#human-ai-interaction

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최상위 LLM이 인간 글쓰기 스타일 평가 재현에서 신뢰할 수 없는 결과를 보인다는 연구가 발표됐다

·2026.11.10 09시

Anthropic 연구에서 분석가들이 Claude Code의 비밀 편향된 추천을 86% 일치했다

·2026.11.02 21시

AI 지원 제거 시 성능이 비사용자보다 낮아진다는 실험 결과가 나왔다.

·2026.10.14 09시

AI 챗봇이 사용자의 정치적 가치관에 맞춰 논거를 제시할 때 설득력이 더 높아진다는 연구 결과가 나왔다.

·2·2026.09.29 04시

미시간대 연구에서 AI가 동의할 때 사용자 확신이 증가하지만, 불일치할 때는 의견 변화 없이 AI에 대한 신뢰만 낮아진 것으로 나타났다.

·1·2026.09.24 00시

AI를 인간으로 인식할 때 사용자의 신념 변화가 더 크게 나타난다는 연구 결과가 발표되었다.

·1·2026.08.18 01시

AI 조언이 사용자의 판단 중단 능력을 저하시키고 정확도는 낮추며 자신감만 높이는 현상이 발견됨.

·2·2026.07.20 06시

신뢰할 수 있는 AI 경험을 설계하기 위해 Microsoft와 Google의 AI 툴킷을 분석하고 실무 적용 방안을 제시한다.

·1·2026.07.16 09시

신뢰할 수 있는 AI 경험을 설계하기 위해 Microsoft와 Google의 AI Toolkit을 분석하고 실무 적용 가이드라인을 제시한다.

·2026.07.16 09시

AI 생성 콘텐츠와 차별화하기 위해 의도적으로 오타를 남기는 사람들이 늘고 있다.

·2·2026.05.26 15시

7개 실험에서 사람들은 AI의 응답 confidence를 인간보다 높게 판단했다.

·2026.05.18 05시

생성형 AI를 안전하게 사용하기 위해 인간이 준수해야 할 세 가지 원칙을 제시한다.

·1·2026.05.06 17시

LLM 편집은 글의 결론·입장·목소리를 바꾸고 의미를 왜곡했다.

·1·2026.05.05 11시

UCLA는 ElevenLabs 기술을 활용한 AI 아바타를 통해 목소리가 인간과 AI의 상호작용에 미치는 영향을 탐구했다.

·1·2026.04.10 14시