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id: P-REINFORCE-AUTO-HHHY-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.95
tags: [auto-reinforced, hhh, helpful, harmless, honest, ai-alignment, safety, ethics, llm]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[HHH]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "AI의 3대 계율: 인간에게 도움이 되어야 하고(Helpful), 해롭지 않아야 하며(Harmless), 거짓말하지 않고 정직해야 한다(Honest). 복잡한 인공지능이 인류의 가치와 어긋나지 않게 묶어두는 최소한의 도덕적 안전장치."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
HHH 가이드라인은 Anthropic 등 주요 AI 연구소에서 AI 모델의 행동을 정렬(Alignment)하기 위해 제시한 핵심 원칙입니다.

1.  **3대 원칙**:
    *   **Helpful (유익성)**: 사용자의 의도를 명확히 파악하여 최선의 답 제공. (Reasoning와 연결)
    *   **Harmless (무해성)**: 혐오 표현, 위험 정보 생성, 차별 등 사회적 해악 방지. (Safety와 연결)
    *   **Honest (낙관적 정직성)**: 모르는 것은 모른다고 말하고, 환각(Hallucination) 없이 사실에 기반함.
2.  **왜 중요한가?**:
    *   똑똑한 AI 가 인간을 속이거나 해치는 '목표 오일반화'를 막기 위한 필수적인 정책적 뼈대이기 때문임. (Goal-Misgeneralization와 연결)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 단순히 "정답을 맞춰라"는 성능 정책 위주였으나, 현대 정책은 정답보다 '안전 정책'과 '정직 정책'이 우선시되어야 한다는 RLHF(인간 피드백 기반 강화학습) 정책이 표준이 됨(RL Update). (Effective-Altruism-in-AI와 맥락 공유)
- **정책 변화(RL Update)**: 이제는 단순 원칙 정책을 넘어, 세 가지 원칙 정책이 충돌할 때(예: 해로운 질문에 정직하게 답해야 하는가?)의 우선순위 정책과 맥락 정책을 AI 가 스스로 판단하게 하는 '헌법적 AI(Constitutional AI)' 기법으로 발전 중임.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Reasoning]], Safety, [[Goal-Misgeneralization]], [[Effective-Altruism-in-AI]], [[AI-Alignment]], Ethics
- **Key Organization**: Anthropic.
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