최근 연구 결과, 챗GPT와 Gemini를 포함한 대규모 언어 모델들이 정치적 편향성을 보이며, 그 편향성은 사용 언어에 따라 달라진다는 사실이 밝혀졌습니다. 이는 AI 개발 과정에서의 데이터 편향성과 윤리적 문제에 대한 심각한 고찰을 요구합니다.

Li와 Aral의 연구는 대규모 실험을 통해 생성형 AI 검색에 대한 인간의 신뢰도를 분석하고, 참고 링크와 인용, 불확실성 강조, 사회적 피드백 등이 신뢰도에 미치는 영향을 밝혔습니다. 특정 집단의 GenAI 오류 정보 취약성과 신뢰도와 행동 간의 상관관계도 제시하며, 안전하고 생산적인 AI 디자인 방향을 제시합니다.

본 연구는 유전 알고리즘(GA)을 이용한 양자 회로 합성에서 다양한 돌연변이 전략의 효과를 분석하여, 삭제 및 교환 전략의 결합이 최적의 성능을 보임을 밝혔습니다. 이는 효율적이고 강력한 GA 기반 양자 회로 최적화기 개발에 중요한 의미를 갖습니다.

Cheng과 Amiri 연구팀은 모드 연결성 개념을 도입하여 머신 언러닝의 메커니즘을 심층 분석한 연구 결과를 발표했습니다. 다양한 조건에서의 비교 분석을 통해 머신 언러닝 기법의 효율성 및 안전성 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.

Jonas Torzewski의 연구는 스플라인, 머신러닝, 물리적 모델 지식을 결합하여 잡음이 많은 센서 데이터에서도 정확한 차량 궤적을 추정하는 방법을 제시합니다. 데이터 완전성 여부와 상관없이 효과적이며, 파이썬 라이브러리로 구현되어 확장성과 실용성이 뛰어납니다. 머신러닝 모델의 성능 향상에도 기여하며, 자율주행 기술 발전에 중요한 의미를 갖습니다.