2025년 3월 고3 모의고사 영어
25년 3월 고3 모의고사 36번
What would a language be like if it didn’t make any simplifications or generalizations?
만약 언어가 단순화 또는 일반화를 ‘전혀’ 하지 않는다면 어떠할까?
It would be a language in which every word was a proper noun.
그것은 모든 단어가 고유 명사인 언어일 것이다.
Because you don’t want to gloss over the differences between snakes that are slightly different in some respect, every snake must have its own name.
여러분은 어떤 면에서 조금 다른 뱀들 사이의 차이점에 대해 얼버무리고 넘어가고 싶지 않기 때문에, 모든 뱀은 자기 자신의 명칭을 가져야만 한다.
Furthermore, every event must have its own verb, because not every occasion of thinking or dancing or talking is identical.
게다가, 모든 사건은 자기 자신의 동사를 가져야만 하는데 생각하거나 춤추거나 말하는 모든 경우가 똑같지 않기 때문이다.
There might be some superintelligent race of beings that could know such a language, but they would have to know virtually everything in the world to learn all these names.
그런 언어를 알 수도 있는 어떤 초지능적인 종족이 있을 수도 있지만, 이 모든 명칭을 익히기 위해서는 사실상 세상의 모든 것을 알아야만 할 것이다.
Human language has taken a different route ─ many fewer names, with a loss of precision, but a basic vocabulary that is readily acquired.
인간 언어는 훨씬 더 적은 명칭을 지니어 정밀성에서 손해가 있지만, 쉽게 습득할 수 있는 기본 어휘가 있는 다른 길을 택했다.
However, this fact is not simply a compromise with our limited cognitive capacity.
그러나 이 사실은 단순히 우리의 제한된 인지 능력과의 타협이 아니다.
By using the same word for different objects, we’re communicating information about those things.
서로 다른 대상에 대해 같은 단어를 사용함으로써 우리는 그것들에 대한 정보를 전달하고 있다.
Calling two different-looking things “spider” communicates that they probably have eight legs, weave nests, eat insects, and other noticeable details, which we would not know if we gave them all their own separate names.
두 개의 서로 다르게 생긴 것을 ‘거미’라고 부르는 것은 그것들이 아마도 여덟 개의 다리를 가졌고, 둥지를 엮고, 곤충을 먹는다는 것, 그리고 다른 두드러진 세부 사항들을 전달하는데, 이는 우리가 그들 모두에게 고유한 별개의 명칭을 부여한다면 알 수 없는 것이다.
25년 3월 고3 모의고사 37번
Self-regulation has been suggested as an alternative way to hold the tech industry to account.
자기 통제는 기술 산업에 책임을 물을 대안적인 방법으로 제시됐다.
But when tech lobbyists speak of self-regulation, they are not describing it as it is understood by professionals like doctors.
그러나 기술 로비스트들이 자기 통제에 대해 말할 때, 그들은 의사와 같은 전문가들이 이해하는 대로 그것을 설명하는 것이 아니다.
Unlike in medicine, there are no mandatory ethical qualifications for working as a software engineer or technology executive.
의료계와는 달리, 소프트웨어 엔지니어나 기술 경영진으로 일하기 위한 의무적인 윤리적 자격 요건은 없다.
There is no enforceable industry code of conduct.
강제할 수 있는 산업 행동 강령도 없다.
There is no obligatory certification.
의무적인 인증도 없다.
There is no duty to put the public ahead of profit.
이익보다 공공을 우선시해야 할 의무도 없다.
There are few consequences for serious moral failings; no real fear of being suspended or struck off.
심각한 도덕적 결함에 관한 결과도 거의 없으며, 정직이나 제명을 당한다는 실질적인 두려움도 없다.
Recent years have seen an explosion of AI ethics charters and the like, filled with well-meaning generalities about the responsible use of powerful computers.
최근 몇 년 간 강력한 컴퓨터의 책임감 있는 사용에 대해 선의의 일반론으로 가득 찬 AI 윤리 헌장과 그와 같은 비슷한 것들의 폭발적인 증가가 목격되었다.
But without consequences for violating them, these charters are just toothless statements of aspiration.
그러나 그것들을 위반하는 것에 관한 결과가 없다면, 이 헌장들은 그저 열망의 무력한 선언에 불과하다.
The tech industry is basically saying: trust us.
기술 산업은 기본적으로 ‘우리를 믿으라’라고 말하고 있다.
But blind trust is not how we govern doctors, lawyers, bankers, pilots or anyone else in unelected positions of social responsibility.
그러나 맹목적인 신뢰는 우리가 의사, 변호사, 은행가, 조종사 또는 사회적 책임이 있는 선출되지 않은 지위의 다른 누구가를 통제하는 방식이 아니다.
Tech is the exception, and it’s not clear why.
기술은 예외이며, 그 이유는 분명하지 않다.
25년 3월 고3 모의고사 38번
We experience emotions as different bodily sensations, such as a beating heart and sweaty palms; we recognize emotions in others by their facial expressions and behaviour.
우리는 뛰고 있는 심장 혹은 땀이 나는 손바닥과 같은 다양한 신체적 감각으로서 감정을 경험하며, 다른 사람들의 감정을 그들의 얼굴 표정과 행동에서 인식한다.
One prominent idea is that we are born with a fixed set of basic emotions that are universal within our species, notably happiness, sadness, fear, surprise, disgust and anger.
한 가지 두드러진 견해는 우리는 우리 종에게 보편적인 고정된 일련의 기본적인 감정, 특히 행복, 슬픔, 두려움, 놀람, 싫증 그리고 분노를 타고났다는 것이다.
Just as we attach the word gravity to our intuitive understanding about how objects move through space, we simply attach words to each of these innate and universal emotions once those words become available.
물체가 공간을 통해 움직이는 방식에 대한 우리의 직관적인 이해에 중력이라는 단어를 붙이는 것과 마찬가지로, 우리는 일단 그러한 단어들을 사용할 수 있게 되면 이러한 선천적이고 보편적인 각각의 감정에 간단하게 그 단어를 붙인다.
An alternative view is that we make sense of the sensations we feel and the facial expressions we see only when we attach words to them ─ we develop rather than inherit our emotional concepts.
다른 관점은 우리가 느끼는 감각과 우리가 보는 얼굴 표정에 단어를 붙일 때만 그것들을 이해한다는 것, 즉 우리는 감정 관련 개념을 물려받기보다는 발달시킨다는 것이다.
Key evidence is that children are unable to categorise facial expressions as representing different emotions until they have acquired a lexicon of words for emotions.
핵심적인 증거는 어린아이들은 감정에 대한 단어의 어휘 목록을 습득할 때 까지는 얼굴 표정들이 다른 감정들을 나타내는 것으로 분류할 수 없다는 점이다.
Before having such words, faces that we might view as angry, sad or fearful are all categorised together as ‘unpleasant’.
그런 단어를 지니기 전에는 우리가 화나거나, 슬프거나 혹은 두렵다고 볼 수 있는 표정은 ‘불쾌한’ 것으로 모두 함께 분류된다.
By acquiring the words for different types of emotions while experiencing sensations or observing their expressions in others, we develop a set of concepts into which those feelings can be placed.
감각을 경험하거나 다른 사람의 표현을 관찰하는 동안 다른 종류의 감정에 대한 단어를 습득함으로써, 우리는 그 감정들을 위치시킬 수 있는 일련의 개념을 발달시킨다.
25년 3월 고3 모의고사 39번
Everyone likes to think of themselves as behaving in an unbiased fashion most of the time.
모든 사람은 자신이 대부분의 경우에 편견 없는 방식으로 행동한다고 생각하기를 좋아한다.
We all view ourselves similar to the blindfolded statue of Lady Justice evaluating competing claims without bias, emotions, or motivations.
우리 모두는 자신을 편견, 감정, 또는 동기 없이 상충되는 요구들을 평가하는 눈가리개를 한 정의의 여신상과 비슷하다고 여긴다.
And yet, overwhelming psychological research suggests that such unbiased rationality is actually a fairly elusive quality in humans.
그러나, 수많은 심리학 연구는 그러한 편견 없는 합리성은 실제로 인간에게는 상당히 찾기 어려운 특성이라는 것을 보여 준다.
Much of the time people are on automatic pilot.
대부분 경우에 사람들은 자동으로 행동하고 있다.
In other words, individuals are acting without reflection more often than they are thinking carefully and deliberately.
다시 말해서, 개인은 조심스럽고 신중하게 ‘생각하고’ 있기보다는 더 자주 심사숙고 없이 ‘행동하고’ 있다.
The rest of the time, even as individuals are trying their best to think through issues, motivational goals may bias their thought processes and bias their reasoning.
나머지 경우에 개인들이 문제를 충분히 생각하기 위해 최선을 다하고 있을 때조차도, 동기를 주는 목표가 그들의 사고 과정을 편향시키고 추론(의 과정)을 편향시킬 수도 있다.
Ziva Kunda, who coined the term “motivated reasoning” to describe this phenomenon, explained that although individuals try to make well-thought-out decisions, use available evidence, and look at both sides of an issue, the process is often tainted by motivations that may be unknown to them.
이 현상을 설명하기 위해 ‘동기화된 추론’이라는 용어를 만든 Ziva Kunda는 비록 개인이 매우 신중히 검토한 결정을 내리고 쓸모 있는 증거를 사용하며 문제의 양면을 보려고 노력할지라도, 그 과정은 자신이 알지 못할 수도 있는 동기에 의해 종종 오염된다고 설명했다.
Individuals’ motivations may direct them to attend more carefully to some information while ignoring other relevant facts.
개인의 동기는 자신이 다른 관련 있는 사실을 무시하면서 몇몇 정보에 더 신중히 주의를 기울이도록 유도할 수도 있다.
Or they may use different strategies to evaluate information they prefer to be correct while at the same time being hypercritical of flaws in information they prefer to be wrong.
또는 그들은 옳았으면 하는 정보를 평가하는데에 다양한 전략을 사용할 수도 있으며, 동시에 틀렸으면 하는 정보의 결함에 대해서는 지나치게 비판적이다.
25년 3월 고3 모의고사 40번
It may be assumed that meta-algorithmics, that is, the creation of algorithms that generate other algorithms, is a human creation as well.
메타 알고리드믹(metaalgorithmics), 즉 다른 알고 리듬들을 생성하는 알고리듬들의 창조도 인간의 창조물이라고 가정할 수도 있다.
A human programmer must have composed the first algorithm that, in turn, generates new algorithms and as such the initial programmer must be in control of the original idea.
뒤따라서 새로운 알고리듬들을 생성하는 최초의 알고리듬을 인간 프로그래머가 만들어 냈음에 틀림없고, 그 자체로 그 최초의 프로그래머가 본래의 아이디어를 통제하고 있어야 한다.
However, this is not necessarily true.
하지만 이것이 반드시 사실은 아니다.
Unlike humanly conceived ideas, where the author is the intellectual owner of the idea, algorithms are processes that define, describe, and implement a series of actions that in turn produce other actions.
창시자가 아이디어의 지적 소유자인, 인간적 능력 내에서 생각해 낸 아이디어와는 달리, 알고리듬은 결과적으로 다른 행동을 만들어 내는 일련의 행동을 정의하고, 설명하며, 실행하는 과정이다.
During the transfer of actions it is possible for a discrepancy to occur between the original intention and the actual result.
행동의 이송 중에 원래 의도와 실제 결과 간 불일치가 발생하는 것이 가능하다.
If that happens then, by definition, the author of the algorithm is not in control of, and therefore does not own intellectually from that point on, the resulting process.
만약 그것이 발생한다면, 그때는, 정의상으로는 알고리듬의 창시자는 결과로 나타난 과정을 통제하고 있지 않고, 그러므로 그 시점부터는 (그것을) 지적으로 소유하지 않게 된다.
Theoretically, ownership of an idea is intrinsically connected to the predictability of its outcome, that is, to its intellectual control.
이론적으로, 아이디어의 소유권은 그 결과의 예측 가능성, 즉 그것의 지적 통제와 본질적으로 연결되어 있다.
Therefore, in the absence of human control the ownership of the algorithmic process must be instead credited to the device that produced it, that is, to the computer.
따라서, 인간 통제의 부재 속에서, 대신 알고리듬 과정의 소유권은 그것을 만들어 냈던 장치, 즉 컴퓨터의 공으로 인정되어야 한다.
─> The new notion of intellectual ownership is created by metaalgorithmics, as algorithms can produce outcomes that are unpredictable to human programmers, attributing potentially ownership to the computer itself.
지적 소유권의 새로운 개념은 메타 알고리드믹에 의해 만들어졌는데, 알고리듬이 인간 프로그래머에게 예측할 수 없는 결과물을 만들 수 있어 잠재적으로 소유권을 컴퓨터 그 자체의 덕분으로 돌린다.
25년 3월 고3 모의고사 41-42번
Translating a literary text is challenging, and it’s often said there will be an inevitable loss in translation.
문학 텍스트를 번역하는 것은 어렵고, 번역에서 불가피한 손실이 있을 것이라고 흔히 말한다.
But that challenge frequently inspires creative re-renderings that offer the prospect of a gain in translation as well.
하지만 그 어려움은 종종 번역에서 이득의 가능성도 제공하는 창의적인 재번역을 불러일으킨다.
A washingmachine manual doesn’t present the same challenges, nor therefore does it inspire the same creativity either.
세탁기 설명서는 동일한 어려움을 일으키지 않으며, 따라서 동일한 창의성도 불러일으키지도 않는다.
But where, in terms of the opposition between literary and nonliterary language, might we position philosophy’s language?
그렇다면 문학 그리고 비문학 언어 사이의 대립 측면에서 우리는 철학의 언어를 어디에 둘 수 있는가?
Might philosophy want to avoid a translatory economy that aims for a gain in translation but risks a loss?
철학은 번역에서의 이득을 목표로 하지만 손실의 위험을 무릅쓰는 번역의 경제를 피하고자 하는가?
Philosophy wishes to convey its truths intact, without loss ─ and without gain either, or at least it might hesitate to offer its truths to translation without further clarification of what a gain, and indeed a gain in depth, actually means.
철학은 그것의 진리를 온전한 채로, 손실 없이 그리고 이득 또한 없이 전달하기를 바라거나, 혹은 최소한 그것은 이득, 더 나아가 ‘깊이’ 있는 이득이 실제로 무엇을 의미하는지에 대한 추가적 해명 없이는 그 진리를 번역되도록 내놓는 것을 주저할지도 모른다.
It cannot be a matter of offsetting “stylistic losses.”
이는 ‘문체적 손실’을 상쇄하는 문제가 될 수 없다.
The loss philosophy fears is a loss of meaning, the compromising of a truth.
철학이 두려워하는 손실은 의미의 손실, 즉 진리의 훼손이다.
Thus, philosophy might prefer to be placed on the side of nonliterary language, and express itself in unstylish language, like Badiou’s mathematical writing, so that no translator is prompted to rude and bold acts of creative rewriting.
따라서 철학은 비문학 언어의 편에 놓이는 것을 선호할 수 있으며, Badiou의 수학적 글쓰기처럼 문체가 없는 언어로 자신을 표현하고, 그래서 어떠한 번역가도 창의적 재작성이라는 무례하고 대담한 행위에 자극받지 않는다.
If philosophy wishes to increase its range and avoid being restricted to a national or regional tradition, it needs a translation model that conveys philosophical truths to the world without any “economic” fluctuations of loss and gain.
만일 철학이 그 범위를 넓히고 국가 혹은 지역의 전통에 국한되는 것을 피하고자 한다면, 어떠한 손실과 이득의 ‘경제적’ 오르내림 없이 철학적 진리를 세상에 전달하는 번역 모델이 필요하다.