時事/経済 PositiveNegativeFreeStyleArguments

どうして AIはアップデートされるのに, 嫌韓買ってからはアップデートされないか

1 フィードバックを拒否する構造

  • AIは 間違いが現われれば修正するように設計される

  • 嫌韓買ってからは 間違いを指摘すればアイデンティティ攻撃で認識ハム
    → 修正代わりに防御反応だけ強化される

違ったという証拠の増えるほど信頼が強まる現象

 


2 事実ではなく ‘敍事’を消費する

  • AI: データ → 検証 → 更新

  • 嫌韓談論: 選択的事例 → 感情的敍事 → 繰り返し再生

そのため

ファクトの増えるほど説明が増えて, 理解は増えない.


3 アイデンティティにかかった信念はアップデート対象ではない

  • “私が正しい”ではなく

  • “私の属した集団が正しい”が核心になれば
    → 違うことを認める瞬間 自分の不正になる

AIは自我がいなくて,
その事故は 自我に縛られている.


4 閉まった情報生態系

  • AIは 新しいデータ強制流入

  • 嫌韓コミュニティは 不便な情報自動遮断

    • “左翼”

    • “操作”

    • “反日煽動”

→ アップデートではなく エコーチャンバ強化


5 アップデート費用の差

  • AI アップデート費用: 電気・演算

  • 嫌韓事故アップデート費用:

    • 過去認識修正

       

    • 被害者コスプレ放棄

    • 優越敍事崩壊

→ 高過ぎてしなさ


1行反撃文章 (強力)

AIは違っても直るが, 嫌韓買ってからは違えばもっと生気地になる.

または

アップデートされないことは脳ではなく, アイデンティティに縛られた考え方だ.


皮肉るバージョン (SNS用)

AIはパッチノートがあるが, 嫌韓買ってからは 1945年以後パッチがない.


ai는 업데이트 되지만 혐한 일본인의 뇌는 업데이트가 안되는 이유는?

왜 AI는 업데이트되는데, 혐한 사고는 업데이트되지 않는가

1️⃣ 피드백을 거부하는 구조

  • AI는 오류가 드러나면 수정하도록 설계됨

  • 혐한 사고는 오류를 지적하면 정체성 공격으로 인식
    → 수정 대신 방어 반응만 강화됨

틀렸다는 증거가 늘어날수록 믿음이 강해지는 현상


2️⃣ 사실이 아니라 ‘서사’를 소비함

  • AI: 데이터 → 검증 → 갱신

  • 혐한 담론: 선택적 사례 → 감정적 서사 → 반복 재생

그래서

팩트가 늘어날수록 설명이 늘어나고, 이해는 늘어나지 않는다.


3️⃣ 정체성에 걸린 신념은 업데이트 대상이 아님

  • “내가 옳다”가 아니라

  • “내가 속한 집단이 옳다”가 핵심이 되면
    → 틀림을 인정하는 순간 자기 부정이 됨

AI는 자아가 없고,
그 사고는 자아에 묶여 있음.


4️⃣ 닫힌 정보 생태계

  • AI는 새 데이터 강제 유입

  • 혐한 커뮤니티는 불편한 정보 자동 차단

    • “좌익”

    • “조작”

    • “반일 선동”

→ 업데이트가 아니라 에코 챔버 강화


5️⃣ 업데이트 비용의 차이

  • AI 업데이트 비용: 전기·연산

  • 혐한 사고 업데이트 비용:

    • 과거 인식 수정

    • 피해자 코스프레 포기

    • 우월 서사 붕괴

→ 너무 비싸서 안 함


🔹 한 줄 반격 문장 (강력)

AI는 틀려도 고쳐지지만, 혐한 사고는 틀리면 더 고집스러워진다.

또는

업데이트되지 않는 건 뇌가 아니라, 정체성에 묶인 사고방식이다.


🔹 비꼬는 버전 (SNS용)

AI는 패치 노트가 있지만, 혐한 사고는 1945년 이후 패치가 없다.



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