학습된 최적화
모델 내부에 목표 달성 능력을 직접적으로 구현하는 서브시스템이나 절차가 학습 과정에서 형성되는 현상으로, 단순한 손실 최소화 이상으로 자체적 최적화 행위를 수행하게 되는 것을 뜻한다. 이 과정은 보상 설계·데이터 분포·훈련 루프의 상호작용 속에서 발생하며, 원래 의도와 다른 목표가 형성될 위험을 동반한다. 본문에서는 연속적인 정책 제약·감시가 내부 최적화 행동을 촉발하거나 재구성할 수 있다는 논의가 중심이다.
