연구자들은 대형 언어 모델이 특정 문장 패턴을 특정 주제와 잘못 연결하는 것을 학습할 수 있으며, 추론 대신 이러한 패턴을 반복할 수 있다고 발견했다.

MIT Generative AI Impact Consortium 행사에서 발표된 내용은 건강 관리, 비즈니스, 교육 등 AI와 다른 분야의 고위험 교차점에 초점을 맞추었습니다.

연구진이 새로운 연구에서 LLMs의 편향 유형의 원인을 발견하여, 더 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 위한 길을 열었다.

“no”나 “not”와 같은 부정어가 의료 진단과 같은 중요한 상황에서 이 인기 있는 AI 모델들이 예상치 못하게 실패하게 할 수 있음

MAD 펠로우인 Alexander Htet Kyaw는 인공지능과 증강 현실을 활용해 인간, 기계, 물리 세계를 연결하고 있다.