사람 승인
AI가 정리한 쟁점이나 추가안은 사람의 검토·승인 없이 다음 청중 판단 단계로 나갈 수 없습니다.
막는 위험: AI 프레이밍의 무검토 노출
Trust by design
신뢰는 AI의 자신감이 아니라 방어장치에서 나옵니다.
좋은 의도를 선언하는 데 그치지 않고, 잘못된 역할 결합과 과장된 주장을 실행 경로에서 막고 다시 검토할 기록을 남깁니다.
다중 독립 관점
서로 다른 회사의 AI가 독립 제안, 상호 보강, 수정 제안과 투표를 나눠 맡습니다.
막는 위험: 한 모델의 생성·평가·정당화 독점
허위 정밀성 차단
불확실한 정책 영향을 권위 있는 단일 정밀 숫자로 제시하지 않고 방향과 범위로 표현합니다.
막는 위험: 숫자의 권위로 불확실성 은폐
재현성
모델, 버전, 온도, 시드, 프롬프트, 근거와 가정을 실행 기록에 남깁니다.
막는 위험: 같은 결과를 다시 설명할 수 없음
정직 노출
반영한 내용과 함께 미반영, 상충, 비용과 제약을 같은 수준으로 공개합니다.
막는 위험: 채택안의 장점만 선별 노출
여론 오독 방지
가상·실제, 표본·비표본, 예측·예시 서사를 구분하고 비대표성 고지를 결과와 함께 둡니다.
막는 위험: 실험 응답을 국민 여론으로 확대
방어장치 원문은 저장소 공개 전환 뒤 RFC와 실행 코드 링크로 함께 제공합니다. 현재는 공개 준비 상태를 확인하세요.
Honest limits
지금 해결하지 못한 것도 본문에 둡니다.
오픈소스 공개는 완성 선언이 아니라 외부 검토를 받을 수 있게 만드는 단계입니다.
방법론의 한계
- 의제와 선택지를 누가 정하는지에 따라 결과가 달라집니다.
- 가상 참여자는 실제 사람의 행동을 예측하지 못합니다.
- 선택 변화만으로 숙의의 질이나 민주적 정당성을 증명할 수 없습니다.
- AI가 만든 예시 서사는 미래 예측이 아닙니다.
현재 구현의 한계
- 행사 도구와 도메인 중립 코어의 가드 코드가 아직 이중화되어 있습니다.
- AI 교차숙의는 외부 API와 네트워크에 의존합니다.
- 실제 참가자 온라인 운영용 인증·DB·영속 작업 구조는 준비 중입니다.
- 첫 실제 청중 현장 실증은 2026-08-12 예정입니다.
반대와 실패는 제거할 잡음이 아니라 보존할 연구
기록입니다.
합의율을 높이는 것이 목표가 아닙니다. 왜 동의하지 못했는지, 무엇이 반영되지 않았는지, 어떤 실험이 실패했는지를 다음 검토자가 볼 수 있어야 합니다.