考研必考主题词:人工智能:AI 能力边界、人机协作

人工智能：AI 能力边界、人机协作这一主题在考英语阅读、完型填空、新题型和长难句翻译中都非常常见，常围绕科技发展、社会影响、工作变化、伦理边界等角度出题。我将近 20 年考研真题中与人工智能、自动化、信息技术和社会影响相关的高频词汇进行了整理，建议重点背诵。

• artificial intelligence /ˌɑːtɪˈfɪʃl ɪnˈtelɪdʒəns/ — 人工智能

• AI capability /ˌeɪˈaɪ ˌkeɪpəˈbɪləti/ — 人工智能能力

• machine intelligence /məˈʃiːn ɪnˈtelɪdʒəns/ — 机器智能

• intelligent system /ɪnˈtelɪdʒənt ˈsɪstəm/ — 智能系统

• algorithm /ˈælɡərɪðəm/ — 算法

• algorithmic /ˌælɡəˈrɪðmɪk/ — 算法的

• automation /ˌɔːtəˈmeɪʃn/ — 自动化

• automatic /ˌɔːtəˈmætɪk/ — 自动的

• machine learning /məˈʃiːn ˈlɜːnɪŋ/ — 机器学习

• deep learning /diːp ˈlɜːnɪŋ/ — 深度学习

• neural network /ˈnjʊərəl ˈnetwɜːk/ — 神经网络

• data mining /ˈdeɪtə ˈmaɪnɪŋ/ — 数据挖掘

• big data /bɪɡ ˈdeɪtə/ — 大数据

• data analysis /ˈdeɪtə əˈnæləsɪs/ — 数据分析

• predictive analysis /prɪˈdɪktɪv əˈnæləsɪs/ — 预测分析

• pattern recognition /ˈpætn rɪkəɡˈnɪʃn/ — 模式识别

• speech recognition /spiːtʃ ˌrekəɡˈnɪʃn/ — 语音识别

• image recognition /ˈɪmɪdʒ ˌrekəɡˈnɪʃn/ — 图像识别

• computer vision /kəmˈpjuːtə ˈvɪʒn/ — 计算机视觉

• natural language processing /ˈnætʃrəl ˈlæŋɡwɪdʒ ˈprəʊsesɪŋ/ — 自然语言处理

• chatbot /ˈtʃætbɒt/ — 聊天机器人

• robotics /rəʊˈbɒtɪks/ — 机器人技术

• robot /ˈrəʊbɒt/ — 机器人

• automated machine /ˈɔːtəmeɪtɪd məˈʃiːn/ — 自动化机器

• self-driving car /ˌselfˈdraɪvɪŋ kɑː/ — 自动驾驶汽车

• autonomous vehicle /ɔːˈtɒnəməs ˈviːɪkl/ — 自动驾驶车辆

• drone /drəʊn/ — 无人机

• digital technology /ˈdɪdʒɪtl tekˈnɒlədʒi/ — 数字技术

• information technology /ˌɪnfəˈmeɪʃn tekˈnɒlədʒi/ — 信息技术

• technological change /ˌteknəˈlɒdʒɪkl tʃeɪndʒ/ — 技术变革

• technological progress /ˌteknəˈlɒdʒɪkl ˈprəʊɡres/ — 技术进步

• innovation /ˌɪnəˈveɪʃn/ — 创新

• innovative /ˈɪnəveɪtɪv/ — 创新的

• breakthrough /ˈbreɪkθruː/ — 突破

• advance /ədˈvɑːns/ — 进步，进展

• development /dɪˈveləpmənt/ — 发展

• application /ˌæplɪˈkeɪʃn/ — 应用

• implement /ˈɪmplɪment/ — 实施，应用

• adopt /əˈdɒpt/ — 采用

• adoption /əˈdɒpʃn/ — 采用，接受

• integrate /ˈɪntɪɡreɪt/ — 整合

• integration /ˌɪntɪˈɡreɪʃn/ — 整合

• interface /ˈɪntəfeɪs/ — 界面，接口

• platform /ˈplætfɔːm/ — 平台

• system /ˈsɪstəm/ — 系统

• network /ˈnetwɜːk/ — 网络

• device /dɪˈvaɪs/ — 设备

• software /ˈsɒftweə/ — 软件

• hardware /ˈhɑːdweə/ — 硬件

• algorithm bias /ˈælɡərɪðəm ˈbaɪəs/ — 算法偏见

• bias /ˈbaɪəs/ — 偏见

• discrimination /dɪˌskrɪmɪˈneɪʃn/ — 歧视

• fairness /ˈfeənəs/ — 公平性

• accountability /əˌkaʊntəˈbɪləti/ — 责任，问责

• transparency /trænsˈpærənsi/ — 透明度

• opaque /əʊˈpeɪk/ — 不透明的

• ethical /ˈeθɪkl/ — 伦理的

• ethics /ˈeθɪks/ — 伦理

• moral /ˈmɒrəl/ — 道德的

• responsibility /rɪˌspɒnsəˈbɪləti/ — 责任

• risk /rɪsk/ — 风险

• challenge /ˈtʃælɪndʒ/ — 挑战

• threat /θret/ — 威胁

• opportunity /ˌɒpəˈtjuːnəti/ — 机会

• benefit /ˈbenɪfɪt/ — 益处

• drawback /ˈdrɔːbæk/ — 缺点

• limitation /ˌlɪmɪˈteɪʃn/ — 局限

• boundary /ˈbaʊndəri/ — 边界

• limit /ˈlɪmɪt/ — 限制

• capability /ˌkeɪpəˈbɪləti/ — 能力

• capacity /kəˈpæsəti/ — 能力，容量

• intelligence /ɪnˈtelɪdʒəns/ — 智力，智能

• cognitive /ˈkɒɡnətɪv/ — 认知的

• cognition /kɒɡˈnɪʃn/ — 认知

• reasoning /ˈriːzənɪŋ/ — 推理

• decision-making /dɪˈsɪʒn meɪkɪŋ/ — 决策

• judgment /ˈdʒʌdʒmənt/ — 判断

• prediction /prɪˈdɪkʃn/ — 预测

• optimization /ˌɒptɪmaɪˈzeɪʃn/ — 优化

• efficiency /ɪˈfɪʃnsi/ — 效率

• effective /ɪˈfektɪv/ — 有效的

• productivity /ˌprɒdʌkˈtɪvəti/ — 生产力

• performance /pəˈfɔːməns/ — 表现，性能

• accuracy /ˈækjərəsi/ — 准确性

• precision /prɪˈsɪʒn/ — 精确性

• speed /spiːd/ — 速度

• cost /kɒst/ — 成本

• labor /ˈleɪbə/ — 劳动力

• workforce /ˈwɜːkfɔːs/ — 劳动力，员工

• employment /ɪmˈplɔɪmənt/ — 就业

• unemployment /ˌʌnɪmˈplɔɪmənt/ — 失业

• job loss /dʒɒb lɒs/ — 失业，岗位流失

• job displacement /dʒɒb dɪsˈpleɪsmənt/ — 岗位替代

• human-machine collaboration /ˈhjuːmən məˈʃiːn kəˌlæbəˈreɪʃn/ — 人机协作

• human oversight /ˈhjuːmən ˈəʊvəsaɪt/ — 人类监督

• control /kənˈtrəʊl/ — 控制

• supervision /ˌsuːpəˈvɪʒn/ — 监督

• regulation /ˌreɡjuˈleɪʃn/ — 监管

• policy /ˈpɒləsi/ — 政策

• future of work /ˈfjuːtʃə əv wɜːk/ — 未来工作方式

Artificial intelligence has made remarkable progress in recent years. Intelligent systems can now perform tasks that once required human judgment, such as pattern recognition, prediction, and decision-making. However, the rapid adoption of AI also raises questions about its limitations and risks. While automation may improve efficiency and productivity, it could lead to job displacement in some industries. Therefore, human-machine collaboration and proper regulation are essential to ensure that AI benefits society without crossing ethical boundaries.

人工智能近年来取得了显著进步。智能系统如今能够完成一些曾经需要人类判断的任务，例如模式识别、预测和决策。然而，人工智能的快速应用也引发了人们对其局限性和风险的质疑。虽然自动化可能提高效率和生产力，但它也可能导致某些行业出现岗位流失。因此，人机协作和适当监管对于确保人工智能在不跨越伦理边界的情况下造福社会至关重要。