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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.

위험이 절반으로 줄었다면 효과도 큰 걸까?

같은 50% 감소를 기준 위험 20%와 2%에 적용해 절대 감소와 추가 이득 1명당 인원을 비교합니다.

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.

인공지능(AI)가 정답을 맞히면 근거 사슬도 맞았을까?

ProofWriter는 정답 분류와 명시적 증명 생성, 모든 결론 열거와 제한적 역추론을 서로 다른 과제로 평가합니다.

ProofWriter: Generating Implications, Proofs, and Abductive Statements over Natural Language