C2-65 Reading Comprehension

As artificial intelligence systems become more autonomous and integrated into everyday life, questions of ethics have moved to the forefront of technological development. AI now makes decisions about hiring, credit, medical diagnoses, and criminal justice, often without transparent reasoning. This raises urgent issues about accountability—who is responsible when an algorithm makes a mistake or causes harm?

和訳

AIシステムがより自律的になり、日常生活に組み込まれるにつれて、倫理の問題が技術開発の最前線に浮上しています。AIは現在、採用や与信、医療診断、刑事司法などの判断を人間の目に見えない形で下すこともあり、責任の所在（アルゴリズムが誤りや損害をもたらした場合の責任）が重大な課題となっています。

Bias in AI can perpetuate inequality if algorithms are trained on unrepresentative or prejudiced data. From facial recognition to predictive policing, discriminatory outcomes have sparked calls for fairness, transparency, and robust oversight. Mitigating bias requires diverse teams, ongoing monitoring, and participatory design that includes affected communities.

和訳

AIに内在するバイアスは、不適切なデータや偏ったデータで学習された場合、不平等を永続させる危険性があります。顔認証や予測警察などの分野では差別的な結果が生まれ、公平性や透明性、厳格な監視の必要性が叫ばれています。バイアスを減らすには、多様な開発チームや継続的な監視、当事者参加型の設計が不可欠です。

Autonomy in AI is both a technical achievement and an ethical challenge. As systems become capable of self-learning and independent action, traditional notions of control and responsibility are blurred. The design and deployment of AI must balance innovation with precaution, empowering users while safeguarding against unintended consequences.

和訳

AIの自律性は技術的な成果であると同時に倫理的な課題でもあります。自己学習や独立した行動が可能になるにつれ、従来の管理や責任の概念は曖昧になっています。AIの設計や導入では、イノベーションと慎重さのバランスを取り、利用者の権限強化と同時に予期せぬ影響への備えが求められます。

Ultimately, the ethics of AI call for interdisciplinary collaboration, regulation, and public engagement—ensuring that technology advances in ways that respect human rights, foster trust, and promote social good.

和訳

結局のところ、AIの倫理には分野横断的な協働や規制、社会の関与が必要です。人権の尊重や信頼構築、公共善の実現を前提に、テクノロジーを発展させていくことが求められています。