수작 중학 비문학 영어 독해 완성 U5.R3-U5.R4

We often worry about robots taking away our jobs.

우리는 종종 로봇이 우리의 일자리를 빼앗아 가는 것에 대해 걱정한다.

However, we should also worry about them taking away our judgment.

그러나 우리는 또한 로봇이 우리의 판단을 빼앗아 가는 것에 대해 걱정해야 한다.

Imagine a large warehouse where people called “pickers” work.

‘피커’라고 불리는 사람들이 일하는 큰 창고를 상상해 봐라.

The pickers are busy getting products off shelves so that they can be packed and shipped.

피커들은 포장되고 배송될 수 있도록 상품들을 선반에서 내리느라 바쁘다.

Through the earpieces they wear, they can hear the voice of “Jennifer.”

착용한 수화기를 통해 그들은‘Jennifer’의 목소리를 들을 수 있다.

Jennifer is a piece of software that tells them where to go and what to do.

Jennifer는 어디로 가야 할지, 무엇을 해야 할지 그들에게 말해주는 하나의 소프트웨어이다.

These detailed instructions are broken down into tiny chunks.

이러한 자세한 지시는 아주 작은 단위로 나누어진다.

This is done to minimize errors and maximize productivity.

이는 오류를 최소화하고 생산성을 극대화하기 위해 수행된다.

For instance, instead of telling the worker to pick up 18 copies of a book, Jennifer will tell them to pick up five, then another five.

예를 들어, Jennifer는 직원에게 책 18권을 집어 오라고 말하는 대신, 5권을 집어 오라고 말하고, 그다음에 5권을 더 집어 오라고 말할 것이다.

Then yet another five.

그러고 나서 거기에 또 5권을 집어 오라고 할 것이다.

Then another three.

그리고 또 다른 3권을 집어 오라고 할 것이다.

Working in such conditions can make people feel like machines, as they are not asked to think.

그러한 환경에서 일하는 것은 생각하도록 요구받지 않기 때문에 사람들이 기계처럼 느끼게 할 수 있다.

Instead, the Jennifer software takes over the thought process and treats them as cheap labor with only the ability to see and use their hands.

대신, Jennifer 소프트웨어가 사고 과정을 떠맡고 그들을 (앞을) 보고 손을 사용하는 능력만 가진 값싼 노동력으로 취급한다.

In today’s digital world, algorithms are everywhere.

오늘날의 디지털 세계에서는 알고리즘이 어디에나 있다.

Algorithms introduce you to new things that you might not have found by yourself.

알고리즘은 당신이 혼자의 힘으로는 찾지 못했을지도 모르는 새로운 것들을 당신에게 소개해준다.

For example, they often recommend music you might like based on your playlist.

예를 들어, 알고리즘은 종종 당신의 재생 목록에 기반하여 당신이 좋아할 만한 음악을 추천한다.

When you listen to music, algorithms analyze its characteristics and make personalized recommendations based on your preferences or listening history.

당신이 음악을 들을 때, 알고리즘은 그것의 특징을 분석하고 당신의 선호도나 청취 기록에 기반하여 개인별 맞춤 추천을 한다.

But what happens if algorithms repeat this process over and over again?

하지만 만약 알고리즘이 이 과정을 계속해서 반복하면 어떻게 될까?

You might worry that you will end up listening to the same songs every day.

당신은 결국 매일 같은 노래를 듣게 될까 봐 걱정할지도 모른다.

In fact, this rarely happens.

사실, 이런 일은 거의 발생하지 않는다.

After analyzing your musical taste, algorithms find other users who have similar tastes and preferences.

당신의 음악적 취향을 분석한 후, 알고리즘은 비슷한 취향과 선호도를 가진 다른 사용자들을 찾는다.

Then they make new recommendations to you based on the listening history of these other users.

그런 다음이 다른 사용자의 청취 기록에 기반하여 당신에게 새로운 추천을 한다.

Additionally, if you rate a few songs or artists, algorithms use this data to make other recommendations.

또한, 당신이 몇몇 곡이나 가수를 평가하면, 알고리즘은 이 정보를 사용하여 다른 추천을 한다.

Thus, everything you do affects the results shown by algorithms.

따라서, 당신이 하는 모든 것은 알고리즘이 보여주는 결과에 영향을 미친다.

This is why specific recommendations provided by algorithms vary depending on your musical preferences, behavior, and other factors.

이것이 알고리즘이 제공하는 특정한 추천이 당신의 음악적 선호도, 행동 및 기타 요인들에 따라 달라지는 이유이다.

Thanks to the complex way that algorithms work, you can enjoy a wide variety of music.

알고리즘이 작동하는 복잡한 방식 덕분에, 당신은 매우 다양한 음악을 즐길 수 있다.