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사람에게 같은 그림인데 AI 판단은 왜 달라질까?

16칸 중 같은 한 칸 변화도 위치에 따라 출력이 유지되거나 뒤집히는 규칙으로, 무작위 흔들림과 의도적 취약성 검사를 구분합니다.

같은 상관관계도 그래프 모양에 따라 원인처럼 보일까?

세 차례 크라우드 실험은 집계 수준과 시각 표지가 인과 판단을 흔들 수 있음을 보였습니다. 그래프와 결론의 거리를 점검합니다.

Illusion of Causality in Visualized Data

변수를 많이 통제할수록 인과 추론이 좋아질까?

인과 다이어그램은 통제해야 할 공통 원인과 통제하면 오히려 경로가 열리는 합류 변수를 구분하게 합니다.

Causal Diagrams for Epidemiologic Research

서로 모순된 기록이 있으면 어떤 결론이든 따라올까?

모순을 발견해도 관련 없는 결론까지 허용하지 않는 비폭발적 추론을, 상충하는 행사 기록으로 살펴봅니다.

Paraconsistent Logic

전문가라면 판단 편향에서 자유로울까?

네 직업 영역의 연구 검토는 전문지식이 편향을 없애기보다 과제·자료·책임 구조에 따라 다른 방식으로 나타남을 정리합니다.

The Impact of Cognitive Biases on Professionals’ Decision-Making: A Review of Four Occupational Areas