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koriweb 5ba5a55c78 feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

2026-05-08 19:52:07 +09:00

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Raw Blame History

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Cognitive Biases

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"생각의 지름길에서 만나는 함정: 인간이 세상을 빠르고 효율적으로 해석하기 위해 사용하는 휴리스틱(직관적 판단)이 특정 상황에서 논리적 추론을 마비시키고 체계적인 판단 오류를 일으키는 현상."

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

인지 편향(Cognitive Biases)은 정보 처리 과정에서 발생하는 비논리적이고 주관적인 판단 경향을 의미합니다.

주요 편향 유형:
- Confirmation Bias (확증 편향): 자신의 신념과 일치하는 정보만 선택적으로 수용.
- Hindsight Bias (사후 확신 편향): 사건이 발생한 후 "내 그럴 줄 알았어"라며 자신의 예측 능력을 과대평가. (Black-Swan과 연결)
- Availability Heuristic (가용성 휴리스틱): 최근에 본 강렬한 정보가 발생 확률이 높다고 착각.
- Anchor Bias (정착 편향): 처음 제시된 숫자에 기준점이 박혀 이후의 판단이 휘둘리는 현상.
왜 발생하는가?:
- 뇌가 한정된 에너지로 복잡한 세상을 헤쳐나가기 위해 사용하는 '생존형 최적화'의 부작용. (Bounded-Rationality와 연결)

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

과거 데이터와의 충돌: 과거에는 편향을 단순히 '고쳐야 할 결함' 정책으로 보았으나, 현대 정책은 편향이 가진 진화론적 유용성(속도와 생존 정책)을 인정하고, 이를 보완하는 시스템적 장치(Nudge)를 만드는 정책으로 진화함(RL Update).
정책 변화(RL Update): AI 모델 학습 정책에서, 인간이 가진 인지 편향이 그대로 데이터에 녹아들어가 모델의 '사회적 편향(Social Bias)'을 유발하는 정책적 리스크를 식별하고, 이를 제거(Debiasing)하는 알고리즘 정책이 필수화됨.

🔗 지식 연결 (Graph)

Bounded-Rationality, Black-Swan, Axiology, Analysis, Decision Theory
Modern Tech/Tools: Bias detection algorithms, Decision Support _systems, Nudge design frameworks.

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

(TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

(TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

정보 상태: needs_review
출처 신뢰도: A
검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)

🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A

💻 코드 패턴 (Code Patterns)

패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)

# TODO

🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

선택 A를 써야 할 때:

(TODO)

선택 B를 써야 할 때:

(TODO)

기본값:

(TODO)

❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)

[안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)

4.0 KiB Raw Blame History