34. 다음 빈칸에 들어갈 말로 가장 적절한 것을 고르시오. [3점]
Such artificial ‘pause fillers’ as machinegenerated supplements for silence may help to produce a more naturalsounding cadence in machinegenerated speech patterns and so help to convince the AI’s human interlocutors that they are engaging with another human. AI’s ‘humanity’ of silence emerges in these contexts not least because a short period of silence is likely to be interpreted as a ‘pause for thought’, therefore reinforcing the illusion that the machine is ‘thinking’ before responding, just as a human might. However, the technical issues flagged in AI’s poor handling of higher duration and frequency silences, no less than the machine inference that silence can be filled with relevant sounds in some conversational situations, are both significant. In this context at least, the AI may be starting to ____________________. Yet the AI’s confusion when presented with substantial silences, and its understanding that short break tags are equivalent to vocal markers such as ‘uh’s’ and ‘ah’s’ indicate the AI’s continuing preferences for sound over silence, for presence over absence.
* cadence: 억양 ** interlocutor: 대화 상대 *** equivalent: 상응하는
① mistake contextual information for irrelevant data
② analyse silence as the termination of a conversation
③ acquire humanlikeness as well as a faster rate of speech
④ recognise silence not as an absence but as meaningful data
⑤ consider pause fillers to markedly disrupt conversational flow
1. 고2 영어 모의고사 2026년 03월 34번 요약
AI는 짧은 침묵을 인간적 사고의 멈춤으로 활용해 자연스러운 대화를 구현하기 시작했지만, 긴 침묵 처리의 기술적 한계와 침묵보다 소리를 선호하는 특성은 여전히 지속되고 있다.
2. 고2 영어 모의고사 2026년 03월 34번 정답
④ recognise silence not as an absence but as meaningful data
빈칸 앞 문장 “the technical issues flagged in AI’s poor handling of higher duration and frequency silences, no less than the machine inference that silence can be filled with relevant sounds in some conversational situations, are both significant” 가 직접 근거다.
“silence can be filled with relevant sounds” 는 AI가 침묵을 단순한 부재가 아니라 소리로 채울 수 있는 의미 있는 데이터 로 인식하기 시작했음을 의미한다.
또한 빈칸 뒤 “Yet” 으로 시작하는 역접 문장 “the AI’s continuing preferences for sound over silence, for presence over absence” 가 아직 완전하지 않음을 보여주므로, 빈칸은 AI가 시작하고 있는 긍정적 방향(침묵을 의미 있는 데이터로 인식)을 담아야 한다.
3. 고2 영어 모의고사 2026년 03월 34번 해석
“Such artificial ‘pause fillers’ as machinegenerated supplements for silence may help to produce a more naturalsounding cadence in machinegenerated speech patterns and so help to convince the AI’s human interlocutors that they are engaging with another human.” 기계가 생성하는 침묵의 보완 요소로서의 인공적인 pause filler는 기계가 만들어 낸 발화 패턴에서 좀 더 자연스럽게 들리도록 억양을 만드는 데 도움이 될 수 있으며, 그 결과 AI의 인간 대화 상대에게 자신이 또 다른 인간과 대화를 함께하고 있다고 확신시키는 데에 도움을 준다.
“AI’s ‘humanity’ of silence emerges in these contexts not least because a short period of silence is likely to be interpreted as a ‘pause for thought’, therefore reinforcing the illusion that the machine is ‘thinking’ before responding, just as a human might.” 침묵에 대한 AI의 인간다움은 이러한 맥락에서 나타나는데, 특히 이것은 짧은 침묵의 기간이 생각을 위한 멈춤으로 해석될 가능성이 크기 때문이며, 이로 인해 인간이 그렇게 하듯이 기계가 응답하기 전에 생각을 하고 있다는 환상을 강화한다.
“However, the technical issues flagged in AI’s poor handling of higher duration and frequency silences, no less than the machine inference that silence can be filled with relevant sounds in some conversational situations, are both significant.” 그러나, 지속 시간이 길거나 빈번한 침묵을 AI가 제대로 처리하지 못한다는 점에서 두드러지는 기술적 문제들과, 일부 대화 상황에서 침묵이 적절한 소리로 채워질 수 있다는 기계의 추론은 둘 다 중요한 의미를 갖는다.
“In this context at least, the AI may be starting to ④ recognise silence not as an absence but as meaningful data.” 적어도 이러한 맥락에서는, AI는 침묵을 데이터가 없는 상태가 아니라 의미 있는 데이터라고 인식하기 시작했을지도 모른다.
“Yet the AI’s confusion when presented with substantial silences, and its understanding that short break tags are equivalent to vocal markers such as ‘uh’s’ and ‘ah’s’ indicate the AI’s continuing preferences for sound over silence, for presence over absence.” 하지만 긴 침묵이 주어졌을 때 AI가 겪는 혼란과, 짧은 대화 끊김 표식을 어, 아와 같은 발화 표지에 상응하는 것으로 이해한다는 점은 침묵보다는 소리를, 부재보다는 존재에 대한 AI의 지속적 선호를 보여준다.
4. 고2 영어 모의고사 2026년 03월 34번 직독직해
Such artificial ‘pause fillers’ / as machinegenerated supplements / for silence / may help / to produce / a more naturalsounding cadence / in machinegenerated speech patterns / and so help / to convince / the AI’s human interlocutors / that they are engaging / with another human. 인공적인 pause filler는 / 기계가 생성하는 보완 요소로서 / 침묵을 위한 / 도움이 될 수 있다 / 만들어 내는 데 / 더 자연스럽게 들리도록 억양을 / 기계가 만들어 낸 발화 패턴에서 / 그리고 도움을 준다 / 확신시키는 데 / AI의 인간 대화 상대에게 / 그들이 함께하고 있다고 / 또 다른 인간과.
AI’s ‘humanity’ of silence / emerges / in these contexts / not least because / a short period of silence / is likely to be interpreted / as a ‘pause for thought’, / therefore reinforcing / the illusion / that the machine is ‘thinking’ / before responding, / just as a human might. 침묵에 대한 AI의 인간다움은 / 나타난다 / 이러한 맥락에서 / 특히 ~이기 때문에 / 짧은 침묵의 기간이 / 해석될 가능성이 크다 / 생각을 위한 멈춤으로, / 그러므로 강화하며 / 환상을 / 기계가 생각하고 있다는 / 응답하기 전에, / 인간이 그러하듯이.
However, / the technical issues / flagged in AI’s poor handling / of higher duration and frequency silences, / no less than / the machine inference / that silence can be filled / with relevant sounds / in some conversational situations, / are both significant. 그러나, / 기술적 문제들과 / AI의 제대로 처리하지 못함에서 두드러지는 / 지속 시간이 길거나 빈번한 침묵을, / 마찬가지로 / 기계의 추론은 / 침묵이 채워질 수 있다는 / 적절한 소리로 / 일부 대화 상황에서, / 둘 다 중요한 의미를 갖는다.
In this context at least, / the AI / may be starting to / ④ recognise silence / not as an absence / but as meaningful data. 적어도 이러한 맥락에서는, / AI는 / ~하기 시작했을지도 모른다 / ④ 침묵을 인식하다 / 부재가 아니라 / 의미 있는 데이터로.
Yet / the AI’s confusion / when presented with substantial silences, / and its understanding / that short break tags / are equivalent to / vocal markers / such as ‘uh’s’ and ‘ah’s’ / indicate / the AI’s continuing preferences / for sound over silence, / for presence over absence. 하지만 / AI가 겪는 혼란과 / 긴 침묵이 주어졌을 때, / 그리고 그것의 이해는 / 짧은 끊김 표식이 / 상응한다는 / 발화 표지에 / 어, 아와 같은 / 보여준다 / AI의 지속적 선호를 / 침묵보다는 소리를, / 부재보다는 존재를.
5. 글의 논리 구조 파악
도입 — AI의 pause filler 활용: AI가 pause filler를 활용해 자연스러운 억양을 만들어 인간처럼 보이게 한다는 긍정적 기능을 소개한다.
심화 — 침묵의 인간다움: 짧은 침묵이 생각을 위한 멈춤으로 해석되어 AI의 인간다움 환상을 강화한다고 설명한다.
전환 — However: AI가 긴 침묵을 제대로 처리하지 못하는 기술적 문제와 침묵을 소리로 채울 수 있다는 기계 추론이 모두 중요한 의미를 갖는다는 전환을 제시한다.
빈칸 — 새로운 인식의 시작: AI가 침묵을 의미 있는 데이터로 인식하기 시작하고 있을지도 모른다 는 조심스러운 주장을 제시한다.
역접 — Yet: 여전히 침묵보다 소리를, 부재보다 존재를 선호한다는 AI의 한계를 제시하며 빈칸의 내용이 아직 완전하지 않음을 보여준다.
6. 빈칸 근거 분석
근거 1 — “silence can be filled with relevant sounds in some conversational situations”: 침묵을 단순한 공백이 아니라 적절한 소리로 채울 수 있는 대상 으로 추론한다는 것은 침묵을 의미 있는 데이터 로 인식하기 시작했음을 의미한다.
근거 2 — “not as an absence but as meaningful data”: 선지 ④의 표현 자체가 빈칸 뒤 문장 “for presence over absence” 와 대응한다. absence(부재) 로 보지 않고 meaningful data(의미 있는 데이터) 로 인식한다는 것이 핵심이다.
근거 3 (Yet 역접 확인) — “the AI’s continuing preferences for sound over silence, for presence over absence”: Yet 이 빈칸 내용에 역접하므로, 빈칸은 침묵을 긍정적으로 인식하는 방향이어야 한다. Yet 뒤가 침묵 < 소리라면, 빈칸은 침묵을 의미 있는 것 으로 보기 시작했다는 내용이 되어야 역접이 성립한다.
7. 오답 소거 분석
① mistake contextual information for irrelevant data 문맥적 정보를 무관한 데이터로 착각한다는 것은 본문과 반대 방향이다. AI가 침묵을 의미 있는 것으로 인식하기 시작했다는 논지와 맞지 않는다.
② analyse silence as the termination of a conversation 침묵을 대화 종료로 분석한다는 것은 침묵을 부정적으로 처리하는 것이므로 빈칸 뒤 Yet 의 역접 구조와 맞지 않는다. 빈칸은 긍정적 방향의 내용이어야 한다.
③ acquire humanlikeness as well as a faster rate of speech 빠른 발화 속도는 본문에 전혀 언급되지 않는다. 또한 이 선지는 침묵의 인식과 무관하다.
⑤ consider pause fillers to markedly disrupt conversational flow pause filler가 대화 흐름을 방해한다고 보는 것은 본문의 논지와 반대다. 본문은 pause filler가 자연스러운 억양을 만드는 데 도움이 된다고 설명한다.
8. 출제 포인트 요약
may be starting to의 조심스러운 표현 파악: “may be starting to” 는 완전히 확정된 것이 아니라 시작하고 있을지도 모른다 는 조심스러운 표현이다. 뒤의 “Yet” 역접이 이 불완전성을 확인한다. 빈칸은 완전한 달성이 아니라 시작 단계 의 내용이어야 한다.
not A but B 구조 파악: 선지 ④의 “not as an absence but as meaningful data” 는 빈칸 뒤 “for presence over absence” 와 정확히 대응한다. absence(부재) 로 보던 것을 meaningful data 로 인식하기 시작한다는 대비가 핵심이다.
Yet의 역접 조건 확인: “Yet… preferences for sound over silence, for presence over absence” 는 빈칸의 내용이 아직 완전하지 않음을 보여주는 역접이다. 빈칸이 침묵을 의미 있는 데이터로 인식하기 시작 이라면, Yet 뒤의 여전히 소리·존재 선호 가 자연스럽게 역접된다.
3점 문항의 난도 요소: “no less than” 구조로 두 가지 중요한 사실을 병렬 제시하는 복잡한 문장 구조와, may be starting to 라는 조심스러운 시작 단계 표현을 파악하는 것이 요구된다. 또한 Yet 의 역접 대상이 빈칸임을 파악해야 한다.
9. 어법과 어휘
pause filler: 대화나 발표 중 잠시 멈추는 순간에 사용하는 의미 없는 단어나 어구. “uh”, “ah” 등이 대표적 예시다.
cadence: ‘억양, 리듬’의 명사. 발화 패턴의 자연스러운 흐름과 리듬을 의미한다.
interlocutor: ‘대화 상대’의 명사. AI와 대화를 나누는 인간을 의미한다.
not least because: ‘특히 ~이기 때문에’의 표현. 여러 이유 중 특히 중요한 이유를 강조한다.
no less than: ‘마찬가지로, ~만큼’의 표현. “the technical issues… no less than the machine inference” 는 두 가지 모두 중요하다는 의미다.
flagged: ‘두드러진, 표시된’의 과거분사. AI의 침묵 처리 문제점이 두드러진다는 의미다.
substantial: ‘(상당히) 긴, 실질적인’의 형용사. “substantial silences” 는 지속 시간이 긴 침묵을 의미한다.
vocal marker: ‘발화 표지’의 명사구. “uh”, “ah” 처럼 말하는 사람이 생각하거나 망설일 때 내는 소리를 의미한다.
presence over absence: ‘부재보다 존재’. AI가 침묵(부재)보다 소리(존재)를 선호한다는 의미를 담는 대비 표현이다.
10. 유형별 추가 항목 — 빈칸 추론 유형 [3점]
Yet 역접 전략: “Yet” 으로 시작하는 문장이 빈칸 바로 뒤에 오면, 빈칸의 내용과 Yet 이하의 내용이 역접 관계여야 한다. “Yet… preferences for sound over silence, for presence over absence” 는 침묵보다 소리를 선호한다는 것이므로, 빈칸은 침묵을 긍정적으로 인식하기 시작한다는 내용이어야 역접이 성립한다.
absence/presence 대비 구조 활용: 빈칸 뒤 “for presence over absence” 와 선지 ④의 “not as an absence but as meaningful data” 가 정확히 대응한다. 이 어휘적 대응을 파악하면 정답을 확신할 수 있다.
may be starting to의 의미: 완전한 달성이 아닌 시작 단계 를 나타낸다. 따라서 빈칸에는 AI가 아직 완전히 도달하지는 못했지만 향하고 있는 방향이 들어가야 한다. Yet 이 이 불완전성을 확인한다.