판단 인프라 갭: AI 매개 시스템에서 판단 위임을 관찰 가능하고 감사할 수 있도록 하는 표준 운영 프레임워크

이 작업 문서는 판단 인프라 갭을 공식화합니다: 관찰 가능성, 감사 가능성, 또는 책임 추적성 없이 시스템 층 간에 판단이 조용히 위임되는 AI 매개 의사 결정 작업 흐름의 구조적 실패 모드입니다. AI 시스템이 고위험 기관, 조직, 그리고 거버넌스 맥락에서 중재자로서 점점 더 운영됨에 따라, 의사 결정 실패는 더 이상 모델 정확도, 정렬 목표 또는 인터페이스 사용성만으로 충분히 설명될 수 없습니다. 장기적인, 교차 영역 실증 사례 분석 및 시스템 수준 연구의 코퍼스를 바탕으로, 본 논문은 판단을 인지적 속성 또는 윤리적 추가물이 아니라 명시적 표현이 필요한 인프라 기능으로 재구성합니다. 이 논문은 판단 위임이 현재 지시 수령, 생성 실행 및 전달 층 간에 어떻게 암묵적으로 발생하는지를 보여주며—거짓 완성, 인공물 불일치, 기관 간 불일치와의 모델 간 수렴, 형식 적합 환상과 같은 반복적인 실패 패턴을 생성합니다. 이 논문은 판단 인프라를 위한 표준 운영 프레임워크를 소개하며, 위임 이벤트를 관찰 가능하고 감사 가능하게 만드는 핵심 구조 원시 객체, 판단 텔레메트리 신호, 그리고 책임 흐름 표현을 명시합니다. 새로운 최적화 목표나 정렬 메트릭을 제안하기보다는, 이 프레임워크는 판단을 시스템 및 조직 수준에서 관리해야 하는 제어 평면으로 위치시킵니다. 학술 연구와 운영 배치 사이의 경계에 의도적으로 자리 잡은 이 작업은 AI 거버넌스, 시스템 공학, 그리고 과학 및 기술 연구에 기여하여 기존의 학문적 프레임워크로는 완전히 해결할 수 없는 실패 유형을 제명합니다. 이는 학술적 탐구를 위한 방법론적 기준점과 AI 매개 작업 흐름에서 의사 결정 위험, 책임 분포, 그리고 거버넌스 무결성을 관리하고자 하는 조직을 위한 운영 참조로 의도되었습니다.