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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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조건 초기화

검색 결과568건

검색 결과 제목

  1. 381새로운 사실을 배운 인공지능(AI)는 거꾸로 물어도 답할까?
  2. 382함께 변하면 원인이라고 불러도 될까?
  3. 383남의 편향은 보이는데 내 편향은 덜 보일까?
  4. 384인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?
  5. 385같은 상관관계도 그래프 모양에 따라 원인처럼 보일까?
책과 저자의 관계를 반대로 읽는 것, 작가 부류 전체를 한 사람과 동일시하는 것, 유일한 저서를 단정하는 것을 구별한 표.

새로운 사실을 배운 인공지능(AI)는 거꾸로 물어도 답할까?

책과 저자의 관계를 반대로 읽는 것, 작가 부류 전체를 한 사람과 동일시하는 것, 유일한 저서를 단정하는 것을 구별한 표.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

새로운 사실을 배운 인공지능(AI)는 거꾸로 물어도 답할까?

역전의 저주 연구는 학습한 사실을 반대 방향의 질문에서 활용하는 문제를 다룹니다. 같은 대상이라는 정보와 일반 조건문의 역을 구별하며 읽습니다.

The Reversal Curse: LLMs trained on “A is B” fail to learn “B is A”

게시 2026-09-12 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
햇빛에서 집중으로 가는 후보 화살표와 함께 학년, 교실 위치, 소음, 교사 배정이 만드는 대안 경로를 표시하고 시간성·일관성·실험 질문을 곁에 둔 인과도.

함께 변하면 원인이라고 불러도 될까?

햇빛에서 집중으로 가는 후보 화살표와 함께 학년, 교실 위치, 소음, 교사 배정이 만드는 대안 경로를 표시하고 시간성·일관성·실험 질문을 곁에 둔 인과도.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

함께 변하면 원인이라고 불러도 될까?

Bradford Hill의 아홉 관점을 합격 체크리스트가 아니라 인과 설명을 비판적으로 묻는 틀로 읽습니다.

The Environment and Disease: Association or Causation?

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자기 평가, 타인 평가, 동시 비교를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.

남의 편향은 보이는데 내 편향은 덜 보일까?

자기 평가, 타인 평가, 동시 비교를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

남의 편향은 보이는데 내 편향은 덜 보일까?

1,000명 규모 연구들은 편향 맹점이 자기·타인 비교 방식에 따라 달라짐을 보여 줍니다.

Bias in bias recognition: People view others but not themselves as biased by preexisting beliefs and social stigmas

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원래 규칙과 전제, 부정으로 바꾼 전제, 제거한 규칙의 세 개입에서 논리적으로 기대되는 결론 변화와 AI 답을 비교하도록 한 표.

인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?

원래 규칙과 전제, 부정으로 바꾼 전제, 제거한 규칙의 세 개입에서 논리적으로 기대되는 결론 변화와 AI 답을 비교하도록 한 표.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?

사고 사슬에 오류·바꾸어 쓰기·삭제를 가한 개입 연구는 모델과 과제에 따라 답이 풀이에 의존하는 정도가 크게 다름을 보였습니다.

Measuring Faithfulness in Chain-of-Thought Reasoning

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 독서 시간과 점수 자료를 두 집단 평균 막대와 개인 점으로 나타낼 때 각각 드러나는 정보, 숨는 정보와 허용되는 결론을 비교한 표.

같은 상관관계도 그래프 모양에 따라 원인처럼 보일까?

같은 독서 시간과 점수 자료를 두 집단 평균 막대와 개인 점으로 나타낼 때 각각 드러나는 정보, 숨는 정보와 허용되는 결론을 비교한 표.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

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

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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