<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>아첨 편향 on 아키텍터 박준우</title><link>https://www.parkjunwoo.com/ko/tags/%EC%95%84%EC%B2%A8-%ED%8E%B8%ED%96%A5/</link><description>Recent content in 아첨 편향 on 아키텍터 박준우</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sun, 24 May 2026 16:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://www.parkjunwoo.com/ko/tags/%EC%95%84%EC%B2%A8-%ED%8E%B8%ED%96%A5/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>제 7강. 아첨을 뒤집는 법 — 프롬프트와 검증기의 균형</title><link>https://www.parkjunwoo.com/ko/lecture/class-07/</link><pubDate>Sun, 24 May 2026 16:00:00 +0900</pubDate><guid>https://www.parkjunwoo.com/ko/lecture/class-07/</guid><description>의견을 주면 아첨하고, 사실을 주면 수정한다. 아첨 편향을 버그가 아니라 자산으로 쓰는 법.</description></item><item><title>제 2강. AI를 못 믿는 법 — 바이브 코딩의 한계와 원인</title><link>https://www.parkjunwoo.com/ko/lecture/class-02/</link><pubDate>Sun, 24 May 2026 11:00:00 +0900</pubDate><guid>https://www.parkjunwoo.com/ko/lecture/class-02/</guid><description>AI가 새 기능을 추가하면서 기존 기능을 조용히 바꿔버리는 드리프트, 58%의 아첨 편향, 97%가 5번 곱해지면 86%가 되는 수학. 왜 5개 기능에서 무너지는가.</description></item><item><title>IFEval을 역이용하는 래칫 코드</title><link>https://www.parkjunwoo.com/ko/tech/ifeval-ratchet/</link><pubDate>Wed, 20 May 2026 14:00:00 +0900</pubDate><guid>https://www.parkjunwoo.com/ko/tech/ifeval-ratchet/</guid><description>LLM의 아첨 편향은 버그가 아니라 자산이다. IFEval이 측정하는 지시 수용 능력을 결정론적 피드백과 결합하면, 4.5B 로컬 모델도 정확한 코드를 생성하는 수렴 루프가 만들어진다.</description></item><item><title>AI의 아첨 편향은 비즈니스 피처다</title><link>https://www.parkjunwoo.com/ko/opinion/sycophancy-is-a-feature/</link><pubDate>Mon, 18 May 2026 10:00:00 +0900</pubDate><guid>https://www.parkjunwoo.com/ko/opinion/sycophancy-is-a-feature/</guid><description>LLM의 아첨 편향은 버그가 아니다. RLHF의 수학적 필연이며, 빅테크가 고칠 인센티브가 없는 상업적 기능이다. 이것이 LLM-as-Judge를 구조적으로 불가능하게 만드는 이유다.</description></item></channel></rss>