2026 수능특강 라이트 영어 9강 2번 해설 · 어휘(낱말 쓰임) 정답 ④
9강 2번은 낱말 쓰임 문제예요. '편향 없는 데이터면 해결된다'는 통념을 Although 문장이 뒤집어요.
📖 교재를 펴 놓고 보세요. 이 페이지는 리카수니 원장의 분석 정리예요. 지문·선택지 원문은 교재에서 확인해 주세요.
| 교재 | 2026 EBS 수능특강 Light 영어 9강 |
|---|---|
| 문항 | 2번 · 어휘(낱말 쓰임) |
| 정답 | ④ |
| 핵심 | 편향 없는 데이터로도 AI 편향은 생길 수 있다 |
글의 흐름 한눈에
- 기대 처음엔 AI가 사람의 편견을 빼 차별을 없앨 거라 여겼지만, 편향은 여전히 생겼어요. 백인을 더 잘 알아보는 AI가 그 예예요.
- 통념 흔히 편향된 학습 데이터가 AI 편향의 원인이니, 편향 없는 데이터면 해결된다고 봐요.
- 반박 하지만 편향은 편향 없는 데이터에서도 생겨요. 성 중립 광고도 여성 타깃 비용이 비싸서 여성에게 광고가 덜 가는 차별이 생겼어요.
정답 근거
어디를 보나요? ④와 바로 뒤 문장
“such bias can emerge even from unbiased data”
뒤에서 편향 없는 데이터로도 편향이 생긴다고 반박하니, 통념은 '사실이 아니다(false)'여야 해요.
선택지 판단
- ①occur — 편향이 여전히 '생긴다'라 적절해요.
- ②biased — 성능 문제를 '편향된' 데이터 탓으로 돌렸으니 적절해요.
- ③cause — 통념의 내용(편향된 데이터가 원인)이라 적절해요.
- ④true → false 가 맞아요. 정답.
- ⑤fewer — 비싸서 여성 대상 광고가 '더 적어지니' 적절해요.
꼭 알아야 할 구문
blame A for B / blame B on A
The bad performance was blamed on biased training data
blame B(나쁜 일) on A(원인). 수동태로 B was blamed on A가 됐어요. blame A for B와 전치사를 구별하세요.
핵심 어휘
| discrimination | 차별 |
|---|---|
| bigotry | 편견 |
| out of the loop | 과정에서 빠진 |
| indicate | 보여 주다 |
| algorithm | 알고리즘 |
| conventional wisdom | 통념 |
| imply | 암시하다 |
| emerge | 생겨나다 |
| gender-neutral | 성 중립적인 |
| ironic | 역설적인 |
원장님 분석노트 한 문장
AI bias can emerge even from unbiased training data.
AI 편향은 편향 없는 학습 데이터에서도 생길 수 있다.
서술형 대비로 외워 두세요 — 리카수니 원장확인 문제Claude 추가
1. 성 중립 광고가 여성을 차별하게 된 역설적 이유는?
정답 보기
여성을 대상으로 하는 광고가 더 비싸서
2. 빈칸: They blamed the accident ___ the driver.
정답 보기
on
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자주 묻는 질문
수능특강 라이트 9강 2번 정답은?
④번이에요. true → false 가 맞아요.
수능특강 라이트 9강 2번의 핵심 내용은?
편향 없는 데이터로도 AI 편향은 생길 수 있다.
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