English Listening Lesson: AI

36,650 views ・ 2024-05-23

English Speaking Success


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film. Przetłumaczone napisy są tłumaczone maszynowo.

00:00
(upbeat music)
0
171
2583
(pozytywna muzyka)
00:06
As we're gonna be looking next,
1
6644
1246
Gdy będziemy szukać dalej,
00:07
oh, listening activity.
2
7890
1920
och, aktywność związana ze słuchaniem.
00:09
It's gonna be a listening dictation.
3
9810
2490
To będzie dyktando do słuchania.
00:12
Let me just get my notes.
4
12300
1593
Pozwól mi tylko zabrać notatki. A
00:14
So, listening dictation.
5
14910
1710
więc słuchanie dyktanda.
00:16
I've done listening activities in the past
6
16620
3000
W przeszłości wykonywałem ćwiczenia ze słuchaniem
00:19
and I've tried to do different kinds of activities.
7
19620
3480
i próbowałem wykonywać różne rodzaje ćwiczeń.
00:23
This one really, really will help your listening,
8
23100
3660
Ten naprawdę pomoże ci w słuchaniu,
00:26
your speaking, your vocabulary,
9
26760
2430
mówieniu, słownictwie, we
00:29
everything, right?
10
29190
930
wszystkim, prawda?
00:30
Pronunciation might also help.
11
30120
2193
Wymowa też może być pomocna.
00:33
Okay, to be all ears, like Leonardo is saying,
12
33180
3660
OK, być całymi uszami, jak mówi Leonardo,
00:36
means to listen.
13
36840
2160
oznacza słuchać.
00:39
I'm all ears, means I'm ready to listen.
14
39000
4020
Mam wszystkie uszy, co oznacza, że ​​jestem gotowy słuchać.
00:43
I'm all ears. I'm ready to listen.
15
43020
3003
Zamieniam się w słuch. Jestem gotowy słuchać.
00:48
So when your boss says, "I want to tell you something,"
16
48510
3240
Kiedy więc szef mówi: „ Chcę ci coś powiedzieć”,
00:51
you can say, "I'm all ears, boss." (chuckles)
17
51750
5000
możesz powiedzieć: „ Szefie, zamieniam się w słuch”. (chichocze)
00:56
Excellent. Good.
18
56820
1112
Doskonale. Dobry.
00:57
Listening dictation.
19
57932
2338
Słuchanie dyktanda.
01:00
Okay, let's do it.
20
60270
1413
OK, zróbmy to.
01:02
(upbeat music)
21
62915
2583
(optymistyczna muzyka)
01:08
♪ Open your ears, open your mind ♪
22
68235
2181
♪ Otwórz uszy, otwórz umysł ♪
01:10
♪ It's time for a listening exercise ♪
23
70416
2132
♪ Czas na ćwiczenie słuchania ♪
01:12
♪ Maybe a dictation ♪
24
72548
1611
♪ Może dyktando ♪
01:14
♪ But without intimidation ♪
25
74159
2134
♪ Ale bez zastraszania ♪
01:16
♪ Maybe a listening bingo ♪
26
76293
1910
♪ Może bingo do słuchania ♪
01:18
♪ That can open a new window ♪
27
78203
1603
♪ To może otworzyć nowe okno ♪
01:19
♪ To discover your new listening skills ♪
28
79806
2719
♪ Aby odkryć swoje nowe umiejętności słuchania ♪
01:22
♪ So listen with me ♪
29
82525
3000
♪ Więc posłuchajcie ze mną ♪
01:26
- (chuckles) That's it of the listening song.
30
86597
2263
- (chichocze) To tyle, jeśli chodzi o piosenkę do słuchania.
01:28
Another AI-generated listening song.
31
88860
3390
Kolejna piosenka do słuchania wygenerowana przez sztuczną inteligencję.
01:32
Crazy, I know.
32
92250
1290
Szalone, wiem.
01:33
Okay, let's do it.
33
93540
1350
OK, zróbmy to.
01:34
We're gonna be doing a listening here.
34
94890
3153
Będziemy tu przesłuchiwać.
01:39
We're gonna be looking at the pros and cons of AI.
35
99810
3480
Przyjrzymy się zaletom i wadom sztucznej inteligencji.
01:43
And just so you know, pros means advantages,
36
103290
4980
I żebyś wiedział, zalety oznaczają zalety,
01:48
and cons means disadvantages.
37
108270
3723
a wady oznaczają wady.
01:53
So what are the pros and cons of AI?
38
113370
3423
Jakie są zatem zalety i wady sztucznej inteligencji?
01:57
So, we do a dictation, which...
39
117690
1890
Więc robimy dyktando, co...
01:59
So dictation normally means,
40
119580
2100
Zwykle dyktando oznacza, że
02:01
I want you to write down everything as I speak.
41
121680
3090
chcę, żebyś spisywał wszystko, kiedy mówię.
02:04
However, here, it's a simple version.
42
124770
3600
Jednak tutaj jest to prosta wersja.
02:08
So, in order to help you get a general understanding,
43
128370
4530
Aby więc pomóc Ci uzyskać ogólne zrozumienie,
02:12
I want you to listen to this talk about AI,
44
132900
4050
chcę, abyś wysłuchał tej przemowy o sztucznej inteligencji
02:16
and write down three key words that you hear.
45
136950
4680
i zapisał trzy kluczowe słowa, które słyszysz.
02:21
Only three.
46
141630
1500
Tylko trzy.
02:23
So listen to everything,
47
143130
2073
Posłuchaj więc wszystkiego,
02:26
and when you finish listening,
48
146250
2700
a kiedy skończysz słuchać,
02:28
write down the three key words for you.
49
148950
3960
zapisz trzy kluczowe dla siebie słowa.
02:32
Okay?
50
152910
1530
Dobra?
02:34
Only three.
51
154440
1020
Tylko trzy.
02:35
Don't write down everything.
52
155460
1620
Nie zapisuj wszystkiego.
02:37
Write down three.
53
157080
1650
Zapisz trzy.
02:38
So when the listening finishes,
54
158730
1950
Więc kiedy skończysz słuchanie,
02:40
write down three keywords in the chat,
55
160680
2880
zapisz trzy słowa kluczowe na czacie, na
02:43
in the YouTube or the Facebook chat, okay?
56
163560
2823
czacie na YouTube lub na Facebooku, dobrze?
02:47
That's it.
57
167820
960
Otóż ​​to.
02:48
When you're ready to listen, just give me a thumbs up
58
168780
4350
Kiedy będziesz gotowy słuchać, po prostu daj mi kciuk w górę,
02:53
so that I know that you're ready to listen, okay?
59
173130
4143
żebym wiedział, że jesteś gotowy, aby słuchać, dobrze?
03:01
Kristen, that is the spelling of pros and cons.
60
181980
2760
Kristen, to jest pisownia zalet i wad. Nie
03:04
There is no other spelling.
61
184740
1803
ma innej pisowni.
03:08
Catchy music, Daniela, yes.
62
188970
2220
Wpadająca w ucho muzyka, Daniela, tak.
03:11
I'll have to share the lyrics with you. (chuckles)
63
191190
3573
Muszę podzielić się z wami tekstami. (chichocze)
03:17
Mohamed, you're right.
64
197160
1110
Mohamed, masz rację.
03:18
AI, without any doubt, has pros and cons in tandem.
65
198270
3150
Bez wątpienia sztuczna inteligencja ma zalety i wady w tandemie.
03:21
It does indeed. We're about to find out.
66
201420
2790
Rzeczywiście. Zaraz się dowiemy.
03:24
Okay.
67
204210
1110
Dobra.
03:25
Oh, Irene, I love how you are practicing "I'm all ears."
68
205320
3630
Och, Irene, uwielbiam sposób, w jaki ćwiczysz „Jestem cały w uszach”.
03:28
Okay, I've got your thumbs up. Excellent.
69
208950
2940
OK, trzymam kciuki. Doskonały.
03:31
We're ready to go. Let's do it.
70
211890
1560
Jesteśmy gotowi do pracy. Zróbmy to.
03:33
Here is the first listening.
71
213450
3090
Oto pierwsze odsłuchanie.
03:36
Write down the three key words.
72
216540
2070
Zapisz trzy słowa kluczowe.
03:38
Let's do it.
73
218610
833
Zróbmy to.
03:41
I reckon there are numerous benefits to AI.
74
221310
2640
Uważam, że sztuczna inteligencja ma wiele zalet.
03:43
I mean, talking about AI in the workplace,
75
223950
1890
To znaczy, mówiąc o sztucznej inteligencji w miejscu pracy,
03:45
I think it can help automate a lot of operations,
76
225840
2610
myślę, że może ona pomóc zautomatyzować wiele operacji,
03:48
such as recruiting people, doing research,
77
228450
2220
takich jak rekrutacja ludzi, prowadzenie badań,
03:50
analyzing documents and things like that.
78
230670
2340
analizowanie dokumentów i tym podobnych.
03:53
I think there's a clear upside for students as well.
79
233010
2160
Myślę, że jest to wyraźna zaleta również dla studentów.
03:55
It can be a great tool to help with their research
80
235170
2130
Może to być świetne narzędzie pomagające w badaniach,
03:57
so long as they're not overdependent on that
81
237300
1980
pod warunkiem, że nie będą od tego nadmiernie zależni
03:59
and understand that they have to adapt the results
82
239280
1860
i zrozumieją, że muszą dostosować wyniki
04:01
to their context.
83
241140
1353
do swojego kontekstu.
04:05
Now, write down the three key words for you in the chat.
84
245310
3663
Teraz zapisz trzy kluczowe dla Ciebie słowa na czacie. Zdaję sobie
04:13
I realize it was fast, but deliberately.
85
253110
4503
sprawę, że to było szybkie, ale celowe.
04:26
(Keith clears throat)
86
266602
3167
(Keith odchrząkuje)
04:36
Hmm.
87
276660
843
Hmm.
04:46
(Keith clears throat)
88
286964
2252
(Keith odchrząkuje)
04:49
♪ Yeah ♪
89
289216
833
♪ Tak ♪
04:50
(upbeat music)
90
290049
2583
(pozytywna muzyka)
04:55
- That's more than three words. (chuckles)
91
295859
2520
– To więcej niż trzy słowa. (chichocze)
04:58
(upbeat music)
92
298379
2583
(optymalna muzyka)
05:03
Okay.
93
303807
1098
OK.
05:04
(upbeat music)
94
304905
2583
(pozytywna muzyka)
05:09
Nice, Artyom. Very nicely organized.
95
309970
2723
Ładnie, Artem. Bardzo ładnie zorganizowane.
05:14
Don't worry, one word is good.
96
314490
1711
Nie martw się, jedno słowo wystarczy.
05:16
(upbeat music)
97
316201
2583
(pozytywna muzyka)
05:20
Hmm.
98
320660
902
Hmm.
05:21
(upbeat music)
99
321562
2583
(pozytywna muzyka)
05:30
Okay.
100
330464
833
OK.
05:34
So, clearly, that there are lots of possibilities, right?
101
334200
2883
Jasne jest więc, że możliwości jest wiele, prawda?
05:38
I think quite popular, a lot of you have written down,
102
338610
3780
Myślę, że dość popularne, wielu z Was napisało,
05:42
okay, "recruiting."
103
342390
1227
OK, „rekrutacja”.
05:46
A lot of you written recruiting.
104
346470
1600
Wielu z Was pisało o rekrutacji.
05:48
"Automate," a lot of you written, automate.
105
348967
3056
„Automatyzacja” – wielu z Was pisało – automatyzacja.
05:53
"Student," a lot of you have done student.
106
353497
2786
„Student” – wielu z was zrobiło „studenta”.
05:57
What else?
107
357690
833
Co jeszcze?
05:58
"Workplace."
108
358523
833
"Miejsce pracy."
05:59
"Research" was quite common.
109
359356
1697
„Badania” były dość powszechne.
06:06
"Benefits," a few of you have written.
110
366577
1946
„Korzyści” – napisało kilku z Was.
06:09
Okay, so I'm just picking out some of the key words
111
369990
4530
OK, więc wybieram tylko kilka kluczowych słów,
06:14
that you've got.
112
374520
1323
które znasz.
06:17
The most common ones that come up.
113
377490
2433
Najczęściej pojawiające się.
06:21
"Context."
114
381577
833
"Kontekst."
06:22
It's funny how the last word
115
382410
1530
To zabawne, jak
06:23
is often the one that you remember.
116
383940
3300
często zapamiętuje się ostatnie słowo.
06:27
Okay, that's great. That's really, really good.
117
387240
2280
Dobrze, to świetnie. To naprawdę, naprawdę dobre.
06:29
Now, we're gonna listen again,
118
389520
3180
Teraz będziemy słuchać ponownie,
06:32
but here, I want you to listen again
119
392700
4440
ale tutaj chcę, żebyś posłuchał jeszcze raz
06:37
and add the word before the three key words that you wrote.
120
397140
4923
i dodał słowo przed trzema kluczowymi słowami, które napisałeś.
06:43
Okay?
121
403740
930
Dobra?
06:44
So if you wrote, for example...
122
404670
3570
Więc jeśli napisałeś na przykład...
06:48
Let me add this up here.
123
408240
1200
Pozwól, że dodam to tutaj.
06:50
If you wrote recruiting,
124
410940
1743
Jeśli napisałeś „rekrutacja”,
06:53
what was the word before recruiting?
125
413700
2673
jakie było słowo przed „rekrutacją”?
06:57
If you wrote automate,
126
417930
2970
Jeśli napisałeś „automat”,
07:00
what was the word before automate?
127
420900
2403
jakie było słowo przed „automatem”?
07:04
What was the word before student?
128
424380
2640
Jakie słowo było przed uczniem?
07:07
What was the word before research?
129
427020
2820
Jakie było słowo przed badaniami?
07:09
What was the word before benefits?
130
429840
3030
Jakie było słowo przed korzyściami?
07:12
What was the word before context?
131
432870
2070
Jakie było słowo przed kontekstem?
07:14
So listen again and add the word
132
434940
3810
Więc posłuchaj jeszcze raz i dodaj słowo
07:18
before the three key words that you wrote.
133
438750
3480
przed trzema słowami kluczowymi, które napisałeś.
07:22
Right?
134
442230
833
Prawidłowy?
07:24
So now you are listening for a bit more detail.
135
444120
3393
Więc teraz słuchasz trochę bardziej szczegółowo.
07:28
Okay? Let's do it.
136
448530
2550
Dobra? Zróbmy to.
07:31
We're gonna listen again.
137
451080
1380
Będziemy słuchać jeszcze raz.
07:32
Ready? Thumbs up.
138
452460
2070
Gotowy? Kciuki w górę.
07:34
I think you're ready. Let's do it.
139
454530
1700
Myślę, że jesteś gotowy. Zróbmy to.
07:39
I reckon there are numerous benefits to AI.
140
459780
2640
Uważam, że sztuczna inteligencja ma wiele zalet.
07:42
I mean, talking about AI in the workplace,
141
462420
1920
To znaczy, mówiąc o sztucznej inteligencji w miejscu pracy,
07:44
I think it can help automate a lot of operations,
142
464340
2580
myślę, że może ona pomóc zautomatyzować wiele operacji,
07:46
such as recruiting people, doing research,
143
466920
2250
takich jak rekrutacja ludzi, prowadzenie badań,
07:49
analyzing documents and things like that.
144
469170
2310
analizowanie dokumentów i tym podobnych.
07:51
I think there's a clear upside for students as well.
145
471480
2160
Myślę, że jest to wyraźna zaleta również dla studentów.
07:53
It can be a great tool to help with their research
146
473640
2130
Może to być świetne narzędzie pomagające w badaniach,
07:55
so long as they're not overdependent on that
147
475770
1980
pod warunkiem, że nie będą od tego nadmiernie zależni
07:57
and understand that they have to adapt the results
148
477750
1860
i zrozumieją, że muszą dostosować wyniki
07:59
to their context.
149
479610
1383
do swojego kontekstu.
08:03
Hmm.
150
483131
5000
Hmm.
08:11
Okay.
151
491822
833
Dobra.
08:13
Now, we're gonna listen again
152
493920
4420
Teraz będziemy słuchać ponownie
08:19
and you can add the word or phrase
153
499440
2920
i możesz dodać słowo lub frazę
08:23
before the three key words
154
503430
2110
przed trzema słowami kluczowymi
08:29
or after the three key words.
155
509310
2763
lub po trzech słowach kluczowych.
08:41
So it may also be that you add the word after.
156
521010
3363
Może się więc zdarzyć, że dodasz słowo po.
08:46
We're trying to identify collocations, right?
157
526890
3003
Próbujemy zidentyfikować kolokacje, prawda?
08:54
Yeah. So excellent.
158
534000
1200
Tak. Tak doskonale.
08:55
Some of you are getting, for example,
159
535200
2130
Niektórzy z was otrzymują, na przykład,
08:57
Moji has said, "Numerous benefits." (chuckles)
160
537330
5000
Moji powiedział: „Liczne korzyści”. (chichocze)
09:03
"Do research,"
161
543307
2520
„Przeprowadź badania”,
09:05
"adapt context,"
162
545827
2180
„dostosuj kontekst”, „
09:09
"to help with their research."
163
549067
1523
aby pomóc w badaniach”.
09:10
So you may need a phrase, not just a sentence,
164
550590
3510
Możesz więc potrzebować frazy, nie tylko zdania,
09:14
but a whole phrase.
165
554100
2257
ale całej frazy.
09:16
"Help, result to," yeah.
166
556357
2910
„Pomoc, wynik do”, tak.
09:19
"Ready," okay.
167
559267
1376
„Gotowe”, OK.
09:23
"New, great, adapt." Yeah.
168
563017
3233
„Nowy, świetny, dostosuj się”. Tak.
09:26
So, it's the word or phrase before or after.
169
566250
4620
Jest to więc słowo lub fraza przed lub po.
09:30
Let me play one more time. Here we go.
170
570870
2343
Pozwól mi zagrać jeszcze raz. No to ruszamy.
09:35
I reckon there are numerous benefits to AI.
171
575940
2640
Uważam, że sztuczna inteligencja ma wiele zalet.
09:38
I mean, talking about AI in the workplace,
172
578580
1890
To znaczy, mówiąc o sztucznej inteligencji w miejscu pracy,
09:40
I think it can help automate a lot of operations,
173
580470
2580
myślę, że może ona pomóc zautomatyzować wiele operacji,
09:43
such as recruiting people, doing research,
174
583050
2250
takich jak rekrutacja ludzi, prowadzenie badań,
09:45
analyzing documents and things like that.
175
585300
2340
analizowanie dokumentów i tym podobnych.
09:47
I think there's a clear upside for students as well.
176
587640
2160
Myślę, że jest to wyraźna zaleta również dla studentów.
09:49
It can be a great tool to help with their research
177
589800
2100
Może to być świetne narzędzie pomagające w badaniach,
09:51
so long as they're not overdependent on that
178
591900
2010
pod warunkiem, że nie będą od tego nadmiernie zależni
09:53
and understand that they have to adapt the results
179
593910
1830
i zrozumieją, że muszą dostosować wyniki
09:55
to their context.
180
595740
1353
do swojego kontekstu.
10:01
So I think we heard "people," "recruiting people."
181
601440
3417
Myślę więc, że usłyszeliśmy „ludzie”, „rekrutacja ludzi”.
10:11
I think we heard, "it can help with research."
182
611167
2956
Myślę, że słyszeliśmy: „to może pomóc w badaniach”.
10:15
You've already mentioned "numerous benefits."
183
615720
4020
Wspomniałeś już o „licznych korzyściach”.
10:19
A few of you have already mentioned that.
184
619740
2050
Kilku z Was już o tym wspominało.
10:25
Yeah, "adapt to their context."
185
625050
1890
Tak, „dostosuj się do kontekstu”.
10:26
Yes, "adapt to their context."
186
626940
3267
Tak, „dostosuj się do ich kontekstu”.
10:36
Any others? "Recruiting people."
187
636480
2070
Ktoś jeszcze? „Rekrutacja ludzi”.
10:38
Excellent. Good.
188
638550
1143
Doskonały. Dobry.
10:41
"Adapt their result to the context."
189
641347
2540
„Dostosuj wynik do kontekstu”.
10:46
"Their result to the context."
190
646627
3470
„Ich wynik do kontekstu.”
10:52
Nice.
191
652680
833
Ładny.
10:56
"Automated research."
192
656437
2240
„Badania automatyczne”.
11:02
I'll put that in.
193
662160
1447
Zapiszę to.
11:03
"Such as recruiting." Gabriela, very good, yes.
194
663607
3743
„Na przykład rekrutacja”. Gabriela, bardzo dobrze, tak.
11:07
Yeah.
195
667350
833
Tak.
11:10
I think you're right, "such as."
196
670500
2157
Myślę, że masz rację, „takie jak”.
11:13
What else do we got?
197
673530
1113
Co jeszcze mamy?
11:15
"Talking about the workplace."
198
675967
2090
„Rozmowa o miejscu pracy”.
11:20
"To help with their research."
199
680737
2180
„Aby pomóc w ich badaniach”.
11:23
"To help with their research."
200
683827
1883
„Aby pomóc w ich badaniach”.
11:25
So automate research, it can help with their research.
201
685710
3240
Zautomatyzuj więc badania, może to pomóc w ich badaniach.
11:28
Yes, "with their research."
202
688950
2247
Tak, „z ich badaniami”.
11:35
Nice. Good.
203
695400
1320
Ładny. Dobry.
11:36
Anything else?
204
696720
833
Coś jeszcze?
11:37
"With student." What do we have with student?
205
697553
1994
„Z uczniem”. Co mamy ze studentem?
11:40
"Offside student."
206
700507
1440
„Uczeń na spalonym”.
11:41
"Upside student as well."
207
701947
2693
„Również uzdolniony student”.
11:44
Okay, let's put "upside student."
208
704640
1977
OK, powiedzmy „uczeń z pozytywnym skutkiem”.
11:47
I'm not sure about that, but we'll put that for the moment.
209
707700
3720
Nie jestem tego pewien, ale zostawmy to na chwilę.
11:51
Any others?
210
711420
1113
Ktoś jeszcze?
11:53
Nadia says, "I think automate."
211
713490
3090
Nadia mówi: „Myślę, że to automat”.
11:56
Yeah, there's something about "I think," absolutely.
212
716580
5000
Tak, zdecydowanie jest coś w tym „myślę”.
12:02
Okay. Excellent.
213
722310
1890
Dobra. Doskonały.
12:04
Lots of good ideas.
214
724200
1650
Wiele dobrych pomysłów.
12:05
I'm gonna play it one more time and let's check.
215
725850
2400
Zagram jeszcze raz i sprawdzę.
12:10
I reckon there are numerous benefits to AI.
216
730830
2610
Uważam, że sztuczna inteligencja ma wiele zalet.
12:13
I mean, talking about AI in the workplace,
217
733440
1920
To znaczy, mówiąc o sztucznej inteligencji w miejscu pracy,
12:15
I think it can help automate a lot of operations,
218
735360
2580
myślę, że może ona pomóc zautomatyzować wiele operacji,
12:17
such as recruiting people, doing research,
219
737940
2220
takich jak rekrutacja ludzi, prowadzenie badań,
12:20
analyzing documents and things like that.
220
740160
2340
analizowanie dokumentów i tym podobnych.
12:22
I think there's a clear upside for students as well.
221
742500
2190
Myślę, że jest to wyraźna korzyść także dla studentów.
12:24
It can be a great tool to help with their research
222
744690
2100
Może to być świetne narzędzie pomagające w badaniach,
12:26
so long as they're not overdependent on that
223
746790
1980
pod warunkiem, że nie będą od tego nadmiernie zależni
12:28
and understand that they have to adapt the results
224
748770
1890
i zrozumieją, że muszą dostosować wyniki
12:30
to their context.
225
750660
1323
do swojego kontekstu.
12:33
We're pretty good. We're very, very good.
226
753600
1920
Jesteśmy całkiem dobrzy. Jest nam bardzo, bardzo dobrze.
12:35
Yes. I think upside for students, right?
227
755520
4023
Tak. Myślę, że to zaleta dla studentów, prawda?
12:40
This bit I think needs changing.
228
760800
2280
Myślę, że ten fragment wymaga zmiany.
12:43
This is not quite right.
229
763080
1623
To nie jest do końca w porządku.
12:46
It talks about doing research.
230
766050
1950
Mówi o robieniu badań.
12:48
So I think I've made a mistake here.
231
768000
2040
Więc myślę, że popełniłem tutaj błąd.
12:50
Not automating research.
232
770040
2310
Brak automatyzacji badań.
12:52
Help automate.
233
772350
1323
Pomóż zautomatyzować.
12:55
Rache says, "Help automate."
234
775840
2027
Rache mówi: „Pomóż zautomatyzować”.
12:59
It will help automate.
235
779910
1230
Pomoże to zautomatyzować.
13:01
Anything else on automate?
236
781140
1473
Coś jeszcze na temat automatu?
13:06
"Adapt the research."
237
786727
1610
„Dostosuj badania”.
13:09
"Help automate" we've got as well.
238
789457
2456
Mamy również opcję „Pomóż zautomatyzować”.
13:16
So maybe that was it. Okay.
239
796410
1923
Więc może to było to. Dobra.
13:21
Excellent.
240
801030
833
13:21
So what we've done here, basically,
241
801863
1660
Doskonały.
Zatem to, co tutaj zrobiliśmy, to w zasadzie
13:24
we've been listening for a key word to help us focus,
242
804990
3690
słuchanie kluczowego słowa, które pomoże nam się skoncentrować,
13:28
and then try to extend the phrase as we listen more,
243
808680
5000
a następnie staramy się rozszerzać to zdanie w miarę dalszego słuchania,
13:33
building our general understanding
244
813870
2790
budując nasze ogólne
13:36
and overall understanding.
245
816660
1443
i ogólne zrozumienie.
13:39
Okay, I'm gonna move forward and do one last activity.
246
819210
4260
OK, przejdę dalej i wykonam ostatnią czynność.
13:43
And here, I want to help with understanding specific words
247
823470
4290
I tutaj chcę pomóc w zrozumieniu konkretnych słów
13:47
and collocations.
248
827760
1353
i kolokacji.
13:51
Now, you've already got some collocations,
249
831000
3900
Masz już trochę kolokacji,
13:54
but let's listen one more time
250
834900
1650
ale posłuchajmy jeszcze raz
13:56
and try and fill in the gaps here, okay?
251
836550
3900
i spróbujmy uzupełnić luki, dobrze?
14:00
We're going to listen to the full talk.
252
840450
3030
Wysłuchamy całej rozmowy. Właśnie
14:03
So, just then we heard the first part of the talk.
253
843480
5000
wtedy usłyszeliśmy pierwszą część rozmowy.
14:09
We're gonna listen now to the full talk,
254
849150
2610
Wysłuchamy teraz całego wystąpienia,
14:11
which is a bit longer, but it's a bit slower,
255
851760
3210
które jest nieco dłuższe, ale nieco wolniejsze
14:14
and let's fill in the gaps.
256
854970
2490
i uzupełnijmy luki.
14:17
There are blank benefits,
257
857460
2250
Istnieją puste korzyści,
14:19
such as blank people,
258
859710
2370
takie jak pusta osoba,
14:22
there is a blank upside,
259
862080
2580
istnieje pusta zaleta,
14:24
to blank learning,
260
864660
1830
pusta nauka i
14:26
the downside of privacy blank.
261
866490
2190
wada pustej prywatności.
14:28
Okay.
262
868680
833
Dobra.
14:29
So you can just put the number in the chat
263
869513
2527
Możesz więc po prostu wpisać numer na czacie,
14:32
and then put the word there.
264
872040
1803
a następnie umieścić tam słowo.
14:34
Okay, let's do it.
265
874980
1500
OK, zróbmy to.
14:36
Let's have a listen to the full talk.
266
876480
4623
Posłuchajmy całej rozmowy.
14:45
I reckon there are numerous benefits to AI.
267
885720
3270
Uważam, że sztuczna inteligencja ma wiele zalet.
14:48
I mean, talking about AI in the workplace,
268
888990
2670
To znaczy, mówiąc o sztucznej inteligencji w miejscu pracy,
14:51
I think it can help automate a lot of operations,
269
891660
2700
myślę, że może ona pomóc zautomatyzować wiele operacji,
14:54
such as recruiting people, doing research,
270
894360
3000
takich jak rekrutacja ludzi, prowadzenie badań,
14:57
analyzing documents and things like that.
271
897360
3240
analizowanie dokumentów i tym podobnych.
15:00
I think there's also a clear upside for students as well.
272
900600
3570
Myślę, że jest to również wyraźna zaleta dla studentów.
15:04
It can be a great tool to help with their research
273
904170
2640
Może to być świetne narzędzie pomagające w badaniach,
15:06
so long as they're not over dependent on that
274
906810
2790
pod warunkiem, że nie są od tego nadmiernie zależni
15:09
and understand that they have to adapt the results
275
909600
2640
i rozumieją, że muszą dostosować wyniki
15:12
to their context.
276
912240
2070
do swojego kontekstu.
15:14
As well as that,
277
914310
1290
Poza tym
15:15
I think AI is becoming more and more powerful in education
278
915600
4770
uważam, że sztuczna inteligencja staje się coraz potężniejsza w edukacji,
15:20
to personalize learning.
279
920370
1800
umożliwiając personalizację uczenia się.
15:22
So, for example, if you want to learn a language,
280
922170
2790
Na przykład, jeśli chcesz nauczyć się języka,
15:24
there are apps now that use AI
281
924960
2070
dostępne są teraz aplikacje korzystające ze sztucznej inteligencji,
15:27
to adapt your learning to your level,
282
927030
2850
aby dostosować Twoją naukę do Twojego poziomu,
15:29
to your mother tongue, and to your context.
283
929880
3690
Twojego języka ojczystego i kontekstu.
15:33
The big downside, as I mentioned,
284
933570
2190
Jak wspomniałem, dużym minusem
15:35
is over dependence on AI,
285
935760
2250
jest nadmierne uzależnienie od sztucznej inteligencji,
15:38
which is a slippery slope to us becoming very lazy
286
938010
4260
co powoduje, że stajemy się bardzo leniwi
15:42
and not making an effort to think and be creative.
287
942270
3360
i nie staramy się myśleć i być kreatywni.
15:45
And of course there's the downside of privacy concerns
288
945630
3570
Oczywiście istnieją również wady związane z obawami dotyczącymi prywatności,
15:49
where AI-driven software may be using our personal data
289
949200
4920
gdy oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji może wykorzystywać nasze dane osobowe
15:54
without consent.
290
954120
1503
bez zgody.
16:01
Okay, let's have a look at your answers.
291
961740
3630
OK, spójrzmy na Twoje odpowiedzi.
16:05
Let's see what you've got over here.
292
965370
1620
Zobaczmy, co tu masz.
16:06
Let's have a quick look.
293
966990
1200
Rzućmy okiem.
16:09
(upbeat music)
294
969584
2583
(pozytywna muzyka)
16:18
Hmm.
295
978011
973
16:18
(upbeat music)
296
978984
2583
Hmm.
(pozytywna muzyka)
16:38
Mm.
297
998259
833
Mm.
16:42
Hmm.
298
1002418
833
Hmm.
16:44
Oh, Alex, you're so well organized.
299
1004730
2717
Och, Alex, jesteś taki dobrze zorganizowany.
16:47
(upbeat music)
300
1007447
2583
(pozytywna muzyka)
16:54
Artyom as well.
301
1014990
1377
Artem także.
16:56
(upbeat music)
302
1016367
2583
(pozytywna muzyka)
17:02
And Dhoni.
303
1022130
1053
I Dhoni.
17:05
You're part of the organized gang.
304
1025280
2238
Jesteś częścią zorganizowanego gangu.
17:07
(upbeat music)
305
1027518
2583
(pozytywna muzyka) Już
17:16
Almost there, Muhammad, almost.
306
1036740
2517
prawie, Muhammad, prawie.
17:19
(upbeat music)
307
1039257
2583
(pozytywna muzyka)
17:22
Nice.
308
1042920
833
Ładnie.
17:25
Okay, excellent. You're there.
309
1045780
1760
OK, doskonale. Jesteś tam. To
17:27
I mean, you are getting just about all of them.
310
1047540
2250
znaczy, dostajesz prawie wszystkie z nich.
17:29
Just to show you the actual answers here,
311
1049790
2670
Aby pokazać wam rzeczywiste odpowiedzi, istnieją
17:32
there are "numerous benefits"
312
1052460
3367
„liczne korzyści”,
17:35
"such as recruiting people,"
313
1055827
1980
„takie jak rekrutacja ludzi”, „
17:37
"a clear upside,"
314
1057807
2130
wyraźna zaleta”,
17:39
"personalized learning,"
315
1059937
1800
„spersonalizowane nauczanie”,
17:41
"privacy concerns."
316
1061737
1823
„problemy związane z prywatnością”.
17:43
And there are your collocations, right?
317
1063560
3060
A tam są twoje kolokacje, prawda?
17:46
Okay, great.
318
1066620
2190
Okej świetnie.
17:48
Now, we're gonna listen a final time,
319
1068810
5000
Teraz posłuchamy po raz ostatni,
17:55
but I'm gonna show you the full text, okay?
320
1075380
2700
ale pokażę ci pełny tekst, dobrze?
17:58
So as you listen, you can read as well
321
1078080
3510
Słuchając, możesz także czytać
18:01
and put everything together.
322
1081590
2583
i łączyć wszystko w jedną całość.
18:05
Let's do that.
323
1085850
833
Zróbmy to.
18:06
I'll put it all through
324
1086683
1027
Przeanalizuję to wszystko
18:07
and we'll listen the full script at the same time.
325
1087710
2970
i jednocześnie wysłuchamy całego scenariusza. Dzięki
18:10
So you can read and listen at the same time.
326
1090680
2790
temu możesz czytać i słuchać jednocześnie.
18:13
Let's do it.
327
1093470
833
Zróbmy to.
18:16
I reckon there are numerous benefits to AI.
328
1096830
3240
Uważam, że sztuczna inteligencja ma wiele zalet.
18:20
I mean, talking about AI in the workplace,
329
1100070
2700
To znaczy, mówiąc o sztucznej inteligencji w miejscu pracy,
18:22
I think it can help automate a lot of operations,
330
1102770
2670
myślę, że może ona pomóc zautomatyzować wiele operacji,
18:25
such as recruiting people, doing research,
331
1105440
3000
takich jak rekrutacja ludzi, prowadzenie badań,
18:28
analyzing documents and things like that.
332
1108440
3300
analizowanie dokumentów i tym podobnych.
18:31
I think there's also a clear upside for students as well.
333
1111740
3540
Myślę, że jest to również wyraźna zaleta dla studentów.
18:35
It can be a great tool to help with their research
334
1115280
2610
Może to być świetne narzędzie pomagające w badaniach,
18:37
so long as they're not overdependent on that
335
1117890
2820
pod warunkiem, że nie będą od tego nadmiernie zależni
18:40
and understand that they have to adapt the results
336
1120710
2610
i zrozumieją, że muszą dostosować wyniki
18:43
to their context.
337
1123320
2100
do swojego kontekstu.
18:45
As well as that,
338
1125420
1260
Poza tym
18:46
I think AI is becoming more and more powerful in education
339
1126680
4800
uważam, że sztuczna inteligencja staje się coraz potężniejsza w edukacji zmierzającej
18:51
to personalized learning.
340
1131480
1800
do spersonalizowanego uczenia się.
18:53
So, for example, if you want to learn a language,
341
1133280
2790
Na przykład, jeśli chcesz nauczyć się języka,
18:56
there are apps now that use AI
342
1136070
2040
dostępne są teraz aplikacje korzystające ze sztucznej inteligencji,
18:58
to adapt your learning to your level,
343
1138110
2880
aby dostosować Twoją naukę do Twojego poziomu,
19:00
to your mother tongue, and to your context.
344
1140990
3690
Twojego języka ojczystego i kontekstu.
19:04
The big downside, as I mentioned, is overdependence on AI,
345
1144680
4440
Jak wspomniałem, dużą wadą jest nadmierna zależność od sztucznej inteligencji,
19:09
which is a slippery slope to us becoming very lazy
346
1149120
4260
co powoduje, że stajemy się bardzo leniwi
19:13
and not making an effort to think and be creative.
347
1153380
3360
i nie staramy się myśleć i być kreatywni.
19:16
And of course, there's the downside of privacy concerns,
348
1156740
3570
Oczywiście istnieją również wady związane z obawami dotyczącymi prywatności, ponieważ
19:20
where AI-driven software may be using our personal data
349
1160310
4890
oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji może wykorzystywać nasze dane osobowe
19:25
without consent.
350
1165200
1533
bez zgody.
19:27
Hmm, indeed. Okay.
351
1167990
3090
Hm, rzeczywiście. Dobra.
19:31
So there you have it. That's the whole thing.
352
1171080
2283
Więc masz to. To cała sprawa.
19:34
Now, I was gonna mention something,
353
1174710
2553
Chciałem teraz o czymś wspomnieć,
19:38
something which I think is important, right, with listening.
354
1178610
2940
coś, co moim zdaniem jest ważne przy słuchaniu.
19:41
You'll notice when we do listening,
355
1181550
2460
Zauważysz, kiedy słuchamy,
19:44
how many times did we listen?
356
1184010
2313
ile razy słuchaliśmy?
19:47
Five, six, maybe seven.
357
1187190
4410
Pięć, sześć, może siedem.
19:51
We listened a lot of times. Okay.
358
1191600
2883
Słuchaliśmy wiele razy. Dobra.
19:56
There's a big difference between listening in the IELTS test
359
1196220
4810
Istnieje duża różnica pomiędzy słuchaniem na teście IELTS
20:02
and listening in practice.
360
1202070
1983
a słuchaniem w praktyce.
20:05
When you listen in the IELTS test,
361
1205190
2070
Kiedy słuchasz w teście IELTS,
20:07
you listen one time, usually.
362
1207260
2613
zazwyczaj słuchasz tylko raz.
20:12
Well, yes, let's say one time.
363
1212030
1980
No cóż, powiedzmy raz.
20:14
Because they are testing your listening.
364
1214010
2553
Ponieważ testują twoje słyszenie.
20:17
When you're practicing,
365
1217610
1920
Kiedy ćwiczysz,
20:19
you should listen six or seven times,
366
1219530
5000
powinieneś słuchać sześć lub siedem razy,
20:24
because the goal is not to test.
367
1224690
4410
ponieważ celem nie jest sprawdzanie.
20:29
The goal is to develop your listening skill.
368
1229100
3663
Celem jest rozwinięcie umiejętności słuchania.
20:34
So why do I do all these exercises, right?
369
1234050
3660
Dlaczego więc wykonuję te wszystkie ćwiczenia, prawda?
20:37
Why do I do all of this around picking three key words,
370
1237710
4613
Dlaczego robię to wszystko wokół wybierania trzech kluczowych słów,
20:45
adding words before and after,
371
1245540
2970
dodawania słów przed i po, ponieważ
20:48
is we're developing your listening skill.
372
1248510
2910
rozwijamy Twoją umiejętność słuchania. Znowu
20:51
You're listening again and adding,
373
1251420
2400
słuchasz i dodajesz,
20:53
listening again and adding,
374
1253820
2040
znowu słuchasz i dodajesz,
20:55
so you're understanding more each time.
375
1255860
3063
więc za każdym razem rozumiesz więcej.
21:00
And then we're doing another check of collocations.
376
1260120
3840
A potem ponownie sprawdzamy kolokacje.
21:03
And then we're doing the final check
377
1263960
2820
A potem dokonujemy ostatecznej kontroli
21:06
of listening and reading.
378
1266780
1860
słuchania i czytania.
21:08
So there's lots of listening.
379
1268640
2280
Jest więc dużo słuchania.
21:10
So you're developing the skill.
380
1270920
1500
Rozwijasz więc tę umiejętność.
21:12
You're not testing, you're developing.
381
1272420
2673
Nie testujesz, rozwijasz się.
21:16
The IELTS test is for testing.
382
1276410
1950
Test IELTS służy do testowania.
21:18
So it's really important in your practice
383
1278360
2550
Zatem w praktyce bardzo ważne jest, abyś
21:20
that you listen six, or seven, or eight times, okay?
384
1280910
4590
słuchał sześć, siedem lub osiem razy, dobrze?
21:25
If you're a teacher out there,
385
1285500
2640
Jeśli jesteś nauczycielem,
21:28
please don't let your students listen once or twice.
386
1288140
3960
nie pozwól swoim uczniom słuchać raz lub dwa razy.
21:32
Let your students listen many times
387
1292100
3030
Pozwól uczniom słuchać wiele razy,
21:35
so they can develop the listening skill.
388
1295130
2643
aby mogli rozwinąć umiejętność słuchania.
21:38
Bam. That's the message for today. (chuckles)
389
1298820
3210
Bam. To jest przesłanie na dzisiaj. (chichocze)
21:42
That's listening.
390
1302030
1260
To słuchanie.
21:43
How cool is that?
391
1303290
1290
Jakie to jest świetne?
21:44
Well, (chuckles) it's okay.
392
1304580
1889
Cóż, (śmiech) jest w porządku.
21:46
(soft upbeat music)
393
1306469
3575
(łagodna, optymistyczna muzyka)
21:50
(upbeat music)
394
1310044
2583
(optymalna muzyka)

Original video on YouTube.com
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7