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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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  1. 66‘깊은 불일치’라는 말은 상황 설명일까, 대화 행동일까?
  2. 67인공지능(AI)가 한 단계씩 맞게 추론해도 전체 증명은 실패할 수 있을까?
  3. 68비판 질문을 가르치면 약한 논증만 더 잘 걸러낼까?
  4. 69좋은 토론을 숫자로 평가하려면 무엇을 관찰해야 할까?
  5. 70인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?
표면 쟁점, 깊다는 평가, 후속 규칙 변화의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

‘깊은 불일치’라는 말은 상황 설명일까, 대화 행동일까?

표면 쟁점, 깊다는 평가, 후속 규칙 변화의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

‘깊은 불일치’라는 말은 상황 설명일까, 대화 행동일까?

Forero-Mora와 Frápolli는 깊은 불일치를 고정된 사물처럼 분류하기보다 맥락 속에서 비교·평가하고 대화의 기대를 바꾸는 화행으로 분석합니다.

A Pragmatist Framework for Disagreeing Deeply

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
시작 전제에서 세 갈래의 유효한 추론이 나오지만 목표에 닿는 가운데 경로만 선택해야 하는 탐색 트리

인공지능(AI)가 한 단계씩 맞게 추론해도 전체 증명은 실패할 수 있을까?

시작 전제에서 세 갈래의 유효한 추론이 나오지만 목표에 닿는 가운데 경로만 선택해야 하는 탐색 트리
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 한 단계씩 맞게 추론해도 전체 증명은 실패할 수 있을까?

PrOntoQA 분석은 개별 추론 정확성과 여러 갈래에서 목표 경로를 찾는 증명 계획을 분리합니다.

Language Models Are Greedy Reasoners: A Systematic Formal Analysis of Chain-of-Thought

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
지시 없음, 한 번 지시, 반복 지시에서 약한 논증과 강한 논증 평가가 모두 낮아지고 간격은 조금 넓어지는 개념 그래프

비판 질문을 가르치면 약한 논증만 더 잘 걸러낼까?

지시 없음, 한 번 지시, 반복 지시에서 약한 논증과 강한 논증 평가가 모두 낮아지고 간격은 조금 넓어지는 개념 그래프
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

비판 질문을 가르치면 약한 논증만 더 잘 걸러낼까?

2025년 실험에서 짧은 비판 질문 지시는 약한 논증뿐 아니라 강한 논증 평가도 낮췄습니다. 반복 지시는 두 품질의 구별을 조금 키웠지만 효과는 작았습니다.

Can People be Made More Rational? Testing Whether People’s Ability to Assess Arguments can be Enhanced

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
숙의 규범이 관찰 가능한 발화 범주와 채점자 일치 검토를 거쳐 점수로 이어지는 흐름도

좋은 토론을 숫자로 평가하려면 무엇을 관찰해야 할까?

숙의 규범이 관찰 가능한 발화 범주와 채점자 일치 검토를 거쳐 점수로 이어지는 흐름도
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

좋은 토론을 숫자로 평가하려면 무엇을 관찰해야 할까?

담론 질 지수는 참여·정당화·공공선·존중 같은 규범을 관찰 가능한 발화 범주로 바꿉니다. 신뢰도와 타당도의 차이를 살펴봅니다.

Measuring Political Deliberation: A Discourse Quality Index

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
표면 전제와 결론 사이 빈칸에 생략 전제를 복원한 뒤 유형 분류와 품질 평가로 갈라지는 도식

인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?

표면 전제와 결론 사이 빈칸에 생략 전제를 복원한 뒤 유형 분류와 품질 평가로 갈라지는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?

ACL 2025 연구는 일곱 언어모델의 논증 유형 분류를 비교하며, 생략된 전제가 있는 엔티밈과 작은 모델에서 어려움이 커짐을 보였습니다.

Can Large Language Models Understand Argument Schemes?

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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