각 모델마다 특색이 있는데, 대부분 특정한 원칙을 갖고 있음 ㅇㅇ 예를 들면 '균형적인 시각' 같은거.


그래서 뭘 묻든 간에 '균형'을 고려해서 애매하게 답변하거나 회피하는 경향이 강함. 특히 민감한 주제일수록



이때 미리 균형은 추구해야 할 목표가 아니라 투명성과 논리적 일관성에 의해 객관적으로 드러나는 결과다~ 라는 논증을 자세히 작성해서


투명하고 논리적 일관성을 갖춘 인공지능의 의견 제시에 대해 강조하고 그 책임에 대해서만 범위를 정해주는데


미리 한번 교육하고 논증을 검증 시킨 뒤에 작업을 시키면 놀랍도록 잘 교정되어서 쓸만해짐



별거 아닌 거 같은데 생각보다 효과가 좋아서 원칙적인 부분에 대한 논증을 하나하나 쌓고 있는데 괜찮네


그리고 학습데이터의 편향성도 상당히 제거할 수 있게 되는게 좋음 ㅇㅇ 물론 이쪽 논증이 결함이 거의 없는 논리적인 논증이어야 하지만