2021年2月14日に実施された慶応・商学部の『英語』の全文和訳を掲載しています。
ただし、和訳はすべて機械翻訳サービスDeepLによって生成されたものです。
※空所補充問題は、管理人（この記事を書いている人）が正解だと思うものを入れています。
※解答速報ではないため、管理人は和訳に必要な作業以外は一切していません。悪しからずご了承ください。
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Google翻訳よりもかなり精度が高いと評判のDeepL翻訳がどれほどのものか、ぜひご覧ください。
果たして、翻訳家の仕事が奪われる日は近いのでしょうか？
第1問
フランシス・パーキンスは、米国初の女性内閣官房長官であり、ニューディール政策の中心人物として常に最もよく知られているかもしれないが、彼女の初期の勝利のいくつかは、ひどく危険な労働条件から労働者を守ることに関係していた。労働者の安全に関する彼女の活動は、ニューディールが始まる20年前の1911年の春の午後、ニューヨークのワシントン・スクエアで友人とお茶をしていたときに新たな展開を見せた。当時まだ30歳だったパーキンスは、全米消費者同盟のニューヨーク事務所を率いて労働者の権利を求める闘いに深く傾倒していた。
その日、パーキンスはトライアングル・シャツウエスト工場から助けを求める叫び声を聞いて現場に駆けつけ、燃え盛る建物から飛び降り自殺を余儀なくされた50人以上の若い女性労働者たちの恐ろしい光景を目の当たりにした。パーキンスさんは、「窓辺に立っていた女性たちは、その時まで持ちこたえていました。9階の出口は、盗難を防ぎ、労働組合の組織者を締め出し、ウォークアウトを防ぐために、管理者によって閉鎖されていました。市の消防署のはしごは短すぎて、工場が収容されている階に到達することができず、非常口に到達した人々の多くは、非常口が熱と逃げようとする労働者の重さで崩壊して死亡した。それはニューヨーク市の歴史の中で最も致命的な産業災害の一つであった。
トライアングル・シャツウエストの災害は、決して予見できない事故や不幸とは言えませんでした。ニューヨーク市の衣料品産業の労働者は長い間、このような危険な状況が生み出すリスクに注目しようとしてきました。火災の2年前にも、「2万人の蜂起」として知られるそれまでで最大の女性主導のストライキが行われ、ニューヨーク市の3万人の衣料品労働者の大半が、危険な労働条件、賃金、労働時間、労働組合の権利の欠如に抗議して歩き出した。ストライキの終了時には、市内のブラウス製造労働者の85％が国際婦人服飾労働者組合（ILGWU）に加入していたが、トライアングル・シャツウエスト工場は反組合のままだった。当時、ニューヨークは他のほとんどの州と同様、工場の安全に関する新しい法律を制定していたが、それらの法律はほとんど施行されておらず、ニューヨークの防火訓練、避難所、スプリンクラーシステムの基準は、実際的に可能な範囲でしか守られていなかった。ニューヨーク市消防局は、十分な避難所を提供していなかったことを理由に、トライアングル・シャツウエスト工場を何度も指摘したが、所有者に対しては何の意味もない措置を取っていなかった。
痛ましい火災の後、職場の安全に関する法律に拍車をかけるために、安全に関する市民委員会が設立されました。セオドア・ルーズベルト前大統領は、フランシス・パーキンスを委員会のリーダーに推薦しました。パーキンスの奉仕は、労働規則や公共安全規範の抜本的な変更につながりました。改革と調査は職場の安全性にとどまらず、低賃金、長時間労働、汚い労働条件、児童労働にまで及び、市と州レベルで36の新しい法律が採択され、最終的には他の州や1930年代のニューディールの労働法のモデルとなった。パーキンスは後に、ニューヨークでのこの法律は「社会的責任に対するアメリカの政治的態度と政策」の「転換点」であったと述べ、トライアングル・シャツウエスト工場の火災を「その日」と表現している。
ニューディールが誕生した」。
その後、労働長官としての役割を担ったパーキンスは、1934年に労働基準局を創設するために同局を率い、主に労働者の安全と健康を促進することを目的として設立された初の常設連邦機関となった。これは1971年に設立された労働安全衛生局（OSHA）の前身である。
（引用：a book by Gene Sperling）
第2問
エコノミストのケイト・ラワースは、GDPを延々と追求することは、あまりにも多くの人を騙し、地球をもゴミにしていると主張しています。彼女は経済理論を書き換える必要があると主張しており、ラワースは『ドーナツ・エコノミクス』という本の中でそうしようとしている。彼女は、経済学には解決策を見つけるためのツールがあると信じているが、主流の経済学は人間と環境の関係を考慮していないと主張している。
この考えを表現するために、ラワースはドーナツを模した新しい経済図を作成した。この図では、ドーナツのリングは、経済の安定性と環境の持続可能性のバランスのゾーンを表している。中央の穴は、食料、水、医療、住宅、教育、政治的発言力など、善良な生活の必需品が不足しているゾーンを表しています。一方、この比喩によれば、外殻を超えることは、地球の限られた資源に過度の圧力をかけることになります。
ドーナツは愛されているが、これまでバランスの象徴とされてきたことはなかった。しかし、ドーナツモデルは、地球の資源再生能力と廃棄物吸収能力に適合した経済システムを提示しています。標準的な経済モデルは、地球の限られた能力を考慮せず、終わりのない成長を目指しています。これに対して、ドーナツモデルは、微妙にバランスのとれた地球を前提にしており、成長が必ずしも良いものであるという前提を捨てています。ラワースが言うように、「私たちは成長という観点から国家の成功を語り、費用対効果の計算に執着している。しかし、私たちは大局を見失っています。私たちは、短期的な計算に縛られるこのようなツールから自分自身を解放する必要があります」。
ラワースは以前、生活水準、教育、平均寿命などの要素を測定するために「人間開発指数」を作成しました。この考え方は、国民総幸福度などの要素を重視した他の多くの人間の幸福度指標を生み出してきた。しかし、ラワースの新しいドーナツモデルは、人間開発に焦点を当てることは、同時に地球の健康にも焦点を当てなければならないという認識を加えています。
COVID-19が世界中のGDPを押しつぶす前から、人々は高所得国に対し、意図的にGDPを削減するよう呼びかけていた。この「脱成長」という概念は、資源とエネルギーの使用量を削減することを意味しています。目標は、経済を100％再生可能エネルギーに移行させることです。しかし、生態経済学の研究では、経済成長を維持するために必要なエネルギーは、再生可能エネルギーで達成できるものを超えており、経済成長と環境の持続可能性の両方を追求することは困難であることが示唆されています。
GDP成長の主な擁護は、人間の幸福度を向上させることが重要であるということである。しかし、米国よりも平均寿命や幸福度の指標は高いが、一人当たりのGDPが80％も少ないコスタリカの場合を考えてみよう。明らかに、ある発展段階を過ぎると、GDPと人間の幸福度には根本的な関係がない。なぜなら、これ以上のGDP成長がなくても、人間の繁栄の高みに到達できるということを意味するからです。
定常的な成長戦略の欠点は、どうしても地球の限界に押し上げてしまうことです。それはラワースのドーナツの外皮の向こう側にあるものだ。現在、高所得国はこの限界に挑戦していますが、豊かな国の国民が世界の一般人と同じように消費していれば、私たちは限界の範囲内に収まっているでしょう。重要なのは、高所得国は資源の利用をスケールダウンする必要があり、それは人間の幸福を損なうことなくできるということを認識することである。
反論としては、資本主義は技術的な効率性を生み出し、理論的にはより少ないエネルギーを必要とし、長期的にはより少ないエネルギーでより多くの成長の機会を生み出す可能性がある、というものがあります。しかし、資源やエネルギーの利用効率は急速に向上しているにもかかわらず、そのいずれもが絶対的に低下しているわけではありません。したがって、どのような技術革新や効率化が必要なのかを直接ターゲットにすることが重要である。より効率的な鉄道やソーラーパネルの開発を目標とするならば、経済成長に伴う技術革新の副次的な効果として期待するのではなく、それらの目標に直接投資すべきである。
デグロースと聞くと、不況のように聞こえるかもしれません。しかし、不況とは、成長志向の経済が成長を止めてしまうことである。それよりも、長期的な利益を重視した別の経済への転換が必要なのです。脱成長というと緊縮財政のように聞こえるかもしれないが、それは逆である。緊縮財政とは、成長を促進するために公共サービスや賃金を削減する政策のことである。脱成長は、成長が人間の繁栄に必要ないことを保証するために、公共サービスへの投資と既存の所得の公正な分配を求めています。
（引用：an article posted on freakonomics.com）
第3問
チャールズ・ダーウィンはいつも私たちと一緒にいます。ダーウィンという人物、彼の人生、仕事、影響力についての新しい本がない月はめったにありません。この本の洪水は「ダーウィン産業」と呼ばれています。このすべてから一つの教訓は、ダーウィンの名前が売れるということです。ダーウィンの名前は、「これまでに誰もが持っていた中で最高のアイデア」と呼ばれてきたものの象徴であり、それゆえに、膨大な深さと広さを持つ科学的・哲学的考察への招待状としての役割を果たしているということです。ダーウィンの死から138年経った今でも、私たちはダーウィンについて読み、語ることを止めることができません。なぜなら、彼の理論は非常に大きく、驚くべき力強さを持っていましたが、1882年に亡くなったときには、まだ未完成だったからです。自然淘汰による進化が、地球上の生命のあらゆる側面にどのように適用されるのか、私たちはまだ解明しようとしています。科学史の中でのダーウィンの位置と、私たちが生きている世界を理解する方法と、その中での人類の位置を理解する方法に与えたダーウィンの影響力に対処するためには、多くの本が必要です。
ケン・トンプソンの『ダーウィンの最も素晴らしい植物』は、偉大な科学者の重要な新しい研究の一つであり、彼が『種の起源について』を出版した後のダーウィンのキャリアに新たな視点を提供しています。ダーウィンは決して公の場での論争を好まなかった。他の人とのストレスの多いやりとりは、彼を文字通り胃が痛くなるような状態にした。彼の進化論と人類の進化の起源が批評家から猛烈に攻撃された後、ダーウィンは少し打ちのめされたように感じていたようです。ダーウィンは自分を取り巻く論争を受け入れるどころか、自分の庭に引きこもり、植物を中心に次々と出版を始めました。
トンプソンの本は、ダーウィンの黄金期を占めた実験と理論化を調査しています。本書は、植物を研究する科学者である植物学者としてのダーウィンの姿を垣間見ることができます。もちろん、どんな愚か者でも金星のハエ取りに感動することができる」という一文があり、「ダーウィンの天才は、ありふれたものの中に不思議さと意義を見出すことにあった」と対照的に付け加えられています。ダーウィンは3月から4月にかけて、裸地に生えている雑草を監視していましたが、5月までに雑草の4分の3が主にナメクジにやられてしまったことがわかりました。ダーウィンのガーデニングは、彼の進化論を真剣に補強するためのものだったので、決して軽薄な趣味ではありませんでした。彼の植物の本はすべて、自然淘汰の物語を語っています。
なぜダーウィンは晩年になると、興味をそそることなく、しかし詳細な植物の研究をするようになったのでしょうか？おそらく、そのような科学的な研究は、進化論の批判者からはほとんど注目されなかったからでしょう。私は長い間、ダーウィンがこのような難しい植物の研究をしたという持論を大切にしてきました。しっかりとした科学的で、進化論を控えめにしながらも、少なくとも部分的には「退屈な本」を一冊以上出して、類人猿や天使や魂について喧嘩をしている彼の批評家たちが、彼を放っておくために。
1882年4月19日に心臓病で亡くなるまでに、ダーウィンは73年間生き、12冊以上の本を書いた。それらの本の中には、簡単に無視されたり、忘れ去られたりするものもあります。楽しくて魅力的な本もあれば あるものは、重要なことをひたすら書き綴っていく。そのうちの一冊は、世界を変えてしまった。悲しいことに、今日、『種の起源について』を読む人は十分ではありません – 進化生物学の大学院生でさえ、全員が読んでいるわけではありませんが – しかし、その意味と意味合いから逃れる人はいません。ダーウィンの最大の功績は、生命がどのように機能するのか、多様性や複雑性、適応の驚異がどのようにして生まれてきたのかを理解するための輝かしい出発点となったが、それがどこにつながるのかを完全に理解するまでには、もっとたくさんの良書が必要だろう。
（引用：an article posted on nybooks.com）
第4問
省略
第5問
ゲイル・ニューシャムの著書「In a League of their Own」は、イングランドにおける女子サッカーの起源を年代記にまとめたもので、女子サッカー全般に関する多くの疑問に答えてくれます。女性チームは人気があったのか？彼女たちはプロのスポーツ選手だったのか？女子サッカーに反対する人はいたのか？上記の全ての質問に答えています。女子チームはエキシビションゲームをしたり、海外の代表チームと対戦したりしていました。その頃には、女子サッカーが本格的に盛り上がって、スポーツとして成立していたかもしれない時期があったのです。しかし、そうはなりませんでした。なぜでしょうか？
それは、イングランドのサッカーの統括団体であるフットボールユニオン（F.U.）があるからです。1902年には早くもF.U.は女子サッカーに敵対的な姿勢を示し、加盟団体が女性チーム同士の試合を許可しないように提案していました。1920年、エバートンのホームパークに5万人以上のファンを集めたカーレディスチームの試合の後に何が起こったのでしょうか？男子プロチームのオーナーたちは、エバートンでの試合を競争と見なしたため、この試合に不満を持っていました。もし女子サッカーが人気を博し、このような観客を集めれば、男子プロチームの人気を奪うことになるのではないかと心配したのだ。そこで彼らはF.U.を説得し、以下のような決議案を可決しました。”審議会は、サッカーは女性には不向きであり、奨励すべきではないと表明せざるを得ないと感じている。よって、審議会はクラブがそのような試合のためにグラウンドを使用することを拒否することを要請する。” そして、それは禁止されました。女性がプレーできないため、学校には女子チームがなかったため、女子もプレーできなかった。この禁止により、イングランドや他の国では半世紀以上にわたって女子プロサッカーが行われる可能性がなくなったのです。
（引用：an article posted on freakonornics.com）
第6問
(44) 結婚を成功させる秘訣は何ですか？私は知らない人にもこの質問をしました。皮肉なことに、電車に乗っていた見知らぬ人が、一番長く私の心に残っている答えを教えてくれました。”寛容さ” 一緒にいた友人は後に、彼女はこれがかなりロマンチックではないと感じたと告白しましたが、その年配の紳士とその妻が言った言葉は私の心に刺さりました。大目に見るということは、相手が自分と同じような考え方を持っていないかもしれないこと、自分の行動や意見が異なるかもしれないことを受け入れるということです。思想の自由を罰しようとするのではなく、寛容になることです。
(45) 残念ながら、今日の多くの人々は、ウィンストン・チャーチルの言葉を引用して説明することができます。”人は時折真実につまずくが、ほとんどの人は何事もなかったかのように自分自身を拾い上げて、急いで立ち去る。” 最近では、テレビジャーナリストのテッド・コッペル氏は、「私たちの社会は、真実を純粋な形で消化するには強すぎる薬だと思っている。真実とは、肩を丁寧に叩くことではありません。それは厳しい非難である」と述べています。
(46) エイブラハム・リンカーンは、講演者として、マーク・トウェインの後の洞察を理解していた。もちろん、コツは、単に短くすることではなく、最小限の言葉で多くのことを話すことでした。リンカーンは第二回目の大統領演説の700語について、「この文書には多くの知恵が詰まっていると思う」と自慢しています。これは、ゲティスバーグ演説では、その半分以下の単語数しか使われていません。
(47) 所得と富がトップに集中すると、政治的な影響力も高まる。この悪循環の結果として、所得と富の巨大な、しかし隠れた上方への分配が、下層90％から上層部に向かって行われている。もう一つの結果は、これまで以上に懸命に働いているがどこにも行けない人々が感じている怒りとフラストレーションの増大であり、私たちの民主主義に対する懐疑心の深まりを伴っている。この悪循環に終止符を打つ方法は、この悪循環を煽る巨額の富の蓄積を減らし、大金を政治から排除することだ。しかし、富と権力がトップに蓄積されているときには、残念ながら、これは達成できない。それは鶏と卵のジレンマだ。システム上の搾取を逆転させなければならない。
第7問
グローバル化」という言葉自体は、一見無害でわかりやすく、何かが世界的な広がりを持つことを意味しています。しかし、グローバル化は勝者と敗者を生み出すため、地域の垣根を越えて影響力を持つことから、恐れられたり崇められたりと、さまざまなレンズで解釈されています。アイデアや情報の交換は、教育を促進し、異文化の理解を促進します。そして、地域がそれぞれの比較優位性に応じて特化し、相互に望ましい財とサービスのバランスをとるために貿易を行うことは、経済的にも効率的である。では、なぜ一部の団体はグローバリゼーションに熱烈に反対するのだろうか。批判者はいくつかの懸念を表明している。彼らは、多国籍企業の影響力が、利益を目的とした権力者の間に不安な力が集中しているのではないかと心配している。グローバル化が進むと、世界市場が比較的均質なものになり、文化のアイデンティティが失われてしまうのではないか。私たちは、国際協力を含む解決策を見つける必要があります。
（引用：a book by David Anderson）
第8問
刺激的な新しい種類の研究ソフトウェアの基礎となるのは、「言語モデル」という考え方です。このソフトウェアは言語を統計的に表現し、ある単語が他の単語に続く確率をマッピングすることができます。同様の定量分析を文章や段落全体にも適用することができます。このようなモデルは、「シルヴィア・プラスのスタイルで赤いバラについての詩を書いてください」というプロンプトを与えることができ、データベースを掘り下げて、記述に一致するテキストを見つけ出します。
実際にこのような言語モデルを構築するのは大変な作業です。ここで、AI – 機械学習、またはAIの特定のサブフィールド – が登場します。膨大な量の書かれたテキストを検索し、何百万回ものテキスト予測の試みから試行錯誤しながら学習することで、コンピュータは単語間の様々な関連付けをマッピングするという手間のかかる作業をサクサクとこなすことができます。
このソフトウェアは、デジタル化されたテキストへの一回の説明でも多くのことを学ぶことができ、研究者がデータを入力すればするほど、その性能は向上します。この新しいタイプのソフトウェアは、一方では機械学習プロセスと、他方ではデジタル化されたテキストの膨大なアーカイブを融合させたハイブリッドであり、最新のAIと史上最高のデジタルライブラリーの融合である。その結果、言語研究のための数十億の検索可能な用語を持つデータベースが誕生しました。
（引用：an article posted on economistcom）
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