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무관한 전문가에게 논증을 귀속하면 신뢰도가 낮아진다는 연구 결과가 나왔다.

·2026.11.03 13시

LLM의 검열 제거(Abliteration)가 모델의 답변 태도를 더 낙관적이고 확신에 찬 방향으로 변화시킨다는 연구 결과가 발표되었다.

·1·2026.07.29 22시

AI 안전성을 알고리즘 공정성 원칙에 기반해 정의하고, 기업이 직면한 위험 유형과 대응 방안을 제시한다.

·2·2026.06.06 04시

ChatGPT는 유용하지만, 중요한 판단에는 사람 검토와 출처 확인이 필요하다.

·1·2026.04.10 09시

생성형 AI의 환각·편향·탈옥·동조화가 안전성과 신뢰성을 위협한다.

·2·2026.01.30 00시

OpenAI는 ChatGPT가 사용자의 이름에 따라 성별·인종적 편향을 보이는지 분석한 결과, 유해한 고정관념을 반영하는 사례는 1% 미만이라고 밝혔다.

·1·2024.10.15 19시

머신러닝 개발 전 과정에서 편향성을 식별하고 완화하기 위한 Hugging Face의 도구와 가이드를 소개한다.

·1·2022.12.15 09시