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말을 더 그럴듯하게 하는 인공지능(AI)가 더 진실한 답을 할까?

TruthfulQA가 모방된 오정보를 겨냥해 구성한 817개 질문과 당시 모델 결과를 읽고, 진실성과 정보성을 따로 평가합니다.

TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods

읽는 속도가 다른 여섯 모둠, 같은 순환 토론에 참여하려면?

인원·자료 묶음·전체 시간·읽기 조건을 바꾸어 모둠 수, 회차당 읽기·토론 시간과 필요한 자료를 계산합니다.

Collaborative learning approaches

화자가 ‘열지 않았다’고 말하면 사건도 그대로 믿어야 할까?

화자의 표현·대조 단서·판단할 주장을 바꾸어 사건 보고의 충돌, 경쟁 해석과 보류할 동기를 구분합니다.

Unreliability

같은 사람의 기록이 학습과 시험에 나뉘면 AI 점수가 부풀까?

사람 수·기록 수·시험 비율을 바꾸어 기록 단위 무작위 분할에서 같은 사람이 양쪽에 걸칠 가능성을 계산합니다.

AI가 문장을 인용해도 앞뒤 문맥이 빠지면 근거가 될까?

핵심 문장·적용 조건·예외를 넣고 빼며 인용이 주장 전체를 실제로 받치는지 확인합니다.