작년에 저자는 LLM을 사용하여 Hacker News 사용자를 순위 매기고 모델이 프롬프트에서 처음 언급된 사용자를 항상 선호하는 편향을 발견했습니다. 올해, TTS 음성 매력도를 순위 매기는 새로운 실험에서 화면 오른쪽에 표시된 음성을 선호하는 유사한 편향이 인간 참가자에게서도 나타났습니다. 이는 저자의 이전 발견을 강화하고 AI와 인간의 판단을 모두 사용할 때 편향을 줄이기 위해 샘플 크기와 무작위화의 중요성을 강조합니다.
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이 블로그 게시글은 현대 사회에서 복잡성에 대한 이해와 존중의 상실을 탐구합니다. 자동화와 정보화 시대의 도래로 복잡한 시스템과의 직접적인 접촉이 줄어들면서 농업과 제조업과 같은 분야의 복잡성에 대한 이해가 부족해졌습니다. 이러한 존중의 부족은 일상생활에서 복잡한 문제에 대한 단순화된 접근 방식으로 나타나며 교육 시스템과 미래에 대한 전망에도 영향을 미칩니다. 저자는 '모르겠습니다'라고 인정하는 것이 귀중한 특성이며 복잡성에 대한 존중이야말로 진정으로 칭찬할 만하다고 주장합니다.
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이 글에서는 코드 재작성의 장단점을 살펴봅니다. Netscape의 실패 사례를 통해 재작성이 항상 최선의 방법은 아님을 주장합니다. 대규모 재작성 대신 이상주의를 유지하고, 완벽한 솔루션(마법 지팡이)을 상상하고, 기존 코드를 반복적으로 개선하는 것을 제안합니다. 필요한 복잡성과 우연적인 복잡성을 구분하여 개선 방향을 파악하고, “마법 지팡이를 휘두를 수 있다면 어떻게 하고 싶은가?”를 끊임없이 자문자답함으로써 궁극적으로 이상적인 상태에 도달하는 것을 목표로 합니다.
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