얼마나 안전해야 ‘충분히’ 안전한가 — 그리고 누가 결정하는가?
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안전 기준선 α는 어디에서 오는가. 기존 산업이 내놓은 세 가지 답, 피지컬 AI에서 그 답들이 휘는 이유, 그리고 모두가 기준선에 관여하지만 아무도 서명하지 않는 구조에 대하여.
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How Safe Is Safe Enough — and Who Decides?
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Risk numbers are easy to produce; thresholds are hard to own. Where the safety threshold α comes from, the three answers older industries gave, why physical AI bends all of them — and why everyone touches the threshold but no one signs it.
What Is Physical AI Deployment Assurance?
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Physical AI deployment assurance turns ‘it works’ into ‘you may run it here’: defensible evidence for a specific site, explicit assumptions, and a clear owner for the residual risk.
Physical AI Deployment Assurance란 무엇인가
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Physical AI Deployment Assurance는 ‘작동한다’를 ‘이곳에서 운용해도 된다’로 바꾼다: 특정 현장에 대한 방어 가능한 증거, 명시된 가정, 그리고 남은 위험의 분명한 주인.
Physical AI Is Easy to Demo, Hard to Deploy
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A demo is an existence proof; a deployment is a claim over the conditions a site will actually produce. Why that gap is structural — and why the internet’s ship-to-learn playbook doesn’t transfer to machines that share our space.
피지컬 AI의 데모는 쉽지만, 현장 배치는 어렵다
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데모는 존재 증명이고, 현장 배치는 특정 장소가 실제로 만들어낼 조건들에 대한 주장이다. 이 간극이 왜 구조적인지, 그리고 인터넷 소프트웨어의 ‘배포하며 배우기’가 왜 사람과 공간을 공유하는 기계에는 통하지 않는지 다룬다.