의미를 유지하며 의사결정을 확장하는 폐루프 아키텍처

한줄 요약

AI가 의사결정을 가속화할 때 의미가 변질되는 문제를 해결하기 위해, 인간의 해석적 통제를 유지하면서 AI 분석을 지원하는 폐루프 아키텍처를 제안한다.

풀어야 하는 문제

AI를 활용한 의사결정 확장 과정에서 의도가 기준, 지표, 할당 규칙으로 변환되면서 의미가 표류(drift)하여 추적 불가능해지는 문제.

접근 방법

폐루프 아키텍처(Closed-Loop Architecture)를 도입하여 의미가 결정으로 변환되는 과정에 제약을 가함. 'Operating Spine'이라는 구조적 분석 단위를 통해 거버넌스 계층 간 의도-행동 연결을 추적 가능하게 함.

결과·기여

공공 기관, 자본 배분, AI 매개 환경에서 결정 규칙의 내구성이 장기적 제도 신뢰성을 결정한다는 점을 보여주며, 표류와 일관성을 의사결정 시스템 내에서 직접 관찰 가능하게 함.