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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-ALTR-001
category: Unified
confidence_score: 0.94
tags: [auto-reinforced, algorithmic-transparency, open-access, explainability, auditability, digital-ethics]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Algorithmic Transparency|Algorithmic Transparency]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "검은 상자 속의 빛: AI가 어떤 데이터를 먹고, 어떤 로직으로 결과를 내놓는지 투명하게 공개하여 사용자가 기술을 신뢰하고 감시할 수 있게 만드는 정보 민주주의의 원칙."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
알고리즘 투명성(Algorithmic Transparency)은 자동화된 의사결정 시스템의 작동 원리, 데이터 원천, 그리고 결과 도출 과정을 외부에서 이해하고 검증할 수 있는 상태를 의미합니다.

1.  **투명성의 수준**:
    *   **Open Source**: 코드 자체를 완전히 공개하는 원초적 투명성.
    *   **Process Disclosure**: 어떤 기준(Weight)이 반영되었고, 어떤 변수가 중요한 영향을 주었는지 설명 (XAI와 연관).
    *   **Auditability**: 권한이 있는 제3자가 데이터를 들여다보고 편향성이나 보안 취약점을 감사할 수 있는 환경 제공.
2.  **왜 필요한가?**:
    *   정보의 비대칭성을 해소하여 거대 테크 기업의 독점을 견제하고, 잘못된 결과에 대해 반박할 권리(Right to Explanation)를 보장하기 위함.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 기업의 '영업 비밀' 정책이 투명성보다 우선시되었으나, 현대의 공적 거버넌스 정책은 사회적 파급력이 큰 알고리즘의 경우 영업 비밀보다 '알 권리'를 우선하는 정책으로 강제화함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 정치적 여론에 영향을 주는 추천 알고리즘 정책이나 개인의 신용을 평가하는 알고리즘 정책의 경우, 반드시 국가 기관의 정기 점검을 받도록 하는 '투명성 의무화 정책'이 시행됨.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[AI Accountability|AI Accountability]], [[AI Governance|AI Governance]], Explainable AI (XAI), Foundational Models, [[Scientific Communication|Scientific Communication]]
- **Modern Tech/Tools**: Model Cards for Model Reporting, Data Cards, SHAP/LIME (Explanation tools).
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