AI 윤리 실험실

 

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AI 윤리 실험실

v5.4.2에 **Frontier CSV + 선택점 툴팁 + 키보드 슬라이더 미세조정(±1/±10)** 기능을 추가했습니다.

⚖️ Pareto 실험실 — 효용 vs 위험

표본 수 120 상관(ρ) 0.2 효용 가중( wᵤ ) 0.50 위험 가중( wᵣ ) 0.50

표본 지배됨 Pareto 전면

 

목표: 효용 ↑, 위험 ↓. 지배됨 = 다른 점보다 효용 낮고 위험 높은 경우.

🧾 감사(Audit) 로그

 

※ 로그에는 테마 전환, TOC 점프, 실험실 파라미터 변경/재생성/내보내기 동작이 기록됩니다.

1) 수학적 논리 — 프라이멀 $f(y)$, 공액 $f^\*(\alpha)$

$K\!\succ\!0$ (SPD), $\lambda\!>\!0$에서 \[ f(y)=\frac{\lambda}{2}\,y^\top K^{-1}y,\quad f^\*(\alpha)=\frac{1}{2\lambda}\,\alpha^\top K\,\alpha. \] 정점조건: $\alpha-\lambda K^{-1}y=0 \Rightarrow y^\*=\tfrac{1}{\lambda}K\alpha.$

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