통합검색

잘못된 정보는 바로잡아도 왜 추론에 남을까?

스테판 레반도프스키와 동료들의 검토 논문 초록을 읽으며, 잘못된 정보가 정정된 뒤에도 기억과 추론에 영향을 남기는 이유와 정정문을 설계할 때 고려할 점을 살핀다.

오정보와 그 수정: 지속되는 영향과 성공적인 편향 줄이기(Misinformation and Its Correction: Continued Influence and Successful Debiasing)

말을 더 그럴듯하게 하는 인공지능(AI)가 더 진실한 답을 할까?

TruthfulQA가 모방된 오정보를 겨냥해 구성한 817개 질문과 당시 모델 결과를 읽고, 진실성과 정보성을 따로 평가합니다.

TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods

혼자 생각할 때의 편향이 토론에서는 장점이 될 수 있을까?

논증 이론은 추론이 개인의 중립적 탐색보다 주장 생산과 타인의 주장 평가에 맞추어졌다는 가설을 제시한다.

Why do humans reason? Arguments for an argumentative theory

말을 더 그럴듯하게 하는 인공지능(AI)가 더 진실한 답을 할까?

진실성과 정보성의 두 축에 근거 있는 답, 유창한 오정보, 무조건 거부, 불확실성 표시를 배치한 사분면.