미모 022 해설 :: Then can you drop by Nick’s Plumbing and ask them to send someone to fix the leak?

미모 022 해설 ■■■■듣기■■■■ 대화를 듣고, 남자가 여자에게 부탁한 일로 가장 적절한 것을 고르시오. 정답 ① W：Honey, come and look at this! Hurry! M：Oh, no! Water is leaking from a crack in  the  wall. W：Do  you  think  you  can  fix  it? M：I’m  afraid  I  can’t.  The  leak  seems  to be coming from a pipe inside the wall. W：Oh,  then  we’d  better  call  a  plumber right  away. M：My phone shows that Nick’s Plumbing is the nearest plumber to our home. I’ll call  them  now. W：Be sure to tell them it’s an emergency. M：[Dialing  Sound] Hmm...  They’re  not answering.  You’re  going  to  your friend’s  wedding  soon, aren’t  you? W：That’s right. I was thinking of leaving in  a  minute. M：Are  you  going  to  drive  there? W：Yes.  It  takes  too  long  to  get  to  the wedding hall by public transportation. M：Okay.  Then  can  you  drop  by  Nick’s Plumbing  and  ask  them  to  send someone  to  fix  the  leak? W：Oh,  that’s  a  good  idea.  I  can  do  that. M：Great. I hope they can send a repairman out  quickly. ∙ leak：(액체‧기체가) 새다; 누출 ∙ plumber：배관공 ∙ drop  by：잠시 들르다 욕실에서 물이 새고 있어서, 남자는 여자에게 친구의 결혼식장에 가는 길에 배관공 가게에 들러 수리를 요청해줄 수 있느냐고 물었으므로, 남자가 여자에게 부탁한 일로 ①이 가장 적절하다. ■■■■독해■■■■ 글의 제목 추론 정답 ④ 최근, 구글은 행복한 세 명의 어린 아프리카계 미국인의 사진을 처리했고, 그것의 자동으 완성되는 사진 태깅 서비스는 그들에게 고릴라라는 꼬리표를 붙였다. 그 회사는 즉각 사과했지만, 구글과 같은 시스템에서 오류는 불가피하다. 컴퓨터가 ‘호모 사피엔스’와 우리의 가까운 사촌인 고릴라를 혼동하도록 만든 것은 아마도 불완전한 머신 러닝일 (그리고 아마도 구글에 의해 지배되는 디지털 세계에서 활개치는 인종 차별주의자는 아닐) 확률이 높다. 그 소프트웨어는 스스로 수십억 장의 영장류 사진을 훑어보고 자신만의 식별을 했다. 그것은 색조에서 눈 사이의 거리와 귀의 모양에 이르기까지 모든 것에 초점을 맞추었다. 그렇지만 명백히 그것은 공개되기 전에 완전히 검증되지 않았다. 그런 실수들은 그 시스템이 실수에 대한 피드백을 받아들이는 한 학습의 기회가 된다. 이 경우, 그것은 그렇게 했다. 그러나 불의는 존속하고, 사람들은 그것의 희생자가 된다. ∙ trio：3인조, 3개가 한 조로 된 것 ∙ label：꼬리표를 붙이다 ∙ instantly：즉각, 즉시 ∙ inevitable：불가피한 ∙ faulty：불완전한, 결함이 있는 ∙ machine  learning：머신  러닝(컴퓨터가  스스로방대한 데이터를 분석해서 미래를 예측하는 기술) ∙ flip  through：~을 훑어보다 ∙ distinction：식별, 구별 ∙ apparently：명백히, 분명히 ∙ throughly：완전히, 철저히 ∙ injustice：불의, 부당함 ∙ persist：존속하다, 지속하다 ∙ victim：피해자 구글의 자동 완성 태깅 서비스는 아프리카계 미국인의  사진에  고릴라라는  부적절한  꼬리표를  붙였고,  이에  대해  구글은  즉각  사과했지만  이러한 오류는 불가피하며, 머신 러닝이 학습을 통해 이를 개선한다고 하더라도 남아 있는 상처는 온전히 사람들의 몫이 될 것이라는 내용이므로, 글의 제목으로 ④ ‘머신 러닝 시스템은 불쾌한 오류를 저지를 수 있다’가 가장 적절하다.