본 논문은 AI 에이전트의 이해도 향상을 위해 도메인에 종속되지 않는 일반화 가능한 측정 기준 개발의 중요성을 강조하며, 인지과학적 기반의 새로운 연구 방향을 제시합니다.

2028년까지 EU AI Act와 미국 AI 확산 프레임워크의 컴퓨팅 기준을 초과하는 초거대 AI 모델 수가 급증할 것으로 예측되며, 이는 AI 규제의 중요성을 강조합니다. 연구에 따르면, 매년 기준 초과 모델 수는 초선형적으로 증가하며, AI 모델 개발의 가속화와 책임감 있는 AI 거버넌스의 필요성을 보여줍니다.

본 기사는 능동적 학습(Active Learning, AL)에 대한 최근 연구 동향을 소개합니다. 데이터 부족 문제 해결에 효과적인 AL의 개념과 다양한 분야에서의 활용 사례를 제시하며, 향후 연구 방향을 제시합니다.

본 기사는 인간과 AI의 상호작용에 초점을 맞춘 핵심 인프라 시스템을 위한 새로운 컨셉트 프레임워크를 소개합니다. 다학제적 접근과 실제 적용 사례를 통해 안전성과 효율성을 동시에 고려하는 AI 기반 의사결정 시스템의 가능성을 제시하며, 미래 지향적인 AI 기술 개발의 중요성을 강조합니다.

전문가 수준 인간 튜터를 모델링한 AI 튜터의 놀라운 학습 효과가 9주간의 연구를 통해 입증되었습니다. 즉각적 및 장기적 효과 모두에서 인간 전문가 튜터와 유사한 결과를 보였으며, AI 기반 교육 시스템의 잠재력을 보여주는 중요한 연구입니다.