수정의 붕괴: 안전-critical 작업에서 폐쇄된 정보 루프

이 작업 문서는 폐쇄된 정보 루프가 AI 시스템, 조직적 판단 및 안전-critical 작업을 어떻게 저하시키는지를 조사합니다. 정보 이론, 모델 붕괴 연구, 인간 피드백을 통한 강화 학습, 운영 안전 관행을 바탕으로, 이 문서는 AI 시스템이 수정 능력을 유지하기 위해서는 새로운 인간 판단과 외부 검증 신호에 지속적으로 기초해야 한다고 주장합니다. 이 문서는 모델 훈련을 넘어 재귀적 저하 개념을 확장하여 전문성 형성, 인간 검증, 운영 편차 및 AI 지원 의사결정에 적용합니다. 중심 주장은 조직들이 AI 출력이 운영 현실과 연결된 동일한 인간 및 제도적 메커니즘을 약화시킬 위험에 처해 있다는 것입니다. 전문가의 판단이 AI 시스템으로 추출되는 반면, 하위 역할, 현장 학습 및 인간 검증 능력이 축소되면, 그 결과는 인구 수준의 폐쇄 루프가 됩니다: 시스템은 전문성을 재생산하는 것보다 더 빨리 소비합니다. 이 문서는 AI가 업무 시스템 내에서 수행 요소가 되는 곳, 검증 고리가 약한 곳, 안전-critical 분야에서 위험을 초래할 수 있는 폐쇄된 정보 루프를 식별하기 위한 운영 거버넌스 프레임으로 인간, AI 및 조직 성과(HAOP)를 제안합니다.