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 →
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중간 추론을 보여 주면 AI의 정답률은 달라질까
제이슨 웨이 등의 연구는 풀이의 중간 단계를 포함한 예시를 언어모델에 보여 주는 방법을 조사합니다. 저자들은 세 언어모델을 대상으로 산술·상식·기호 추론 과제에서 성능 개선을 보고했습니다. 읽기의 초점은 설명이 길어졌다는 인상보다 어떤 비교 조건에서 정답률이 달라졌는지에 두면 좋습니다.
사고 사슬 프롬프팅은 대규모 언어모델의 추론을 이끌어 낸다 — Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
게시 2026-09-10해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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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.
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