[논문리뷰] The Responsibility Vacuum: Organizational Failure in Scaled Agent Systems

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저자: Oleg Romanchuk, Roman Bondar

핵심 연구 목표

본 논문은 현대 AI 에이전트 기반 시스템에서 의사결정 처리량이 인간의 검증 역량을 초과할 때 발생하는 구조적인 책임 귀속 실패, 즉 책임 공백(Responsibility Vacuum) 현상을 정의하고 분석합니다. 의사결정에 대한 공식적 승인 권한과 이해 역량이 일치하지 않는 조직적 문제를 규명하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

논문은 권한(Authority) , 역량(Capacity) , 그리고 책임 공백 등의 핵심 용어를 정의하고, 생성 처리량( G )과 인간 검증 역량( H ) 간의 불균형 모델을 제시합니다. 특히 G가 H를 크게 초과 하는 스케일링 한계점을 도출하고, 자동화된 검증이 이해를 대체하는 CI 증폭 역학(CI Amplification Dynamic) 을 통해 이러한 현상이 심화됨을 설명합니다.

주요 결과

본 연구는 책임 공백 이 프로세스 오류나 기술적 결함이 아닌, 스케일된 에이전트 배포의 구조적 속성임을 밝힙니다. 생성 처리량(G)이 인간 검증 역량(H)을 크게 초과 하는 임계값을 넘어서면, 검증이 의사결정 기준으로서 기능을 상실하고 의례적인 승인(Ritualized Approval) 으로 대체되어 책임이 구조적으로 정의되지 않음을 보여줍니다. 구체적인 정량적 실험 결과는 제시되지 않았지만, G와 H의 관계에 기반한 현상 발생 조건을 명확히 합니다.

AI 실무자를 위한 시사점

AI 실무자들은 에이전트 시스템을 대규모로 배포할 때, 기존 CI/CD 파이프라인과 인간 승인 프로세스가 책임 공백 을 유발할 수 있음을 인지해야 합니다. 추가적인 자동화 검증은 오히려 프록시 신호 밀도를 높여 인간의 인식적 개입(epistemic engagement) 을 감소시키고 책임 공백을 가속화할 수 있습니다. 따라서 처리량을 제한하거나, 개인 의사결정 수준의 책임을 배치 또는 시스템 수준으로 재할당하는 등 명시적인 조직적 재설계가 필요합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.