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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-OUTH-001
category: Unified
confidence_score: 0.90
tags: [auto-reinforced, outside-thinking, [[Innovation|Innovation]], unconventional, lateral-thinking, [[Problem-Solving|Problem-Solving]]]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Outside-Thinking|Outside-Thinking]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "상자 밖의 시선: 문제를 내부의 관습이나 과거의 성공 문법으로 풀려 하지 않고, 전혀 다른 도메인에서 온 낯선 아이디어를 끌어오거나 전제 자체를 부정함으로써 기존의 한계를 완전히 파괴하고 근본적인 도약을 만들어내는 외부자적 통찰."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
아웃사이드 씽킹(Outside-Thinking) 혹은 '상자 밖 사고'는 관습적인 프레임워크를 벗어난 사고 방식입니다.

1.  **실행 기법**:
    *   **First [[Principles|Principles]] [[Reasoning|Reasoning]]**: 기존 전문가들의 '상식'을 무시하고 물리적 기초부터 새로 구상. (Reasoning와 연결)
    *   **Cross-Pollination (교차 수정)**: 금융 문제를 물리 법칙으로 풀거나, 생태계 원리를 경영에 도입. ([[Interdisciplinary-Research|Interdisciplinary-Research]]와 연결)
    *   **Assumption Challenging**: "만약 A라는 제약이 없다면?"이라는 질문을 던짐.
2.  **왜 중요한가?**:
    *   전문성은 깊어질수록 특정 모델에 갇히는 경향(Expert Blindness)이 있는데, 외부자적 시각은 이 고착된 상태를 깨뜨리는 유일한 망치이기 때문임. (Innovation의 근원)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 창의적인 괴짜들의 일탈적 정책으로 보았으나, 현대 정책은 불확실성과 파괴적 혁신 시대 정책 속에서 기업이 반드시 갖춰야 할 '전략적 창의성 정책'으로 내재화됨(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: AI 모델에게 "너는 이제 22세기에서 온 최고의 과학자야"라는 페르소나 정책을 부여함으로써 모델 내부의 관습적 답변 정책(Head bias)을 깨고 창의적인 해법 정책을 유도하는 기법이 유행함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Innovation|Innovation]], [[Interdisciplinary-Research|Interdisciplinary-Research]], [[Reasoning|Reasoning]], [[Inversion|Inversion]], [[Knowledge synthesis|Knowledge synthesis]]
- **Modern Tech/Tools**: Oblique Strategies, TRIZ, Design Thinking, Role-play prompting.
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