ParacHo
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두 달간의 공론화가 끝났습니다.
촉법소년 연령, 현행 만 14세 유지로 가닥이 잡혔습니다.
피투성이로 무릎 꿇었던 부산 여중생 사건.
9년간 쌓인 피해자들의 목소리.
26만 명이 넘은 소년법 폐지 청원.
결론은 "그냥 유지."
시민참여단 숙의 토론회에서는
연령 하향 목소리가 나왔습니다.
그러자 법학자와 전문가들이 강하게 반발했습니다.
그리고 결론은 현행 유지입니다.
촉법소년 제도를 악용하는 사례가 나오지 않도록
제도 개선 노력을 이어가자는 제언이 담겼다고 합니다.
"노력을 이어가자." 9년째 듣던 말입니다.
만 13세가 "어차피 살인미수인데 더 때리자"고 말하며
사람을 집단폭행해도 법은 여전히 그 아이를 보호합니다.
피해자가 아니라.
5월 중순 국무회의에서 최종 결정이 납니다.
결과가 뒤집히기는 쉽지 않다고 합니다.
피해자들은 오늘도 그 기억을 안고 삽니다.
가해자들은 여전히 기록도 없이 살아갑니다.
촉법이라는 이름 아래 이 악마 같은 놈들을 어떻게
못 하는 걸까요?
이게 최선입니까?
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도주하던 10대 오토바이…경찰차 정면 차단, 과잉 대응 논란
한밤중 빠른 속도로 달리던 10대 2명. 신호 위반, 지그재그 운전, 계속되는 도주. 경찰은 여러 번 멈추라고 했지만 이들은 끝까지 속도를 줄이지 않았습니다.
그런데 그다음 장면이 문제였습니다. 반대편에서 달려오던 경찰차가 갑자기 중앙선을 넘어 정면으로 방향을 틀어버린 겁니다. 도망치던 오토바이는 피할 틈도 없이 그대로 충돌했고, 두 명은 그대로 도로 위로 날아가듯 쓰러졌습니다.
결과는 충격적이었습니다. 운전하던 10대는 목뼈 골절로 중상을 입었고, 친구도 팔과 다리 인대가 파열됐습니다.
가족들은 분노했습니다. 단순 위반인데 왜 목숨까지 위험해질 정도로 막았냐는 겁니다.
하지만 경찰의 입장은 완전히 다릅니다. 이미 수차례 위반했고, 정지 명령도 무시했다. 최소한의 물리력으로 검거한 것이라는 주장입니다.
문제는 바로 이 지점입니다. 정면 충돌로 막는 방식, 이게 과연 정당한 공권력일까요? 아니면 과잉 대응일까요?
여러분이라면 이 상황에서 경찰의 선택, 맞다고 보시나요?
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공무원 필기 1등하고 스스로 목숨을 끊은 19살
19살 공시생이 필기를 1등으로 면접을 봤는데 탈락해버림.
이렇게만 보면 면접 망쳤구나 싶었지만 알고보니 필기 꼴등인 누군가가 면접으로 합격함.
그래서 19살 공시생은 너무 충격을 받아서 응급실로 실려갔고 얼마 뒤 자살.
그런데 이 채용건을 까고보니 초등학교 교장이었던 A씨가 자기 사위 공무원 시킬려고 부산교육청에 청탁.
부산시 교육청은 기꺼이 필기 꼴등이던 사위에게 면접 대본을 전부 내어주고 한술 더 떠서 다른 지원자들 점수를 비정상적으로 깎아서 탈락시킴.
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@Jaemyung_Lee 현장경험이 전무한 “내근직만 한 지휘관”에게 더이상 현장지휘를 맡게해서는 안됩니다. 대체 내근직들 현장경험도없으면서 대응단장자리에 잠깐 1년 쉬어가는 자리로 배치하는게 말이 됩니까? 무능한 지휘부에게 책임을 엄중히 물어야합니다.
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이선균 수사 를 사실인냥 언론에 유출한 경찰 파면하고 징역형은 그렇다 치자. kbs 윤아림 같이 진실인냥 보도한 기레기들은 어쩔거냐. 누가 책임질 거냐구?
mt.co.kr/society/2026/0…
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故김창민 감독님 사건 가해자들 ㄷㄷㄷ
영화 마녀 감독님
故김창민 감독님, 다시 한번 삼가 고인의 명복을 빕니다
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영화감독 김창민님이
자폐 성향이 있는 아들과 밥을 먹던 중
다른 손님에게 폭행을 당해 뇌사 상태에 빠졌고,
4명에게 장기를 기증한 뒤 세상을 떠났습니다.
그런데도 가해자들은
구속영장이 기각돼 불구속 상태로
검찰에 넘겨졌다고 합니다.
삼가 고인의 명복을 빕니다.
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🚨 속보: 마이크로소프트 리서치와 세일즈포스가 모든 AI 개발자들을 경악하게 할 만한 논문을 발표했습니다.
그들은 20만 건 이상의 모의 대화를 통해 GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro, Claude 3.7 Sonnet, o3, DeepSeek R1, Llama 4 등 15개의 최고 LLM (학습 모델)을 테스트했습니다.
단일 회전 프롬프트: 성능 90%.
다단계 대화: 성능 65%.
같은 모델, 같은 작업. 그냥... 평소처럼 말하는 것뿐이에요.
범인은 지능이 아닙니다. 적성은 겨우 15% 감소했을 뿐입니다.
신뢰도가 112%나 폭증했습니다.
→ LLM은 당신이 설명을 마치기도 전에 답을 내놓습니다 (잘못된 가정이 영구적으로 고착됩니다).
→ 그들은 첫 번째 틀린 답에 매료되어 그것을 바탕으로 발전해 나갑니다.
→ 그들은 당신과의 대화 중간 부분을 완전히 잊어버립니다.
→ 답변이 길어질수록 더 많은 가정이 생겨나고, 이는 곧 더 많은 오류를 초래합니다.
추론 모델조차 실패했습니다. o3와 DeepSeek R1도 마찬가지로 형편없는 성능을 보였습니다.
추가 사고 토큰은 아무런 효과가 없었다.
온도를 0도로 설정해도 여전히 작동하지 않습니다.
지금 당장의 해결책은 AI에게 여러 번 주고받는 대신 모든 정보를 한 번에 메시지로 제공하는 것입니다.
지금까지 보셨던 모든 벤치마크 결과는 완벽한 실험실 환경에서 단일 회전 프롬프트를 사용하여 테스트되었습니다.
진정한 대화는 시중에 나와 있는 모든 모델을 무너뜨리지만, 아무도 그 이야기를 하지 않습니다.
Hasan Toor@hasantoxr
🚨BREAKING: Microsoft Research + Salesforce just dropped a paper that should scare every AI builder. They tested 15 top LLMs GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro, Claude 3.7 Sonnet, o3, DeepSeek R1, Llama 4 across 200,000+ simulated conversations. Single-turn prompt: 90% performance. Multi-turn conversation: 65% performance. Same model. Same task. Just... talking normally. The culprit isn't intelligence. Aptitude only dropped 15%. Unreliability EXPLODED by 112%. → LLMs answer before you finish explaining (wrong assumptions get baked in permanently) → They fall in love with their first wrong answer and build on it → They forget the middle of your conversation entirely → Longer responses introduce more assumptions = more errors Even reasoning models failed. o3 and DeepSeek R1 performed just as badly. Extra thinking tokens did nothing. Setting temperature to 0? Still broken. The fix right now: give your AI everything upfront in one message instead of back-and-forth. Every benchmark you've seen was tested on single-turn prompts in perfect lab conditions. Real conversations break every model on the market and nobody's talking about it.
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