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10_Wiki/Topics_GD/Black-Swan.md

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 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "예측 불가능한 거대한 충격: 발생 확률은 극도로 낮지만 일단 일어나면 세상의 판도를 완전히 뒤바꿔버리며, 사후에는 '충분히 예측 가능했다'고 합리화하게 만드는 치명적 사건."
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     *   **Extreme Impact**: 전체 시스템을 붕괴시키거나 역사를 바꿀 만큼 영향력이 거대함.
     *   **Retrospective Predictability**: 발생 후에는 인간이 온갖 이유를 붙여 마치 예견된 일이었던 것처럼 착각하게 만듦 (Hindsight Bias).
 2.  **대응 전략**:
-    *   **[[Antifragility]]**: 충격을 단순히 견디는 데 그치지 않고, 그 혼란을 성장의 발판으로 삼는 시스템 구축. (Anti[[Fragility]]와 연결)
+    *   **[[Antifragility|Antifragility]]**: 충격을 단순히 견디는 데 그치지 않고, 그 혼란을 성장의 발판으로 삼는 시스템 구축. (Anti[[Fragility|Fragility]]와 연결)
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거의 리스크 관리 정책은 '벨 커브(정규 분포)'의 중심부 근처만 대비하는 정책이었으나, 현대 정책은 꼬리 부분의 극단값(Fat-tail)에 의한 붕괴 정책을 방어하는 것이 더 핵심임을 인정함(RL Update).
 - **정책 변화(RL Update)**: AI 개발 및 배포 정책에서, 예상 범위를 벗어난 인공지능의 폭주나 오작동이 가져올 '기술적 블랙 스완 정책'에 대비한 레드 티밍(Red Teaming) 및 긴급 중단 정책(Kill-switch)이 필수화됨.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Antifragility]], [[Robustness]], Probability, [[Bayesian Statistics]], [[Safety & Reliability]]
-- **Modern Tech/Tools**: Stress [[Testing]] models, Scenario planning, Chaos engineering.
+- [[Antifragility|Antifragility]], [[Robustness|Robustness]], Probability, [[Bayesian Statistics|Bayesian Statistics]], [[Safety & Reliability|Safety & Reliability]]
+- **Modern Tech/Tools**: Stress [[Testing|Testing]] models, Scenario planning, Chaos engineering.
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