[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,87 +2,32 @@
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id: wiki-2026-0508-ethics-in-artificial-intelligenc
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title: Ethics in Artificial Intelligence
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AI-ETHICS]
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duplicate_of: none
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status: duplicate
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canonical_id: wiki-2026-0508-ethics-ai
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duplicate_of: "[[Ethics & AI]]"
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aliases: [AI ethics, ethical AI]
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.99
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tags: [AI, Ethics, AISafety, Fairness, Bias]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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verification_status: redirected
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tags: [duplicate, ai-ethics]
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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# [[Ethics-in-Artificial-Intelligence|Ethics-in-Artificial-Intelligence]] (인공지능 윤리)
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# Ethics in Artificial Intelligence
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "지능이 높아질수록 책임의 무게는 무거워진다." AI가 인간의 가치관과 충돌하지 않고 인류에 유익하도록 개발 및 사용되어야 한다는 철학적, 규범적 가이드라인이다.
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> **이 문서는 [[Ethics & AI]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **Three Pillars of AI Ethics**:
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- **Fairness (공정성)**: 성별, 인종, 계급에 따른 차별적 결정을 내리지 않도록 데이터 편향(Bias) 제거.
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- **Transparency (투명성)**: AI가 왜 그런 결론을 내렸는지 설명 가능해야 함 (XAI).
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- **Accountability (책무성)**: AI의 오작동으로 인한 피해 발생 시 누구에게 책임이 있는지 명확한 법적 체계 마련.
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- **Privacy**: 학습 데이터 수집 과정에서의 개인정보 보호 및 잊혀질 권리 보장.
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- **Safety**: 통제를 벗어난 AI '존재론적 위험(Existential Risk)'에 대한 선제적 방어.
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## 핵심 요약
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- 매 fairness, accountability, transparency, safety.
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- 매 EU AI Act, NIST AI RMF, Anthropic RSP.
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- 매 alignment + capability + governance.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- 윤리는 주관적이며 문화권마다 다르다. 서구권의 가치관이 담긴 AI가 전 세계에 표준으로 쓰이는 '윤리적 제국주의'에 대한 우려가 크다. 이에 따라 특정 기업이 아닌 인류 전체의 합의를 이끌어내기 위한 'Global [[AI Governance|AI Governance]]' 구축이 시급한 과제로 떠오르고 있다.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Ethics & AI]] (canonical)
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Related: [[Explainable-AI (XAI)|Explainable-AI (XAI)]] , [[Constitutional AI (헌법 AI)|Constitutional AI (헌법 AI)]]
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- Risk: Algorithmic-Bias
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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## 🕓 변경 이력
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | 중복 처리 — canonical 문서로 redirect |
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