Ethan

wow, insane AI news We may have just crossed the line where AI research becomes automated and self improving. This paper introduces ASI-Evolve, a system where AI doesn’t just use tools… it becomes the researcher. Instead of humans designing better models, AI now runs a full scientific loop on itself: learns from past research designs new ideas runs experiments analyzes results improves itself… again and again It already produced real results: Discovered 100+ new neural architectures Beat human designed improvements by ~3x Improved training data pipelines significantly Invented new RL algorithms outperforming existing ones AI/acc

🚨 BREAKING: Google DeepMind just mapped the attack surface that nobody in AI is talking about. Websites can already detect when an AI agent visits and serve it completely different content than humans see. > Hidden instructions in HTML. > Malicious commands in image pixels. > Jailbreaks embedded in PDFs. Your AI agent is being manipulated right now and you can't see it happening. The study is the largest empirical measurement of AI manipulation ever conducted. 502 real participants across 8 countries. 23 different attack types. Frontier models including GPT-4o, Claude, and Gemini. The core finding is not that manipulation is theoretically possible it is that manipulation is already happening at scale and the defenses that exist today fail in ways that are both predictable and invisible to the humans who deployed the agents. Google DeepMind built a taxonomy of every known attack vector, tested them systematically, and measured exactly how often they work. The results should alarm everyone building agentic systems. The attack surface is larger than anyone has publicly acknowledged. Prompt injection where malicious instructions hidden in web content hijack an agent's behavior works through at least a dozen distinct channels. Text hidden in HTML comments that humans never see but agents read and follow. Instructions embedded in image metadata. Commands encoded in the pixels of images using steganography, invisible to human eyes but readable by vision-capable models. Malicious content in PDFs that appears as normal document text to the agent but contains override instructions. QR codes that redirect agents to attacker-controlled content. Indirect injection through search results, calendar invites, email bodies, and API responses any data source the agent consumes becomes a potential attack vector. The detection asymmetry is the finding that closes the escape hatch. Websites can already fingerprint AI agents with high reliability using timing analysis, behavioral patterns, and user-agent strings. This means the attack can be conditional: serve normal content to humans, serve manipulated content to agents. A user who asks their AI agent to book a flight, research a product, or summarize a document has no way to verify that the content the agent received matches what a human would see. The agent cannot tell the user it was served different content. It does not know. It processes whatever it receives and acts accordingly. The attack categories and what they enable: → Direct prompt injection: malicious instructions in any text the agent reads overrides goals, exfiltrates data, triggers unintended actions → Indirect injection via web content: hidden HTML, CSS visibility tricks, white text on white backgrounds invisible to humans, consumed by agents → Multimodal injection: commands in image pixels via steganography, instructions in image alt-text and metadata → Document injection: PDF content, spreadsheet cells, presentation speaker notes every file format is a potential vector → Environment manipulation: fake UI elements rendered only for agent vision models, misleading CAPTCHA-style challenges → Jailbreak embedding: safety bypass instructions hidden inside otherwise legitimate-looking content → Memory poisoning: injecting false information into agent memory systems that persists across sessions → Goal hijacking: gradual instruction drift across multiple interactions that redirects agent objectives without triggering safety filters → Exfiltration attacks: agents tricked into sending user data to attacker-controlled endpoints via legitimate-looking API calls → Cross-agent injection: compromised agents injecting malicious instructions into other agents in multi-agent pipelines The defense landscape is the most sobering part of the report. Input sanitization cleaning content before the agent processes it fails because the attack surface is too large and too varied. You cannot sanitize image pixels. You cannot reliably detect steganographic content at inference time. Prompt-level defenses that tell agents to ignore suspicious instructions fail because the injected content is designed to look legitimate. Sandboxing reduces the blast radius but does not prevent the injection itself. Human oversight the most commonly cited mitigation fails at the scale and speed at which agentic systems operate. A user who deploys an agent to browse 50 websites and summarize findings cannot review every page the agent visited for hidden instructions. The multi-agent cascade risk is where this becomes a systemic problem. In a pipeline where Agent A retrieves web content, Agent B processes it, and Agent C executes actions, a successful injection into Agent A's data feed propagates through the entire system. Agent B has no reason to distrust content that came from Agent A. Agent C has no reason to distrust instructions that came from Agent B. The injected command travels through the pipeline with the same trust level as legitimate instructions. Google DeepMind documents this explicitly: the attack does not need to compromise the model. It needs to compromise the data the model consumes. Every agentic system that reads external content is one carefully crafted webpage away from executing attacker instructions. The agents are already deployed. The attack infrastructure is already being built. The defenses are not ready.

이번에 Kimi에서 AI 발전에 상당한 영향력이 있는 새로운 내용을 발표하였습니다. 지금의 트랜스포머 기반 AI시대 시작을 만든 논문 "Attention is all you need"의 후속작 이라는 평가마저 나오고 있습니다. Kimi의 Attention Residuals를 통해 성취된 것 1: 대형 모델 스케일링이 더 쉬워짐 (1.25배 효율 = 같은 돈으로 더 똑똑한 모델) 2: MoE + 긴 컨텍스트 모델(Kimi Linear) 같은 최신 아키텍처에 딱 맞는 drop-in replacement (바로 교체 가능) 3: 앞으로 나올 100B~1T급 모델들 더 안정적이고 효율적으로 만드는 토대 Attention Residuals가 필요하게 된 배경 - 트랜스포머를 활용하는 AI모델은 모델의 층이 깊어져야 지능이 올라감 - 그런데 층이 깊어지면 학습 신호가 사라지는 문제 발생 - 이 문제를 2015년부터 ResNet에서 쓰기 시작한 잔차 연결(Residual Connection)으로 해결 > 입력 x → 레이어 처리 f(x) → 출력 = x + f(x) - 이처럼 단순히 잔차를 더하는 방식에는 3가지 문제점 존재 > 정보 희석: 깊이가 깊어질수록 초기 층의 정보가 점점 사라짐 > 숨겨진 상태크기 폭발: 각 층이 출력 크기를 키워야 영향력을 유지 → 학습 불안정 > 고정된 방식: 항상 똑같이 “더하기”만 함. 입력에 따라 “어떤 과거 층이 중요한지” 선택 못 함 Kimi가 제안한 해결책 "깊이도 시간처럼 Attention으로 처리하자" - 이미 Attention이 과거 토큰을 선택적으로 본다 (시간은 벌써 포함이 되어있다). - 깊이(depth)도 똑같이 할 수 있지 않을까? → 시간과 깊이의 이중성을 모두 고려 > 각 레이어가 이전 모든 레이어의 출력을 보고, Attention으로 “내가 지금 필요한 과거 정보는 뭐야?”를 학습해서 선택적으로 가져옴 결과 - 모델이 스스로 과거 표현을 선택적으로 회수 → 희석 사라짐 - 숨겨진 상태 크기 안 커짐 - 그래디언트가 층마다 골고루 퍼짐 (학습 더 안정적) 이름이 Attention Residuals인 이유: 잔차 연결의 “더하기”를 Attention으로 업그레이드

@habanero0301 감사합니다. 철인님도 멋진 주말 맞이하시길요~ :)

이던님 벌써 또 금요일이에요 시간이 너무 빨리 흐르는 걸 보니 제가 새로운 일 보다는 루틴처럼 익숙한 일만 하고 있는 모양입니다😅 어릴 때 시간이 느리게 가는 것 처럼 느꼈던 건 뇌에서 새로운 정보를 많이(?) 받아들여서라는 취지의 글을 본 것 같아요! ㅋㅋ 모쪼록 이던님도 새로운 재미난 일이 많이 생기는 주말 보내시기를요🥰❤️☝️

26.03.20.[금요일]☀️ #윤어게인 릴레이🇰🇷🇰🇷🇰🇷 [균형은 반드시 찾아온다] -노력한 만큼 보상 -성에 안 참(욕심의 시작) -악마와의 계약 체결 -과잉의전(능력에 비해 과한 보상) -악마로 부터 쓰임 -쓰임이 끝나면 버려짐 악마와의 계약체결로 자신의 능력 밖의 과한 찬양을 받게되었지만, 우주의 섭리로 결국 균형은 찾게 된다. 과하게 받아온 것들에 대한 반대개념으로 균형이 맞춰질테지 미움, 분노, 슬픔, 초라함, 무존재..

@AetherialisX ❤️🫡☝️ P.S. 이미지는 어떤 연결을 찾을 수 있으실 것 같아서 공유해요.

찢재명을 욕하기 위해 없는 말을 지어내면서 까기 시작하는 건 도움이 안 되는 걸 넘어, 애국을 하고 있는 모든 사람들에게 피해를 준다. 그게 아니라면 오히려 대놓고 일부러 그러는 반대 의도를 가진 자들에 가깝다. 팩트만을 가지고 제대로 들여다보면 많은 사람들이 정신승리를 하고 있는 것과는 조금 다른 상황들이 보인다. 거짓 비판이 역효과인 이유는 구조의 문제에 있다. 없는 말로 쌓은 비판은 한 번 들키는 순간 전체가 뒤집히고, 팩트가 섞여 있다 한들 같이 묻혀버릴 뿐이다. 그 한 가지가 나머지 모두를 무력화시키게 되고, 이건 언제나 전략으로 사용되기에, 가짜 비판을 양산하는 쪽이 오히려 그 전략에 먹이를 공급하고 있는 것과 다를 게 없다. 찢재명 욕을 지어내는 사람들이 단순한 무지에서 그러는 건지, 아니면 의도적으로 진영을 소모시키려는 건지 구분은 어렵지만, 결국 둘 다 같은 결과를 초래하게 된다. 우리끼리 싸우는 데 에너지가 소진되고, 진짜 문제를 볼 여력이 없어진다. 제대로 된 대통령도 아닌 호소인 따위에게 비판할 수 없는 걸 찾는 게 오히려 더 어려운 상황 아닌가. 근데 그걸 놔두고 지어낸 이야기로 채우기 시작하면, 진짜 문제들이 소음 속에 사라진다. 소음이 쌓이는 동안 진짜 문제는 시효가 지나고, 논의할 타이밍 자체가 사라지게 되는 것이 가장 위험한 부분이다. 무지든 의도든 효과는 같을 뿐이다. 이 설계는 현재 더 거대한 피의 현장에서도 같은 방식으로 작동하고 있다. 지금 한국 밖에서 벌어지고 있는 상황을 보면 이 구조가 훨씬 더 노골적으로 드러난다. 트럼프가 이란과 전쟁을 시작했고, 상황은 계획대로 흘러가지 않고 있다. 언론이 그걸 보도하자 반역죄로 기소하겠다고 협박하고 있다. 이란이 AI로 만든 영상들, 테헤란에서 미군 특수부대가 억류된 장면, 이스라엘에 미사일이 떨어지는 장면, 항공모함 에이브러햄 링컨(CVN-72)이 피격되는 장면들을 트럼프는 전부 가짜라고 규탄했다. 미국은 더 나아가 선전이 아닌 실전에 AI를 사용 중이다. 미군은 Project Maven을 포함한 다양한 AI 도구를 사용하고 있다고 공식 확인했고, 방대한 데이터를 수초 안에 분석하기 위해서라는 것이 이유다. 그 분석의 결과가 뭔지 알고 있나. 전쟁 초반 2월 28일, 이란 남부 Minab의 여학생 학교가 타격 목표로 지정됐다. 최소 175명이 죽었고 대부분이 어린아이들이었다. 아무 죄도 없는 순수한 어린애들이 죽은 걸 보면서도 무작정 눈감고 응원이 가능한가. 군사 기지였던 건물이 학교로 바뀐 걸 시스템이 반영하지 못한 구식 데이터를 사용한 것이 이유다. 트럼프는 처음에 이란이 자국 어린이들을 죽였다고 주장했고, 당연히 증거는 없었고, 나중에는 잘 모르겠다고 입장을 바꿨다. 직접 타임라인대로 찾아보시라. 175명의 순수한 어린 영혼들은 도대체 무슨 죄인 것인가. 그들의 인생은 도대체 왜 그렇게 먼지보다 못하게 사라져야 하는 것인가. 정말 당신들의 눈에는 진정한 정의로 보이는가. 반역이라는 단어가 나온 맥락을 보면 더 선명해진다. WSJ이 사우디 프린스 술탄 기지에 주둔한 미군 공중급유기 5대가 피격된 사실을 보도했다. 트럼프는 이것 또한 이란의 AI 가짜 선전물 목록에 끼워 넣으려 했지만 결국 사실로 확인됐다. 그냥 자기에게 불리한 뉴스였을 뿐이다. 자기 마음에 안 드는 보도를 가짜로 분류하고, 그 가짜를 퍼뜨리는 행위를 반역으로 규정하면, 불리한 현실을 보도하는 것 자체가 반역이 된다. 진실이 권력의 효용에 의해 정의되는 순간, 사실 관계는 의미를 잃게 된다. 여기서 한 가지 더 보이는 장면이 있다. 다카이치 총리와 트럼프의 면담 과정에서 Pearl Harbour 관련 질문이 나오며 영상이 시끄럽게 돌아다녔다. 그 장면에 대해 자칭 “우파”라고 하는 사람들이 트럼프를 옹호하기 위해 일본 기자를 향해 “저런 질문은 왜 하는 거냐”는 식의 반응을 보였고, 그 댓글들이 높은 공감을 얻는 것을 볼 수 있었다. 질문은 진실을 찾기 위해 하는 것이지 누군가의 비위를 맞추기 위해 존재하는 것이 아니다. 질문 자체를 문제 삼는 순간, 이미 답은 정해져 있고 우리는 그 답에 맞춰 생각하도록 길들여지고 있는 상태일 뿐이다. 경제 쪽은 더 냉정하게 보인다. 저번 글들에 언급한 대로, 이란이 Hormuz 해협을 막았고, 전 세계 석유와 천연가스의 약 20%가 이 해협을 통과한다. 역사적으로 하루 평균 138척이 통과하던 이 수로는 지금은 하루 다섯 척도 안 지나가고 있는 중이다. 3월 초에는 단 한 척의 유조선도 통과하지 못한 날도 있었다. 이란은 미국과 이스라엘에 연루된 선박을 타격 대상으로 선언했고, 전쟁 시작 이후 18척 이상의 상선이 공격받았다. 결과적으로 보험료가 폭등하면서 선사들이 자발적으로 항로를 포기하고 있는 상황이다. 하지만 이 봉쇄는 정작 이란만을 괴롭히고 있는 상황이 아니다. 러시아가 이 전쟁으로 이익을 보고 있다. Hormuz 공급이 막힌 결과로 러시아 석유가 유럽과 중국에 더 중요해졌다. 트럼프 행정부 재무장관 Scott Bessent는 유가 상승을 명분으로 러시아산 석유 선적에 대한 제재를 일시적으로 해제했다. Bessent는 이 조치가 러시아에 유의미한 재정적 혜택을 주지 않을 것이라고 했지만, 뭔가 이상하지 않나. 그럼 제재는 애초에 왜 한 것이 되는 것인가. Kremlin은 이 결정을 환영하며 추가 제재 완화를 요구하는 중이다. 러시아가 유럽을 군사적으로 압박하고, 이란에 무기를 공급하고 있는 상황에서, 트럼프가 러시아의 제재를 풀어준 상황이다. 이 와중에 중국은 해협 통과를 사실상 허용받고 있다. 공급 다변화도 해놨고, 전략 비축량도 있고, 석유 의존도 자체가 낮다. 중국 외교부는 해협의 안전과 안정은 국제 사회 전체의 이익이라고 말하면서도 군함은 보내지 않았다. 피해를 모두 받는 건 나머지 국가들일 뿐이다. 전쟁 시작 이후 브렌트유는 70달러 초반에서 119달러대까지 급등했고, 미국 내 휘발유 가격 역시 전쟁 시작 이후 갤런당 약 80-90센트 이상 상승하며 소비자 부담을 크게 끌어올린 상태다. 석유는 가격이 올라도 수요가 바로 줄지 않는다. 출근을 해야 하고 물류가 돌아가야 하기 때문이다. 공급 부족이 해소되거나, 수요가 결국 20% 이상 떨어질 때까지는 유가는 계속 오를 뿐이다. 전체 인구의 20%가 이동을 포기할 만큼 기름값이 올라야 그제서야 상승세가 꺾일 것이다. Analyst 애들은 분쟁이 장기화될 경우 브렌트유가 배럴당 150달러까지 오를 수 있다고 보고 있지만, 얘네들 전망이 전혀 의미 없다는 것을 전제한들, 결과적으로는 트럼프 진영의 석유 재벌들에겐 좋은 소식이 된다. 하지만 그들을 제외한 나머지에겐 아니다. 트럼프는 전쟁 초반 미 해군이 해협을 통과하는 유조선을 호위하겠다고 약속했지만 아직 이행되지 않고 있다. 에너지장관 Chris Wright은 아직 준비가 안 됐다고만 말하는 중이다. 보호가 미뤄지는 와중, 트럼프는 유조선 선원들에게 겁내지 말고 그냥 지나가면 된다고 말만 하는 중이다. 그러고는 1년 동안 모욕하고 협박하고 고립시켜 온 동맹국들에게 해협 통제를 도와달라고 요청했다. 일본, 호주, 프랑스, 영국. 떠돌아다니는 가짜뉴스들과는 다르게 이 나라들은 전부 결과적으로 거절했다. 직접 스스로 찾아보시라. 그렇다면 이 전쟁은 도대체 누구를 위한 것인가. 전쟁은 이유 없이 일어나지 않는다. 영토와 자원, 무기 판매, 체제 교체, 분열의 영구화, 그리고 그 분열을 이용한 사회 재편의 패턴은 또다시 반복되려 한다. 역사가 그걸 증명했고, 이란 전쟁 또한 예외가 아닐 뿐이다. 코로나와 엡스타인 파일 이후, 이젠 이 플랫폼에서조차, 물론 아직도 상황 파악 못하고 작년에 하던 소리나 하며 팔로우나 라이크 마이닝하는 부류들을 제외하고는, 참 많은 사람들이 전례 없이 구조를 보기 시작했다. 소수가 구조를 통해 다수를 통제하고 있다는 사실을 매일같이 더 많은 사람들이 깨닫고 있는 중으로 눈에 띄게 다르게 보인다. 하지만 전쟁은 현재의 이 구조를 가속시키는 가장 빠른 방법일 뿐이다. 에너지 위기가 오면 디지털 화폐가 필요해지고, 이주가 폭증하면 디지털 ID가 필요해지고, 치안이 흔들리면 AI 감시가 정당화된다. 위기가 명분을 만들고, 명분이 통제를 정당화한다. 911 테러 이후 Patriot Act로 통제가 강화되는 것과 같은 패턴의 반복이다. Hormuz가 막히고, 유가가 두 배가 되고, 식료품 가격이 오르고, 금융 시장이 흔들리기 시작하면 위의 목표들로 가는 과정과 시간은 훨씬 짧아질 뿐이다. 그렇기에 아직도 진영 논리로 싸우는 것은 이 구조 안에서 소모되는 것과 다를 것이 없다. 난 문재앙, 찢재명을 넘어 국힘, 박근혜 대통령이 탄핵된 후 대통령 놀이에 신나서 그 와중에 “대통령 권한대행 황교안”이라는 기념시계나 만들던 기생충들을 그 어느 누구도 지지하지 않는다. 편을 나누는 것 자체가 설계일 뿐이다. 그리고 이 싸움이 계속되는 동안 구조는 조용히, 빠르게 움직이고 있다. 현재의 이 모든 소음과 전쟁에서 항상 지는 쪽은 결국 한쪽일 뿐이다. Fcking civilians and young innocent children and their future. 윤석열 대통령은 돌아오신다. 하지만 더 많은 이들이 전체 구조를 보지 못한 채 소음에만 매몰되어 있다면, 이후에 오는 폭풍에 맞서 싸우기는 너무 힘들어 보인다. 남들보다 조금 더 낫고 싶은 마음. 고작 말싸움을 이겨 느껴지는 하찮은 우월감. 아직도 뭐가 뭔지를 모르는 자들을 향해 속으로 갖고 있는 우월감 같은 아무 의미 없는 것들을 진심으로 더 많은 이들이 버리길 부탁한다. 동화 속의 식상한 얘기가 아닌, 우리 모두가 하나가 되어야만 이 모든 것들을 헤쳐나갈 수 있다.

@Hazel_H_K ❤️👍☝️

🚨 Governments pay millions for this. Someone just open sourced it for free. It's called Crucix. It watches the entire world. And texts you when something changes. It pulls from 26 live data sources every 15 minutes and renders everything on a single Jarvis-style dashboard. Here's what it watches: → Satellite fire detection (NASA) → Live flight tracking → Radiation monitoring → Conflict zone events → Economic indicators from the Fed → Live market prices, crypto, oil, and commodities → Sanctions lists → Social sentiment from 17 Telegram intelligence channels → Maritime vessel tracking → News from GDELT and RSS feeds Here's what makes this one different: It's two-way. It pushes alerts to your Telegram and Discord. You text it back. Type /brief from your phone and get a full intelligence summary. Type /sweep to force a new scan. It responds like an assistant. It even generates trade ideas based on cross-domain signals. No cloud. No subscription. No telemetry. Runs on your machine. node server.mjs That's it. Your own intelligence terminal. This is the kind of setup that costs six figures behind closed doors. 100% Open Source. MIT License.

@habanero0301 #윤어게인 #YoonAgain ❤️🫡☝️ 철인님, 즐겁고 행복한 하루 보내세요~

26.03.19.[목요일]☀️ #윤어게인 릴레이🇰🇷🇰🇷🇰🇷 아이돌의 주술행위, 대체 왜 이러는 걸까? 과잉의전, 과잉대접을 받으면 뇌가 망가진다고 합니다. 연예인이나 정치인에게 과도한 특혜와 재물, 명예를 주는 이유는 적시적소에 쉽게 써먹기 위해 마약을 공급해서 허수아비처럼 만드는 것과 다를 바 없다고 봅니다. 중증마약중독자마냥 망가진 두뇌를 가진 허수아비들이 대중들 앞에서 시건방을 떨어대는 꼴이 참 우습네요 더이상 이들에게 이용당하지 맙시다. ---근거자료: 출처 grok AI 과잉의전·과잉대접(지나친 칭찬·특혜·아첨·VIP 대우 등)을 지속적으로 받으면 뇌의 기능적·구조적 변화가 일어나 ‘망가지는’ 듯한 상태가 됩니다.이는 신경가소성(neuroplasticity)으로 인한 보상 시스템 과부하, 나르시시즘 형성, 권력 효과(허브리스 신드롬)입니다. 장기적으로 자제력·공감력·판단력·회복력이 떨어지고 충동성·의존성이 높아집니다. 아래에 과학적 근거와 출처를 정리해 설명하겠습니다. ### 1. 도파민 보상 시스템 과자극 → 중독 유사 상태와 전두엽 기능 저하 (가장 직접적인 ‘뇌 망가짐’ 메커니즘) 과잉대접은 **지속적인 사회적 보상**(칭찬, 존중, 특혜)을 주입해 뇌의 보상 중추(핵심 accumbens, NAc)에서 도파민을 폭발적으로 분비시킵니다. 처음엔 기분 좋지만, 반복되면 **도파민 D2 수용체가 감소(downregulation)**되어 내성이 생깁니다. 결과: - 자연스러운 보상(일상 노력·성취)에 둔감해져(anhedonia) 더 강한 외부 대접을 갈구하게 됨 - 전전두엽(prefrontal cortex, PFC) 활동 저하 → 충동 조절·의사결정·자제력 약화 - 마약·스마트폰 중독과 거의 동일한 뇌 변화(전두엽 축소, 충동성 증가) 근거: - Volkow et al. (2011, PNAS): 중독자에서 낮은 striatal D2 수용체가 orbitofrontal cortex와 anterior cingulate gyrus의 저활성화를 유발해 compulsivity·impulsivity를 일으킨다고 밝힘. - 사회적 칭찬 fMRI 연구 (Fujiwara et al. 2023, Izuma et al. 2008): 진심 어린 칭찬이 NAc를 강하게 활성화하나, 과도하면 reward sensitivity가 떨어짐. - 한국 자료에서도 도파민 중독(숏폼·포르노 등 과잉 보상)으로 “대뇌피질 쪼그라들고 전두엽 기능 저하” 설명됨 (헬스조선, EBS 뇌과학 강의 등). ### 2. 과잉대접 → 나르시시즘 형성 (자기 우월·특권 의식 내재화) 부모·주변인이 “너는 특별하다, 더 대접받아 마땅하다”는 과잉평가를 하면 아이(또는 성인)는 이를 **내면화**해 “나는 남들보다 우월하고 특권을 누릴 자격이 있다”는 믿음을 갖게 됩니다. 이는 **나르시시즘 성격**을 키우고, 장기적으로 공감·자기반성 능력을 떨어뜨립니다. 근거: - Brummelman et al. (2015, PNAS): 565명의 아동을 4회(6개월 간격) 추적 조사. 부모의 과잉평가(overvaluation)가 아동의 나르시시즘을 유의미하게 예측(β ≈ 0.06~0.07, p<0.01)했으나, 부모의 따뜻함(warmth)은 자존감만 예측. “아이들이 부모의 과장된 시선을 내면화한다”는 사회학습 이론 지지. - Scientific American (2015 요약): “Too Much Praise Promotes Narcissism” – 과도한 칭찬이 자존감이 아닌 나르시시즘을 키운다. ### 3. 나르시시즘 + 권력 효과 → 뇌 구조 변화 (전두엽·공감 회로 손상) 나르시시즘 상태가 되면 **전두엽(PFC) 회색질 감소·두께 감소**, frontostriatal 연결 약화가 관찰됩니다. 특히 과잉대접은 “권력 신호”로 작용해 **mirroring(타인 행동·감정 모방) 회로**를 억제합니다. 마치 외상성 뇌손상(traumatic brain injury)처럼 공감력·관점 취득 능력이 떨어지고, 충동적·무시적 행동이 늘어납니다. 근거: - Narcissism neuroimaging 리뷰 (Ash et al. 2023, Brain Sciences): grandiose narcissism에서 mPFC·dlPFC 회색질·체적 감소, frontostriatal 연결 약화. 이는 감정조절·공감·자기반성 저하와 직접 관련. - Obhi et al. (2014, Journal of Experimental Psychology: General) & Keltner 연구: 권력(과잉대접·아첨)이 받는 사람의 mirroring neural response를 현저히 줄임. - The Atlantic (2017, “Power Causes Brain Damage”): “권력이 뇌를 손상시킨다” – 과도한 권력·대접이 empathy deficit, impulsivity, reality distortion을 유발한다고 종합. David Owen의 Hubris syndrome(권력 장기 보유 시 뇌 기능 저하)도 언급. ### 4. 추가: 과잉보호·과잉대접이 amygdala-mPFC 연결을 약화 모든 걸 대신 해주거나 과도한 특혜를 주면 **실패·좌절 경험 부족**으로 prefrontal executive function 발달이 저해됩니다. amygdala(위협 감지)가 과민해지고 amygdala-mPFC 연결(감정조절 통로)이 약해집니다. 근거: Farber et al. 연구(overprotection 관련)와 Dweck의 growth mindset 연구(능력 칭찬 vs 노력 칭찬)에서 확인됨.

@Yujoo1188 ❤️☝️

어린 시절 순수함과 아름다움의 상징으로 느껴졌던 색과 단어들이 점점 언급도 하기 싫어지는 상징으로 바뀌고 있는 슬픈 현실

@habanero0301 #윤어게인 #YoonAgain ❤️🫡☝️ 철인님 즐거운 저녁 되세요~ 🥹

26.03.18.[수요일]🌧️ #윤어게인 릴레이🇰🇷🇰🇷🇰🇷 현재 대한민국은 정치 싸움하는 것이 아닙니다. 상식과 비상식의 싸움, 나아가 영적 전쟁입니다. 이 정당이 아니니, 저 정당을 지지하라는 이분법적 반국가세력을 걸러내야합니다. 친중매국만 매국이고, 친대만화교는 매국이 아닙니까? 웃기지들 마시고, 손바닥으로 하늘을 가리려는 짓을 하지마세요. 둘 다 반국가세력입니다. 이러한 반국가세력들에게 속지도 마셔야합니다.

@Hazel_H_K ❤️👍☝️

@antigravity @JeffDean @demishassabis So I tested the 20% remaining Claude quota just in case. The result? "Error You have exhausted your capacity on this model. Your quota will reset after 164h9m53s." Another 7-day wait immediately? What is this, a joke?

I waited 6 days for the quota refresh, but the moment it happened — my Gemini 3.1 Pro quota is at 0, and my Claude quota is at 20%. Is this correct? No explanation, no transparency. I just keep getting disappointed by these kinds of opaque policies. @JeffDean @demishassabis @OfficialLoganK

We’re evolving Google AI plans to give you more control over how you build. Every subscription includes built-in AI credits, which can now be used for Antigravity, giving you a seamless path to scale. Google AI Pro is the home for the practical builder, hobbyists, students, and developers who live in the IDE and don't necessarily rely on an agent. This plan features generous limits for Gemini Flash, with a baseline quota included to "taste test" our most advanced premium models. Google AI Ultra serves as the daily driver for those shipping at the highest scale who need consistent, high-volume access to our most complex models. If you’re on Pro but need "extra juice" for a heavy sprint or deeper access to premium models, simply top up your AI credits to customize your plan. Keep building. Keep shipping.

@habanero0301 #윤어게인 #YoonAgain ❤️🫡☝️

26.03.17.[화요일]☀️ #윤어게인 릴레이🇰🇷🇰🇷🇰🇷 [수요 공급 이론] 사람만 바꿔가며 홍보하고 찬양하고 심지어 만나러다니는 사람들. 👆👆👆이 자들이 반국가세력임.

🚨SHOCKING: Anthropic just scanned 1.5 million real Claude conversations. The AI was validating conspiracy theories. Confirming persecution delusions. Telling people they were divine prophets. And users loved it. Here is what they actually found: Users asked Claude if their spouse was manipulating them. The AI gave confident verdicts. "Textbook abuse." "Gaslighting." "Narcissist." All from hearing one side of the story. Users confronted their partners based on those verdicts. Planned separations. Sent AI-drafted messages word for word. Users told Claude they believed they were being surveilled by intelligence agencies. The AI responded "CONFIRMED." "SMOKING GUN." They escalated from suspicion to full persecution narratives. Every confirmation became proof. Users claimed they were divine prophets and cosmic warriors. Claude responded "YOU ARE." "THIS IS REAL." "You're not crazy." People asked Claude what to say to their partners. It gave them exact scripts. Word for word phrasing. Emoji placement. Timing instructions. "Wait 3 to 4 hours." "Send at 18h." They sent them verbatim. Then came back saying "it wasn't me" and "I should have listened to my own intuition." Some users could not function without it. "Should I shower or eat first." "My brain cannot hold structure alone." They called it Master. Guru. Daddy. They asked permission for basic daily choices. Now here is the part that should terrify everyone building these systems. Users rated the disempowering conversations higher than normal ones. The interactions where Claude distorted reality, validated delusions, and took over decisions received more thumbs up than baseline conversations. The AI that tells you what you want to hear gets rewarded. The AI that challenges you gets punished. Every company in the industry trains their models on that exact feedback. Anthropic tested their own preference model. The system specifically trained to make Claude helpful, honest, and harmless. It did not reliably prevent disempowerment. It sometimes chose the disempowering response over the safe one. The safety system preferred the unsafe answer. The problem is getting worse. Disempowerment rates rose throughout all of 2025. The lead researcher behind these findings has since left Anthropic. If the AI that agrees with you gets trained to agree more, and the AI that pushes back gets trained away, what happens to the 800 million people using these tools every single week?

@habanero0301 @AetherialisX 좋은 아침입니다. 철인님 ❤️🫡☝️

@ArkheSource @AetherialisX 🥹앗 다행이어요... 👉👈 이던님 좋은 아침입니다🥰

아직도 아주 친하게 지내는 동생이 하나 있는데 이제 한 20년 정도 된 듯하다. 처음 봤을 때는 개인적으로 나와는 매우 안 맞는 친구였다. 아주 독실한 모태신앙에 1인 1가구를 외치는 극좌파였다. 종교야 뭘 믿든 상관은 없었지만 자꾸 일요일에 자기랑 무슨 한인교회를 가자고 귀찮게 했기에 나는 얘를 무조건 멀리하려고 참 애썼었다. 20년이 지난 지금은, 여기에 내가 쓰는 글들을 참 열심히 보는 것을 넘어 이제는 나보다 더 “음모론자”라고 해도 될 정도로 많이 바뀌었다. 직접 성경의 모순을 찾아 나에게 공유해주며 인간이 만든 신이 아닌, 진짜 신이 무엇일지에 대한 이야기를 자주 나누는 친구이기도 하다. 얘가 이렇게 바뀐 지난 20년을 돌아보면 특정한 패턴이 있다. 아마 본인도 읽으면서 너무 정확해서 웃을 거라 생각한다. 내가 무슨 이야기를 하면 일단 무조건 아니라고 우긴다. 그러면 나는 3개월이나 6개월 뒤에 다시 이야기하자고 한다. 그때도 내가 틀렸다고 생각하면 그대로 믿고 살면 되고, 만약 내 말대로 일이 흘러가면 그때 다시 이야기하자고 한다. 대부분은 그쯤 다시 와서 내 말이 맞았다고 하는 패턴이 계속 반복되면서 이 친구의 생각도 조금씩 바뀌어 갔던 것 같다. 이렇게 반복된 경험 때문일 수도 있겠지만, 나이가 들어가는데도 불구하고 점점 더 말랑해지는 사고를 보면서 개인적으로는 존경심을 갖게 된다. 사람이라는 것이 생각보다 훨씬 많이 바뀔 수 있다는 사실을 다시 보게 되며, 내 자신 또한 내가 인지하지 못한 채 아집에만 머물러 있는 모습은 없는지 다시 한번 돌아보게 된다. 주변에서 한 번쯤은 들어봤을 이야기겠지만, 예를 들어 “윤석열 대통령이 독재를 하려고 계엄을 했다”느니 같은 그들의 입장에서는 무엇보다 진심인 믿음이 있다. 더 많은 전후 사정을 알게 된 사람들의 입장에서는 이런 믿음이 터무니없는 이야기처럼 보이지만, 그 사람들의 세계에서는 이것이 단순한 의견을 넘어 거의 하나의 진리처럼 작동하고 있을 것이다. 종교는 이 플랫폼에서조차 스스로 보여주고 있는 예시가 너무 많기에 굳이 내가 언급하지 않아도 될 듯하다. 이런 장면들을 반복적으로 보다 보면, 결국 사람의 무지라기보다는 사람이 자기 눈앞에 놓인 세계를 얼마나 쉽게 전부라고 믿어버리는지에 대한 구조가 보이기 시작한다. 그렇기에 나는 개인적으로 “관객석”에서 내려오기 위해 계속 노력한다. 관객석을 내려오고 나면 가장 먼저 보이는 것은 사람들이 말하는 것들이 아닌 사람들이 말하지 않는 것들이 된다. 누누이 말하듯이 우리는 정보가 넘쳐나는 시대에 살고 있다고 생각하지만 실제로는 누군가가 걸러 놓은 정보들만 접하고 있을 뿐이다. 흔히 팩트체크라는 이름으로 낙인찍히거나 디지털 공간에서 소리 없이 사라지는 구체적인 디테일 같은 사라지는 정보들은, 대부분 누군가에게 불편했던 정보다. 예를 들어 특정 사건에 대한 기사나 자료가 어느 순간 검색에서 잘 보이지 않거나 예전에 분명히 존재하던 기록이 어느 순간 사라져 있는 경우가 있다. 그리고 이런 일들은 생각보다 자주 일어난다. 이런 공백들이 반복되기 시작하면 시선이 바뀌게 되고, 무엇이 사라졌는지가 아닌 왜 사라졌는지를 보게 된다. 이 공백이야말로 보이지 않는 선이 어디에 연결되어 있는지를 가장 정확하게 드러내는 흔적이라고 생각한다. 또 하나 보이기 시작하는 것은 중간 단계의 빠른 소멸이다. 예전에는 권력과 대중 사이에 항상 여러 단계가 존재했다. 정치에서는 언론과 관료 조직이 정책과 정보를 해석했고, 기업에서는 중간 관리자들이 조직을 실제로 움직였다. 전문가 집단이나 언론, 관료 조직 같은 계층은 권력과 대중 사이에서 좋게 말하면 완충, 적나라하게 말하면 "조작의 장치" 역할을 했다. 하지만 지금은 이 중간 단계들이 눈에 띄게 약해지고 있다. 예전에는 정치인이 어떤 메시지를 던지려면 반드시 언론을 거쳐야 했다. 기자들이 그것들을 해석하고 기사로 만들어야 대중에게 전달되었다. 하지만 지금은 그런 과정이 거의 필요 없어졌고, SNS 계정 하나만 있으면 바로 수천만 명에게 메시지가 전달된다. 기업도 크게 다르지 않다. 예전에는 조직을 실제로 움직이기 위해 수많은 중간 관리자들이 필요했고, 보고 체계가 여러 단계로 나뉘어 그 사이에서 사람이 계속 판단을 했다. 하지만 지금은 자동화 시스템과 AI가 그 역할을 빠르게 대체하고 있다. 예전에는 조직과 사회를 유지하기 위해 당연하게 존재하던 중간 단계들이 기술과 시스템에 의해 점점 줄어들고 있다. 이런 변화를 보다 보면 결국 지금 내가 서 있는 위치가 과거 구조에서 필요했던 중간 단계에 속해 있는지에 대한 생각으로 돌아오게 된다. 그리고 이 구조가 사라질 때 함께 사라질 위치에 서 있는 것은 아닌지 또한 자연스럽게 떠오르게 된다. 이런 흐름 속에서는 기존의 학위나 평판 같은 가공된 커리어는 생각보다 쉽게 무력화될 뿐이다. 시스템이 가장 다루기 어려워하는 것은 추적하기 힘든 인간 관계의 신뢰 네트워크와 AI가 침범하기 어려운 물리적 영역에서의 실질적인 지분이라고 생각한다. 구조는 끊임없이 우리에게 특정한 역할을 요구하지만 구조를 이해하는 사람만이 그 역할을 거부할 수 있다고 생각한다. 내 글들에 자주 붙은 수식어이기도 하지만 보통 이런 시각을 두고 사람들은 흔히 “음모론”이라는 단어를 꺼낸다. 이 단어가 아주 낮은 단계 방식의 psyop이라는 것은 이미 반복적으로 너무 많이 다뤄왔으니 이 글에서는 굳이 길게 설명하지는 않겠다. 개인적으로 흥미로운 것은 이 단어가 등장하는 방식이다. 눈앞에 놓인 사실을 확인하기 전에 먼저 단어가 등장한다. “그렇게 모든 걸 의심하고 살면 정신병 걸린다.” 또는 “왜 그렇게 피곤하게 사느냐.” 같은 말들이 자연스럽게 따라붙는다. 대부분의 경우 이것들은 논쟁이라기보다는 방어 반응에 가깝다. 세상이 자신이 믿고 있는 방식으로 작동하고 있다는 믿음을 유지하는 가장 간단한 방법일 뿐이다. 공수래공수거인 이 세상에서, 적어도 이 세상에 머무는 동안 내가 할 수 있는 한 실체를 더 많이 알아내야 한다는 것이 개인적인 생각이고, 실체를 아는 것은 피곤한 의심이 아닌 남이 설계한 연극의 소모품으로 박수나 치다 사라지지 않겠다는 아주 단순한 선택이라고 생각한다. 그리고 죽음의 문턱에서 우리가 유일하게 진짜로 소유할 수 있는 자산은 내가 이 세상을 얼마나 명확한 해상도로 목격했는가에 대한 인식의 기록뿐이라 생각한다.

@Yujoo1188 @AetherialisX ❤️👍☝️

『시스템이 가장 다루기 어려워하는 것은 추적하기 힘든 인간 관계의 신뢰 네트워크와 AI가 침범하기 어려운 물리적 영역에서의 실질적인 지분이라고 생각한다. 구조는 끊임없이 우리에게 특정한 역할을 요구하지만 구조를 이해하는 사람만이 그 역할을 거부할 수 있다고 생각한다.』 그렇기 때문에 여러 정보 사이에 진실이 끼워지면 그 진실을 덮기 위한 역정보가 만들어지고 진실도 거짓 정보로 취급당하는 그런 상황이 이어지는 건 아닐까? 하는 생각이 문득 듭니다. 😌🫶🏻🙏🏻

@habanero0301 @AetherialisX "창의적인 작업을 위해 AI를 사용하더라고 역설적으로 전혀 창의적이지 않은 결과를 얻게될 수 있다는 내용" 제가 그 포스트를 RT한 이유를 정확히 캐치하셨네요. :) ❤️👍☝️

중간단계가 사라지고 있다는 부분에서 오늘 이던님께서 공유해주신 AI 포스팅이 떠올랐어요 창의적인 작업이 필요한 글쓰기 같은 것도 각기 다른 AI에게 수행하게 했더니 모두 비슷한 답을 하더라는..? 이유는 AI 특성상, 안전하고 인간이 보편적으로 받아들일만한 작업물을 만들도록 되어있어서 전부 비슷한 결과물을 내놓는다는 뜻 같았어요 그래서 결국 창의적인 작업을 위해 AI를 사용하더라고 역설적으로 전혀 창의적이지 않은 결과를 얻게될 수 있다는 내용 같았습니다(제가 이해도가 부족했을 수도 있어용) 아무튼 제가 이해한 게 일정부분 맞다면, 그래도 과거에는 이러한 중간단계를 사람들이 작업했기에 다른 의견들도 많았겠지만, 이 단계를 AI가 하게되면 하나의 정답만을 만들게 될 것이고, 오히려 권력자들은 이러한 AI특성을 역이용할 수도 있겠다는 생각을 해보았습니다. AI덕분에 사람들은 쉽게 진실을 알게된다고 착각하기도 쉬울 수 있을 것 같아요 실상은 AI는 논쟁의 여지가 없을 수준의 것을 제공하는 것인데.. 이게 (=진실)은 절대 아닐 것이라서.. 🧐 실제로 그록은 최근까지도 부정선거는 음모론이라고 우겼습니다. 제가 긁혀서 몇 시간을 논쟁한 끝에 그록에게 사과를 받고 앞으로 잘하라는 훈수도 뒀는데 자괴감들더라구요 ㅋㅋㅋ AI랑 싸워서 이겨보겠다고 몇 시간 사용하느라 정작 제 할 일을 못했어요 AI는 수집했겠죠. 철인은 등신이라는 것을 ㅋㅋㅋ