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

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검색 결과 제목

  1. 56AI는 모호한 대명사가 누구를 가리키는지 놓칠까?
  2. 57AI는 1,234와 1.234를 어느 나라에서나 같은 값으로 읽을까?
  3. 58AI의 상위 3개 추천은 후보 전체의 다양성을 보여 줄까?
  4. 59언어모형을 크게 만들수록 무엇을 장부에 남겨야 할까?
  5. 60인공지능(AI)의 자세한 풀이가 실제 판단 이유를 숨길 수도 있을까?
모델 개발 앞에 자료 출처, 동의, 환경비용, 영향받는 집단의 네 장부가 놓이고 배포 검토로 합류하는 도식.

언어모형을 크게 만들수록 무엇을 장부에 남겨야 할까?

모델 개발 앞에 자료 출처, 동의, 환경비용, 영향받는 집단의 네 장부가 놓이고 배포 검토로 합류하는 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

언어모형을 크게 만들수록 무엇을 장부에 남겨야 할까?

Bender 등 연구자들의 ‘확률적 앵무새’ 논문을 통해 대규모 언어모형의 자료 문서화, 환경비용, 편향, 이해관계자 위험을 점검합니다.

On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 질문에 편향 단서를 끄고 켠 두 경로가 서로 다른 답으로 이어지지만 두 설명 모두 그럴듯하게 보이는 비교 도식.

인공지능(AI)의 자세한 풀이가 실제 판단 이유를 숨길 수도 있을까?

같은 질문에 편향 단서를 끄고 켠 두 경로가 서로 다른 답으로 이어지지만 두 설명 모두 그럴듯하게 보이는 비교 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)의 자세한 풀이가 실제 판단 이유를 숨길 수도 있을까?

Turpin 등의 연구를 통해 연쇄적 사고 설명이 그럴듯해도 입력의 편향 단서를 충실히 드러내지 않을 수 있음을 살펴봅니다.

Language Models Don't Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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