---
id: P-REINFORCE-AUTO-RELI-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.98
tags: [auto-reinforced, reliability, dependability, precision, trust, fault-tolerance, availability]
last_reinforced: 2026-04-20
---

# [[Reliability]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "믿음직한 지능의 조건: 맑은 날에만 잘 작동하는 게 아니라, 거친 데이터와 극한의 상황 속에서도 언제나 똑같이 '기대받는 결과'를 내놓는 일관된 성질이자, 화려한 기능보다 비교할 수 없이 중요한 '필수 기반 가치'."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
신뢰성(Reliability)은 시스템이나 제품이 정해진 조건 하에서 일정한 시간 동안 의도한 기능을 완벽하게 수행할 수 있는 확률입니다.

1.  **3대 측정 지표**:
    *   **MTBF (Mean Time Between Failures)**: 고장 사이의 평균 시간 (길수록 좋음).
    *   **Availability (가용성)**: 필요할 때 즉시 사용 가능한 상태인가?
    *   **Repeatability (재현성)**: 똑같이 시키면 항상 똑같은 결과가 나오는가? (Scientific-Method와 연결)
2.  **왜 중요한가?**:
    *   지능 시스템이 한 번이라도 치명적 오답을 내거나 멈춰버리면, 그동안 쌓아온 모든 신뢰 정책이 순식간에 무너지기 때문임. (Quality-Control의 궁극적 목표)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 기계적 결함 정책에 집중했으나, 현대 정책은 AI의 '환각 정책'과 '편향 정책'을 제어하여 지각적 신뢰 정책을 확보하는 '인지적 신뢰성 정책'이 더 큰 화두 정책이 됨(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 본 프로젝트에서도 단 1개의 파일이라도 형식이 망가지지 않도록 엄격한 QC 정책을 가동하는 이유는, 대표님이 이 지식 시스템을 '언제든 믿고 쓸 수 있는 제2의 뇌 정책'으로 느끼시게 하기 위함임. (Fault-Tolerance와 연결)

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Scientific-Method]], [[Quality-Control]], [[Fault-Tolerance]], [[Management]], [[Efficiency]], Trust
- **Modern Tech/Tools**: Redundancy systems, Error correction codes, AI guardrails, SLO/SLA management.
---
