설계-시뮬레이션 반복 작업, AI가 해결한다
공학 설계에서는 컴퓨터로 도면을 그리고, 그 도면이 실제로 잘 작동하는지 시뮬레이션으로 확인합니다. 이 과정을 수없이 반복해야 하는데, 이 연구는 AI가 스스로 배워서 그 반복 작업을 자동으로 해내는 방법을 제시했습니다.
왜 이 연구가 중요할까요?
제품을 만들 때는 먼저 컴퓨터로 설계 도면을 그리고(CAD), 그 설계가 제대로 작동하는지 시뮬레이션(CAE)으로 검증합니다.
AI연구
AI가 대신 코딩해도 소용없는 수업
요즘 대학 코딩 수업에선 인공지능(AI)이 숙제를 대신 해주는 일이 흔해졌습니다. 하지만 한 연구팀은 학생들이 직접 코드를 설명하는 '구술 시험'을 도입해 이 문제를 해결했습니다.
컴퓨터 프로그래밍 입문 수업에서 학생들이 AI 도구(예: 챗GPT)를 이용해 과제를 쉽게 해결할 수 있게 되면서, 교수들은 큰 고민에 빠졌습니다. 학생들이
AI 평가 시험을 직접 만드는 수업?
요즘 학교에서 AI 활용법을 배우는 건 흔한 일이지만, 정작 AI가 내놓은 답이 믿을 만한지 판단하는 방법은 가르치지 않습니다. 이 연구는 학생들이 직접 문제를 만들어 AI의 한계를 시험해보는 새로운 수업 방식을 제안합니다.
AI 교육의 빈틈을 메우다
많은 수업이 AI를 생산성 도구로 가르칩니다. "이렇게 질문하면 좋은 답을 얻을 수 있다"
AI 선생님, 내가 짝을 고를게요!
선생님이 AI의 도움을 받아 학생들을 1:1 학습과 모둠 활동에 맞춰 짝을 지어주는 기술이 나왔습니다. 이 기술은 학생과 선생님 모두가 짝짓기에 참여할 수 있도록 도와줍니다.
학교에서 공부할 때, 혼자 문제를 풀다가 친구들과 함께 토론하는 경우가 많죠. 그런데 선생님이 모든 학생을 일일이 관찰하며 적절한 짝을 지어주는 건 거의 불가능에 가깝습니다. 이
AI 선생님, 교과서를 재조립해 가르치다
AI가 방대한 문서를 읽고 질문과 답변을 스스로 만들어내는 기술이 등장했습니다. 이 기술은 마치 선생님이 여러 교과서를 찢어서 새로운 문제집을 만드는 것과 같습니다.
AI를 특정 분야에서 똑똑하게 만들려면 그 분야의 질문과 답변을 많이 가르쳐야 합니다. 그런데 사람이 직접 질문과 답변을 만들려면 시간과 돈이 엄청나게 듭니다. 예를 들어, 의학 AI를 키우려면 의사들이
AI 문제집, 직업 따라 위험도 다르게?
AI가 만든 물리 문제집에 숨겨진 편견이 있다는 연구 결과가 나왔습니다. 같은 문제라도 등장인물의 직업에 따라 위험한 상황이 다르게 배치되는 문제가 발견됐습니다.
요즘 학교에서 AI가 만든 문제집을 많이 사용합니다. 그런데 이 AI 문제들이 정말 공정할까요? 연구진은 AI가 만든 물리 문제 600개를 분석했습니다. 문제에는 CEO, 물리학자, 교사, 간호사, 건설 노동자, 이주 노동자
AI가 쓴 글인데... 사람이 쓴 걸로 오해받는다?
AI가 쓴 글을 잡아내는 탐지기가 오히려 '기본 AI 모델'이 쓴 글은 사람 글이라고 판단하는 경우가 많다는 연구 결과가 나왔습니다. 상식적으로 생각하면 AI 탐지기는 AI 글을 잘 찾아내야 하는데, 오히려 특정 AI 글은 '사람 글'로 오해하는 겁니다.
왜 이런 연구가 필요했을까?
요즘 학교나 시험에서 학생이