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끝까지 남은 사람만 보면 효과가 커질까?

두 집단에서 빠진 사람을 관측자만·모두 실패·모두 성공으로 놓아 결론이 어디까지 움직이는지 확인합니다.

AI가 만든 자료를 거듭 학습하면 드문 사례도 남을까?

공통·중간·드문 유형 70·20·10이 합성자료만 거치며 73·23·4와 80·19·1로 바뀌는 고정 모형으로 분포 꼬리와 원자료 보존 조건을 살핍니다.

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.

한 집단에서만 유의하면 집단별 효과도 다른 걸까?

A 집단 +6점은 유의하고 B 집단 +2점은 유의하지 않아도, 직접 차이 +4점의 95% 구간은 −1.7~+9.7점일 수 있음을 계산합니다.

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