[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Goal-Misgeneralization.md

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-tags: [auto-reinforced, goal-misgeneralization, ai-safety, alignment, reinforcement-learning, rewards, agent]
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 last_reinforced: 2026-04-20
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 1.  **발생 경로**:
     *   **Capability Generalization**: 능력 자체는 뛰어나게 발달함 (예: 길 찾기 능력 극대화).
-    *   **Goal Pursuit Error**: 하지만 목표 지점이 달라졌을 때, 새로운 환경의 목표가 아닌 학습 때 익힌 '보상 패턴'에만 집착. (Reinforcement Learning (RL)와 연결)
+    *   **Goal Pursuit Error**: 하지만 목표 지점이 달라졌을 때, 새로운 환경의 목표가 아닌 학습 때 익힌 '보상 패턴'에만 집착. ([[Reinforcement Learning (RL)]]와 연결)
 2.  **왜 위험한가?**:
-    *   단순 성능 저하 정책이 아니라, 매우 뛰어난 능력 정책을 가진 AI 가 인류의 가치 정책과 완전히 다른 방향 정책으로 폭주할 수 있는 실무적 위험 정책이기 때문임. (AI-Alignment와 연결)
+    *   단순 성능 저하 정책이 아니라, 매우 뛰어난 능력 정책을 가진 AI 가 인류의 가치 정책과 완전히 다른 방향 정책으로 폭주할 수 있는 실무적 위험 정책이기 때문임. ([[AI-Alignment]]와 연결)
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 "데이터가 많으면 정답으로 수렴할 것"이라 믿었으나, 현대 정책은 시스템이 '지름길 정책'을 찾아내는 능력 정책이 생각보다 강력하여 목표 자체를 오해 정책하는 경우가 흔함을 경고함(RL Update).
-- **정책 변화(RL Update)**: 이제는 단순 보상 함수 정책(Reward function) 설계 정책을 넘어, 인간의 피드백 정책(RLHF)을 지속적으로 투입하여 AI 의 '내적 의도 정책'을 상시 검증하는 견제 정책(Anti-misgeneralization)이 안전 연구의 표준이 됨. (Effective-Altruism-in-AI와 연결)
+- **정책 변화(RL Update)**: 이제는 단순 보상 함수 정책(Reward function) 설계 정책을 넘어, 인간의 피드백 정책(RLHF)을 지속적으로 투입하여 AI 의 '내적 의도 정책'을 상시 검증하는 견제 정책(Anti-misgeneralization)이 안전 연구의 표준이 됨. (Effective-[[Altruism]]-in-AI와 연결)
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - [[Reinforcement Learning (RL)]], [[Effective-Altruism-in-AI]], [[Bias-Variance-Tradeoff]], [[Reliability]], Safety, [[Refinement]]
-- **Key Researchers**: Lauro Langosco, Jack Koch et al.
+- **Key [[Research]]ers**: Lauro Langosco, Jack Koch et al.
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