Trustworthy Judgment
in the Age of AI

01 질문

AI가 판단에 관여할 때

AI는 이미 여러 판단에 관여합니다. 입사 지원서를 거르고, 글을 채점하고, 대출 여부를 가늠합니다. 그런데 정작 그 판단이 어떻게 나왔는지는 알기 어렵습니다.

주덱스는 이 세 질문에서 출발합니다. 더 강력한 모델이 아니라 더 나은 판단의 구조가 AI의 다음 단계를 결정한다고 봅니다.

02 접근

철학에서 아키텍처까지

인간이 판단을 내리는 방식을 실제로 작동하는 시스템으로 옮기는 연구입니다.

1. 1Philosophy무엇이 옳은 판단인가를 묻습니다
2. 2Logic그 답을 명확한 규칙으로 정리합니다
3. 3Architecture규칙을 실제로 작동하는 시스템으로 만듭니다

연구 방법론Decision Intelligence, Neuro-Symbolic AI, Business Ontology

03 연구 분야

연구 분야

네 분야 모두, AI가 관여하는 판단을 어떻게 신뢰할 수 있게 만들 것인가라는 질문으로 이어집니다.

• 1

  AI Ethics

  AI의 판단은 무엇이 옳은가? Fairness, Responsibility
• 2

  Explainable & Reliable AI

  AI의 판단을 어떻게 신뢰할 수 있는가? Explainability, Reliability, Accountability
• 3

  AI Governance

  AI의 판단에 누가 책임지는가? Human Oversight, Human-in-the-Loop
• 4

  AI Evaluation

  AI의 판단을 어떻게 평가할 것인가? Assessment, AI 논술 평가

04 적용 연구

AI 논술 평가

AI는 인간의 사고를 어떻게 평가할 수 있는가. 주덱스는 이 질문을 수능 서·논술형 평가에서 검증합니다.

국가교육위원회는 2026년 8월 수능 서·논술형 평가 도입 방안을 발표했습니다. 최종안은 2027년 3월에 나올 예정입니다. 서·논술형 채점은 결국 판단의 문제입니다. 기준이 보이지 않으면 결과를 신뢰할 수 없습니다.

1. Research판단 기준 연구무엇을 좋은 논증으로 볼 것인가
3. Framework논증 구조 평가 틀주장, 이유, 근거, 반론, 재반론, 결론
5. SystemAI 논술 평가 시스템기준을 설명할 수 있게 만듭니다

05 저서

저서

• 《The Architecture of Reason》 A Neuro-Symbolic Approach to Solving the Black Box Problem

  AI가 이유를 밝히지 않고 결론만 내놓는 블랙박스 문제를 다룹니다. 신경망의 계산 능력을 사람이 확인할 수 있는 논리 구조 안에 두는 뉴로-심볼릭 접근을 제안하고, 판단을 추적 가능한 논증으로 바꾸는 OREO 프레임워크(Opinion, Reason, Example, Opinion)를 제시합니다.

  영문, Kindle 전자책

• 《마지막 엔터키》 판단의 책임을 설계하는 아키텍처

  AI는 제안하고, 결정과 책임은 사람이 진다는 원칙에서 출발합니다. 형이상학, 인식론, 논리학, 윤리학의 네 부분에 걸쳐 AI의 통계적 한계를 짚고, 뉴로-심볼릭 AI와 OREO 엔진으로 추론 과정을 드러내는 글래스박스 설계를 대안으로 내놓습니다.

  2026년 2월, 214쪽