[논문리뷰] PsychoSafe: Eliciting Psychologically-Informed Refusals in Large Language Models본 연구는 현재 LLM의 거절 방식이 지나치게 정형화되어 있어 사용자의 반발을 유발하거나, 의도치 않게 안전 필터를 우회당하는 취약점을 안고 있다는 문제에서 출발한다.#Review#LLM Safety#Psychology-Informed#Refusal Strategy#Alignment#Red Teaming#Cognitive Science#AI Ethics2026년 6월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EthicsMH: A Pilot Benchmark for Ethical Reasoning in Mental Health AI본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 정신 건강과 같은 민감한 도메인에서 직면하는 윤리적 추론의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Ethical Reasoning#Mental Health AI#Benchmark Dataset#Large Language Models#AI Ethics#Clinical Decision Support#Human-in-the-loop2025년 9월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A Survey on Large Language Model Benchmarks본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 평가 벤치마크의 현재 상태와 발전 과정을 체계적으로 검토하고, 기존 벤치마크의 한계를 분석하며, 향후 벤치마크 혁신을 위한 설계 패러다임을 제시하는 것을 목표로 합니다. LLM의 기능 측정과 기술 혁신 촉진이라는 핵심 역할을 하는 벤치마크의 중요성을 강조합니다.#Review#LLM Benchmarks#Evaluation#Systematic Review#General Capabilities#Domain-Specific Benchmarks#Target-Specific Benchmarks#Data Contamination#AI Ethics2025년 8월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Who's Your Judge? On the Detectability of LLM-Generated Judgments본 논문은 LLM이 생성한 평가(judgment)를 인간의 평가와 구별하는 판단 탐지(judgment detection) 태스크를 제안하고, 그 탐지 가능성을 체계적으로 조사하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM-as-a-judge#Judgment Detection#Bias Quantification#Feature Engineering#Interpretability#Peer Review#AI Ethics#Evaluation2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중