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AI가 같은 답을 여러 번 하면 더 믿을 수 있을까?

다섯 번의 보이는 출력과 외부 정답을 나란히 두고, 높은 일치율이 도움이 되는 조건과 같은 오류가 반복되는 경우를 구분합니다.

공정하게 보자고 다짐한 뒤 어떤 질문을 더 할까?

반대 가능성을 고려하게 한 고전 연구의 공개 초록을 소개합니다. 서로 다른 설명이 예측하는 관찰을 비교하는 활동으로 이어갑니다.

Considering the opposite: a corrective strategy for social judgment

몇 명의 결과가 바뀌면 유의성이 사라질까?

소아 무작위시험 검토는 이분형 결과의 유의성이 최소 몇 건의 결과 변화에 달렸는지를 Fragility Index로 점검했습니다.

The Fragility Index in a Cohort of Pediatric Randomized Controlled Trials

같은 숫자라도 확률보다 빈도가 더 잘 보일까?

시선추적 연구는 자연빈도와 확률, 나무도표와 2×2표가 통계 추론의 탐색 경로를 다르게 만든다고 보고했습니다.

An Eye-Tracking Study of Statistical Reasoning With Tree Diagrams and 2 × 2 Tables

결과를 알고 나면 처음부터 뻔했다고 느끼는 이유는 뭘까?

Fischhoff의 세 실험은 결과를 안 뒤 그 결과의 사전 가능성과 관련 단서를 높게 재평가하고, 그 영향을 스스로 되돌리기 어렵다는 점을 보였습니다.

Hindsight ≠ Foresight: The Effect of Outcome Knowledge on Judgment Under Uncertainty