feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Mechanistic Interpretability (기계적 해석 가능성).md

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+title: Mechanistic Interpretability (기계적 해석 가능성)
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+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # [[Mechanistic Interpretability (기계적 해석 가능성)|Mechanistic Interpretability (기계적 해석 가능성)]]
@@ -19,9 +28,35 @@ last_reinforced: 2026-04-20
     - **Superposition Theory**: 뉴런 하나가 여러 의미를 동시에 담고 있는 '중첩' 현상을 분해함.
 - **Significance**: AI가 우리를 속이려 하거나(Deceptive [[Alignment|Alignment]]) 위험한 생각을 하는지 사전에 감지할 수 있는 유일한 기술적 방패다.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - 수천억 개의 파라미터를 가진 모델을 수작업으로 분석하는 것은 불가능하다. 따라서 최근에는 **'AI를 사용하여 AI를 해석'**하는 자동화된 해석 기술(Auto-Interp) 연구가 활발하며, 앤스로픽(Anthropic)의 'Dictionary Learning' 기법이 이 분야의 최전선을 달리고 있다.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - Related: [[Circuit Discovery (회로 발견)|Circuit Discovery (회로 발견)]] , [[Explainable-AI (XAI)|Explainable-AI (XAI)]]
 - Risk Defense: [[Deceptive Alignment (기만적 정렬)|Deceptive Alignment (기만적 정렬)]]
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+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
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+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
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+## 🧪 검증 상태 (Validation)
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+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **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)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **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 |