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ai를 사용하면 공정한 평가가 어려운 이유
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. AI를 사용하면 공정한 평가가 어려운 이유에 대해 말씀드리겠습니다. AI가 답변을 생성할 때에는 백 데이터나 근거 자료를 활용하지만, 이에 대한 명확한 출처를 확인하기 어렵다는 문제가 있습니다. 참가자들은 AI 답변이 환각이나 사실이 아닌 내용을 제공하는지 확인할 수 없다는 우려를 표현하고 있습니다. 또한 AI가 웹사이트 링크를 통해 출처를 제공하더라도 신뢰할 수 있는 출처인지, 그 내용이 정확히 반영되었는지 의문이 남아있는 상황입니다. 이러한 이유로 AI를 완전히 신뢰하기 어려운 것이며, 공정한 평가를 위해서는 충분한 확인과 검토가 필요합니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
비즈니스

[일잘러의 지표들] ⑤ 임팩트 투자자의 ‘본질’을 붙드는 지표 세 가지

10분
선생님의 업무를 생각해보면, 정보를 수집하고, 문제집과 교재를 만들고, 수업을 하고, 답안지를 만들고, 채점을 하고, 학생 자료를 들춰보고, 학생 또는 학부모와 상담을 합니다. 이중에서 채점이 어떻게 보면 가장 귀찮은 일이기도 하지요. 기존에는 조교를 활용했지만, 그
[일잘러의 지표들] ⑤ 임팩트 투자자의 ‘본질’을 붙드는 지표 세 가지
유재연
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커리어

야, 너도 GA 할 수 있어 ①: GA를 배워야 하는 7가지 이유

9분
인트렌치 컨설팅) 그나마 GA의 약점으로 지목받던 것이 앱 분석에 취약하다는 점이었는데요. 이 부분조차 구글 애널리틱스 4라는 새로운 버전을 출시하면서 극복해나가고 있습니다. 따라서 GA만 익혀두고 계속 사용하며 트렌드에 뒤쳐질 걱정은 안 하
야, 너도 GA 할 수 있어 ①: GA를 배워야 하는 7가지 이유
기묘한
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디자인

UX 디자이너가 AI를 대하는 태도: 주니어 vs. 시니어

9분
즉, 참가자들이 원했던 것처럼 AI 답변에 대한 백 데이터나 근거 자료를 모두 명확히 얻을 수 없다는 의미다. 그러다 보니 한 참가자는 근거가 없다면, 할루시네이션(hallucination: 환각 – AI가 정확하지 않거나 사실이 아닌 거짓된 내용을 마치 사실인 것처럼
UX 디자이너가 AI를 대하는 태도: 주니어 vs. 시니어
디논
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