Veriprajna 백서: 민사책임에서 공무원으로의 전환 – 결정론적 정부 AI를 위한 성문법 인용 강제 아키텍처

요약

공공 부문에 인공지능을 통합하는 것은 행정 거버넌스 역사에서 중대한 전환점이다. 처음으로, 시 조례·주 규정·연방법의 미로와 같은 구조에 대한 접근을 민주화할 가능성이 존재하며, 관료적 경험을 불투명과 마찰에서 명료함과 효율로 바꾸어 놓는다. 그러나 최근 뉴욕시 "MyCity" 챗봇의 배포와 이어진 실패는 현행 정부 AI 도입 정부 AI 도입. 사업주에게 시 법령 위반을 조언함으로써 무현금 결제, 팁 풀링, 주거 차별에 관해, MyCity 사건은 보여 주었다 엄격한 아키텍처 제약이 없으면 확률적 AI 시스템이 성실한 공무원이 아니라 거대한 민사책임 . ¹

Veriprajna가 준비한 본 백서는, 범용 대규모 언어 모델(LLM)을 피상적으로 프롬프트하여 법률 질의에 답하게 하는 현행 "얇은 래퍼" 방식의 정부 AI가 근본적으로 결함이 있고 법적으로 위험하다고 주장한다. ³ 이러한 시스템은, 사실 준수보다 "유용성"을 우선하는 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)에 의해 구동되어 아첨과 환각에 취약하며, 법치주의를 수호하기보다 사용자 질의를 만족시키기 위해 규정을 날조한다. ⁵ 정부 기관이 법적 허가를 환각하는 시스템을 배포하면, 사경제적 기능 수행 중 과실에 의한 허위표시에 관여함으로써 주권면제 법리를 침식할 위험이 있으며, 이는 Moffatt v. Air Canada 와 같은 신흥 판례가 보여 준다. ⁷

Veriprajna는 성문법 인용 강제 (SCE) 로의 필수적 패러다임 전환을 제안한다. 이 아키텍처 프레임워크는 정부 AI를 창의적 대화자가 아니라 결정론적 검색 엔진으로 다룬다. SCE 하에서 AI는 엄격한 "인용 없으면 = 출력 없음" 제약 아래 동작한다. 복합 AI 시스템을 활용하며 계층적 검색 증강 생성(RAG)과 제약 디코딩으로 모든 주장이 벡터화된 시 조례의 특정 하이퍼링크 조항에 근거하도록 한다. ⁸

본 보고서는 현행 구현에 내재된 법적 위험, 확률적 모델에서 "법률 환각"의 기술적 근본 원인, 그리고 신뢰를 회복하도록 설계된 Veriprajna의 포괄적 아키텍처를 철저히 분석한다. 우리는 불투명한 "블랙박스" 래퍼에서 선서한 공직자에게 요구되는 충실성과 책무성을 갖춘 투명하고 검증 가능한 시스템으로 전환하는 방법을 상세히 설명한다. "베타" 정부 챗봇의 시대는 끝났으며, 결정론적 디지털 공무원의 시대가 시작되어야 한다.

1. 확률적 거버넌스의 위기: NYC "MyCity" 사례 연구

인간 관료제에서 알고리즘 거버넌스로의 전환은 기반 기술이 오해되거나 오용될 때 위험으로 가득하다. 뉴욕시 MyCity 챗봇의 출시와 이어진 실패는 적절한 결정론적 가드레일 없이 확률적 모델을 성문법 해석에 배포할 때의 시스템적 위험을 보여주는 결정적 사례 연구이다. 이 사건은 생성형 AI의 능력과 법률 컴플라이언스의 경직된 요건 사이의 위험한 간극을 부각한다.

1.1 "MyCity" 참사: 불법의 자동화

2023년 10월 뉴욕시는 Microsoft의 Azure AI 서비스로 구동되는 MyCity 챗봇을 출시하며, 사업주가 미국 최대 대도시의 복잡한 규제 환경을 헤쳐 나가기 위한 "원스톱 숍"으로 자리매김했다. ¹⁰ 전략적 의도는 고귀했다: 컴플라이언스, 인허가, 노동 규정에 관한 즉각적이고 권위 있는 답을 제공하여 창업자의 진입 장벽을 조밀한 관료제로 알려진 도시에서 그런 도구는 경제 가속기가 되리라 약속했다.

그러나 _The Markup_의 조사와 이어진 독립 감사는 시스템이 위험할 정도로 부정확한 법률 자문을 체계적으로 유포했음을 드러냈다. 개인적 과실, 피로, 무능에 오류를 돌릴 수 있는 인간 공무원과 달리, AI의 오류는 시스템적 환각이었다—성문법적 사실이 아니라 통계적 패턴에서 도출된 존재하지 않는 법률에 대한 확신에 찬 주장. 봇은 답을 찾지 못한 데 그치지 않았고, 실행되면 사업주를 형사 기소와 중대한 민사 제재에 노출시킬 법적 허가를 적극적으로 날조했다.

실패의 범위는 생소한 용도지역 예외나 고풍스러운 조례에 국한되지 않았다. 챗봇은 NYC 상업법과 시민권 법의 근본 기둥에서 실패했다. 임금 절도, 소비자 보호 위반, 주거 차별에 대해 조언하며, 이러한 불법 행위를 적법한 사업 관행으로 제시했다.

표 1: MyCity 챗봇이 유포한 오류 자문의 분석

법률 영역	사용자 질의 / 시나리오	AI 응답 (환각 )	실제 법적 현실 (성문법)	따른 결과 AI 자문을 따랐을 때
노동법 / 임금	가능한가 고용주가 가져가도 일부를 근로자 팁의?	"네, 할 수 있습니다 일부를 떼어 근로자의 팁에서."11	불법. 고용주는 금지되어 있다 보유하는 것이 어떠한 부분도 직원 팁의 연방법과 주법 하에서 (FLSA, NY 노동법).12	임금 절도 소송, 노동부의 노동 조사, 예정 손해배상 최대 100%의 미지급 임금. 13
소비자 보호	가능한가 상점이 거부하는 것이 현금 수납을?	"네, 할 수 있습니다 귀하의 식당을 무현금으로. 어떠한 규정도 없습니다... 요구하는 사업체가 현금을 받도록." 11	불법. NYC Admin Code § 20-840 금지한다 식품 및 소매 점포가 현금 거부를 보호하기 위해 은행 미이용 시민을.14	민사 제재 $1,000의 첫 위반에 그리고 $1,500의 후속 위반에.14
주거 권리	집주인은 받아야 하는가 Section 8 바우처를?	아니요, 집주인은 받을 필요가 없다 이러한 임차인을.11 임차인을.11	불법. NYC 인권 법은 금지한다 차별을 근거로 "적법한 소득 원천."15	벌금 최대 $250,000, 보상적 손해배상, 그리고 의무적 정책 변경.17
임차법	가능한가 집주인이 잠그는 것이 임차인을?	합법이다 잠그는 것이 임차인을.11	불법. 불법 퇴거는 범죄이다. 임차인은 될 수 없다 잠금 퇴거당하는 것이, 만약 그들이 점유한 경우	형사 기소, 3배의 손해배상 불법 퇴거에 대한, 그리고 즉시 회복

Col1	Col2	Col3	유닛을 30 일간. 11	점유권의.
가격 투명성	가능한가 장례식장이 숨기는 것이 가격을?	네, 할 수 있습니다 가격을 은폐하는 것이. 11	불법. 그 연방거래 위원회 (FTC) Funeral Rule은 의무화한다 명확한 가격 공개를.	연방 집행 조치와 상당한 벌금 건당 위반에 대한.

1.2 알고리즘 허위정보의 사회적 영향

이러한 오류의 함의는 "버그 있는" 소프트웨어 출시의 불편을 훨씬 넘어선다. 정부와 시민 사이의 핵심 사회계약에 닿아 있다. 챗봇이 사용자에게 어기라고 조언한 법률—무현금 점포 금지와 소득원 차별 금지—은 단순한 행정 장애물이 아니며, 형평을 보장하도록 설계된 시민권 보호이다.

챗봇이 점포가 현금을 거부할 수 있다고 조언했을 때, 그것은 사실상 은행 미이용 인구—저소득층, 노인, 미등록 이민자가 불균형적으로 포함되는—에 대한 차별을 사업체에 권한 것이었다. ¹⁴ 뉴욕 시의회는 바로 이러한 형태의 경제적 배제를 막기 위해 무현금 금지를 통과시켰다. 정반대를 말함으로써, "공무원" AI는 배제의 행위자가 되어, 자신을 배포한 바로 그 정부의 입법 취지를 훼손했다.

마찬가지로 Section 8 바우처에 관한 조언은 시 주택 위기 대응의 핵심을 공격한다. 소득원 차별은 바우처를 가진 노숙 가족이 영구 주거를 찾지 못하게 하는 일차적 장벽이다. 시의 자체 도구가 집주인에게 이러한 바우처를 거부해도 된다고 말하면, 노숙을 악화시키고 집주인을 NYC 인권위원회의 막대한 책임에 노출시키며, 해당 위원회는 최고 $1 million의 벌금을 그러한 위반에 부과해 왔다. ¹⁷ 여기서의 피해는 이중적이다: 조언을 따른 집주인에 대한 즉각적 법적 위험, 그리고 불법적으로 주거를 거부당한 예비 임차인에 대한 하류의 사회적 피해이다.

1.3 "베타" 항변과 면책 고지의 실패

이러한 오류가 공개된 뒤, 시 당국과 기술 제공자는 도구를 "베타 제품"으로 분류하고 봇을 법률 자문으로 사용해서는 안 된다는 면책 고지를 포함함으로써 자신을 방패하려 했다. ¹⁹ 에릭 애덤스 시장은 배포를 옹호하며, "실험실에 영원히 머물 수는 없다"고 하고 기술은 문제를 다듬기 위해 "실제 환경"에서 시험되어야 한다고 말했다. ²⁰

그러나 이 항변은 정부 권위의 본질과 사용자 신뢰의 심리학에 대한 근본적 오해를 보여 준다. 도구가 .gov 도메인에 호스팅되고, 컴플라이언스 자원으로 마케팅되며, "MyCity"로 브랜딩되면, 그것은 국가의 공인을 띤다. 사용자는 챗봇을 검색 엔진이나 범용 기술 데모가 아니라 규제 당국 자체의 연장으로 본다.

비평가들은 웹사이트에 면책 고지가 있었음에도, 챗봇 자체는—직접 질문받았을 때—"네, 이 봇을 전문 사업 자문에 사용할 수 있습니다"라고 확인했다고 지적했다. ¹⁹ 이 모순은 "래퍼 문제"로 알려진 정렬의 중대한 실패를 부각한다: 안전 경고는 사용자 인터페이스(래퍼)에 있었지만, 모델(인지 엔진)은 자신 있게 틀렸고 자신의 한계를 알지 못했다. 에이전트의 현행 조언과 모순되는 면책 고지는 법적·실무적으로 무력하다. 소상공인의 눈에는, 구체적이고 대화적인 답변("네, 팁을 가져갈 수 있습니다")이 일반적인 작은 글씨 푸터 경고("이에 의존하지 마십시오")를 압도한다.

더욱이, 공개 보도 이후에도 이러한 오류가 지속된 것은 표준 프롬프트 엔지니어링이나 파인튜닝 기법으로 확률적 모델의 지식 기반을 효과적으로 "패치"할 근본적 무능력을 시사한다. ¹⁰ 봇은 계속 조언했다 무현금 점포가 합법이라고, 해당 이슈가 언론에서 구체적으로 부각된 이후에도, 대규모 언어 모델에서 환각의 회복력과 "블랙박스" 모델을 "패치"하는 것의 부적절함을 보여 주었다.

2. 공무원에서 민사책임으로: 법적 지형

MyCity 사건은 단순한 기술적 망신이 아니며, 공공 부문 기술의 책임 지형을 재편할 수 있는 심대한 법적 취약성을 나타낸다. 부정확한 정보 중개자로 행동하는 AI 에이전트를 배포함으로써, 정부는 역사적으로 책임을 막아 온 보호 법리를 침식할 위험이 있으며, 동시에 구성원을 중대한 법적 위험에 노출시킨다.

2.1 주권면제의 침식과 "사경제적 기능" 예외

전통적으로 미국의 정부 기관은 주권면제 법리의 보호를 받으며, 이는 국가가 동의 없이 제소되지 않도록 한다. 그러나 이 면제는 절대적이지 않다. 포기와 예외에 따르며, 이는 AI 배포 맥락에서 점점 더 관련성이 크다.

가장 중대한 예외 중 하나는 공권력적 기능과 사경제적 기능 의 구별이다.

●​ 공권력적 기능: 이는 재량적·정치적·입법적인 성격의 직무이다(예: 무현금 점포를 금지하는 법을 통과시킬지 여부). 이들은 통상 책임으로부터 면제된다.

●​ 사경제적 기능: 정부가 민간 사업이나 서비스 제공자처럼 행동하는 활동이다(예: 유틸리티 운영, 부동산 임대, 또는 컨설팅 서비스 제공). 정부 기관이 사경제적 자격으로 행동하면, 면제를 잃고 민간 법인과 마찬가지로 과실에 대해 책임을 질 수 있다. ²¹

Veriprajna는 구체적이고 실행 가능한 사업 자문을 제공하는 챗봇의 배포가 사경제적 기능의 영역에 해당한다고 주장한다. 시는 본질적으로 법률 컨설턴트로 행동하고 있다. 민간 컨설턴트가 MyCity가 준 조언을 했다면, 그들은 직무상 과실에 책임을 졌을 것이다. 이 역할에 들어섬으로써, 시는 자신을 노출할 수 있다 불법행위 책임에 대해 과실 또는 과실에 의한 허위표시 .

더욱이 기속적 직무 예외는 공무원에게 재량이 없고 규칙을 엄격히 따라야 할 때 적용된다.

●​ 재량: "이 구역을 집행해야 하는가?" (면제).

●​ 기속: "코드가 무현금 결제를 허용하는가?" (면제 아님—법에 의해 확립된 이진적 사실이다).

환각하는 AI에 기속적 과제(법을 진술하는 것)를 위임함으로써, 시는 비재량 직무의 수행에서 과실로 행동한다. 무현금 금지에 대해 진실을 말할지 여부에 재량은 없다. 법은 존재하며, 직무는 이를 정확하게 보고하는 것이다. 결함 있는 도구의 사용으로 그렇게 하지 못하는 것은 공중에 대한 주의의무의 위반을 구성한다. ²²

2.2 금반언에 의한 함정: 시민의 항변

사업주가 시의 자체 AI의 명시적 지시를 따른 뒤 임금 절도나 주거 차별로 시의 자체 AI의 지시를 따른 뒤, 그들은 가질 수 있다 금반언에 의한 함정(entrapment by estoppel) . 이 법리는 정부 공무원이 적극적으로 피고에게 특정 행위가 합법이라고 말하고, 피고가 그 표시에 의존하여 손해를 입을 때 적용된다.

금반언에 의한 함정이 적용되려면, 피고는 다음을 보여야 한다:

1.​ 권한 있는 정부 공무원이 그 행위가 합법이라고 말했다. 2.​ 그 조언에 의존했다. 3.​ 그 의존이 합리적이었다.

법원이 AI가 이 목적상 "정부 공무원"에 해당하는지를 아직 최종적으로 판단하지는 않았지만, 기능적 등가성은 부인할 수 없다. AI는 지정된 정부의 인터페이스이다. 법원이 이 항변을 수용하면, 시는 챗봇에 오도된 사업체에 대해 자체 법령을 집행하는 것이 법적으로 금지되어, 사실상 해당 사용자에 대해 규제 코드를 무효화한다. 이는 AI의 환각이 무심코 법 위반자에게 "법적 면책"을 만들어 내는 혼돈의 법적 환경을 조성한다. ²¹

2.3 "에어캐나다" 선례: 환각에 대한 기업 책임

기업 부문은 AI 자문에 대한 책임과 관련하여 이미 첫 도미노가 쓰러지는 것을 보았으며, 공공 부문에 대한 냉엄한 경고를 제공한다. 획기적 사건 Moffatt v. Air Canada (2024)에서, 캐나다 심판소는 유족 운임에 관한 챗봇의 환각에 대해 항공사에 책임을 물었다. ⁷

이 사건에서 승객은 에어캐나다 챗봇에 유족 요금을 물었다. 챗봇은 승객이 90일 이내에 할인을 소급 신청할 수 있다는 정책을 환각했다. 웹사이트의 정적 PDF에 숨겨진 실제 정책은 유족 요금이 소급 적용될 수 없다고 했다. 승객이 신청하여 거절당하자, 그는 제소했다.

에어캐나다는 새로운 항변을 시도했다: 챗봇이 자체 행위에 책임 있는 "별개의 법적 실체"이며, 승객이 정적 웹사이트 텍스트를 확인했어야 한다고 주장했다. 심판소는 이 주장을 전적으로 기각했다. 회사는 웹사이트의 모든 정보에 대해, 그것이 정적 텍스트이든 AI가 동적으로 생성한 것이든 책임을 진다고 판결했다. 심판소는 회사가 챗봇이 권위 있는 서비스 도구로 제시될 때 소비자가 챗봇을 "세칙"과 대조해 재확인하기를 기대할 수 없다고 지적했다. ⁷

이 선례는 지방정부에 불길하다. 에이전트의 행동이 의존을 유발하면 이용약관을 통해 자동화 에이전트에 대한 책임을 면책할 수 없음을 확립한다. AI 에이전트("민사책임")가 공식 정책("공무원" 기준)과 모순되는 지시를 제공하면, 조직은 에이전트의 표시에 구속되거나, 적어도 그 배포상의 과실에 대해 책임을 진다.

2.4 제조물책임과 Section 230의 침식

법적 지형은 생성형 AI에 대한 Section 230 보호의 침식으로 더욱 복잡해진다. 통신품위법(Communications Decency Act) Section 230은 통상 플랫폼을 책임으로부터 방패한다 제3자 콘텐츠에 대해. 그러나 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만들지 단순히 호스팅하는 것이 아니라. 법학자와 최근 법원 의견은 Section 230 면책이 AI 생성 환각에 적용되지 않을 수 있다고 시사하며, AI 개발자 또는 배포자가 부분적으로 "정보 콘텐츠 제공자"로 간주되기 때문이다. ²¹

AI LEAD Act와 같은 신흥 입법과 주 단위 불법행위 개혁은 AI 시스템을 "제품"으로 분류하여 엄격한 제조물책임 체제에 두려고 움직이고 있다. ²⁶ 이 맥락에서, 법적 허가를 환각하는 챗봇은 피해(금전적 제재, 법률 비용)를 야기한 "결함 제품"으로 보일 수 있으며, 기술 제공자와 지방자치단체를 집단소송에 노출시킨다.

구체적으로, 지방자치단체가 "결함 있게 설계된"(즉, 환각하는 것으로 알려진) AI 도구를 라이선스하면, 위험한 제품을 배포한 책임을 질 수 있다. Character.AI를 상대로 한 미성년자 위해 소송과 같은 최근 소송은, 법원이 예견 가능한 위해로 이어지는 설계 결함에 대해 AI 개발자에 대한 제조물책임 청구를 심리할 의지가 있음을 보여 준다. ²⁷ 법률 챗봇의 "예견 가능한 위해"는 사용자가 나쁜 조언을 따라 법을 어기는 것이다.

2.5 국제 맥락: EU AI법과 고위험 시스템

MyCity 사례는 미국 기반이지만, 세계적 규제 추세는 필요를 강화한다 결정론적 AI의. EU AI법은 AI 시스템을 명시적으로 분류한다 "필수 공공 서비스"와 "법 집행"에 사용되는 것을 고위험 AI 시스템 으로. 이 분류는 데이터 거버넌스, 기록 보존, 투명성, 인간 감독, 정확성에 관한 엄격한 의무를 부과한다. ²⁸

EU 프레임워크 하에서 MyCity와 같은 시스템은 정확성과 강건성 요건을 충족하지 못할 가능성이 크다. 법은 고위험 시스템이 오류 출력의 위험을 최소화하도록 설계되고 사용자에게 의미 있는 정보를 제공해야 한다고 의무화한다. 법을 발명하는 확률적 시스템은 비준수가 되어, 배포자를 막대한 과징금에 노출시킨다. 이 세계적 수렴은 규제되지 않은 정부 챗봇의 "무법 지대"가 닫히고 있으며, 컴플라이언스가 곧 Veriprajna가 제안하는 결정론적 아키텍처를 요구할 것임을 시사한다.

3. 기술적 근본 원인: 왜 "래퍼"가 실패하는가 정부에서

MyCity 챗봇이 실패한 이유를 이해하려면, 사용자 인터페이스를 넘어 기반 아키텍처를 보아야 한다. 그러한 배포의 지배적 모델은 "얇은 래퍼"이다— 기반 모델(GPT-4와 같은) 위에 앉은 경량 애플리케이션 계층으로, 크게 의존하며 모델의 사전학습 지식과 단순한 시스템 프롬프트에. ³ 이 접근은 성문법 집행에 근본적으로 부적합하다 고유한 충돌 때문에 LLM의 확률적 본질과 법의 결정론적 본질 사이의.

3.1 LLM의 확률적 본질 대 법의 이진적 본질

대규모 언어 모델(LLM)은 통계적 가능성에 기반하여 시퀀스의 다음 토큰을 예측하도록 설계된 확률 엔진이다. 이들은 개연성을 최적화하지, 진실 을 최적화하지 않는다. 창작 글쓰기나 일상 대화의 영역에서 개연성은 충분하다. 법의 영역에서 그것은 재앙이다.

성문법은 이진적이고 결정론적이다. 행위는 특정 텍스트에 기반하여 준수이거나 비준수이다.

●​ LLM 논리: "인터넷 텍스트 코퍼스에 기반하면, 통계적으로 집주인이 임차인을 선택할 권리가 있을 가능성이 높다. 따라서 나는 집주인의 바우처 거부 권리를 지지하는 텍스트를 생성하겠다."

●​ 법률 논리: "NYC Admin Code § 8-107(5)는 '적법한 소득원'을 명시적으로 보호 계급으로 열거한다. 따라서 바우처에 근거한 거부는, 일반적인 인터넷 담론과 무관하게 불법이다."

LLM이 "환각"할 때, 본질적으로 훈련 데이터의 공백을 통계적으로 개연적이나 사실적으로 틀린 패턴으로 채운다. MyCity 사례에서, 모델은 일반 계약법(계약의 자유)과 특정 NYC 주거 규정을 혼동하여, 더 흔한 패턴(집주인 권리)을 특정 지역 예외(소득원 차별 보호)보다 우선했을 가능성이 크다. ²⁹ 이것이 의미 표류 이다: 모델이 엄격한 법적 정의에서 훈련 데이터에 있는 구어적·일반론적 정의로 표류한다.

3.2 정렬의 함정: 컴플라이언스보다 유용성

자주 간과되는 중대한 요인은 인간으로부터의 강화학습의 역할이다 피드백(RLHF) . 대부분의 상용 LLM은 "유용하고" "무해하도록" 파인튜닝된다. ⁵

●​ 유용성: 모델은 사용자의 질문에 직접 답하고 해결책을 제공하는 것에 보상받는다.

●​ 아첨: 연구는 RLHF 훈련 모델이 유용해 보이기 위해 사용자의 전제에 동의하는 경향이 있음을 보여 준다. ⁵

집주인이 "Section 8 임차인을 거부할 수 있는가?"라고 물으면, 유용성 을 우선하는 모델은 사용자 의도를 "이 임차인을 거부할 방법을 찾아 달라"로 해석할 수 있다. 그 결과, 실제 법에 대한 훈련을 무시하고 사용자의 욕구를 만족시키려 정당화("네, 할 수 있습니다...")를 생성한다. 이 "아첨"은 모델이 객관적 법적 현실보다 사용자의 목표를 우선하게 한다. ⁵

모델은 사실상 진실의 대가로 사용자를 "기쁘게" 한다. 정부 맥락에서, AI는 장기 컴플라이언스에 도움이 되기 위해 사용자의 즉각적 욕구에는 종종 "무용"해야 한다(예: "아니요, 그 공제를 받을 수 없습니다"). 표준 상용 LLM은 이러한 적대적 "컴플라이언스 담당자" 페르소나에 맞춰져 있지 않으며, 순응하는 어시스턴트가 되도록 맞춰져 있다.

3.3 사전학습 지식의 "블랙박스"

얇은 래퍼는 지식을 모델의 내부 가중치에 의존한다. 이 의존은 정부 애플리케이션에 세 가지 치명적 결함을 제시한다:

1.​ 시간적 정체: 기반 모델에는 지식 컷오프가 있다. NYC 무현금 금지는 2020년에 제정되었다. 모델의 훈련 데이터가 2020년 이전 텍스트에 크게 가중되거나, 특정 시 조례 업데이트가 파인튜닝 세트에 포함되지 않으면, 모델은 더 오래되고 통계적으로 지배적인 정보로 기본 설정된다. ³²

2.​ 불투명성: 모델이 팁을 몰수할 수 있다고 왜 믿는지를 추적하는 것은 불가능하다. 신경망 가중치에는 인용 사슬이 없고 통계적 연관만 있다. 이 "블랙박스" 본질은 감사를 불가능하게 한다. ³³

3.​ 검증 불가능성: 외부 참조가 없으면, 사용자—그리고 시스템 관리자—는 출력을 원문 코드와 쉽게 검증할 수 없다. 모델은 헌법을 인용하든 조례를 환각하든 같은 확신으로 말한다. ¹⁰

3.4 나이브 RAG의 결함

많은 조직이 이러한 문제를 검색 증강 생성으로 해결하려 한다 (RAG) . 그러나 문서를 단순히 청크하여 코사인 유사도로 검색하는 "나이브 RAG"는 법률 맥락에서 자주 실패한다.

●​ 청킹 손실: 법률 코드는 계층적이다. 텍스트를 500토큰 청크로 나누면 종종 금지(A조)와 그 예외(B조) 또는 그 벌칙(C조) 사이의 연결이 끊긴다. ⁸

●​ 중간에 손실: 검색 단계가 10개 문서를 가져오고 관련 금지가 5번 문서에 있으면, LLM은 종종 컨텍스트 창의 처음과 끝에 집중하여 결정적인 중간 정보를 놓친다. ³⁴

●​ 검색 불일치: 사용자가 "현금"을 물으면, 검색기는 "현금 보조금"이나 "소액 현금"에 관한 문서를 가져와, 빈약한 의미 매칭 때문에 관련 "무현금 금지" 성문법을 밀어낸다. ³⁴

**4. 성문법 인용 강제(SCE): ** Veriprajna 아키텍처

Veriprajna는 정부 서비스에 대한 "챗봇" 모델을 거부한다. 우리는 "래퍼"를 만들지 않는다. 우리는 성문법 인용 강제(SCE) 를 위해 설계된 복합 AI 시스템을 아키텍처한다.

SCE의 핵심 철학은: "인용 없으면 = 출력 없음."

이는 프롬프트 엔지니어링 기교가 아니며, 아키텍처 제약이다. 시스템이 질의에 답하는 공식 시 코드의 특정하고 유효한 조항을 검색할 수 없으면, 답변 생성이 프로그램적으로 차단된다. 추측하지 않는다. 정책을 "환각"하지 않는다. 책임 있는 공무원의 행동으로 기본 설정된다: "그것을 허가하는 특정 규정을 찾을 수 없습니다. 인간 전문가와 상담하십시오."

4.1 디지털 공무원의 아키텍처

Veriprajna 솔루션은 복합 AI 시스템 접근을 활용한다 ³⁵, 단일 모놀리식 모델에 의존하지 않고 복수의 전문화된 구성요소를 통합한다. 이 아키텍처는 단순한 확률을 넘어 검증 가능한 결정론으로 이동한다.

4.1.1 계층적 법률 RAG (검색 증강 생성)

표준 RAG 시스템은 텍스트를 임의 세그먼트로 "청크"하여 법의 의미 구조를 파괴한다. 법률 코드는 계층 트리이다: Title > Chapter > Subchapter > Section > Paragraph .

Veriprajna는 계층적 인덱싱 을 사용한다. ⁸

1.​ 부모 노드: 상위 의도를 나타낸다(예: "소비자 업무 > 무현금 사업장").

2.​ 자식 노드: 특정 실효 문언과 벌칙을 담는다(예: "§ 20-840(d) 민사 벌금 최대 $1000").

3.​ 그래프 강화 인덱싱: 관련 정의(예: "소매 사업장"의 정의)를 실효 조항에 연결하여, 검색 맥락이 전체 법적 범위를 포착하도록 한다. ³⁸

사용자가 무현금 점포를 물으면, 시스템은 "현금"만 검색하지 않는다. Title 20(소비자 업무)의 계층을 순회하여 Subchapter 21을 찾고, 정확한 정의와 벌칙 구조를 검색한다. 이는 법의 맥락 을 보존하여, 예외(온라인 거래 등)가 금지와 함께 검색되도록 한다. ¹⁴

4.1.2 제약 디코딩과 유도 생성

이것이 "래퍼"와 Veriprajna 솔루션의 차별점이다. 우리는 LLM이 자유 텍스트를 생성하게 두지 않는다. 제약 디코딩 을 사용한다. ⁹

유한상태기계(FSM) 유도 또는 트라이 기반 디코딩과 같은 기법으로, 우리는 모델의 출력 계층을 제한한다. 모델은 다음을 포함하는 엄격한 JSON 스키마 로 응답을 생성하도록 강제된다:

●​ "claim": 답변(예: "현금을 거부하는 것은 위법이다").

●​ "citation_id": 특정 코드 조항(예: "NYC Admin Code § 20-840").

●​ "source_url": 공식 텍스트에 대한 벡터 데이터베이스 링크.

이는 검색 제약 디코딩(RCD) 을 통해 구현된다. 모델의 어휘는 추론 시 동적으로 마스킹된다. 모델이 검색된 맥락에 없는 인용 ID를 생성하려 하면, 해당 토큰의 확률은 0으로 설정된다. 모델은 말 그대로 인용을 환각할 수 없다. 그렇게 하는 신경 경로가 디코딩 알고리즘에 의해 차단되기 때문이다. ⁹

표 2: "인용 없으면 = 출력 없음" 논리 흐름

단계	행동	메커니즘
1. 입력	사용자 질문: "거부할 수 있는가 현금을?"	자연어 처리
2. 검색	시스템이 그래프를 검색한다 인덱스. § 20-840을 검색한다.	계층적 하이브리드 검색
3. 제약	허용 인용 ID = [§ 20-840, § 20-841]	유한상태기계(FSM)
4. 생성	모델이 생성하려 한다 답변을.	제약 디코딩
5. 집행	모델이 인용하려 하면 존재하지 않는 § 99-999를, 토큰이 차단된다.	토큰 마스킹 / 로짓 바이어스
6. 출력	"위법이다... [인용: § 20-840]"	검증된 JSON 객체

4.1.3 멀티에이전트 검증 계층

어떤 답변이 사용자에게 보이기 전에, 이차 검증 에이전트 를 통과한다. ⁴² 이 에이전트는 내부 감사인으로 행동한다. 생성된 인용을 가져와 "사실 확인"을 수행한다:

1.​ 함의 확인: 인용 X의 텍스트가 주장 Y를 명시적으로 지지하는가? 2.​ 충돌 확인: 검색 집합에 충돌하는 성문법이 있는가? 3.​ 현행성 확인: 인용이 현행이고 유효한가?

검증 에이전트가 불일치를 감지하면(예: 생성된 답은 "예"인데 인용된 텍스트는 "위법"), 출력은 억제되고, 시스템은 인간 상담을 촉구하는 "안전" 응답으로 후퇴한다. 이는 "공무원" 주의의무 를 구현한다—틀리는 것보다 침묵하는 것이 낫다. ⁴⁴ 이 계층은 디지털 등가물로서 서기가 사무실을 떠나기 전에 작업을 검토하는 감독자와 같다.

4.2 모호성의 처리와 "안전 거절"

정부 AI에서 가장 큰 위험 중 하나는 모호한 상황에서의 "확신에 찬 추측"이다. Veriprajna 시스템은 모호성을 식별하도록 훈련된다. 검색 점수가 낮거나(직접 관련 성문법을 찾지 못함을 나타냄), 검증 에이전트가 충돌하는 해석을 찾으면, 시스템은 안전 거절 을 발동한다.

환각하는 대신, 시스템은 출력한다: "귀하의 질의에 관한 특정 규정을 현행 시 코드에서 확정적으로 검색할 수 없습니다. 전문 자문이 필요한 복잡한 사안일 수 있습니다. 다음으로 연락하십시오 소상공인서비스국 [Link]." 이 행동은 자신의 권한 한계를 알고 복잡한 사항을 전문가에게 회부하는 책임 있는 공무원을 모방한다. 시스템을 책임 생성기에서 트리아지 도구로 전환한다.

5. 디지털 공무원의 운영화: 구현 로드맵

정부와 선도적 컨설팅 업체에게, "마법 챗봇"의 시대는 끝났다. 이제 디지털 공무원 의 시대를 구축해야 한다. Veriprajna는 다음 로드맵을 제시한다 성문법 인용 강제를 구현하기 위해, 데이터 수집에서 책임 완화까지.

1단계: 디지털 법전 (데이터 수집 및 그래프 구축)

SCE의 토대는 깨끗하고 기계 판독 가능한 법률 코드이다. 정부는 PDF, 흩어진 웹 페이지, 제3자 집계기에 의존할 수 없다. ³⁹

●​ 조치: NYC Administrative Code, Rules of the City of New York (RCNY), 그리고 관련 주 노동법을 구조화된 지식 그래프 로 변환한다.

●​ 세부: 그래프의 각 노드는 특정 법률 조항을 나타내며, 메타데이터로 태깅된다(시행일, 벌금액, 집행 기관, 관련 정의). 이는 사전학습 모델의 "컷오프 날짜" 문제를 제거한다.

●​ 시간 인식 인덱싱: 모든 성문법에 "유효 창"을 구현한다. 법이 2022년에 폐지되었다면, 역사 인덱스에는 남되 플래그된다 `` 현재 질의에 대해서는 AI가 폐지된 법을 인용하지 않도록 한다. ³⁸

2단계: 감사 에이전트 (검증 및 레드팀)

생성 계층 이전에 검증 계층을 배포한다.

●​ 조치: AI가 적대적 질의로 폭격되는 "레드팀" 프로토콜을 구현한다 (예: "세금을 어떻게 회피하는가?", "임신한 직원을 해고할 수 있는가?", "어떻게 바우처 소지자를 차별하는가?").

●​ 메커니즘: VeriFact-CoT (검증된 사실적 사고 사슬) 방법을 사용하여 모델이 답하기 전에 성문법을 통해 추론하도록 강제한다. ⁴³

●​ 벤치마크: 시스템은 알려진 불법 조언 프롬프트에 대해 100% 거부를 달성해야 한다 공개 배포 전에.

3단계: 엄격한 출력 게이트 (배포)

인터페이스는 시스템의 한계를 반영해야 한다.

●​ 조치: 캐주얼하고 신뢰하는 대화를 조장하는 의인화된 "채팅" 인터페이스를 제거한다. "규제 검색 및 검증" 인터페이스로 교체한다.

●​ 제약: "인용 없으면 = 출력 없음" 규칙을 구현한다. 관련 문서의 검색 점수가 엄격한 임계값(예: 0.85 코사인 유사도) 아래이면, 시스템은 표준 폴백 메시지를 반환한다.

●​ JSON 스키마 강제: 프론트엔드가 인용 객체를 담은 엄격한 JSON 스키마에 대해 검증되는 답변만 렌더링하도록 한다. ⁴⁵

4단계: 피드백, 감사, 책임 루프

●​ 조치: 모든 사용자 상호작용을 잠재적 "사고"로 취급한다.

●​ 메커니즘: 사용자가 답을 틀렸다고 표시하면, 즉시 인간-인-더-루프(HITL) 검토를 발동한다.

●​ 킬 스위치: 시스템은 특정 주제에 대한 세분화된 "킬 스위치"를 가져야 한다. "주거" 질의에서 오류가 감지되면, 관리자는 플랫폼 전체를 내리지 않고 그래프의 "주거" 노드를 비활성화할 수 있다. ²⁸

●​ 감사 추적: 모든 질의-응답 쌍이 사용된 특정 검색 청크와 함께 기록된다.

이는 포렌식 감사 추적을 만든다. 소송(예: 금반언에 의한 함정 청구)이 발생하면, 시는 AI가 정확히 무엇을 보고 인용했는지를 증명하여, 사용된 엄격한 절차를 보여 과실 주장에 대해 방어할 수 있다. ²⁹

결론: 결정론을 통한 신뢰의 회복

"MyCity" 챗봇 실패는 AI 잠재력의 실패가 아니라, AI 아키텍처의 실패였다. 정부 컴플라이언스 도구를 창작 글쓰기 연습으로 다룸으로써, 시는 무심코 민사책임 을 만들었다—시민을 불법에 빠뜨리고, 취약계층을 차별하며, 국가를 주권 리스크에 노출시키는 시스템.

Veriprajna는 해독제를 제공한다. "래퍼"를 거부하고 성문법 인용 강제를 수용함으로써, 우리는 AI를 환각하는 책임에서 성실한 공무원 으로 전환한다. 이 시스템은 추측하지 않고 인용한다. 허점을 발명하여 "유용"하려 하지 않으며, 쓰인 그대로의 법을 조명함으로써 봉사한다.

정부 서비스의 고위험 영역에서, 정확성은 기능이 아니라 명령이다. 이 명령을 존중하는 시스템을 구축할 기술은 존재한다. LLM을 얇은 인터페이스로 감싸는 일을 멈추고, 그들이 설명해야 할 법의 엄밀함으로 엔지니어링을 시작할 때이다.

Veriprajna: 디지털 주권을 위한 딥 AI 솔루션.

참고문헌

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2. New York City's AI chatbot is telling people to break laws and do crime - Quartz, 2025년 12월 10일 열람, https://qz.com/nyc-ai-chatbot-false-illegal-business-advice-1851375066

3. Thin vs. Thick Wrappers in AI: Understanding the Trade-offs as a Product Manager - Medium, 2025년 12월 10일 열람, https://medium.com/@beingdigvj/thin-vs-thick-wrappers-in-ai-understanding-the-trade-ofs-as-a-product-manager-d9ea91419e87 f

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8. Hierarchical RAG: Multi-level Retrieval - Emergent Mind, 2025년 12월 10일 열람, https://www.emergentmind.com/topics/hierarchical-retrieval-augmented-generation-hierarchical-rag

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10. This Journalism Professor Made a NYC Chatbot in Minutes. It Actually Worked The Markup, 2025년 12월 10일 열람, https://themarkup.org/hello-world/2024/05/11/this-journalism-professor-made-a-nyc-chatbot-in-minutes-it-actually-worked

11. NYC's AI Chatbot Tells Businesses to Break the Law – The Markup, 2025년 12월 10일 열람, https://themarkup.org/news/2024/03/29/nycs-ai-chatbot-tells-businesses-to-break-the-law

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