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보상 점수가 높으면 AI가 목적도 잘 따른 걸까?

같은 씨앗 봉투를 반복 스캔해도 점수가 오르는 교육용 규칙을 통해, 측정 보상과 사람이 의도한 목표의 간격을 검사합니다.

선발된 사람만 보면 두 장점이 서로 방해하는 걸까?

서로 독립인 두 강점이 선발자 집단에서 음의 관계로 보이는 계산을 통해, 공통 결과를 조건으로 삼는 선택 편향을 살핍니다.

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.

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.

토론의 목적이 몰래 바뀌면 왜 오류가 생길까?

대화 유형 이론은 어떤 전략이 본래 허용된 자리에서 다른 대화로 몰래 이동할 때 오류가 될 수 있다고 설명합니다.

Commitment, Types of Dialogue and Fallacies