행위성의 구조적 조건과 행위적 인공지능의 오귀속

최근 담론에서는 진보된 인공지능 시스템을 '행위적(agentic)'이라고 점점 더 자주 묘사한다. 계획 수립이 가능한 언어 모델, 자율적 워크플로우, 다중 에이전트 구조는 목표를 추구하고, 행동을 개시하며, 시간에 걸쳐 행동을 조정한다는 점에서 행위성을 가진 것으로 여겨진다. 이 글은 이러한 묘사가 구조적 혼동에 기초하고 있음을 주장한다. 연속성 기반의 행위성 설명에 근거하여, 대부분 '행위적'이라고 라벨된 시스템들은 행위성이 발생할 수 있는 조건을 갖추고 있지 않음을 보여준다. 이 글은 행위성은 단순한 행동적 성취가 아니라 연속성 압력에 대한 구조적 반응임을 주장한다: 이는 상충되는 미래 경로 전반에 걸쳐 평가 권위의 단일한 위치를 보존해야 하는 필요성이다. 최적화, 계획, 조정은 이러한 단일성을 전제로 하며, 이를 생성하지 않는다. 재설정 가능하고 대체 가능하며 외부에서 지정된 평가 기준에 의해 통제되는 시스템들은 평가 권위의 저자성을 결여한 채 효과적으로 최적화할 수 있다. 현행 AI 구조와 거버넌스 관행에 이 기준을 적용한 결과, 본 논문은 주요 위험이 기계가 에이전트가 되는 데 있지 않고, 연속성, 저자성, 책임이 구조적으로 부재한 곳에 행위성을 부여하는 데 있음을 결론짓는다.