33. 다음 빈칸에 들어갈 말로 가장 적절한 것은? [3점]
The biggest obstacle for AI in real-world settings is that most human tasks aren’t nearly as tidy in their rules and boundaries. Those “gray areas” (like driving on busy city streets) are where AI tools often falter.Despite years of expert forecasts of their imminent arrival, we don’t yet have self-driving cars that can safely replace human drivers, other than in controlled settings. That’s why some driverless taxis created chaos on the streets of San Francisco. Despite years of optimistic predictions, many AI tools cannot yet be trusted in open-world environments, where the human stakes are high, and failure means real, permanent loss. AI performance in these areas can still improve, as the size of AI models grows, and they are trained on more human driving data. But they will improve only by mirroring more of the patterns found in our intelligent performances, as we cope with a world that _______________.
*falter: 불안정해지다 **imminent: 임박한
① data sets can easily predict
② clear rules and boundaries dominate
③ humans cannot influence in any way
④ we have under control owing to AI
⑤ no data set can ever contain
1. 한 줄 요약 / 의도 파악
■ 전체 내용 한 줄 요약: AI가 현실의 오픈 월드 환경에서 부딪히는 한계는 규칙이 명확하지 않은 ‘회색 지대’에 있으며, 인간은 어떠한 데이터 세트로도 전부 담아낼 수 없는 복잡한 세상을 다루며 대처한다는 내용입니다.
■ 출제자의 의도 파악: 글 서두의 명확하지 않은 규칙(not tidy in rules and boundaries) 및 오픈 월드 환경과 연결지어, 인간이 다루는 현실 세계의 속성(데이터 세트에 완벽히 담길 수 없음)을 판단하여 빈칸인 ⑤번을 추론해 낼 수 있는지 평가하는 문제입니다.
2. 정답과 정답 이유
■ 정답: ⑤ no data set can ever contain (어떤 데이터 세트도 결코 담아낼 수 없는)
■ 정답 이유: AI는 많은 데이터 습득으로 향상될 수 있지만, AI가 모방해야 하는 인간의 지적 능력은 ‘규칙과 경계가 명확하지 않고 수많은 회색 지대가 존재하는 현실 세계’에 대처하는 능력입니다. 지문 전반에서 강조하듯 현실의 모든 변수를 데이터화하는 것은 불가능하므로, 인간이 대처하는 세상은 “그 어떤 데이터 세트로도 완벽히 담아낼 수 없는(contain) 세상”이 되어야 하므로 ⑤번이 정답입니다.
3. 고3 모의고사 26년 10월 33번 해석
■ 1번 문장: The biggest obstacle for AI in real-world settings is that most human tasks aren’t nearly as tidy in their rules and boundaries. 현실 세계의 환경에서 AI의 가장 큰 장애물은 대부분의 인간 과업이 그것의 규칙과 경계에 있어서 결코 그렇게 잘 정돈되어 있지 않다는 것이다.
■ 2번 문장: Those “gray areas” (like driving on busy city streets) are where AI tools often falter. 그러한 (붐비는 도시의 거리에서 운전하는 것과 같은) ‘회색 지대’는 AI 도구들이 대체로 불안정해지는 곳이다.
■ 3번 문장: Despite years of expert forecasts of their imminent arrival, we don’t yet have self-driving cars that can safely replace human drivers, other than in controlled settings. 그것들의 임박한 도입에 대한 전문가들의 수년간의 예측에도 불구하고, 우리는 통제된 환경 외에는 인간 운전자를 안전하게 대체할 수 있는 자율 주행 자동차를 아직 가지고 있지 않다.
■ 4번 문장: That’s why some driverless taxis created chaos on the streets of San Francisco. 그것이 일부 무인 택시가 샌프란시스코의 거리에서 혼란을 일으킨 이유이다.
■ 5번 문장: Despite years of optimistic predictions, many AI tools cannot yet be trusted in open-world environments, where the human stakes are high, and failure means real, permanent loss. 수년간의 낙관적인 예측에도 불구하고, 많은 AI 도구들은 인간이 잃을 것이 많고 실패가 실제적이고 영구적인 손실을 의미하는 개방 세계 환경에서 아직 신뢰받을 수 없다.
■ 6번 문장: AI performance in these areas can still improve, as the size of AI models grows, and they are trained on more human driving data. 이러한 분야에서 AI의 성능은 AI 모델들의 규모가 더 커지고, 더 많은 인간의 운전 데이터에 근거하여 훈련됨에 따라 여전히 향상될 수 있다.
■ 7번 문장: But they will improve only by mirroring more of the patterns found in our intelligent performances, as we cope with a world that no data set can ever contain. 그러나 그것들은 오직 우리의 지적인 수행에서 발견되는 더 많은 행동 양식을 반영함으로써만 향상될 것인데, 우리가 어떤 데이터 세트도 결코 담아낼 수 없는 세상을 다루기 때문이다.
[보기 해석]
① data sets can easily predict: (데이터 세트가 쉽게 예측할 수 있는)
② clear rules and boundaries dominate: (명확한 규칙과 경계가 지배하는)
③ humans cannot influence in any way: (인간이 어떠한 방식으로도 영향을 미칠 수 없는)
④ we have under control owing to AI: (AI 덕분에 우리가 통제하고 있는)
⑤ no data set can ever contain: (어떤 데이터 세트도 결코 담아낼 수 없는)
4. 고3 모의고사 26년 10월 33번 구조분석
■ 1번 문장: The biggest obstacle for AI in real-world settings is that most human tasks aren’t nearly as tidy in their rules and boundaries.
(1) 주요 구조: 주어 The biggest obstacle…, 동사 is, 보어로 접속사 that이 이끄는 명사절이 오는 2형식 구문입니다.
(2) 구문 핵심 구조: 보어절 내에서 not nearly as + 형용사(tidy) (결코 ~만큼 잘 정돈되지 않은) 원급 부인 구문이 활용되었습니다.
(3) 맥락 해석: AI가 실제 현실 문제에 적용될 때 겪는 가장 핵심적인 난제(불명확한 규칙과 경계)를 제시합니다.
■ 2번 문장: Those “gray areas” (like driving on busy city streets) are where AI tools often falter.
(1) 주요 구조: 주어 Those “gray areas”, 동사 are, 보어로 관계부사 where절이 연결된 2형식 구조입니다.
(2) 구문 핵심 구조: 선행사가 생략된 관계부사절 where S + V (~하는 곳) 구조가 be동사의 보어로 작동합니다.
(3) 맥락 해석: 복잡하고 변수가 많은 ‘회색 지대’에서 AI 성능이 떨어짐을 지적합니다.
■ 3번 문장: Despite years of expert forecasts of their imminent arrival, we don’t yet have self-driving cars that can safely replace human drivers, other than in controlled settings.
(1) 주요 구조: 전치사구(Despite…)가 앞서고, 주어 we, 동사 don’t have, 목적어 self-driving cars 뒤에 주격 관계대명사절(that can safely replace…)이 붙은 3형식 구문입니다.
(2) 구문 핵심 구조: other than + 전치사구 (~외에는) 관용 구문과 주격 관계대명사 that의 수식 구조가 쓰였습니다.
(3) 맥락 해석: 완벽히 통제된 상황이 아니면 자율주행차가 인간을 대체하기 어렵다는 현실을 예로 듭니다.
■ 4번 문장: That’s why some driverless taxis created chaos on the streets of San Francisco.
(1) 주요 구조: 주어 That, 동사 ’s, 보어로 관계부사절 why…가 연결된 2형식 문장입니다.
(2) 구문 핵심 구조: That’s why + 결과절 (그것이 ~한 이유이다) 구문이 앞 문장의 원인을 받아 결과를 설명합니다.
(3) 맥락 해석: 샌프란시스코 도로에서 무인 택시가 일으킨 혼란 사태를 구체적 증거로 언급합니다.
■ 5번 문장: Despite years of optimistic predictions, many AI tools cannot yet be trusted in open-world environments, where the human stakes are high, and failure means real, permanent loss.
(1) 주요 구조: 주절(many AI tools cannot yet be trusted…) 뒤에 계속적 용법의 관계부사절(where…)이 부가된 수동태 구문입니다.
(2) 구문 핵심 구조: 조동 수동태 cannot be trusted와 관계부사 , where절 내부에서 두 개의 절이 접속사 and로 병렬 결합되어 있습니다.
(3) 맥락 해석: 실패가 치명적인 손실로 이어지는 오픈 월드에서 AI를 맹신할 수 없는 이유를 밝힙니다.
■ 6번 문장: AI performance in these areas can still improve, as the size of AI models grows, and they are trained on more human driving data.
(1) 주요 구조: 주절(AI performance… can still improve) 뒤에 이유/양상의 접속사절 as가 두 개의 동사절을 끌고 이어진 1형식 구조입니다.
(2) 구문 핵심 구조: 접속사 as절 내부에서 능동태 동사 grows와 수동태 동사 are trained on이 병렬 연결되었습니다.
(3) 맥락 해석: 더 많은 데이터 수집과 모델 대형화를 통해 AI 성능의 부분적 개선이 가능함을 설명합니다.
■ 7번 문장: But they will improve only by mirroring more of the patterns found in our intelligent performances, as we cope with a world that no data set can ever contain.
(1) 주요 구조: 역접 접속사 But, 주절(they will improve…), 전치사구(by mirroring…), 이유 접속사절(as we cope…) 및 목적격 관계대명사절(that…)로 구성된 복합문입니다.
(2) 구문 핵심 구조: by + -ing (~함으로써) 구문, 과거분사구 found in…, 이유 접속사 as절 및 목적격 관계대명사 that절의 결합이 핵심입니다. 관계대명사 that절 뒤에 목적어 자리가 비어 있습니다.
(3) 맥락 해석: AI의 근본적 향상은 정형화된 데이터 세트에 결코 다 담길 수 없는 복잡한 현실 세계를 인간이 다루는 방식을 모방할 때만 가능하다는 결론(빈칸 포함)을 내립니다.
5. 고3 모의고사 26년 10월 33번 직독직해
■ 1번 문장:The biggest obstacle for AI AI의 가장 큰 장애물은 / in real-world settings 현실 세계의 환경에서 / is that most human tasks 대부분의 인간 과업이 ~이라는 점이다 / aren’t nearly as tidy 결코 그렇게 잘 정돈되어 있지 않다는 (점이다) / in their rules and boundaries. 그것들의 규칙과 경계에 있어서.
■ 2번 문장:Those “gray areas” 그러한 ‘회색 지대’는 /(like driving on busy city streets) (붐비는 도시 거리에서 운전하는 것과 같은) / are where AI tools often falter. AI 도구들이 대체로 불안정해지는 곳이다.
■ 3번 문장:Despite years of expert forecasts 수년간의 전문가들의 예측에도 불구하고 / of their imminent arrival, 그것들의 임박한 도입에 대한,/ we don’t yet have self-driving cars 우리는 아직 자율 주행 자동차를 갖고 있지 않다 / that can safely replace human drivers, 인간 운전자를 안전하게 대체할 수 있는,/ other than in controlled settings. 통제된 환경에서 외에는.
■ 4번 문장:That’s why 그것이 이유이다 / some driverless taxis created chaos 일부 무인 택시가 혼란을 일으킨 / on the streets of San Francisco. 샌프란시스코의 거리에서.
■ 5번 문장:Despite years of optimistic predictions, 수년간의 낙관적인 예측에도 불구하고,/ many AI tools cannot yet be trusted 많은 AI 도구들은 아직 신뢰받을 수 없다 / in open-world environments, 개방 세계 환경에서,/ where the human stakes are high, 그곳에서는 인간이 잃을 것이 많고,/ and failure means real, permanent loss. 실패가 실제적이고 영구적인 손실을 의미한다.
■ 6번 문장:AI performance in these areas 이러한 분야에서 AI의 성능은 / can still improve, 여전히 향상될 수 있다,/ as the size of AI models grows, AI 모델의 규모가 커짐에 따라,/ and they are trained 그리고 그것들이 훈련됨에 따라 / on more human driving data. 더 많은 인간의 운전 데이터에 근거하여.
■ 7번 문장:But they will improve 그러나 그것들은 향상될 것이다 / only by mirroring more of the patterns 오직 더 많은 행동 양식을 반영함으로써만 / found in our intelligent performances, 우리의 지적인 수행에서 발견되는,/ as we cope with a world 우리가 어떤 세상을 다루기 때문에 / that no data set can ever contain. 어떤 데이터 세트도 결코 담아낼 수 없는 (세상을).
6. 고3 모의고사 26년 10월 33번 어휘
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obstacle: 장애물, 걸림돌
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setting: 환경, 배경
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tidy: 잘 정돈된, 깔끔한
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boundary: 경계, 한계
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gray area: 회색 지대 (모호한 영역)
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falter: 불안정해지다, 흔들리다
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forecast: 예측, 전망
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imminent: 임박한
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arrival: 도입, 도달
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replace: 대체하다
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controlled: 통제된
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driverless: 무인의, 자율주행의
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chaos: 혼란, 무질서
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optimistic: 낙관적인
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prediction: 예측
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open-world: 개방 세계의, 오픈 월드의
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stake: 걸려 있는 것, 위험 지분
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permanent: 영구적인
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mirror: 반영하다, 모방하다
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intelligent: 지적인
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cope with: ~에 대처하다, 다루다
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data set: 데이터 세트, 데이터 집합
7. 글의 논리 구조 파악
■ 도입 및 문제 제시 (1번 ~ 2번 문장): AI가 현실 세계에서 겪는 최대 걸림돌은 인간 과업의 규칙과 경계가 명확하지 않은 ‘회색 지대’가 존재하기 때문임.
■ 구체적 예시 (3번 ~ 5번 문장): 자율주행차/무인 택시가 통제된 구역을 벗어난 오픈 월드 환경에서 혼란을 일으키듯, 치명적 손실이 발생할 수 있는 환경에서는 AI를 완전 신뢰하기 어려움.
■ 해결 방향 및 빈칸 명제 (6번 ~ 7번 문장): 데이터 확충으로 부분적 개선은 가능하나, 결국 정형화된 데이터 세트에 결코 다 담을 수 없는(no data set can ever contain) 복잡한 현실 세계에 대처하는 인간의 지적 패턴을 모방할 때만 진정한 향상이 이루어짐.
8. 선지 근거 분석
① data sets can easily predict: 데이터 세트가 쉽게 예측할 수 있는 세상이라면 AI가 지금처럼 실패할 이유가 없으므로 정반대 오답입니다.
② clear rules and boundaries dominate: 명확한 규칙과 경계가 지배하는 세상은 지문 1번 문장의 aren’t tidy in rules and boundaries와 상충하므로 오답입니다.
③ humans cannot influence in any way: 인간이 영향을 미칠 수 없는 세상이라는 언급은 지문의 대처(cope with) 맥락과 어울리지 않는 오답입니다.
④ we have under control owing to AI: AI 덕분에 통제하고 있는 세상이라는 표현은 AI가 현실에서 불안정하다는 지문 주제와 반대이므로 오답입니다.
⑤ no data set can ever contain: 데이터 세트로 완벽히 규정하거나 담을 수 없는 비정형적 현실 세계의 속성을 완벽히 포착한 정답입니다.
9. 동일한 유형의 문제를 푸는 요령
■ 빈칸이 위치한 문장의 관계대명사절(a world that )이 수식하는 선행사(a world)의 속성을 지문 전체의 핵심 논리에서 끌어내어야 합니다.
■ 1번 문장의 not tidy in rules and boundaries(정돈되지 않은 규칙)와 5번 문장의 open-world environments(오픈 월드)를 종합하면, 현실은 ‘단순 데이터 집합으로 포섭 불가능한(non-containable) 대상’이라는 점을 지문 문맥에서 파악하여 ⑤번을 선택해야 합니다.
10. 학생들이 자주 틀리는 포인트
■ 6번 문장의 trained on more human driving data(더 많은 데이터로 훈련됨)라는 문구를 읽고 “데이터 세트가 중요하구나!”라고 착각하여 ①번(데이터 세트가 쉽게 예측하는)으로 잘못 끌려가는 경우가 있습니다.
■ 7번 문장의 첫 단어인 역접의 접속사 But에 주의하여, 단순 데이터 확충만으로는 한계가 있고, ‘어떠한 데이터 세트로도 다 담을 수 없는 세상을 다루는 인간의 지적 패턴’을 반영해야만 비로소 향상된다는 뉘앙스를 명확히 짚어내야 합니다.