AI 가치 정렬 평가 방법 정리 - 객관식 벤치마크의 한계와 생성형 동적 평가, 자기진화형 검사로의 전환
AI가 인간의 가치와 정렬됐는지를 실제로 어떻게 검증하는지 다룬 공개 세미나를 정리했다. 객관식 벤치마크의 타당성·정보량·포화 문제, 행동을 관찰하는 생성형 동적 평가, 문항반응이론을 결합한 자기진화형 평가를 설명한다.
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가치정렬 최신 뉴스와 핵심 해설
가치정렬 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 2편을 최신순으로 모았습니다.
LLM 가치 일관성 실험: 정답률 97%에도 선호가 흔들린 이유 — AI 안전 포럼 2026 발표
AI 안전 포럼 2026 발표 정리. 진술의 강도를 일곱 단계로 바꾼 '사다리'를 만들어 16개 모델의 선호를 시험했다. 짝 비교 정답률은 약 97%였지만 단조성은 무너졌고, 종교와 개인의 자유 범주에서 비정합성이 특히 두드러졌다.
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