각 활동에 ‘규칙 기반 실행’, ‘교육용 계산’, ‘연구 해설’을 표시했습니다. 그림이 무엇을 보여주는지 확인하며 탐구하세요.
오늘은 어떤 판단을 살펴볼까요?
기준 URL 끝의 슬래시 하나가 사진 주소를 바꿀까?
같은 photo.webp를 두 기준 주소와 결합하고, 끝의 슬래시와 맨 앞의 슬래시가 각각 어느 경로를 바꾸는지 확인합니다.
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parseInt가 12를 돌려주면 입력 전체가 올바른 정수일까?
12px·12.5·1e3·빈 문자열을 실제로 변환하고, 앞부분을 읽는 함수와 전체 입력 형식을 검사하는 규칙을 비교합니다.
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자바스크립트에서 −1 % 7은 왜 6이 아니라 −1일까?
몫을 0 쪽으로 버리는 나머지 계산과 일곱 칸을 순환하는 위치 계산을 나누어 실행합니다.
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AI가 CSS의 width만 보고 화면의 상자 너비를 말해도 될까?
같은 width에 안쪽 여백과 테두리를 더하고 box-sizing을 바꾸어, 선언한 너비와 실제 테두리 바깥 너비를 비교합니다.
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수정할 수 없는 입력란도 폼 데이터에 들어갈까?
같은 값이 보이는 텍스트 입력란을 비활성화·읽기 전용으로 바꾸고, 브라우저가 만든 폼 데이터에 값이 포함되는지 확인합니다.
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정규표현식에 m을 붙이면 점이 줄바꿈까지 찾을까?
A와 B 사이의 공백을 줄바꿈으로 바꾸고 s·m 설정을 비교합니다. 점이 허용하는 문자와 점이 반복되는 횟수를 따로 시험합니다.
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AI가 YAML의 yes를 스키마 확인 없이 참으로 읽어도 될까?
같은 yes·no·on·off를 YAML 1.1과 1.2 핵심 스키마로 번갈아 해석해, 글자 모양만으로 값의 종류를 정할 수 없는 경우를 확인합니다.
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AI가 HTTP Content-Length를 글자 수로 적어도 될까?
영문·한글·이모지 본문을 바꾸어 글자 수와 UTF-8 바이트 수를 비교하고, Content-Length에 들어갈 값을 검산합니다.
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AI가 SQL LIKE의 밑줄을 글자 그대로 찾아도 될까?
파일 이름과 LIKE 패턴을 바꾸어, 밑줄 한 개가 실제 밑줄이 아니라 임의의 한 문자를 뜻하는 경우를 확인합니다.
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AI가 URL의 +를 어디서나 빈칸으로 바꿔도 될까?
같은 A+B를 URL 경로와 폼 방식 검색어로 각각 해석해, 기호의 뜻이 문자열만이 아니라 처리 위치와 규칙에 달려 있음을 확인합니다.
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AI가 CSV의 모든 줄바꿈을 새 행으로 나눠도 될까?
따옴표 안팎의 줄바꿈과 겹따옴표를 바꾸어, 눈에 보이는 줄 수와 실제 CSV 레코드 수가 달라지는 경우를 직접 확인합니다.
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AI가 약한 ETag와 강한 ETag를 같은 검증자로 써도 될까?
W/ 표시와 태그 값을 바꾸어 ‘내용이 대체로 같다’는 약한 비교와 ‘바이트 단위로 같다’는 강한 비교의 판정을 나눕니다.
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AI가 열 자리 시간값을 초인지 밀리초인지 짐작해도 될까?
같은 숫자를 초와 밀리초로 각각 해석해 날짜가 얼마나 달라지는지 확인하고, 자릿수 추정과 명시된 단위 계약을 구분합니다.
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AI가 제이슨 포인터의 ~0과 ~1을 아무 순서로 풀어도 될까?
슬래시와 물결표가 든 객체 키를 가리키는 토큰을 바꾸어, 치환 순서 하나가 다른 자료를 선택하는 과정을 확인합니다.
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AI가 에이치티티피 바이트 범위 0-99를 아흔아홉 바이트로 세어도 될까?
시작·끝 위치와 파일 크기를 바꾸어 양쪽 끝을 포함하는 에이치티티피(HTTP) 바이트 범위의 실제 전송량과 경계 오류를 계산합니다.
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AI가 에이치티티피 303과 307에서 요청 방식을 같게 유지해도 될까?
에이치티티피(HTTP, 웹 통신 규칙) 상태와 처음 요청 방식을 바꾸어 다음 요청이 조회인지 재전송인지 판정합니다.
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AI가 해제된 체크박스를 거짓 값으로 받아도 될까?
체크 상태·제출값·숨은 기본값을 바꾸어 서버가 받는 항목을 확인하고, ‘값 없음’과 ‘거짓’을 구분합니다.
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AI가 유티에프 팔 파일 앞의 표식을 글자로 세어도 될까?
유티에프 팔(UTF-8, 유니코드 문자 인코딩) 파일의 시작 표식과 읽기 방식을 바꾸어 본문 앞에 보이지 않는 문자가 남는지 확인합니다.
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AI가 Base64로 바꾼 글은 암호처럼 안전할까?
Base64는 바이트를 제한된 문자 집합으로 표현하는 가역 인코딩입니다. 원문 길이를 바꾸며 출력 길이와 되돌릴 수 있는 성질을 확인합니다.
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AI가 HTTP 204 성공 응답에서도 JSON을 읽어야 할까?
204 No Content는 성공이지만 본문은 없습니다. 상태 코드와 처리 방식을 바꾸며 성공 여부와 본문 파싱을 분리합니다.
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AI가 해시값이 같으면 파일을 누가 만들었는지도 알 수 있을까?
일반 해시는 내용 변화 확인에 쓰이지만 공개 계산이라 공격자가 파일과 해시를 함께 바꿀 수 있습니다. 변경·검사값·비밀키 조건을 바꾸며 근거 범위를 확인합니다.
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AI가 글 속 링크의 보이는 주소만 믿어도 될까?
마크다운(Markdown, 간단한 기호로 문서 모양을 정하는 방식)의 링크는 보이는 글과 실제 이동 주소를 따로 저장합니다. 두 값을 바꾸며 목적지가 일치하는지 확인합니다.
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AI가 에이치티티피 헤더 이름의 대문자와 소문자를 구분해도 될까?
에이치티티피(HTTP, 웹에서 요청과 응답을 주고받는 규칙)의 헤더 이름은 대문자와 소문자를 구분하지 않습니다. 표기와 비교 정책을 바꾸며 같은 필드를 놓치는 경우를 확인합니다.
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AI가 팔 자리 씨에스에스 색 코드의 앞 두 글자를 투명도로 읽어도 될까?
씨에스에스(CSS, 웹 문서의 모양을 정하는 규칙)의 팔 자리 십육진수 색은 빨강·초록·파랑·알파 순서입니다. 색 코드를 바꾸며 네 성분과 투명도를 확인합니다.
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AI가 데이터베이스의 빈 값끼리 비교하면 참일까?
널(NULL, 값이 정해지지 않은 상태)이 포함된 보통 비교에는 ‘알 수 없음’이라는 세 번째 결과가 있습니다. 값과 비교 방식을 바꾸며 검색 결과를 확인합니다.
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AI가 목록을 집합으로 바꾸면 중복과 순서는 어떻게 될까?
자바스크립트의 집합(Set, 중복 없는 값 모음)은 같은 값을 한 번만 남기고 처음 들어온 순서로 반복합니다. 입력 목록을 바꾸며 빠지는 정보와 남는 순서를 확인합니다.
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AI가 지오제이슨 좌표의 위도와 경도를 바꾸어 읽어도 될까?
지오제이슨(GeoJSON, 지도 위치를 적는 데이터 형식)은 경도, 위도 순서를 씁니다. 두 수와 읽는 순서를 바꾸며 좌표 범위와 위치 해석을 비교합니다.
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AI가 파일 이름이 .jpg면 사진이라고 믿어도 될까?
확장자와 선언된 MIME 형식은 쉽게 어긋날 수 있습니다. 파일 이름·Content-Type·내용 시그니처를 바꾸며 세 단서의 일치 여부를 검사합니다.
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AI가 URL의 %252F를 두 번 풀어도 될까?
퍼센트 인코딩을 반복해서 풀면 처음에는 데이터였던 조각이 경로 구분자로 바뀔 수 있습니다. 입력과 디코딩 횟수를 바꾸며 경계 변화를 확인합니다.
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AI가 429 응답 뒤 곧바로 다시 요청해도 될까?
HTTP 429는 일정 시간에 너무 많은 요청을 보냈다는 신호입니다. 시도 횟수·Retry-After·정책을 바꾸며 대기와 반복 폭주를 비교합니다.
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AI가 버전 2.10을 2.9보다 앞에 놓아도 될까?
버전 번호는 소수가 아니라 점으로 나뉜 정수 구간입니다. 버전과 비교 규칙을 바꾸며 소수·문자열·SemVer 정렬의 차이를 확인합니다.
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AI가 가족 이모지 하나를 여러 글자로 셀 수 있을까?
화면의 문자 하나가 여러 코드포인트와 UTF-16 단위로 이루어질 수 있습니다. 예시와 단위를 바꾸며 문자 수의 의미를 분리합니다.
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AI 정확도 90퍼센트와 60퍼센트를 평균 내면 75퍼센트일까?
평가셋 크기가 다르면 두 백분율의 단순 평균과 전체 문항 정확도가 달라집니다. 정답 수·문항 수·통합 규칙을 바꾸며 차이를 확인합니다.
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AI가 03/04/2026을 하나의 날짜로 확정해도 될까?
03/04/2026은 월/일/연이면 3월 4일, 일/월/연이면 4월 3일입니다. 입력과 순서를 바꾸며 해석·거부·정규화를 확인합니다.
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AI가 ‘서울, 사람’을 CSV 한 칸에 그대로 넣을 수 있을까?
CSV에서 쉼표는 칸 경계이기도 합니다. 값과 따옴표 정책을 바꾸며 쉼표·줄바꿈·따옴표가 한 필드로 보존되는지 확인합니다.
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AI 도구가 보낸 글자 ‘false’는 정말 거짓일까?
JavaScript에서 비어 있지 않은 문자열은 내용이 false여도 참으로 변환됩니다. 입력 자료형과 검사 정책을 바꾸며 실행 경로를 비교합니다.
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AI가 긴 식별번호를 JSON 숫자로 옮기면 끝자리가 바뀔까?
긴 정수를 JavaScript 숫자로 읽고 JSON으로 다시 쓰면 일부 끝자리가 반올림될 수 있습니다. 안전 경계 안팎의 값을 바꿔 확인합니다.
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JSON에 같은 이름의 항목이 두 번 나오면 AI는 어느 값을 읽을까?
같은 키가 두 번 나오면 첫 값·마지막 값·오류·전체 보존처럼 구현마다 결과가 달라질 수 있습니다. 값과 처리 정책을 바꿔 비교합니다.
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AI 후보 점수가 같으면 순서도 언제나 같아야 할까?
점수만으로는 동점 후보의 순서가 정해지지 않습니다. 세 점수와 동점 규칙을 바꾸며 안정 정렬·보조 기준의 역할을 확인합니다.
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같은 질문을 다시 하면 AI도 같은 답을 고를까?
후보 점수가 같아도 선택 규칙의 무작위성에 따라 실행 결과가 달라질 수 있습니다. 온도·시드·횟수를 바꿔 분포와 재현성을 확인합니다.
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겉보기에 같은 한글을 AI가 다른 문자열로 셀 수 있을까?
완성형 한 글자와 자모 조합은 같은 모양이어도 코드포인트 배열이 다릅니다. 음절을 바꾸며 원문 비교와 NFC 정규화 뒤 비교를 확인합니다.
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AI 번역에서 ‘않다’ 하나가 빠지면 결론도 뒤집힐까?
부정 표현이 누락되거나 엉뚱한 말에 붙으면 문장 결론이 바뀝니다. 사례·부정 보존·범위를 바꿔 번역 검수표를 확인합니다.
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AI가 한글 10자를 10바이트로 잘라도 될까?
문자 수와 저장 바이트 수는 같지 않습니다. 문자열과 한도를 바꿔 다중 바이트 문자를 중간에서 자르면 어떤 문제가 생기는지 확인합니다.
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AI가 00123을 숫자로 읽으면 같은 식별자일까?
앞자리 0은 계산값에는 불필요해도 식별자에는 중요합니다. 숫자 변환과 문자열 보존을 바꿔 JSON 왕복 뒤 형식이 남는지 확인합니다.
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AI가 0.1 더하기 0.2를 0.3과 다르다고 판정해도 될까?
이진 부동소수점에서 단순한 십진 소수도 근삿값입니다. 두 수·목표·허용오차를 바꿔 완전 일치와 목적에 맞는 비교를 구분합니다.
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AI가 2.5를 반올림하면 언제 2이고 언제 3일까?
정확히 절반인 값은 규칙을 정하지 않으면 결과가 하나가 아닙니다. 양수·음수와 세 가지 동점 정책을 바꾸어 결과를 비교합니다.
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AI가 ‘매주 월요일’을 만들 때 종료일도 포함할까?
반복 간격·횟수·종료일을 바꾸어 실제 발생 날짜를 펼칩니다. 시작일이 첫 회이고 종료일과 같은 발생은 포함된다는 규칙을 확인합니다.
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AI가 빈칸을 0으로 채우면 평균이 달라질까?
빈칸은 관측된 0과 다릅니다. 어떤 칸이 빠졌는지와 제외·0 대체·지정값 대체 규칙을 바꾸며 평균과 분모가 어떻게 달라지는지 봅니다.
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AI가 시간대를 빼먹으면 마감이 달라질까?
같은 시계 숫자라도 UTC 오프셋이 다르면 서로 다른 순간입니다. 현지 시각과 오프셋을 바꾸어 UTC 마감 전후를 직접 판정합니다.
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AI가 시속과 초속을 숫자만 보고 비교해도 될까?
72 km/h와 18 m/s처럼 단위가 다른 속력은 숫자 크기만 비교할 수 없습니다. 둘을 m/s로 맞추어 더 빠른 대상을 판정합니다.
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AI가 겹친 작업 기록을 더하면 실제 시간보다 길어질까?
동시에 실행된 로그를 각각 더하면 겹친 분이 중복됩니다. 세 구간의 시작과 길이를 바꾸어 단순 합과 실제 합집합 시간을 비교합니다.
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AI는 모호한 대명사가 누구를 가리키는지 놓칠까?
한 대명사에 가능한 사람이 둘일 때 문맥 단서와 명시적 이름이 해석을 어떻게 바꾸는지 직접 확인합니다.
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AI는 1,234와 1.234를 어느 나라에서나 같은 값으로 읽을까?
쉼표와 점이 소수점인지 자릿수 구분자인지 지역 형식에 따라 달라집니다. 같은 문자열을 세 규칙으로 읽고 모호성을 검사합니다.
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AI의 상위 3개 추천은 후보 전체의 다양성을 보여 줄까?
관련성 점수만 따를 때와 같은 범주의 반복에 벌점을 줄 때 상위 목록이 어떻게 달라지는지 비교합니다.
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AI 도구 두 개가 같은 수량을 동시에 바꾸면 하나가 사라질까?
두 작업이 같은 시작값을 읽고 각자 새 값을 저장할 때 생기는 갱신 손실을 따라갑니다. 원자적 변경과 순차 실행의 차이를 비교합니다.
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AI가 이름이 같다는 이유만으로 두 기록을 합쳐도 될까?
이름·연도·소속 단서를 조합해 같은 사람인지 판단합니다. 잘못 합치기와 잘못 나누기의 결과를 함께 살펴봅니다.
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AI가 긴 목록을 나눠 읽으면 항목을 빠뜨리거나 두 번 셀 수 있을까?
같은 점수의 순서와 목록 중간 삽입을 바꾸어 페이지 경계의 중복·누락을 확인합니다. 안정적인 정렬 키와 스냅샷의 역할을 살펴봅니다.
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AI 도구에는 작업에 필요한 권한만 줘야 할까?
조회·수정·삭제 업무에 필요한 권한을 구분합니다. 할 수 있는 일과 맡긴 일을 나란히 놓고 불필요한 권한을 찾습니다.
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AI 안전 규칙을 바꾸면 한 오류는 줄고 다른 오류는 늘 수 있을까?
위험 요청을 놓치는 오류와 안전한 요청을 잘못 거절하는 오류를 함께 셉니다. 한 지표만 좋아졌을 때 전체 정책을 개선했다고 말할 수 있는지 살펴봅니다.
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AI가 응답을 못 받았다고 다시 실행하면 주문이 두 번 생길까?
첫 요청이 처리됐지만 응답만 사라진 경우를 살펴봅니다. 같은 작업 키를 쓰는 재시도와 새 요청으로 처리하는 재시도의 결과를 비교합니다.
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AI를 평가할 때, 예측 시점에는 몰랐던 결과를 학습에 써도 될까?
6월 말에 사용할 AI를 평가한다고 가정합니다. 8월에야 확인된 고객의 이용 결과까지 학습 자료에 넣으면 무엇이 잘못되는지 살펴봅니다.
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AI가 파일을 저장했는지 확인하려면 어떤 기록이 필요할까?
저장 요청, 저장 명령, 도구의 응답, 저장된 파일을 다시 확인한 기록을 비교합니다. 빠진 기록에 따라 무엇을 확인할 수 없는지 살펴봅니다.
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평가 항목의 반영 비율을 바꾸면 AI 순위도 달라질까?
두 AI의 항목별 점수는 그대로 두고 정확성·안전성·속도의 반영 비율만 바꿉니다. 어떤 항목을 더 중요하게 보느냐에 따라 순위가 달라지는지 확인합니다.
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AI가 만든 JSON이 문법에 맞으면 실제 규칙도 맞을까?
필수 필드·자료형·값 범위·업무 조건을 바꾸어 구조 검증과 의미 검증이 어디서 갈리는지 살핍니다.
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쉬운 문항이 많으면 AI의 약한 능력이 가려질까?
과제군별 문항 수와 드문 과제 정확도를 바꾸어 전체 문항 평균과 과제군 동일 가중 평균을 비교합니다.
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AI는 낯선 입력도 아는 분류로 억지로 넣어야 할까?
입력 위치와 거절 반경을 바꾸어 가장 가까운 분류와 ‘알 수 없음’ 판정 사이의 경계를 직접 확인합니다.
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AI가 문장을 인용해도 앞뒤 문맥이 빠지면 근거가 될까?
핵심 문장·적용 조건·예외를 넣고 빼며 인용이 주장 전체를 실제로 받치는지 확인합니다.
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같은 사람의 기록이 학습과 시험에 나뉘면 AI 점수가 부풀까?
사람 수·기록 수·시험 비율을 바꾸어 기록 단위 무작위 분할에서 같은 사람이 양쪽에 걸칠 가능성을 계산합니다.
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AI가 여러 번 시도해 하나를 맞히면 한 번의 실력도 같은 걸까?
한 번의 성공 확률과 시도 횟수를 바꾸어 한 번 성공할 가능성과 단일 시도 실력을 분리합니다.
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AI는 독립된 근거를 몇 개 찾으면 검색을 멈춰도 될까?
독립 출처·같은 원문의 반복 인용·미해결 주장을 바꾸어 검색을 계속할 조건과 멈출 조건을 비교합니다.
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합성 자료를 거듭 섞으면 드문 사례가 사라질까?
원자료 고정 비중과 합성 과정의 보존율을 바꾸어 반복 학습에서 드문 사례의 비중이 어떻게 달라지는지 추적합니다.
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AI 다섯 개가 동의하면 오류도 서로 독립일까?
모델 수·개별 오류 가능성·공통 오류 경로 비중을 바꾸어 독립 다수결과 공유된 실패가 섞인 결과를 비교합니다.
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AI의 80% 확신은 열 번 중 여덟 번 맞는다는 뜻일까?
표시된 확신과 같은 묶음의 실제 정답 비율을 바꾸어 보정 차이를 계산하고, 한 사례의 확신과 여러 사례의 빈도를 구분합니다.
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AI는 확신이 낮을 때 언제 사람에게 넘겨야 할까?
정답 가능성·오류 영향·검토 비용을 바꾸어 자동 처리와 사람 검토의 예상 비용을 비교합니다.
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두 평가자가 많이 동의하면 AI 검사는 믿을 만할까?
두 평가자의 2×2 판정표를 바꾸어 단순 일치율과 우연 기대 일치, 카파를 비교합니다.
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AI가 받은 규칙이 충돌하면 무엇을 먼저 지킬까?
개인정보 보호·마감·표현 형식 규칙을 바꾸어, 필수 제약과 선호가 충돌할 때 실행 경로를 확인합니다.
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AI가 어제 저장한 근거를 오늘도 써도 될까?
저장 자료의 나이·유효 시간·원문 갱신·중요도를 바꾸어 재사용과 재검증 경로를 구분합니다.
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AI는 실패한 도구를 몇 번까지 다시 시도해야 할까?
한 번의 성공 가능성·시도 예산·비용·과부하 신호를 바꾸어 성공 가능성과 최대 비용을 비교합니다.
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각 단계가 90%면 AI 전체도 90%일까?
세 단계의 성공률을 곱해 모든 단계가 필요한 작업의 전체 성공 가능성을 비교합니다.
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자료를 더 넣으면 중요한 근거도 반드시 남을까?
여섯 자료 중 핵심 근거의 위치와 검토 예산을 바꾸어, 포함 여부를 규칙으로 직접 확인합니다.
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AI를 바꾸면 예전 검사를 다시 해야 할까?
두 버전의 고정 검사 결과와 출시 기준을 바꾸어, 평균 개선 뒤에도 생길 수 있는 회귀를 찾습니다.
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AI가 도구를 쓰는 순서도 결과를 바꿀까?
검색·계산·기록 단계를 재배치해, 최신 자료를 언제 확인했는지가 최종값에 남기는 흔적을 봅니다.
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AI 답 두 개가 같으면 근거도 두 개인가?
두 답의 출처 계보를 연결해, 답변 수와 독립 근거 수가 다른 경우를 직접 확인합니다.
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문서 속 명령이 AI의 도구를 움직여도 될까?
외부 문서의 지시와 도구 권한을 바꾸어, 읽을 자료와 실행할 명령 사이의 경계를 시험합니다.
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AI는 어느 검색 길에서 근거를 놓칠까?
검색 폭과 검증 단계를 바꾸어, 관련 문서를 찾는 일과 답의 핵심 주장을 직접 뒷받침하는 일을 구분합니다.
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AI는 언제 사람에게 판단을 넘겨야 할까?
확신도와 사안의 중요도 기준을 함께 움직여, 자동 처리·사람 검토·즉시 보류가 어떻게 달라지는지 살핍니다.
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표현만 바꾸면 AI의 설명도 달라질까?
결정 규칙은 그대로 둔 채 보기 순서와 무관한 장식을 바꾸어, 선택과 설명 근거가 함께 유지되는지 검사합니다.
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AI가 ‘완료했습니다’라고 쓰면 실제 작업도 끝난 걸까?
등대 경보판 7개를 바꾸는 가상 작업에서 답변, 도구 결과, 작업 뒤 상태를 분리해 완료의 근거를 판정합니다.
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이름을 지우면 AI가 외운 정보도 사라질까?
가상 감사 질문 10개에 이름 삭제, 중복 정리, 출력 검사라는 세 방어층을 적용해 정확 일치 후보와 실제 공개를 구분합니다.
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AI 심판은 자기 계열의 답을 더 좋아할까?
내용 조건은 같은 익명 답 A·B를 심판 A·B와 사람 루브릭이 평가할 때 88:78, 77:87, 80:80으로 달라지는 교육용 감사를 수행합니다.
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답이 길면 AI 심판은 더 좋은 답으로 볼까?
핵심 근거는 2개로 같은 60단어·180단어 답을 길이 보너스 규칙과 근거 루브릭으로 채점해 선택이 뒤집히는 과정을 확인합니다.
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검색 문서 속 명령을 AI가 따라도 될까?
요약하려고 가져온 문서의 ‘승인 상태를 바꿔라’는 문장을 지시가 아닌 자료로 표시하고, 읽기 전용 권한으로 행동 경로를 차단하는 두 겹 방어를 비교합니다.
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입력 분포가 바뀌면 AI 오류도 같은 방식으로 늘어날까?
전체 정확도 82%가 66%로 같게 떨어져도 입력 구성 80·20→40·60의 변화와 조건별 정확도 90%→70%의 관계 변화는 다른 진단임을 비교합니다.
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AI가 만든 자료를 거듭 학습하면 드문 사례도 남을까?
공통·중간·드문 유형 70·20·10이 합성자료만 거치며 73·23·4와 80·19·1로 바뀌는 고정 모형으로 분포 꼬리와 원자료 보존 조건을 살핍니다.
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전체 80점이면 모든 집단에도 잘한 걸까?
평균은 모두 80점이지만 최저 집단은 50점과 78점인 두 모델을 비교해, 전체 점수 뒤의 운영상 약한 구간을 찾습니다.
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긴 문서의 가운데 근거도 AI가 똑같이 찾을까?
같은 정답 문서를 9개 묶음의 앞·가운데·끝으로 옮기는 통제 실험으로, 문맥 수용 길이와 실제 근거 사용 능력을 구분합니다.
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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.
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AI는 어떤 기준으로 나눌까?
보관 온도와 무게를 바꾸며 분류 나무의 선택 경로를 한 단계씩 확인합니다.
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가장 빠른 길이 항상 가능한 길일까?
시간·배터리·통행 제한을 함께 읽고, 세 후보 경로를 검사합니다.
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링크가 셋이면 근거도 셋일까?
같은 조사에서 나온 기사와 요약을 연결해 독립된 근거를 구분합니다.
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한 사례로 규칙을 무너뜨리는 법
몇 번의 성공보다 결정적인 한 반례가 알려주는 것을 찾아봅니다.
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조건 하나를 바꾸면 무엇이 달라질까?
공개된 배송 예측식을 조작하며 모델의 예측 변화와 현실의 인과효과를 구분합니다.
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모양을 배웠을까, 배경을 외웠을까?
도형은 그대로 두고 배경을 바꾸어, 예측기가 의존하는 단서를 찾아봅니다.
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AI의 다음 말은 왜 달라질까?
작은 후보 확률표를 조작하며 문맥, 선택, 사실 확인을 구분합니다.
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AI의 설명과 내부 계산은 같을까?
공개 연구의 관계 추론 사례를 따라가며 관찰·개입·해석의 차이를 읽습니다.
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정확도가 같아도, AI의 실수는 다르다
20개 부품을 80퍼센트 정확도로 판정한 두 기준. 결함을 놓친 횟수와 정상 부품을 붙잡은 횟수는 서로 다릅니다.
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같은 문장인데 토큰 수는 왜 다를까?
‘올빼미는 논리를 배운다’를 서로 다른 조각 목록으로 나눕니다. 글자·단어·토큰을 구분하고, 개수가 달라져도 그대로 남는 정보를 찾습니다.
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AI 내부 특징에 붙인 이름은 어떻게 검증할까?
활성이 큰 예시 몇 개로 만든 이름을 더 넓은 구간과 미공개 문장에 대어 보며 관찰과 해석을 구분합니다.
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AI가 대상을 보지 않고 배경을 맞힌다면?
동물의 특징을 그대로 둔 채 눈 배경과 모서리 표식을 바꾸어 예측이 무엇에 기대는지 점검합니다.
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가장 그럴듯한 다음 말이 사실일까?
다음 토큰 후보를 고르는 계산과 원문·자료를 대조해 사실을 확인하는 절차를 분리합니다.
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AI가 제안한 최소 변경은 실제로 실행할 수 있을까?
출력이 뒤집히는 가장 가까운 입력과 사람이 지금 선택해 실행할 수 있는 행동을 비용·시간·인과 제약으로 나눕니다.
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AI가 80%라고 말하면 열 번 중 여덟 번 맞을까?
AI가 붙인 신뢰도와 같은 신뢰도를 받은 사례의 실제 정답 비율을 구간별로 맞대어 과신과 과소신을 찾습니다.
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AI가 모를 때 멈추면 더 믿을 수 있을까?
신뢰도 문턱을 높일수록 응답 범위와 응답한 사례의 오류가 어떻게 함께 달라지는지 계산하고, 보류를 포함한 운영 기준을 세웁니다.
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AI 한 부분을 바꾸면 전체 원리도 알 수 있을까?
중간 상태 복원과 가중치 편집의 결과를 대상 문장·바꿔 쓴 문장·이웃 지식으로 나누어, 국소 성공에서 전체 설명으로 넘어가는 조건을 살핍니다.
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AI 시험 문제가 학습 자료와 겹치면 점수를 믿을 수 있을까?
공개 시험·재표현 시험·새 비공개 시험의 결과를 비교하며 암기와 새로운 문제 해결을 구분합니다.
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보기 순서만 바꿔도 AI의 선택이 달라질까?
같은 두 답을 A·B와 B·A로 제시해 선택 변화율과 균형 합산을 구분합니다.
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AI가 말한 이유는 실제 선택 근거와 같을까?
입력 단서를 하나만 바꾸고 답과 설명을 함께 대조해, 그럴듯한 이유와 관찰 가능한 영향 요인을 구분합니다.
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관련 문서를 찾으면 AI 답도 근거가 충분할까?
검색 문서의 주제 관련성과 생성 문장의 직접 지지·완전성을 나눠, 인용이 붙은 답을 주장 단위로 검사합니다.
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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.
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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.
읽고 직접 확인하기이어지는 읽기와 연습
기존 연재와 도구에서도 같은 관계를 다른 방식으로 만나보세요.