목적-레이어 AI: 인공 시스템에서 내재적 평가의 구조적 정의

현대 인공지능 시스템은 일반적으로 행동적 측면—생성, 자율성, 혹은 과제 수행—으로 특성화됩니다. 본 논문은 이러한 분류가 더 근본적인 구조적 구분을 은폐한다고 주장합니다. 기계 학습, 금융, 거버넌스 전반에 걸쳐 시스템들은 그들의 작동 영역에 외부로 남아있는 목표 함수(ℒ ∉ 𝒪(S))에 대해 행동을 최적화합니다. 모델 수렴, 알파 압축, 시스템 통합을 통해 최적화가 점점 더 부족한 차별화의 초점이 됨에 따라, 관련된 변화는 최적화에서 평가로의 전환입니다. 본 논문은 목표 함수가 시스템 수준 작동의 허용 가능한 객체가 되는(ℒ ∈ 𝒪(S)) 건축학적 범주인 목적-레이어 AI를 도입하며, 이는 외부에서 명시된 일관성 유지 제약 조건의 대상이 됩니다. 이 조건은 고정된 목표 하에서 매개변수 공간을 대상으로 작동하는 메타 학습 및 적응적 최적화와 구분됩니다. 평가 기준의 표현이나 세분화는 그러한 변환 자체가 시스템 작동 내에서 허용되지 않는 한 ℒ에 대한 작동을 구성하지 않습니다. 금융 시장을 구조적 실험 사례로 사용하여, 본 논문은 고정 평가 기준 하에서의 최적화가 구속 제약을 받으며, 따라서 지속적인 차별화가 단순한 최적화만으로는 발생하지 않음을 보여줍니다. 또한 지역 최적화가 성공하는 반면 전반적 결과 정렬이 붕괴되는 분포 외 실패의 일부가 단순한 통계적 오류가 아닌 평가 오지정의 신호임을 주장합니다. 이 분석은 거버넌스에 함의를 갖습니다. ℒ가 외부에 남아 있는 경우, 제어는 최적화의 명세 및 감독을 통해 이루어지며; ℒ ∈ 𝒪(S)일 때 거버넌스는 평가 변환을 지배하는 허용 가능성 제약의 설계 및 감독으로 전환됩니다. 대리성에 관한 제한적 주장도 뒤따릅니다: 고정 평가 기준 하에서 작동하는 시스템은 평가에 대해 파생적이며, ℒ를 𝒪(S)에 포함시키는 것은 이러한 의존성이 완화될 수 있는 필요하지만 충분치 않은 조건을 규정합니다. 따라서 목적-레이어 AI는 현재 시스템의 기술적 설명이나 일반 지능을 위한 충분 조건이 아니라, 최적화에 얽매인 시스템과 평가가 작동되는 시스템을 구분하는 최소한의 건축 기준으로 제안됩니다. 이 논문은 평가 구조, 인식적 대리성, AI 시스템 거버넌스에 관한 광범위한 연구 프로그램의 일부를 이룹니다. '목적-레이어 AI'를 도입하여 목표함수가 시스템 작동의 허용 가능한 객체가 되는 범주로 제한된 건축적 적용을 개발합니다. 본 논문은 인식적 생성성의 일반 이론을 재서술하지 않고, 이를 시스템 설계, 금융, 거버넌스의 구체적 문제에 적용합니다. 평가는 목표 기준이 시스템 수준 작동의 객체가 되는 조건(ℒ ∈ 𝒪(S))을 포함한 인식적 생성성의 완전한 형식적 설명은 Kahl (2026a, §§1–4)에서 다룹니다.