인공지능 시대에 진정한 친밀감 재정의하기
기술에 의해 점점 더 고립되어 가는 현대인들이 진정한 친밀감을 회복하는 방법
인공지능이 의식을 가지고 있다면 우리는 어떻게 알 수 있을까?
대규모 언어 모델(LLM)이 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 이들이 실제로 의식을 가지고 있는지는 알 수 없다.
로봇과 데이트하지 않는 이유
로봇은 완벽한 도움이 될 수 있지만, 완벽한 파트너가 될 수는 없다.
대규모 모델 시대의 시각적 지식: 회고와 전망
시각적 지식은 시각적 개념, 관계, 연산, 추론을 통해 시각 정보를 포괄적이고 해석 가능한 방식으로 표현할 수 있는 새로운 지식 표현 형식이다. 대규모 모델의 등장은 시각적 지식 개발에 새로운 기회와 역할을 제시한다.
인공지능 ChatGPT의 선형대수학 활용: 진보와 과제
ChatGPT는 선형대수학 문제 해결에 있어 상당한 발전을 보였지만, 여전히 논리적 추론과 깊이 있는 이해에는 한계가 있어 교육 현장에서의 활용에는 주의가 필요하다.
대규모 언어 모델을 활용한 다중 에이전트 시스템의 규범적 추론 능력 향상
대규모 언어 모델을 활용하여 에이전트의 규범 발견, 추론 및 준수 능력을 향상시킬 수 있다.
문맥 기반 집계를 통한 상황 맥락적 도덕적 가치 정렬
상황 맥락적 도덕적 가치 정렬 시스템은 다양한 도덕적 가치를 가진 대화 에이전트들을 통합하여 사용자의 도덕적 성향에 맞는 응답을 생성할 수 있다.
문맥 기반 집계를 통한 상황 맥락적 도덕적 가치 정렬
상황 맥락적 도덕적 가치 정렬 시스템은 다양한 도덕적 가치를 가진 대화 에이전트들을 통합하여 사용자의 도덕적 성향에 맞는 응답을 생성할 수 있다.
인공지능 모델의 공개 소프트웨어 문화만으로 충분한가?
언어 모델의 데이터와 자원을 공동체가 관리하면 접근성, 형평성, 투명성이 높아질 수 있다.
대형 언어 모델의 자기 모순적 환각: 평가, 탐지 및 완화
대형 언어 모델은 동일한 문맥 내에서 상호 모순되는 문장을 생성하는 자기 모순적 환각에 취약하다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 자기 모순을 유발, 탐지 및 완화하는 포괄적인 방법론을 제안한다.
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