2026 디지털 문제해결 챌린지 · 내부 연구 보고서

2026 디지털 문제해결 챌린지
입상 후보 5선

AX · 인사 · 수출입 실무를 연결하는 LALPH 기반 문제 선정 보고서

★ 최우선 추천: TradeShock Twin

작성 기준일
2026년 9월 6일

대상
참가팀 내부 의사결정용

산출물
서비스 또는 아이디어 트랙 제출 전 문제·검증·측정 설계

Executive summary

핵심 요약

이 보고서는 2026 AI·디지털 기반 사회문제 해결 챌린지에 사용자와 전 직장 AX팀·인사팀·수출입지원팀 동료가 함께 출전한다는 조건에서, 범용 챗봇이나 단순 자동화로 끝나지 않으면서 지금 반드시 다뤄야 할 문제를 선별한 결과다. 공식 규정, 최신 정책·산업 자료, 정부·상용 대체재에 대한 반증 검색, 그리고 LALPH 반복 방식의 한계 문헌을 교차 검토했다.

TradeShock Twin

수출·관세·물류 충격을 업무 변화, 스킬 격차, 지역 일자리 전환으로 연결하는 트윈.

SafeTask Passport

이주노동자의 오늘 작업·장비·위험에 맞춰 훈련, 이해 확인, 관찰, 인간 에스컬레이션을 하나로 묶는 패스포트.

Origin Evidence Cooperative

FTA 판정기가 아니라 공급사 원산지 증거의 출처·버전·누락·회수 책임을 연결하는 협업 그래프.

Human-Centered AX Impact Ledger

AI 사용률 대시보드가 아니라 업무 재배치, 노동자 목소리, 설명·이의제기, 공정성, 인과 파일럿을 기록하는 장부.

Forced-Labour Remedy Chain

위험 점수나 자동 고발이 아니라 익명 제보, 검증 가능한 증거, 인간 심사, 구제, 제보자 피드백을 잇는 체인.

🏆1순위는 TradeShock Twin. 수출입지원팀이 보유한 충격 맥락, HR의 직무·훈련 언어, AX팀의 데이터·워크플로 설계를 한 번의 데모 안에서 보여줄 수 있고, 지역 쇠퇴·고용 전환이라는 사회문제 축과도 맞는다. 아래 모든 target은 파일럿 제안 목표이며, 2주 baseline과 holdout을 통과하기 전에는 성과로 홍보하지 않는다.

💡 핵심 판단⚠️ 위험·중단 조건🧪 검증 설계👤 사람 승인🔒 개인정보·보안🔎 용어 풀이

Section 01

1. 공모전 적합성부터 고정한다

1.1 확인된 규정

공식 요약에 따르면 팀은 최대 4명이며, 접수 기간은 2026년 8월 21일부터 9월 30일까지다. 서비스 개발 트랙과 아이디어·프로토타입 트랙이 구분된다. 1차 심사는 사회문제 적합성, 중복성, 단순 제품 여부를 Pass/Fail로 본다. 서비스 본선은 기획 15, 완성도 25, 확장성 25, 유용성 25, 발표 10점이며, 아이디어 본선은 기획 10, 혁신 30, 시장성 30, 법·규제를 포함한 실현가능성 20, 발표 10점이다. 즉, 기능 하나를 잘 만든 것만으로는 부족하며 문제의 필요성, 완성된 사용자 여정, 실제 유용성, 다른 현장으로 확장되는 구조를 함께 증명해야 한다.

2025 수상작 아카이브는 취약 사용자와 명확한 여정을 서비스로 묶은 사례를 보여준다. 따라서 본 보고서의 데모는 입력 문서 → 판단 → 사람 승인 → 후속 행동 → 결과 측정의 흐름을 끝까지 재생하는 것을 기본 원칙으로 둔다.

🔎 Pass/Fail — 점수 경쟁 이전에 반드시 통과해야 하는 적합성 관문. 하나라도 실패하면 이후 점수 심사로 넘어가기 어렵다는 의미다. 공식 심사 기준

1.2 플랫폼 규정 충돌

요약 페이지에는 서비스 개발에서 협업 플랫폼 사용·배포·운영이 필수처럼 읽히는 문장이 있는 반면, 공식 FAQ 18번은 플랫폼 사용이 필수가 아니라 권장이라고 답한다. 이 충돌을 임의로 해석하지 않는다. 제출 전 운영기관에 “서비스 트랙에서 외부 플랫폼으로 개발해도 되는지, 플랫폼 미사용 시 감점이 있는지, 트랙 선택 후 변경이 가능한지”를 서면으로 문의하고 회신을 증빙한다.

서비스 트랙을 선택한다면 플랫폼 사용으로 20점 활용 항목과 운영 증거를 확보한다.
플랫폼 사용이 실제로 선택사항이라면 데이터·보안 요구를 충족하는 범위에서 외부 모듈을 붙인다.
네 명의 참가자는 사용자, AX 담당, HR 담당, 수출입지원 담당으로 고정한다. 다른 동료는 자문·테스트 패널로 두고 참가자 명단에는 추가하지 않는다.

1.3 입상용 설계 원칙

각 후보는 기존 서비스가 이미 수행하는 기능을 먼저 인정한다. 구직·훈련 추천, 번역형 안전자료, FTA 판정·ERP, AI 사용률 대시보드, 공급망 위험목록을 그대로 복제하지 않는다. 대신 아래 단계 중 최소 두 단계 이상을 연결한다.

업무·사건의 사실을 출처와 함께 수집한다.
사람이 확인할 수 있는 작업 단위 계획을 만든다.
실패·누락·이의제기를 기록한다.
실제 결과와 holdout으로 개선 여부를 증명한다.
위험하면 자동 실행하지 않고 사람에게 넘긴다.

Section 02

2. 조사와 선정 방법

2.1 증거 등급

공식 공모전·법률·정부 서비스·국제기구 자료는 1차 출처로 표시했다. OECD·KITA·원산지관리원처럼 독립성이 있는 기관의 자료는 서로 다른 관찰 그룹으로 교차했다. Microsoft 문서는 기존 기능이 이미 존재하는지를 확인하는 반증자료로만 사용했다. 미국 노동부(DOL) 페이지는 일반 조회가 403으로 막혀 ultimate-browsing의 TLS 우회 경로로 읽었고, 위험목록이 특정 선적의 강제노동 증거가 아니라는 고지까지 확인했다. 이 우회는 읽기 전용으로 수행했으며 추출 결과를 관찰 매니페스트에 남겼다.

🔎 반증검색 — “우리 아이디어가 새롭다”는 가정을 증명하려 하지 않고, 오히려 이미 같은 기능이 존재한다는 증거를 적극적으로 찾아 아이디어를 탈락시키는 검증 방식이다.

2.2 후보 점수

아래 점수는 공식 심사 점수가 아니라 내부 우선순위 점수다. 사회문제·규정 25, 비중복 20, AX·HR·수출입 팀 우위 20, 데모·임팩트 15, 데이터·파일럿 10, 법·안전 준비도 10으로 가중했다.

후보	사회문제·규정	비중복	팀 우위	데모·임팩트	데이터	법·안전	합계	결정
TradeShock Twin	23	17	20	14	8	8	90	최종 1순위
SafeTask Passport	24	17	19	14	8	8	90	최종 2순위
Human-Centered AX Impact Ledger	22	17	19	13	8	8	87	최종 3순위
Origin Evidence Cooperative	20	16	20	13	9	8	86	최종 4순위
Forced-Labour Remedy Chain	23	18	16	12	5	6	80	파트너 조건부
ExportControl Human-in-Loop	18	15	18	11	7	8	77	대체안
일반 채용·훈련 추천	10	4	12	8	9	8	51	탈락
FTA 계산기·원산지 챗봇	14	3	17	10	9	8	61	탈락
번역형 안전교육 앱	16	5	15	9	9	8	62	탈락
일반 AX 사용률 대시보드	13	4	16	9	9	8	59	탈락

2.3 제외 규칙

현재 정부·상용 서비스가 입력과 추천까지만 처리하고 현장 결과·책임·이의제기·구제를 연결하지 않는 경우에만 후보로 남겼다. FTA-PASS처럼 이미 무료로 판정·ERP·공급사 배포·증빙 보관을 제공하는 기능은 중복으로 본다. Microsoft Copilot 대시보드처럼 준비도·도입·생산성·ROI·감정을 이미 보는 기능도 일반 AX 후보에서 제외한다. 고용노동부와 산업안전보건공단의 다국어·그림·VR 자료 역시 안전 후보의 반증으로 사용해 “번역 앱”을 제거했다.

Section 03

3. LALPH를 어떻게 쓸 것인가

3.1 용어의 한계

LALPH라는 이름의 공개 표준은 확인하지 못했다. 이 보고서는 사용자의 표현을 Ralph 계열의 외부 검증 루프로 해석한다. Ralph 구현은 에이전트 실행, 검증, 실패 피드백, 재실행을 반복하며 토큰·비용·반복 상한을 둔다. 여기서는 이를 도메인 업무에 맞춰 다섯 상태로 고정한다.

단계	구현 의미	저장해야 할 증거
Learn	법·현장 사실, 사용자 피드백, 실패 라벨을 검색·정규화	출처 URL, 시점, 데이터 버전, 동의 상태
Act	다음 작업계획·체크리스트·에스컬레이션 생성	추천안, 적용 규칙, 책임자
Log	입력·근거·프롬프트·토큰·지연·실패코드 기록	append-only 실행 로그
Prove	외부 규칙, 고정 검증셋, 맹검 전문가 표본으로 평가	정확도, 누락, 안전 플래그, holdout 결과
Harden	프롬프트·규칙·데이터 수정 후 승급·롤백·중단	버전, 변경 사유, 승인자

다이어그램 1. LALPH는 “더 오래 생각하기”가 아니라, 외부 검증과 롤백이 포함된 닫힌 운영 루프다.

🔎 append-only — 기존 기록을 덮어쓰지 않고 새 기록만 뒤에 추가하는 방식. 감사 추적성과 재현성을 높인다. holdout — 모델 개선 과정에 노출하지 않고 마지막에 평가하는 숨겨진 검증 집합이다.

3.2 토큰 맥싱에 대한 정확한 답

토큰을 무조건 최대로 쓰면 목표가 달성된다는 보장은 없다. Self-Refine은 반복 피드백의 가능성을 보여주지만, 다른 연구는 같은 모델이 자기 평가를 반복할 때 보상 해킹으로 사람 품질과 점수가 갈라질 수 있음을 보인다. LLM 심판은 위치·장황함·유창성 편향도 가진다. 따라서 “토큰 맥싱”은 아래 조건을 만족하는 적응형 토큰 예산으로만 허용한다.

사례당 2,000~4,000토큰으로 초안을 만든다.
고정 golden 60%, adversarial 20%, holdout 20%를 분리한다.
목표 미달 또는 검증자 불일치일 때만 2~4개 후보를 생성하고 후보당 2,000토큰을 증액한다.
holdout 점수가 직전 라운드보다 3%p 이상 오르고, 추가 1,000토큰당 개선 비용이 사전 한도 이하일 때만 승급한다.
두 라운드 연속 개선 없음, 사례당 12,000토큰 도달, 법·안전 플래그, PII·영업비밀 노출, 검증자 신뢰도 하락이 발생하면 마지막 승인 버전으로 롤백한다.
생성기와 평가기 컨텍스트를 분리하고, 평가 후보 순서를 교대하며, 고위험 사례 10~20%는 사람이 맹검 재평가한다.

💡판단식: 목표 달성 여부는 토큰 수가 아니라 holdout 품질 개선 ÷ 토큰·비용·지연으로 판단한다.

3.3 공통 검증 프로토콜

각 후보는 2주간 baseline을 먼저 수집한다. 이후 8~12주 파일럿에서 업무군 또는 공장 단위로 무작위·계단식·매칭 holdout 중 가능한 설계를 택한다. 주지표는 하나로 고정하고, 품질·공정성·안전·개인정보 누출은 가드레일로 둔다. 가드레일을 위반한 개선은 개선으로 인정하지 않는다.

Final problem 01

TradeShock Twin

수출·관세·물류 충격 → 업무 변화 → 스킬 격차 → 재배치·훈련

4.1 한 문장 문제

관세·환율·물류·수요 충격이 발생했을 때 수출 품목과 공정이 어떤 업무를 줄이고 늘리는지, 사람별 스킬 격차와 지역 내 재배치·훈련 순서를 연결해 해고 전에 검증할 수 없다.

4.2 왜 지금인가

OECD는 무역충격 이후 제조업 일자리 감소가 지속될 수 있고, 제조업 감소분이 비제조업 이동으로 충분히 상쇄되지 않을 수 있으며, 이동성 제약과 지역별 비용 때문에 선제적인 기술·장소 기반 정책이 필요하다고 분석한다. OECD의 한국 자료는 AI 사용이 대기업과 중소기업 사이에서 벌어져 있고 중소기업이 고용의 대부분을 차지한다고 지적한다. 2026 지역 수렴 자료는 일자리와 서비스의 수도권 집중을 지적하며, KITA 2026 조사에서는 관세·경쟁·원자재·물류비가 수출기업의 어려움으로 나타난다.

4.3 기존 해법과 공백

Work24와 상용 채용 서비스는 직무·교육·구직 추천을 한다. 거시경제 대시보드는 충격을 보여준다. 그러나 충격 신호 → 품목·공정 → 작업 목록 → 개인별 검증 스킬 → 현장 재배치 → 훈련 완료 → 8주 유지를 하나의 감사 가능한 흐름으로 묶지는 않는다. 관세 예측기나 일반 HR 매칭만 만들면 중복으로 탈락한다.

4.4 사용자와 팀 우위

사용자: 수출 중소기업 대표, 생산·영업 관리자, HR 담당자, 지역 고용센터.
AX팀: ERP·수출입·교육 데이터를 비식별 event graph로 연결하고 시나리오 인터페이스를 만든다.
HR팀: 직무·역량·훈련·노동자 동의와 재배치 기준을 정의한다.
수출입지원팀: 품목·거래조건·관세·물류 충격의 실제 맥락과 전문가 검증을 제공한다.

🔎 event graph — 업무·사건·사람·문서·시점 간 관계를 노드와 연결선으로 표현한 데이터 구조. 단순 표보다 “무슨 사건이 어떤 업무 변화로 이어졌는가”를 추적하기 쉽다.

4.5 데모와 데이터 계약

충격 카드에 품목, 국가, 관세·운임 변화, 예정 기간을 입력하면 트윈이 영향을 받는 공정과 직무를 표시한다. 사람별 스킬 기록과 교육 카탈로그로 세 가지 재배치안을 만들고, HR 담당자가 승인하거나 이의를 남긴다. 8주 뒤 유지 결과와 비용을 같은 화면에서 비교한다. 최초 파일럿은 합성·과거 익명 데이터로 시작하고, 실제 ERP·인사 파일은 필요한 필드만 가명화해 별도 보관한다. 해고 결정은 자동화하지 않는다.

다이어그램 2. 경쟁력 포인트는 “충격 예측”이 아니라, 충격을 실제 인사·훈련·지역 고용 전환까지 감사 가능한 흐름으로 연결하는 데 있다.

4.6 KPI와 검증

지표	2주 baseline	파일럿 제안 target	주기·표본	승급·롤백
충격 시나리오 계획 리드타임	기존 회의 시작~승인 중앙값	중앙값 5영업일 이하 또는 baseline 대비 30% 단축	주 1회, 과거 시나리오 30개	2주 연속 달성 시 승급; 누락 원인 있으면 롤백
스킬 격차 top-5 정밀도	HR·현장 전문가 라벨	0.80 이상	golden 60, hidden holdout 20	holdout 3%p 개선일 때만 반복
재배치 계획 수용률	기존 수작업 계획 수용률	70% 이상	주 1회, 관리자 10명	안전·노사 이의가 있으면 자동 실행 금지
교육 후 역할 유지율	8주 유지 baseline	baseline 대비 10%p 개선 목표	8주, 매칭 holdout	품질 저하 시 즉시 롤백
집단 간 계획 접근 격차	연령·성별·고용형태별 baseline	최대 격차 10%p 이하	월 1회, 동의한 집단만	격차 초과 시 재배치 추천 중단

4.7 LALPH와 위험

Learn은 최신 충격·공정·스킬 자료를 읽고, Act는 세 개의 재배치안을 만든다. Log는 근거와 HR 승인자를 남긴다. Prove는 전문가 라벨·holdout·비용을 확인한다. Harden은 오분류 원인을 직무 taxonomy에 반영한다. 사례당 2,000~4,000토큰으로 시작하고 12,000토큰을 상한으로 둔다. holdout이 3%p 이상 오르고 비용 한도를 지킬 때만 후보를 승급하며, 두 라운드 무개선·법무/노무 플래그·개인정보 노출이면 마지막 승인 버전으로 롤백한다.

⚠️주요 위험: 영업비밀 노출, 해고 자동화, 지역·고용형태 편향. 법무·노무 검토 없는 인사 통보는 중단 조건이다.

Final problem 02

SafeTask Passport

이주노동자 · 오늘 작업 · 장비 · 이해 확인 · 인간 에스컬레이션

5.1 한 문장 문제

이주노동자가 오늘 맡은 공정과 장비의 위험 핵심 단계를 실제로 이해했는지, 이해하지 못했을 때 작업 배정과 안전 담당자에게 즉시 연결되는지 확인되지 않는다.

5.2 왜 지금인가

국가인권위원회는 Aricell 화재 후속 자료에서 23명 사망과 8명 부상, 외국인 노동자의 안전교육·언어·문화 문제, 점검 위반을 지적했다. 고용노동부는 2026년 6월 18일 외국인 근로자의 기초 안전보건교육 이수를 고용주가 보장하도록 하는 법 개정안을 발표했지만, 공포 후 6개월 뒤 시행이라고 안내했으므로 2026년 9월 6일에 이미 시행됐다고 쓰지 않는다. 고용노동부·산업안전보건공단의 모국어·그림·VR 자료는 이미 존재한다.

5.3 기존 해법과 공백

기존 자료·번역·VR은 콘텐츠 전달을 돕지만, 실제 작업의 위험 단계 회상, 관찰된 행동, 실패 시 배정 중지와 인간 에스컬레이션을 한 기록으로 연결하지 않는다. “번역 정확도”나 “교육 이수율”만 올리는 앱은 탈락한다.

5.4 사용자·팀 우위·데모와 데이터 계약

사용자: 이주노동자, 현장 안전리더, 공정 관리자, 통역·교육 담당자.
팀 우위: AX팀은 QR·키오스크 흐름과 장비·공정 이벤트 로그를 연결하고, HR팀은 동의·교육 이력·역할별 역량 기준을 정의한다. 수출입지원팀은 다국어 작업지시와 협력사 현장 용어를 검증한다.

작업자가 QR 또는 키오스크에서 언어와 오늘 작업을 선택한다. 시스템은 장비·위험 카드를 3분 내 제시하고 사진·아이콘·음성으로 핵심 단계 5개를 확인한다. 한 단계라도 불확실하면 작업자는 정지·통역·안전리더를 호출한다. 안전 전문가는 관찰 체크리스트를 입력하고 다음 교육의 실패 원인을 고친다. 현장 관리자에게 개인 점수 대신 작업군별 누락 패턴만 보여준다. 데이터는 작업·언어·장비 버전·관찰 결과만 가명화해 저장하고 얼굴·생체정보는 수집하지 않는다.

다이어그램 3. 콘텐츠 “전달”이 아니라 실제 이해와 행동을 확인하고, 실패하면 작업을 멈추고 사람에게 넘기는 구조.

5.5 KPI와 검증

지표	2주 baseline	파일럿 제안 target	주기·표본	승급·롤백
위험 핵심 단계 회상	기존 교육 후 24시간 회상률	90% 이상	60 golden, 20 hidden holdout, 3개 언어	3%p 개선과 안전전문가 합의 시 승급
실제 안전 수행	관찰 체크리스트 항목별 baseline	핵심 단계 누락 30% 감소	주 2회, 근로자 동의 표본 60명	관찰자 간 불일치 >15%p면 중단
역량 도달 시간	입사·공정 변경 후 중앙값	30% 단축 목표	주 1회	사고·near miss 증가 시 즉시 롤백
언어별 격차	언어군별 회상·수행 격차	최대 10%p 이하	월 1회	특정 언어 자료 삭제가 아니라 전문가 재작성
near miss 보고 완결성	기존 보고서의 필수 필드 충족률	20%p 향상	주 1회	보고량 감소를 개선으로 간주하지 않음

🔎 near miss — 실제 사고로 이어지지는 않았지만 자칫 사고가 될 뻔한 사건. 안전 시스템의 선행지표로 중요하다.

5.6 LALPH와 위험

Learn은 작업표준·기존 KOSHA 자료·현장 피드백을 가져온다. Act는 공정별 micro-training과 질문을 만든다. Log는 번역·장비 버전·이해 결과를 남긴다. Prove는 안전전문가의 행동 관찰과 hidden holdout으로 검사한다. Harden은 실패한 아이콘·문장을 교체한다. 사례당 2,000~4,000토큰, 최대 12,000토큰으로 제한하고 holdout 3%p 개선과 전문가 합의가 있을 때만 승급한다.

⚠️두 라운드 무개선, 안전 플래그, 동의·PII 위반이면 마지막 승인 버전으로 롤백하고 작업 배정을 중단한다. 안전상 불확실한 답변, 근로자 동의 없는 생체·얼굴 수집, 사고 은폐를 유도하는 지표는 즉시 중단 조건이다.

Final problem 03

Origin Evidence Cooperative

FTA 판정기가 아닌 원산지 증거 provenance 협업 그래프

6.1 한 문장 문제

중소 수출기업은 공급사·BOM·조달경로·HS·가격의 원산지 증거를 모으고 버전을 맞추는 데 시간이 걸리며, 누락·충돌의 책임과 다음 요청이 분명하지 않다.

6.2 왜 지금인가

2026 원산지관리원 조사 PDF는 중소기업 중심 응답에서 증빙 부담, 원산지 규정 적용, 공급사 협조, 인력·이해 부족을 주요 어려움으로 제시한다. 관세청은 BOM·부품·조달경로·가격·HS와 공급사 확인을 요구하는 복합 판단을 설명하며, 누락·허위 증빙은 특혜 배제와 추징으로 이어질 수 있고 보관 의무가 있음을 안내한다.

6.3 기존 해법과 공백

관세청 FTA-PASS는 무료로 협정별 판정, ERP 모듈, 전자 공급사 배포, 표준 질문지, 증빙 보관을 제공한다. 그러므로 FTA 계산기나 원산지 챗봇은 탈락한다. 새 문제는 여러 회사·품목·버전의 증거 provenance를 노드로 연결하고, 누락·충돌을 설명하며, 공급사 요청·기한·담당자를 에스컬레이션하고, 전문가 수정을 다음 사례에 학습시키는 것이다. 자동 특혜 인증은 하지 않는다.

🔎 provenance — 데이터나 증거가 어디서 왔고, 언제 생성·변경됐으며, 어떤 버전과 책임자를 거쳤는지를 추적하는 출처 이력.

6.4 사용자·팀 우위·데모와 데이터 계약

사용자: 구매 담당자, 공급사 담당자, 원산지 전문가, 수출입 관리자.
팀 우위: AX팀은 provenance 그래프·권한·토큰화를 구현하고, HR팀은 담당자 교육·책임·승인 기록을 설계하며, 수출입지원팀은 BOM·HS·공급사 회신을 맹검 검증한다.

구매 담당자가 BOM과 공급사 파일을 올리면 그래프가 증거 노드, 출처, 시점, 제품 버전을 보여준다. 누락된 공급사 확인을 언어별 요청으로 보내고, 회신이 늦으면 담당자에게 단계적으로 넘긴다. 원산지 담당자가 “충분/추가 필요/보류”를 결정하고 서명한다. ERP·가격·거래처 식별자는 토큰화하고, 원본은 기업 내부에 남긴다.

다이어그램 4. 핵심은 판정을 자동화하는 것이 아니라, 여러 회사·품목·버전에서 증거의 출처와 책임을 잃지 않는 협업 그래프다.

6.5 KPI와 검증

지표	2주 baseline	파일럿 제안 target	주기·표본	승급·롤백
필수 증거 커버리지	과거 40개 packet의 필수 필드 충족률	95% 이상	golden 60, holdout 20	누락 자동보완이 아니라 담당자 확인 필요
공급사 회신 시간	요청~유효 회신 중앙값	30% 단축	주 1회, 공급사 20곳	허위 회신 의심 시 롤백·수동검토
감사용 bundle 준비 시간	내부 baseline	1영업일 이내	월 1회	원본 provenance가 끊기면 중단
전문가 일치도	두 원산지 전문가 합의율	95% 이상	20 hidden cases	불일치 >10%면 모델 승급 금지
자동 허위 인증	현재 자동화 범위	0건	모든 case	1건이면 즉시 kill switch

6.6 LALPH와 위험

Learn은 협정·사내 규칙·증거의 버전을 읽고, Act는 누락 요청과 검토 순서를 만든다. Log는 파일 해시와 공급사 응답 시점을 남긴다. Prove는 FTA-PASS 판정과 독립 전문가를 대조하되 FTA-PASS를 대체하지 않는다. Harden은 자주 틀리는 증거 유형과 요청 템플릿을 고친다. 사례당 2,000~4,000토큰, 최대 12,000토큰으로 제한하고 holdout 3%p 개선과 전문가 일치도 95% 이상일 때만 승급한다.

⚠️두 라운드 무개선, 원본 provenance 단절, 허위 인증 플래그면 마지막 승인 버전으로 롤백한다. 위험은 영업비밀·공급사 개인정보·허위 인증·관세 책임이며, 불확실한 case를 자동 제출하면 즉시 롤백한다.

Final problem 04

Human-Centered AX Impact Ledger

AI 사용률이 아니라 업무 재배치·노동자 목소리·이의제기·인과 파일럿

7.1 한 문장 문제

AI를 도입한 뒤 어떤 업무가 누구에게 이동하고 부담·공정성·설명·이의제기가 어떻게 변했는지, 도입 전후와 holdout을 비교해 사람에게 돌려주는 운영 기록이 없다.

7.2 왜 지금인가

OECD의 한국 AI 노동시장 조사에서는 AI를 쓰는 직원의 다수가 도입 논의에 참여하지 못했고, 노조·노사협의회와의 협의도 낮았다. OECD는 초기의 의미 있는 참여와 노동자 피드백을 정책 과제로 제시한다. 개인정보보호위원회는 자동화된 결정에 대해 설명·검토·거부와 인간 재처리를 안내한다. 한편 Microsoft Copilot 대시보드는 준비도·도입·생산성·ROI·감정을 이미 측정한다.

7.3 기존 해법과 공백

사용률·활성 사용자·ROI를 보여주는 대시보드는 “누가 업무를 잃고 얻는지”, 이의제기가 해결됐는지, 부담과 품질을 함께 유지했는지, 변화가 AI 때문인지 설명하지 않는다. 개인 감시 점수는 만들지 않고, 동의한 업무군·집단 수준의 장부를 만든다.

7.4 사용자·팀 우위·데모와 데이터 계약

사용자: AI 도입 관리자, 근로자·노사협의체, HR·컴플라이언스 담당자.
팀 우위: AX팀은 프로세스 마이닝·holdout 계측을 맡고, HR팀은 노동자 동의·노사협의·재처리 SLA를 맡으며, 수출입지원팀은 실제 직무의 업무량·품질·마감 제약을 검증한다.

도입 전 worker voice 카드에 동의·우려·희망 업무를 수집한다. 프로세스 마이닝으로 작업이 어느 역할로 이동했는지 보이고, AI 제안에는 근거·신뢰·인간 승인자를 붙인다. 근로자는 설명·이의제기를 제출하고 HR·노사협의체가 기한 내 재처리한다. 주간 장부는 품질·근로시간·공정성·교육·이의제기를 동시에 비교한다. 로그는 업무군 단위로 집계하고 원문 발언·개인 감시 점수는 저장하지 않는다.

🔎 프로세스 마이닝 — 시스템 로그를 이용해 실제 업무 흐름이 어떻게 진행되는지 재구성·분석하는 기법. SLA — 서비스 수준 협약으로, 여기서는 이의제기나 재처리를 정해진 기한 안에 처리해야 하는 운영 약속을 뜻한다.

다이어그램 5. “AI를 얼마나 썼는가”가 아니라 “업무와 권한이 어떻게 바뀌었고 그 변화가 실제로 나아졌는가”를 기록한다.

7.5 KPI와 검증

지표	2주 baseline	파일럿 제안 target	주기·표본	승급·롤백
참여·동의 범위	도입 논의 참석·동의율	대상 업무군의 70% 이상	도입 전 / 월 1회	동의 없는 분석은 즉시 삭제
설명·이의제기 처리	접수~인간 재처리 시간	10영업일 이내, 90% 처리	주 1회, 모든 요청	기한 초과 시 자동결정 적용 금지
업무 품질·생산성	기존 업무 시간·품질 baseline	생산성 10% 향상, 품질 비열등	20% holdout, 주 1회	품질 열화·근로시간 증가 시 롤백
집단 공정성 격차	업무군별 adverse outcome 격차	최대 10%p 이하	월 1회, 익명 집단	격차 초과 시 배포 중단
시정조치 완료	우려→조치 완료율	80% 이상	월 1회	미완료 사유와 책임자 공개

7.6 LALPH와 위험

Learn은 worker voice·업무 로그·법적 기준을 읽고, Act는 업무 재설계안을 만든다. Log는 동의·설명·결정권·변경을 남긴다. Prove는 cluster holdout과 맹검 설문·품질 표본으로 인과성을 확인한다. Harden은 이의제기 원인을 정책·프롬프트에 반영한다. 사례당 2,000~4,000토큰, 최대 12,000토큰으로 제한하고 holdout 3%p 개선과 품질 비열등을 확인할 때만 승급한다.

⚠️두 라운드 무개선, 동의 철회, 개인 감시·노조 추론·근로시간 증가 플래그면 롤백·배포를 중단한다. 개인 감시, 노조 활동 추론, 자동 채용·해고, 동의 철회 후 잔존 데이터는 kill 조건이다.

Final problem 05

Forced-Labour Remedy Chain

위험 점수가 아닌 익명 제보 → 증거 → 인간 심사 → 구제 → 안전한 피드백

8.1 한 문장 문제

공급망 위험 신호가 포착돼도 노동자의 익명 제보가 검증 가능한 증거로 정리되고, 조사·구제·보상·재발 방지와 제보자에게 안전한 피드백으로 이어지지 않는다.

8.2 왜 지금인가

ILO는 2022년 전 세계 강제노동을 2,760만 명으로 추정하고 이주노동자의 위험이 더 높다고 설명한다. EU 강제노동 규정 2024/3015는 2027년 12월 14일부터 적용되지만, 이유·증거가 있는 다국어 제보, 위험 기반 조사, 객관적 검증, 시정·보상, 제보자 보호와 SME 지원을 요구하는 사전 준비 창이 열려 있다. 미국 노동부 ILAB의 ImportWatch는 국가·품목 위험을 보는 도구지만 특정 선적이 강제노동이라는 증거가 아니라고 고지한다.

8.3 기존 해법과 공백

위험 점수·국가 목록·ESG 설문은 이미 있다. 남은 공백은 제보자가 안전하게 제보하고, provenance와 시점이 보존되며, 인간 심사자가 substantiated concern과 사실 확정을 구분하고, 사업자·NGO가 구제 조치를 닫고, 제보자가 결과를 확인하는 체인이다. 자동 공개·자동 고발은 하지 않는다.

🔎 substantiated concern — 충분한 근거가 있어 정식 조사로 넘어갈 수 있는 ‘근거 있는 우려’. 곧바로 법적 사실 확정이나 유죄 판정을 뜻하지 않는다.

8.4 사용자·팀 우위·파트너 조건과 데모

사용자: 노동자 대표·제보자, NGO·인권 전문가, 공급망·컴플라이언스 담당자.
팀 우위: AX팀은 익명 채널·provenance·접근통제를 만들고, HR팀은 제보자 보호·구제 담당자·SLA를 설계하며, 수출입지원팀은 공급망 문서와 국경 간 거래 맥락을 검증한다.

노동자 대표·NGO·인권 전문가가 먼저 참여해야 한다. 파트너가 없으면 실데이터 파일럿을 시작하지 않고 비식별 합성·red-team 단계에 머문다. 데모는 익명 제보 → 증거 첨부·시간선 → 두 명의 맹검 검토 → 조치 계획 → 구제 상태 → 안전한 피드백으로 구성한다. 개인·기업을 점수만으로 공개하지 않는다.

다이어그램 6. 시스템의 끝점은 ‘위험 점수’가 아니라 구제 조치의 실제 종료와 제보자에게 돌아가는 안전한 피드백이다.

8.5 KPI와 검증

지표	2주 baseline	파일럿 제안 target	주기·표본	승급·롤백
증거 완결성	비식별 과거 보고서 필수 필드 충족률	25%p 향상	100 cases, 20% adversarial holdout	원본·동의 provenance 누락 시 중단
우려 분류 정밀도	인권 전문가 맹검 합의	0.85 이상	2인 패널, 합의 불일치 별도 보고	자동 공개는 영구 금지
안전한 초기 응답 SLA	신고~안전 담당자 접촉 시간	72시간 이내	주 1회	보복 신호 시 사례 봉인·전문기관 이관
구제 종료 시간	concern 인정~조치 확인 중앙값	30% 단축	월 1회	구제 증거 없는 종료 금지
제보자 보호	연락·피드백 동의와 보복 신호	보복 사고 0, 피드백 80%	사건별	PII·위치 노출 1건이면 kill switch

8.6 LALPH와 위험

Learn은 ILO·EU 기준과 NGO의 검증 규칙을 읽고, Act는 추가 증거 요청과 안전한 조치 순서를 만든다. Log는 익명 ID·출처·시점·접근권을 남긴다. Prove는 맹검 패널과 adversarial false report로 검사한다. Harden은 허위·불완전 신고와 보복 패턴을 반영한다. 사례당 2,000~4,000토큰, 최대 12,000토큰으로 제한하고 holdout 3%p 개선과 맹검 패널 정밀도 0.85 이상일 때만 승급한다.

⚠️두 라운드 무개선, 보복·PII·무단 국경 이동 플래그면 마지막 승인 버전으로 롤백하고 실데이터 수집을 중단한다. 기업 유죄 단정, 제보자 식별, 국경 간 무단 개인정보 이동, NGO 없는 실데이터 수집은 즉시 중단 사유다.

Section 09

9. 독립 비판자와 레드팀 판정

9.1 비판 질문

비판자는 각 후보에 다음 공격을 독립적으로 적용해야 한다.

공격 축	통과 질문
중복	정부·상용 제품의 기능을 그대로 포장하지 않았는가
데이터	실제 확보 가능한 비식별 데이터와 synthetic-only 경계를 적었는가
지표	이수율·사용률 같은 조작 쉬운 지표를 주지표로 삼지 않았는가
인과	전후 비교만으로 효과를 주장하지 않고 holdout을 뒀는가
법·책임	인사결정·안전지시·원산지 인증·고발을 자동화하지 않는가
보안	PII·영업비밀·제보자 신원이 로그와 평가셋에 새지 않는가
토큰	자기평가 점수만 올라가는 보상 해킹을 막는가
운영	실패 시 사람이 멈추고 되돌릴 수 있는가

9.2 판정 결과

자체 레드팀은 다섯 후보 모두를 REVISE 후 유지로 판정했다. 공통 수정은 기존 서비스와의 경계를 본문에 명시하고, 모든 target에 “파일럿 제안” 라벨을 붙이며, 외부 검증기·맹검 holdout·kill switch를 추가하는 것이었다. Forced-Labour Remedy Chain은 NGO·노동자 대표가 확보되지 않으면 합성 데이터 단계로 낮추는 조건부 유지다. ExportControl Human-in-Loop는 무역팀 적합성이 높지만 사회문제·수상 차별성이 상대적으로 약해 대체안으로 남겼다.

9.3 독립 에이전트 상태

초기 팀 모드에서 15개 조사·비판 lane을 분리했으나 모두 계정 사용 한도 오류로 종료되어 최종 승인으로 세지 않았다. 16:52 KST 첫 fresh 독립 게이트는 당시 claim graph provisional 잠금과 결과 미연결을 이유로 전체 REJECT했지만, 그 blocker를 반영해 C8을 locked로 갱신하고 문서·QA 패키지를 재생성했다. 17:03 KST fresh 독립 게이트 재감사는 후보 내용·출처 잠금·문서 구조·렌더를 모두 통과시켜 PASS (substantive gate)로 판정했다. 독립 시각 QA도 PASS (manual visual QA)다. target 수치는 실제 파트너 파일럿 전까지 제안값으로만 취급한다.

🔎 kill switch — 안전·법률·개인정보 조건을 위반했을 때 시스템의 자동 실행 또는 데이터 수집을 즉시 중단하는 운영 장치. substantive gate — 형식이 아니라 내용 자체가 기준을 통과했는지 확인하는 승인 관문.

Section 10

10. 실행 순서와 발표 장면

10.1 12주 공통 로드맵

기간	산출물	통과 게이트
1~2주	파트너·동의·baseline·golden/holdout 구축	데이터·법·보안 승인
3~4주	최소 기능, 출처·로그·human handoff	누출·중복·외부 규칙 검사
5~8주	파일럿과 LALPH 2~4회	주지표 3%p 개선, 가드레일 유지
9~10주	holdout·맹검 전문가·비용 분석	target과 rollback 조건 재검토
11~12주	서비스 배포, 발표 영상, 운영 문서	10분 데모·10분 Q&A 리허설

다이어그램 7. 기능 확장보다 먼저 baseline·holdout·법·보안 승인부터 고정하는 순서가 핵심이다.

10.2 10분 발표 스크립트

첫 60초에 “누가 언제 어떤 손해를 보는가”를 실제 카드 하나로 보여준다. 다음 3분은 입력의 provenance와 담당자 승인을 보여주고, 이어지는 3분은 LALPH가 실패한 결과를 어떻게 고쳤는지 재생한다. 마지막 2분은 baseline·holdout·가드레일·비용을 표로 제시하고, 자동화하지 않은 결정권과 확장 계획을 말한다. 심사위원이 직접 물을 가능성이 높은 질문은 플랫폼 규정, 실제 데이터 권한, 개인정보, 기존 서비스와의 차이, 토큰 비용, 실패 시 되돌림이다.

10.3 추천 의사결정

9월 첫 주에 TradeShock Twin과 SafeTask Passport의 파트너 가능성을 동시에 확인한다. 실제 제조·HR 데이터와 안전 파트너 중 먼저 서면 동의를 확보한 후보를 서비스 트랙 1순위로 올린다. 두 파트너가 모두 가능하면 TradeShock Twin으로 본선 제출하고 SafeTask는 두 번째 prototype lane으로 보존한다. Origin Evidence Cooperative는 수출입지원 동료의 실제 packet을 빠르게 비식별화할 수 있을 때 병렬 구축한다. AX Ledger는 내부 도입 사례가 있는 경우 확장한다. Forced-Labour는 NGO가 없으면 합성 데이터만으로 제안 트랙에 남긴다.

Section 11

11. 제출 전 체크리스트

운영기관에서 플랫폼 필수 여부·감점·트랙 변경 가능성을 서면 확인했다.
참가자 수 4명과 자문·테스트 패널을 구분했다.
최종안이 정확히 5개이며 탈락 후보와 중복 근거를 남겼다.
각 후보에 문제 공백, 사용자, 팀 우위, 데이터, 데모, baseline, target, 주기, 표본, holdout, 승급·롤백·중단이 있다.
모든 target이 파일럿 제안값으로 표시되고 근거 사실과 섞이지 않았다.
생성기·평가기 컨텍스트를 분리하고 토큰·지연·비용·오류를 기록한다.
법·안전 고위험 결정은 사람 승인 없이는 실행되지 않는다.
PII·영업비밀·제보자 신원이 golden·holdout·로그에 들어가지 않는다.
DOCX와 PDF가 같은 내용으로 15~20쪽이며 표·한글·URL이 렌더에서 읽힌다.

Section 12

12. 출처와 부록

아래 링크는 원 보고서에 수록된 출처를 그대로 보존했다. 핵심 공모전·OECD·ILO 링크는 현재 접근 가능 여부를 별도로 확인해 연결했다.

부록 A. 증적 파일 위치

조사 브리프: .omo/ulw-research/20260906-101910/BRIEF.md
주장 그래프: .omo/ulw-research/20260906-101910/claim-graph.md
관찰 매니페스트: .omo/ulw-research/20260906-101910/observation-manifest.md
종합: .omo/ulw-research/20260906-101910/SYNTHESIS.md
파동별 조사: .omo/ulw-research/20260906-101910/wave-2-*.md
ULW 감사 로그: .omo/ulw-loop/contest-main-20260906-101910/ledger.jsonl

부록 B. 운영 로그 최소 스키마

case_id, candidate_id, input_hash, source_ids, consent_scope, prompt_version, model_version, iteration, tokens_in, tokens_out, latency_ms, verifier_version, golden_score, holdout_score, human_blind_score, risk_flags, decision, rollback_version, reviewer_id

위 항목을 매 실행마다 저장한다. 원문 PII·영업비밀은 저장하지 않고 해시·권한 토큰으로 대체한다.

부록 C. 판정 용어

PASS: 고정 holdout·인간 표본·가드레일을 모두 충족해 다음 단계로 이동.
REVISE: 문제는 유효하나 프롬프트·규칙·데이터·파트너 조건을 수정한 뒤 재검증.
DROP: 중복, 데이터 부재, 법률·안전 위험, 또는 비용 대비 개선 부재로 후보 폐기.

부록 D. 첫 2주 파일럿 패키지

제출 직후에는 기능을 넓히기보다 한 업무군의 입력·판단·사람 승인·결과를 닫힌 고리로 만든다. 아래 여섯 파일을 같은 case_id로 묶으면 다섯 후보 중 어느 것을 택해도 비교 가능한 baseline과 holdout을 시작할 수 있다.

01_scope.md: 대상 공정·사용자·동의 범위·제외 데이터·책임자를 한 페이지로 고정한다.
02_source_register.csv: 출처 URL, 시점, 버전, 해시, 사용 목적과 철회 상태를 기록한다.
03_golden_holdout.csv: golden 60%, adversarial 20%, holdout 20%를 분리하고 정답 공개 시점을 잠근다.
04_run_log.jsonl: 프롬프트·모델·토큰·지연·검증기·실패코드·결정·롤백 버전을 append-only로 남긴다.
05_human_review.md: 맹검 표본, 이의제기, 전문가 불일치, 조치 책임자와 기한을 적는다.
06_impact_card.md: baseline, 제안 target, 가드레일, 비용/1,000토큰, 다음 승급·중단 결정을 한 장에 요약한다.

🧪파트너가 동의하지 않거나 원본·개인정보 provenance가 끊기면 데모는 합성·비식별 단계에 머문다. 실제 성과로 발표할 수 있는 시점은 holdout과 사람 검토가 끝난 뒤이며, 그 전에는 목표값·예상치·관찰값을 서로 다른 색으로 표시한다.

핵심 요약

TradeShock Twin

SafeTask Passport

Origin Evidence Cooperative

Human-Centered AX Impact Ledger

Forced-Labour Remedy Chain

1. 공모전 적합성부터 고정한다

1.1 확인된 규정

1.2 플랫폼 규정 충돌

1.3 입상용 설계 원칙

2. 조사와 선정 방법

2.1 증거 등급

2.2 후보 점수

2.3 제외 규칙

3. LALPH를 어떻게 쓸 것인가

3.1 용어의 한계

3.2 토큰 맥싱에 대한 정확한 답

3.3 공통 검증 프로토콜

TradeShock Twin

4.1 한 문장 문제

4.2 왜 지금인가

4.3 기존 해법과 공백

4.4 사용자와 팀 우위

4.5 데모와 데이터 계약

4.6 KPI와 검증

4.7 LALPH와 위험

SafeTask Passport

5.1 한 문장 문제

5.2 왜 지금인가

5.3 기존 해법과 공백

5.4 사용자·팀 우위·데모와 데이터 계약

5.5 KPI와 검증

5.6 LALPH와 위험

Origin Evidence Cooperative

6.1 한 문장 문제

6.2 왜 지금인가

6.3 기존 해법과 공백

6.4 사용자·팀 우위·데모와 데이터 계약

6.5 KPI와 검증

6.6 LALPH와 위험

Human-Centered AX Impact Ledger

7.1 한 문장 문제

7.2 왜 지금인가

7.3 기존 해법과 공백

7.4 사용자·팀 우위·데모와 데이터 계약

7.5 KPI와 검증

7.6 LALPH와 위험

Forced-Labour Remedy Chain

8.1 한 문장 문제

8.2 왜 지금인가

8.3 기존 해법과 공백

8.4 사용자·팀 우위·파트너 조건과 데모

8.5 KPI와 검증

8.6 LALPH와 위험

9. 독립 비판자와 레드팀 판정

9.1 비판 질문

9.2 판정 결과

9.3 독립 에이전트 상태

10. 실행 순서와 발표 장면

10.1 12주 공통 로드맵

10.2 10분 발표 스크립트

10.3 추천 의사결정

11. 제출 전 체크리스트

12. 출처와 부록

공모전

LALPH·평가

무역·지역·직무 전환

이주노동자 안전

원산지·FTA

사람 중심 AX·개인정보

강제노동·공급망 인권

부록 A. 증적 파일 위치

부록 B. 운영 로그 최소 스키마

부록 C. 판정 용어

부록 D. 첫 2주 파일럿 패키지