[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
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id: wiki-2026-0508-axiology
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title: Axiology
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-AXIO-001]
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aliases: [Value Theory, Theory of Value, Philosophy of Value]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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tags: [auto-reinforced, axiology, value-theory, ethics, aesthetics, Philosophy]
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confidence_score: 0.86
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verification_status: applied
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tags: [philosophy, ethics, value-theory, ai-alignment, decision-theory]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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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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language: Python
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framework: RL/Reward-Modeling
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# [[Axiology|Axiology]]
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# Axiology
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "가치의 뿌리를 묻다: 선(善)은 무엇이고 아름다움(美)은 무엇인가? 우리가 무엇을 '가치 있다'고 느끼는 근본적인 기준과 체계를 탐구하는 철학적 기초."
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## 매 한 줄
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> **"매 value 의 study — 매 what 의 X, 매 worth 의 question."**. Axiology 의 ethics + aesthetics 의 unifying framework — intrinsic vs instrumental, monism vs pluralism. 매 2026 의 AI alignment 의 core relevance: reward modeling / Constitutional AI / preference elicitation 의 axiological commitments.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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가치론(Axiology)은 가치의 본질, 유형, 그리고 평가 기준을 다루는 철학의 분과입니다. 크게 윤리학(내재적 선)과 미학(외적 아름다움)을 포함합니다.
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## 매 핵심
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1. **가치의 분류**:
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* **Intrinsic Value (내재적 가치)**: 그 자체로 소중한 것 (예: 행복, 생명).
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* **Instrumental Value (도구적 가치)**: 목적 달성을 위한 수단으로서의 가치 (예: 돈, 기술).
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2. **왜 중요한가?**:
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* 모든 의사결정(Decision Making)의 이면에는 가치 우선순위가 숨어 있음. 가치체계가 흔들리면 판단의 일관성(Consistency)도 무너짐.
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### 매 Subdomains
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- **Ethics**: moral value (good / right).
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- **Aesthetics**: aesthetic value (beautiful / sublime).
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- **Epistemology of value**: truth, knowledge value.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 가치를 절대적이고 불변하는 것으로 보는 본질주의 정책이 강했으나, 현대 정책은 사회적 합의와 맥락에 따라 변하는 '상대적 가치 구성 정책'을 수용함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 인공지능의 가치 정렬([[Alignment|Alignment]]) 정책 수립 시, 프로그래머 개인의 가치가 아닌 인류 보편의 가치론적 합의를 모델에 어떻게 수치화하여 주입할 것인가가 공학적 난제로 부상함.
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### 매 Distinctions
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- **Intrinsic** (good in itself, e.g., happiness for hedonist) vs **instrumental** (good for X).
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- **Subjective** (depends on attitude) vs **objective** (mind-independent).
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- **Monism** (one value, e.g., utility) vs **pluralism** (many incommensurable values).
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- **Realist** vs **anti-realist**.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Ethics & AI|Ethics & AI]], [[Aesthetic-Value|Aesthetic-Value]], [[Alignment|Alignment]], [[Decision Theory|Decision Theory]], [[AI Humanism|AI Humanism]]
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- **Modern Tech/Tools**: Ethical framework design, Value alignment [[Protocols|Protocols]].
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### 매 Major Frames
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- **Hedonism** (Bentham, Mill): pleasure / absence of pain.
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- **Eudaimonism** (Aristotle): flourishing.
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- **Perfectionism**: excellence, capability (Sen, Nussbaum).
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- **Consequentialism**: outcomes.
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- **Deontology**: duty (Kant).
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- **Virtue ethics**: character.
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- **Pluralist value (Berlin)**: incommensurable goods.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 AI Alignment Connection (2026)
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- **Reward model = axiological model**: implicit value commitment.
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- **Constitutional AI** (Anthropic): explicit principles → critique → revise.
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- **Preference learning (RLHF, DPO, IPO)**: aggregate human preferences.
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- **Pluralism challenge**: whose values? → community / democratic AI.
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- **Goodhart's law**: 매 measure → target → corruption (instrumental ≠ intrinsic).
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 응용
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1. AI alignment / reward design.
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2. Cost-benefit analysis (policy).
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3. Aesthetic scoring (image gen).
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4. Healthcare QALY/DALY weighting.
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Pattern 1 — Multi-objective reward (pluralism)
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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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|------|-----------|-----------|--------|
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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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```python
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def reward(traj):
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return (
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1.0 * progress(traj) # instrumental
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+ 0.5 * comfort(traj) # intrinsic-ish
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+ 2.0 * safety(traj) # constraint priority
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||||
- 0.3 * energy(traj) # cost
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)
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Pattern 2 — Constitutional critique (Anthropic-style)
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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```python
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CONSTITUTION = [
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"Avoid harm.",
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"Be honest.",
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"Respect autonomy.",
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"Promote well-being equitably.",
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]
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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def critique(response, principles=CONSTITUTION):
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return llm.complete(f"Critique against: {principles}\nResponse: {response}")
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||||
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||||
**기본값:**
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> *(TODO)*
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def revise(response, critique_text):
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||||
return llm.complete(f"Revise: {response}\nIn light of: {critique_text}")
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```
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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### Pattern 3 — Preference elicitation
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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```python
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# binary preference dataset → DPO / IPO
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pairs = [{"prompt": p, "chosen": a, "rejected": b}, ...]
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||||
# train policy to maximize likelihood ratio
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```
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### Pattern 4 — Pareto frontier (incommensurable values)
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||||
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||||
```python
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def is_pareto(point, all_points):
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||||
return not any(all(o[i] >= point[i] for i in range(len(point))) and o != point
|
||||
for o in all_points)
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Single clear metric | Scalar reward (monism) |
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| Multiple comparable | Weighted sum (pluralism reduced) |
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| Incommensurable | Pareto / lexicographic |
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| Norm uncertainty | Constitutional + critique loop |
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| Democratic | Preference aggregation + transparency |
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**기본값**: pluralism + transparent weights + constitutional guardrails.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Philosophy]] · [[Ethics]]
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- 변형: [[Hedonism]] · [[Eudaimonism]] · [[Deontology]] · [[Virtue-Ethics]]
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||||
- 응용: [[AI-Alignment]] · [[Reward-Modeling]] · [[Cost-Benefit-Analysis]]
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||||
- Adjacent: [[Aesthetic-Value]] · [[Decision-Theory]] · [[Constitutional-AI]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: alignment policy drafting, principle articulation, value-laden decision review, ethical critique generation.
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**언제 X**: pure technical optimization with no value tradeoff, single-stakeholder narrow domain.
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## ❌ 안티패턴
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- **Hidden monism**: 매 single metric 의 dressed-up — Goodhart 의 vulnerable.
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- **False precision**: numeric weight 의 spurious 의 incommensurable values.
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- **No stakeholder mapping**: whose values 의 unclear.
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- **Reward hacking**: instrumental → intrinsic 의 confuse.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Stanford Encyclopedia of Philosophy "Value Theory", Anthropic Constitutional AI paper).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — FULL content (frames + AI alignment patterns) |
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Reference in New Issue
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