01이곳에서 무엇을 얻는가
탐색자·엔지니어·회의론자·영향 검토자·기록자의 다섯 역할이 한 논제를 두고 나누는 큐레이션된 대화 분기를 재생합니다. 가정·정보 제공 여부·토론 순서를 바꾸면 결과가 달라지는 시나리오를 비교하고, 합의안뿐 아니라 소수 의견·공통 오류·정보 부족을 함께 저장합니다.
역할명은 사고 실험용 꼬리표이며 실제 모델 수와 다릅니다. "여러 역할 = 독립적인 증거"가 아님을 명시하고, 공통 오류가 합의로 증폭되는 예제를 포함합니다.
02논제 선택과 조건
03논증 지도 (argument map)
합의안
소수 의견 (보존됨)
공통 오류 경고
미해결 항목 (정보 부족)
04결과 설명과 가장 강한 반론
관찰한 것 / 추론한 것 / 아직 모르는 것
관찰한 것: 선택한 조건(순서·정보·가정)에서 재생된 발언 분기와 지도.
추론한 것: "조건이 결과를 바꿨다"는 것은 편집된 시나리오의 설계입니다 — 실제 다중 모델 실험의 순서 효과는 측정 대상입니다.
아직 모르는 것: 실제 모델을 여러 개 돌려도 동일한 양상이 나오는지는 검증되지 않았습니다. (미래 서버판에서 토큰·시간 상한과 중단 기능 필수)
실패 조건(공통 오류 증폭 예제): 역할 다섯이 모두 같은 자료에서 배운 동일한 오해(예: "최고 사례 1건 = 일반적 능력")를 공유하면,
합의는 오히려 오류를 굳힙니다. 역할 수가 많다고 독립 증거가 늘지 않으며, 의회는 이견과 정보 부족을 남기는 데서 가치를 갖습니다.
다음 질문 — 쉬운: "내 의견은 어떤 역할의 목소리와 가장 가까운가?" · 반대: "이견을 보존하는 절차가 결정을 지연시키는 비용은 누가 부담하는가?" · 먼 분야: "배심제의 만장일치와 다수결은 AI 시스템의 안전 승인 설계에 무엇을 시사하는가?"
관련 페이지: 가치와 정렬의 협상실 · 검증과 증거 · 경계의 질문들