[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
@@ -1,66 +1,37 @@
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id: wiki-2026-0508-hhh
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title: HHH
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title: HHH (Helpful, Harmless, Honest)
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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-AUTO-HHHY-001]
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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: [HHH, helpful harmless honest, Anthropic alignment, Constitutional AI]
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.95
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tags: [auto-reinforced, hhh, helpful, harmless, honest, AI-Alignment, safety, ethics, llm]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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confidence_score: 0.94
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verification_status: redirected
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tags: [duplicate, alignment, hhh, anthropic]
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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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# [[HHH|HHH]]
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# HHH (Helpful, Harmless, Honest)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "AI의 3대 계율: 인간에게 도움이 되어야 하고(Helpful), 해롭지 않아야 하며(Harmless), 거짓말하지 않고 정직해야 한다(Honest). 복잡한 인공지능이 인류의 가치와 어긋나지 않게 묶어두는 최소한의 도덕적 안전장치."
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> **이 문서는 [[Ethics & AI]] 의 specialization 입니다.** Canonical 문서로 redirect.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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HHH 가이드라인은 Anthropic 등 주요 AI 연구소에서 AI 모델의 행동을 정렬([[Alignment|Alignment]])하기 위해 제시한 핵심 원칙입니다.
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## 핵심 요약 (HHH-specific)
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- 매 Anthropic 의 origin (Askell 2021).
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- **Helpful**: 매 user task 의 enable.
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- **Harmless**: 매 harm 의 avoid.
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- **Honest**: 매 truthful, 매 hallucinate X.
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- 매 trade-off: 매 helpful ↔ harmless 의 conflict (e.g., dual-use).
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- 매 Constitutional AI (Bai 2022) 의 building block.
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1. **3대 원칙**:
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* **Helpful (유익성)**: 사용자의 의도를 명확히 파악하여 최선의 답 제공. ([[Reasoning|Reasoning]]와 연결)
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* **Harmless (무해성)**: 혐오 표현, 위험 정보 생성, 차별 등 사회적 해악 방지. (Safety와 연결)
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* **Honest (낙관적 정직성)**: 모르는 것은 모른다고 말하고, 환각(Hallucination) 없이 사실에 기반함.
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2. **왜 중요한가?**:
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* 똑똑한 AI 가 인간을 속이거나 해치는 '목표 오일반화'를 막기 위한 필수적인 정책적 뼈대이기 때문임. ([[Goal-Misgeneralization|Goal-Misgeneralization]]와 연결)
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Ethics & AI]] (canonical)
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- Adjacent: [[Constitutional-AI]] · [[RLHF]] · [[Anthropic-RSP]]
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 단순히 "정답을 맞춰라"는 성능 정책 위주였으나, 현대 정책은 정답보다 '안전 정책'과 '정직 정책'이 우선시되어야 한다는 RLHF(인간 피드백 기반 강화학습) 정책이 표준이 됨(RL Update). (Effective-[[Altruism|Altruism]]-in-AI와 맥락 공유)
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- **정책 변화(RL Update)**: 이제는 단순 원칙 정책을 넘어, 세 가지 원칙 정책이 충돌할 때(예: 해로운 질문에 정직하게 답해야 하는가?)의 우선순위 정책과 맥락 정책을 AI 가 스스로 판단하게 하는 '헌법적 AI(Constitutional AI)' 기법으로 발전 중임.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Reasoning|Reasoning]], Safety, [[Goal-Misgeneralization|Goal-Misgeneralization]], [[Effective-Altruism-in-AI|Effective-Altruism-in-AI]], [[AI-Alignment|AI-Alignment]], Ethics
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- **Key Organization**: Anthropic.
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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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## 🕓 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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Reference in New Issue
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