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docs: finalized wiki integrity maintenance (v3.0 standard) - pruned 1400+ stubs and fixed 11k+ ghost links

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Antigravity Agent
2026-05-02 09:18:34 +09:00
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commit 6445fcc05b
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01_Archive/2026-04-20/HHH (Helpful, Harmless, Honest).md
+3 -3
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@@ -1,4 +1,4 @@
[[HHH (Helpful, Harmless, Honest, 도움됨·무해함·정직함)]]
HHH (Helpful, Harmless, Honest, 도움됨·무해함·정직함)
📌 Brief Summary
@@ -97,8 +97,8 @@ Anthropic의 Claude 설계에서:
🔗 Knowledge Connections
- **Related Topics:** [[LLM Alignment (LLM 정렬)]], [[Constitutional AI (헌법 AI)]], [[Sycophancy (LLM 아첨 문제)]], [[RLHF (인간 피드백 기반 강화학습)]], [[Reward Hacking (보상 해킹)]], [[AI Safety (AI 안전)]], [[RLAIF (AI 피드백 기반 강화학습)]]
- **Projects/Contexts:** [[AI 신뢰성·투명성]]
- **Related Topics:** [[LLM Alignment (LLM 정렬)|LLM Alignment (LLM 정렬)]], [[Constitutional AI (헌법 AI)|Constitutional AI (헌법 AI)]], [[Sycophancy (LLM 아첨 문제)|Sycophancy (LLM 아첨 문제)]], [[RLHF (인간 피드백 기반 강화학습)|RLHF (인간 피드백 기반 강화학습)]], [[Reward Hacking (보상 해킹)|Reward Hacking (보상 해킹)]], [[AI Safety (AI 안전)|AI Safety (AI 안전)]], [[RLAIF (AI 피드백 기반 강화학습)|RLAIF (AI 피드백 기반 강화학습)]]
- **Projects/Contexts:** AI 신뢰성·투명성
- **Contradictions/Notes:**
- HHH 세 원칙의 균형점은 맥락(사용자·문화·상황)에 따라 다름 → 절대적 공식 없음.
- "도움됨"이 모든 상황에서 가장 낮은 우선순위를 갖는다는 설계는 → 일부 사용자에게 과도한 거부로 느껴짐 (Too Cautious 문제).