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AI의 80% 확신은 열 번 중 여덟 번 맞는다는 뜻일까?

표시된 확신과 같은 묶음의 실제 정답 비율을 바꾸어 보정 차이를 계산하고, 한 사례의 확신과 여러 사례의 빈도를 구분합니다.

두 평가자가 많이 동의하면 AI 검사는 믿을 만할까?

두 평가자의 2×2 판정표를 바꾸어 단순 일치율과 우연 기대 일치, 카파를 비교합니다.

AI는 확신이 낮을 때 언제 사람에게 넘겨야 할까?

정답 가능성·오류 영향·검토 비용을 바꾸어 자동 처리와 사람 검토의 예상 비용을 비교합니다.

인공지능(AI)는 언제 계산기나 검색기를 불러야 하는지 스스로 배울 수 있을까?

Toolformer는 소수의 사용 예시에서 API 호출 후보를 만들고, 다음 단어 예측 손실을 실제로 줄인 호출만 남겨 언어모델을 미세조정했습니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

AI는 실패한 도구를 몇 번까지 다시 시도해야 할까?

한 번의 성공 가능성·시도 예산·비용·과부하 신호를 바꾸어 성공 가능성과 최대 비용을 비교합니다.