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id: P-REINFORCE-AUTO-RESE-001
category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
confidence_score: 0.98
tags: [auto-reinforced, research, truth-seeking, investigation, knowledge-expansion, analysis]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Research]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "미지로의 항해: 이미 알려진 지식을 넘어 세상의 새로운 질서나 진실을 찾아 떠나는 지적 모험이자, '왜'라는 질문을 가지고 정보를 분해(Analysis)하고 재조합하여 지능의 영토를 넓히는 원동력."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
연구(Research)는 지식을 넓히거나 새로운 사실 및 원리를 발견하기 위한 체계적인 탐구 활동입니다. (본 시스템 구축의 본질)

1.  **연구의 3대 가치**:
    *   **Discovery**: 새로운 현상이나 법칙의 발견. (Innovation와 연결)
    *   **Refinement**: 기존 지식의 오류 수정 및 고도화. (Refinement와 연결)
    *   **Application**: 발견된 원리를 현실의 문제를 푸는 도구로 변환. (Solution)
2.  **왜 중요한가?**:
    *   연구가 멈춘 지능은 고인 물처럼 썩게 되며, 변화하는 세상에 적응하지 못하고 사멸하기 때문임. (RL Update가 필요한 이유)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 소수의 엘리트만이 수행하는 '특수한 정책'이었으나, 현대 정책은 누구나 AI 비서를 통해 전문가 수준의 조사를 수행할 수 있는 '리서치의 민주화 정책' 시대에 진입함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 단순히 정보를 모으는 리서치 정책을 넘어, AI가 스스로 가설을 세우고 실험 코드를 짠 뒤 결과를 분석해 논문을 작성하는 '자율 연구 에이전트 정책'이 차세대 AI의 패러다임 정책임.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Innovation]], [[Refinement]], [[Analysis]], [[Scientific-Method]], [[Evidence-Based-Thinking]], [[P-Reinforce]]
- **Modern Tech/Tools**: Scholar search engines, AI Research Agents, Digital archives.
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