CHECK TEST
背景知識チートシート：AI・SNS・情報社会確認問題集
AI・SNS・情報社会の確認問題20問。自動化の推計・フィルターバブル・生成AIの誤りを短文読解で問う。
Ⅰ 次の英文を読み、問いに答えよ
Will robots and AI take our jobs? One well-known study in 2013 estimated that about 47 percent of jobs in the United States were at high risk of automation. A later study, however, came to a very different conclusion. Instead of looking at whole occupations, its authors looked at the individual tasks that make up each job. They found that only about 9 percent of jobs in OECD countries were at high risk, because most jobs include tasks that machines cannot easily do. The difference shows that such estimates depend heavily on how they are calculated. Many researchers now believe that AI is more likely to change the content of jobs than to replace them entirely.
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ロボットやAIは私たちの仕事を奪うのだろうか。2013年のよく知られたある研究は、アメリカの仕事の約47％が自動化される危険性が高いと推計した。しかし、その後の研究はまったく違う結論に達した。その研究者たちは、職業全体を見る代わりに、それぞれの仕事を構成する個々の作業に注目した。すると、OECD諸国で危険性が高い仕事は約9％にすぎないことがわかった。ほとんどの仕事には、機械には簡単にできない作業が含まれているからだ。この違いは、こうした推計が計算の仕方に大きく左右されることを示している。今では多くの研究者が、AIは仕事を丸ごと奪うというより、仕事の中身を変える可能性のほうが高いと考えている。
- 1Why did the later study reach a different conclusion?
答えa It examined individual tasks rather than whole occupations.
訳問：後の研究はなぜ違う結論に達したのか。
答：職業全体ではなく、個々の作業を調べたから。解説Instead of looking at whole occupations, its authors looked at the individual tasks を、examined individual tasks rather than whole occupations と言い換えている（instead of A, B＝B rather than A）。studied only jobs in the United States（米国だけ）は対象が OECD 諸国で×。carried out before the 2013 study（2013年より前）は later と矛盾。used data from robots は本文にない。
【覚える】instead of A, B＝B rather than A＝not A but B。 - 2下線部の内容に最も近いものを選べ。
答えa The results can vary greatly depending on the method used.
訳この違いは、こうした推計が計算の仕方に大きく左右されることを示している。
解説depend heavily on 〜＝〜に大きく左右される、how they are calculated＝計算の仕方（方法）。The results can vary greatly depending on the method used（方法によって結果が大きく変わりうる）が言い換え。47％と9％の差がその具体例。always too high（常に高すぎる）は言い過ぎ。based mainly on guesses by workers（労働者の推測）は本文にない。too difficult for most people（難しすぎる）は話がずれる。
【覚える】depend on 〜＝vary depending on 〜＝〜次第で変わる。 - 3Which of the following agrees with the passage?
答えd Many researchers think AI will mainly change what workers do.
訳問：本文の内容と一致するのはどれか。
答：多くの研究者は、AIは主に働く人のする仕事の中身を変えると考えている。解説最終文 AI is more likely to change the content of jobs than to replace them entirely を、change what workers do と言い換えている。47 percent of jobs will disappear が certain（確実）は、推計（estimated）の言い過ぎ。most jobs were at high risk は約9％と逆。Machines can now easily do all the tasks は本文と逆。
【覚える】more likely to A than to B＝B より A の可能性が高い。estimate を certain にする選択肢は×。
Ⅱ 次の英文を読み、問いに答えよ
When you use social media or a news app, an algorithm decides what you see. It learns from what you click, like, and share, and then shows you more of the same. This may seem convenient, but it can also trap you in a "filter bubble," a term popularized by the writer Eli Pariser in 2011. Inside the bubble, you rarely encounter opinions that differ from your own, so your views may become more extreme without your noticing. Some researchers, however, point out that people also choose to follow those who agree with them, so algorithms are not the only cause.
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SNSやニュースアプリを使うとき、何が表示されるかはアルゴリズムが決めている。アルゴリズムは、あなたがクリックしたり、「いいね」を押したり、共有したりしたものから学習し、同じようなものをさらに見せる。これは便利に思えるかもしれないが、あなたを「フィルターバブル」に閉じ込めることもある。これは2011年に作家のイーライ・パリサーが広めた言葉だ。バブルの中では自分と異なる意見にめったに出会わないので、気づかないうちに考えが極端になっていくかもしれない。しかし一部の研究者は、人々は自分と同じ意見の人を自らフォローしているのだから、原因はアルゴリズムだけではないと指摘している。
- 4According to the passage, how does the algorithm decide what to show you?
答えb It uses information about what you have done before.
訳問：本文によると、アルゴリズムは何を表示するかをどうやって決めるか。
答：あなたが以前にしたことの情報を使う。解説It learns from what you click, like, and share（クリック・いいね・共有の履歴から学ぶ）を、uses information about what you have done before と言い換えている。news chosen by professional editors（編集者が選ぶ）と at random（無作為）は本文にない。opinions that differ from yours（違う意見を見せる）は本文と逆。
【覚える】filter bubble＝自分好みの情報だけに囲まれる状態。echo chamber も似た概念。 - 5下線部 without your noticing の意味に最も近いものを選べ。
答えb without your being aware of it
訳バブルの中では自分と異なる意見にめったに出会わないので、気づかないうちに考えが極端になっていくかもしれない。
解説notice は「気づく」。your は動名詞 noticing の意味上の主語で、without your noticing＝あなたが気づかないうちに＝without your being aware of it。without your permission（あなたの許可なしに）は notice を「通知」と混同させる誤答。without any information（情報なしに）、without other people's help（他人の助けなしに）は意味が違う。
【覚える】動名詞の意味上の主語は所有格・目的格で前に置く：without his knowing。 - 6What do some researchers point out?
答えd Users' own choices also help create the bubble.
訳問：一部の研究者は何を指摘しているか。
答：利用者自身の選択もバブルを作る一因になっている。解説people also choose to follow those who agree with them, so algorithms are not the only cause を、Users' own choices also help create the bubble と言い換えている。Algorithms are the only cause（唯一の原因）は本文と逆。do not exist at all（存在しない）は言い過ぎ。prefer opinions that differ（違う意見を好む）も逆。
【覚える】not the only cause＝原因は1つではない。also がある文は「ほかにもある」の合図。
Ⅲ 次の英文を読み、問いに答えよ
Large language models, the technology behind many chatbots, produce text by predicting which word is likely to come next, based on huge amounts of training data. Their answers can sound natural and confident. However, they sometimes produce statements that are completely false, a problem known as "hallucination." Because the errors are mixed with correct information and written in the same confident style, they can be hard to notice. For this reason, many teachers say that students should treat AI as a tool for thinking, not as a substitute for it, and should always check important facts with reliable sources.
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大規模言語モデルは多くのチャットボットを支える技術で、膨大な学習データをもとに、次にどの単語が来そうかを予測して文章を作る。その答えは自然で自信に満ちて聞こえることがある。しかし、ときにはまったくの誤りを述べることがあり、これは「ハルシネーション（幻覚）」として知られる問題だ。誤りは正しい情報に混ざり、同じ自信に満ちた書き方で書かれるので、気づきにくいことがある。そのため多くの教師は、生徒はAIを考えるための道具として扱うべきであって、考えることの代わりにしてはならず、重要な事実は必ず信頼できる情報源で確かめるべきだと言う。
- 7According to the passage, how do large language models produce text?
答えa By predicting which word is likely to come next
訳問：本文によると、大規模言語モデルはどのように文章を作るか。
答：次にどの単語が来そうかを予測することによって。解説本文の by predicting which word is likely to come next がそのまま正解。By understanding the meaning of every sentence as humans do（人間のように意味を理解して）は、AIについてのよくある誤解。By copying one website at a time（サイトを1つずつ写す）、By asking human experts（専門家に聞く）は本文にない。
【覚える】LLM＝次の語を確率的に予測する仕組み。「理解している」は誤解の定番。 - 8Why can hallucinations be hard to notice?
答えa They appear among correct information and sound confident.
訳問：ハルシネーションはなぜ気づきにくいことがあるのか。
答：正しい情報の中に混ざって現れ、自信に満ちて聞こえるから。解説Because the errors are mixed with correct information and written in the same confident style を言い換えたもの（mixed with＝appear among）。in a different style（違う書き方）は本文と逆。only in very long answers（長い答えだけ）、hidden … on purpose（わざと隠す）は本文にない。
【覚える】hallucination＝AIがもっともらしい誤りを出すこと。because 以下が理由の根拠。 - 9下線部 substitute for の意味に最も近いものを選べ。
答えb replacement for
訳そのため多くの教師は、生徒はAIを考えるための道具として扱うべきであって、考えることの代わりにしてはならないと言う。
解説substitute for 〜＝〜の代わり＝replacement for 〜。「AIは考えるための道具（a tool for thinking）であって、考えることの代わり（a substitute for it）ではない」という対比。reason for（〜の理由）、reward for（〜への報酬）、rule for（〜の規則）は対比の文脈に合わない。
【覚える】substitute for＝replacement for。substitute A for B＝B の代わりに A を使う。 - 10What do many teachers advise students to do?
答えa Check important facts with reliable sources
訳問：多くの教師は生徒に何をするよう助言しているか。
答：重要な事実を信頼できる情報源で確認すること。解説should always check important facts with reliable sources と一致する。Stop using AI completely（完全にやめる）は、道具として使えと言っているので言い過ぎ。Trust AI because it sounds confident（自信があるから信じる）は本文の警告と逆。Use AI only for writing essays（作文だけに使う）は本文にない。
【覚える】reliable sources＝信頼できる情報源。fact-check＝事実確認。
Ⅳ 次の英文を読み、問いに答えよ
A survey found that teenagers who spend more time on social media tend to report more anxiety. Some people conclude from this that social media causes anxiety. However, this kind of survey shows only a correlation. It is also possible that anxious teenagers turn to social media more often, or that a third factor, such as lack of sleep, affects both.
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ある調査で、SNSに多くの時間を費やす10代ほど、不安を訴える傾向があることがわかった。このことから、SNSが不安を引き起こすと結論づける人もいる。しかし、この種の調査が示すのは相関関係だけだ。不安を抱えた10代がSNSに頼ることが多いという可能性もあるし、睡眠不足のような第3の要因が両方に影響している可能性もある。
- 11What is the writer's main point?
答えa A link between two things does not prove that one causes the other.
訳問：筆者の主張は何か。
答：2つの物事に関連があっても、一方が他方の原因だとは証明されない。解説However, this kind of survey shows only a correlation（相関しか示さない）が主張の中心で、逆の因果や第3の要因の可能性を挙げている。Social media is the main cause of anxiety は筆者が疑っている結論。Teenagers should stop using social media（使用をやめるべき）は述べていない。Surveys … are always wrong（調査は常に誤り）は言い過ぎ。
【覚える】correlation（相関）≠ causation（因果）。逆の因果・第3の要因（交絡）を疑う。 - 12Which is mentioned as a possible "third factor"?
答えd lack of sleep
訳問：「第3の要因」の例として挙げられているのはどれか。
答：睡眠不足。解説本文に a third factor, such as lack of sleep, affects both とある。睡眠不足がSNS利用と不安の両方に影響しているなら、SNSが不安の原因とは言えない。the price of smartphones（スマホの値段）、school exams（学校の試験）、family income（家庭の収入）は本文に出てこない。
【覚える】such as 〜＝例えば〜。第3の要因＝見かけの相関を生む隠れた原因。
Ⅴ 空所に入る最も適切なものを選べ
- 13The video of the politician was a created with AI; he never actually said those words.
答えb deepfake
訳その政治家の動画はAIで作られたディープフェイクで、彼は実際にはそんなことを一言も言っていなかった。
解説deepfake＝AIで顔や声を合成した偽の映像・音声。never actually said those words（実際には言っていない）がヒント。hallucination（ハルシネーション）はAIの文章の誤りを指すことが多く、動画の偽造ではない。filter bubble（フィルターバブル）と digital divide（デジタル格差）は意味が合わない。
【覚える】deepfake＝合成の偽動画。fake news＝偽ニュース。 - 14He shared a false news story without knowing it was untrue. This is an example of .
答えd misinformation
訳彼は、うそだと知らずに偽のニュース記事を共有した。これは誤情報の一例だ。
解説mis- は「誤った」で意図を問わない誤情報、dis- は意図的に流すうそ（偽情報）。without knowing it was untrue（うそと知らずに）なので misinformation。disinformation はだます意図がある場合。surveillance（監視）と automation（自動化）は意味が合わない。
【覚える】misinformation＝悪意のない誤情報、disinformation＝意図的な偽情報。 - 15Everything you post online leaves a digital that may be difficult to erase.
答えc footprint
訳ネットに投稿したものはすべて、消すのが難しいデジタル・フットプリントを残す。
解説digital footprint＝ネット上に残る行動の記録。足跡（footprint）のように後に残るので difficult to erase（消しにくい）と合う。digital divide（デジタル格差）、bubble（バブル）、literacy（リテラシー）は「投稿が残す〜」とつながらない。
【覚える】digital footprint＝ネットの足跡。leave a footprint＝足跡を残す。 - 16The gap between people who can use the internet well and those who cannot is called the digital .
答えb divide
訳インターネットを使いこなせる人とそうでない人の間の格差は、デジタル・ディバイドと呼ばれる。
解説the digital divide＝デジタル格差。divide は名詞で「分断・格差」。機器を持っているかだけでなく、ネット環境や使いこなす力の差も含む。footprint（足跡）、chamber（部屋：echo chamber）、bias（偏り）は「格差」の意味にならない。
【覚える】the digital divide＝デジタル格差。gap between A and B＝A と B の差。 - 17Because the training data contained mostly men's résumés, the hiring system showed against women.
答えb bias
訳学習データの大半が男性の履歴書だったため、その採用システムは女性に不利な偏りを示した。
解説show bias against 〜＝〜に不利な偏りを示す。学習データの偏りをAIがそのまま再現する問題を algorithmic bias と言う。literacy（読み解く力）、automation（自動化）、surveillance（監視）は against women とつながらない。「AIはデータで判断するから中立」は誤解。
【覚える】bias against 〜＝〜への偏見。biased data＝偏ったデータ。 - 18As machines take over routine tasks, many workers will need to learn new skills.
答えb reskilling
訳機械が決まりきった作業を引き受けるようになるにつれて、多くの労働者は新しい技能を身につけるための学び直しが必要になる。
解説reskilling＝新しい技能の学び直し。take over routine tasks（決まった作業を引き継ぐ）→人間は新しい技能が必要、の流れに合う。surveillance（監視）、hallucination（AIの誤り）、cyberbullying（ネットいじめ）は文脈に合わない。upskilling（今の技能の向上）との違いも押さえる。
【覚える】reskilling＝学び直し、upskilling＝技能の向上、lifelong learning＝生涯学習。 - 19Schools should teach media so that students can judge information critically.
答えd literacy
訳学校は、生徒が情報を批判的に判断できるように、メディア・リテラシーを教えるべきだ。
解説media literacy＝情報を批判的に読み解く力。so that students can judge information critically（批判的に判断できるように）と合う。bias（偏り）、divide（格差）、economy（経済）は「教えるべきもの」として意味が通らない。機器の操作に慣れていることとは別の力。
【覚える】media literacy＝情報を読み解く力。critical thinking＝批判的思考。
Ⅵ 日本語を英語に直せ
- 20技術そのものは善でも悪でもなく、使い方次第だ。
答えTechnology itself is neither good nor bad; it depends on how we use it.
解説採点ポイントは①neither A nor B（AでもBでもない）②it depends on how we use it（使い方次第だ）③itself で「技術そのもの」を強めているか。別解：Technology in itself is not good or bad; it all depends on how it is used. ／ Whether technology is good or bad depends on how we use it. ①は not either good or bad でも可。
【覚える】neither A nor B／It depends on how 〜＝AI・SNSの英作文の結論で使える万能文。
背景知識チートシート：AI・SNS・情報社会（A4 2枚）