàn xã hội?

a)

Để sử dụng AI một cách có hiểu biết và trách nhiệm

b)

Để ai cũng lập trình được AI

c)

Để cạnh tranh với máy móc

d)

Để loại bỏ con người khỏi quy trình

147.

Trong đạo đức AI, nguyên tắc “minh bạch” có nghĩa là gì?

a)

Giảm chi phí sản xuất mô hình

b)

Đẩy nhanh tốc độ xử lý dữ liệu

c)

Giải thích được cách AI ra quyết định

d)

Loại bỏ hoàn toàn sai sót của AI

148.

Nguyên tắc nào giúp hạn chế rủi ro thiên vị của AI?

a)

Tăng số lớp mạng nơ-ron

b)

Giảm số lượng dữ liệu

c)

Tăng tốc độ xử lý

d)

Thu thập dữ liệu đa dạng và đại diện

149.

Vì sao nói AI không “trung lập” về mặt giá trị?

a)

Vì AI luôn sai

b)

Vì AI phản ánh giá trị của người thiết kế và dữ liệu

c)

Vì AI không có thuật toán

d)

Vì AI không học được

150.

Trong bối cảnh đạo đức, việc “giám sát con người” đối với AI nhằm mục đích gì?

a)

Giảm tự động hóa

b)

Làm chậm quá trình xử lý

c)

Tăng chi phí vận hành

d)

Đảm bảo AI hoạt động đúng mục tiêu và giá trị xã hội