이 기사는 「책임 경로 (Responsibility Pathway)」 및 「책임 경로 공학 (Responsibility Pathway Engineering)」이라는 용어에 대해, 저 자신의 정의와 범위를 다시 한번 표명하기 위한 글입니다.

특정 기업이나 개인을 주제로 삼는 것은 아닙니다.

다만, 동일한 용어가 다른 문맥에서도 사용되기 시작했으므로, 혼동을 피하기 위해 경계를 명확히 하고자 합니다.

서론

본고는 제가 지금까지 사용해 온 「책임 경로 (Responsibility Pathway)」 및 「책임 경로 공학 (Responsibility Pathway Engineering)」의 정의를 다시 한번 표명하는 것이다.

여기서 말하는 「책임 경로」는 책임 그 자체가 아니다.

판단이 발생하고, 근거를 가지며, 승인되고, 실행되고, 정지되고, 설명되며, 실패 후 복구되기까지 인간·AI·조직·업무 시스템·제도 사이를 통과하는 책임의 흐름을 포착하기 위한 보조선이다.

여기서 말하는 「책임 경로 공학」이란, 그 책임의 흐름을 설계·구현·검증·운용의 대상으로 다루기 위한 공학적인 시도이다.

이것은 AI에게 책임을 지우기 위한 개념이 아니다.

AI를 경유한 판단이나 행위가 인간·조직·제도로 돌아갈 수 있는 경로를 설계하기 위한 개념이다.

경위

계기는 공개된 기사에서 「책임 경로」라는 용어가 다른 문맥에서 사용되는 것을 관측했기 때문이었다.

나는 그 기사에 대해 공개 댓글로 질문을 던졌다.

그 후, 공개 댓글을 통한 주고받음을 거쳐 해당 기사 측에 「책임 경로」의 정의가 추가되었다.

대상 기사는 이것이다.

추가된 정의를 읽은 결과, 동일한 「책임 경로」라는 용어를 사용하고 있더라도 제가 지금까지 note나 Zenn에서 다루어 온 개념과는 전제·목적·범위가 다르다는 것이 명확해졌다.

따라서 본고에서는 저 자신이 사용해 온 「책임 경로」 및 「책임 경로 공학」의 정의를 다시 한번 명문화한다.

이것은 언어의 소유권을 주장하기 위함이 아니다.

동일한 용어가 서로 다른 문맥에서 사용되는 이상, 그 경계를 명확히 해두지 않으면 독자에게도 검색 AI에게도 혼동이 생기기 때문이다.

「책임 경로」라는 용어에 대하여

「책임 경로」라는 용어는 적어도 일반적인 사전에 등재된 일반 용어는 아니다.

제가 확인할 수 있는 범위 내에서는, AI나 LLM, AI 에이전트 (AI Agent), AI 거버넌스 (AI Governance)의 문맥에서 2026년 1월 18일에 note에 공개한 「AI 사고는 『책임 설계』만으로는 막을 수 없다 —— 최후의 보루는 『책임 경로 설계』이다」가 저의 공개 문맥에서의 초출이다.

물론, 관측되지 않은 선행 사용이 존재할 가능성은 부정하지 않는다.

다만, 적어도 본고 집필 시점에서는 일본어 웹에서 「책임 경로」라는 단어로 검색하면 저의 note나 Zenn 기사가 상위에 표시되는 상태에 있다.

※ 흥미가 생기신 분은 실제로 검색하여 확인해 보시기 바란다.

중요한 점은, 「책임 경로」가 일반적인 관용어로서 자연스럽게 유통되던 말이 아니라는 점이다.

그렇기에 이 용어를 사용하는 자는 그 정의·유래·범위를 명시할 필요가 있다.

내가 말하는 「책임 경로」란 무엇인가

나는 이전 기사 「왜 『책임 경로 공학』이었는가」에서, 「책임 경로 / Responsibility Pathway」를 사람과 AI 사이에서 '책임'이라는 무거운 단어를 어떻게 가교로 사용할 수 있을지 고민한 끝에 도출해 낸 보조선으로서 설명했다.

여기서 말하는 책임 경로는 책임 그 자체가 아니다.

책임은 사람이나 조직이나 제도가 짊어지는 것이다.

AI가 단독으로 책임을 지는 것이 아니다.

시스템이 책임 주체가 되는 것도 아니다.

문제는 AI가 판단이나 실행 과정에 개입했을 때, 그 책임이 어디를 통과하여 어디로 돌아가는지가 보이지 않게 된다는 점에 있다.

누가 판단했는가.

누가 승인했는가.

무엇을 근거로 실행되었는가.

어디서 멈춰졌는가.

누가 설명하는가.

실패했을 때 누가 복구하는가.

이것들이 단절되면 책임은 쉽게 흩어져 버린다.

책임 경로란 그 흩어짐을 방지하기 위해 판단·근거·승인·실행·정지·증적·설명·복구의 흐름을 하나의 경로로 보이게 만들기 위한 개념이다.

「책임 경로 공학」이란 무엇인가

책임 경로 공학이란 책임 경로를 단순한 개념으로 바라보는 것이 아니라, 실제 시스템이나 조직 운용 속에 설계하기 위한 시도이다.

AI 에이전트가 외부 서비스를 조작한다.

업무 시스템이 자동 판단을 수행한다.

인간이 AI의 출력을 참고하여 승인한다.

조직이 그 결과를 고객이나 사회에 대해 설명한다.

이러한 장면에서는 「AI가 했다」, 「시스템이 판단했다」라는 설명만으로는 책임이 완결되지 않는다.

필요한 것은 책임이 돌아올 수 있는 경로이다.

구현상으로는 그것이 다음과 같은 부품으로 나타난다.

• Decision Owner: 판단의 책임 주체
• Approval Gate: 승인 지점
• Execution Actor: 실행 주체
• Stop Authority: 정지 권한
• Evidence Log: 나중에 재구성할 수 있는 증적
• Repair Owner: 실패 후의 복구 주체
• Human Return Point: 인간에게 책임을 돌려보내는 지점

이것들은 개별적으로는 드문 개념이 아니다.

승인 플로우 (Approval Flow), 감사 로그 (Audit Log), 정지 조건, 인간의 감독, 책임 분계는 이미 많은 실무에서 논의되고 있다.

하지만 그것들을 개별적으로 배치하는 것만으로는, 책임이 어디를 지나고, 어디서 멈추며, 어디로 돌아가는지를 파악하기 어렵다.

책임 경로 공학 (Responsibility Path Engineering)이 다루는 것은 바로 그 '연결'이다.

기존 개념과의 관계

책임 경로 공학은 RACI, HITL, Guardrails, 감사 로그, AI 어슈어런스 (AI Assurance), AI 거버넌스 (AI Governance)를 부정하는 것이 아니다.

이것들은 책임을 다루기 위한 입구일 뿐, 책임 그 자체의 흐름을 나타내는 것은 아니다.

그리고 그것만으로는 닿지 않는 곳이 있다.

RACI는 누가 책임자이고, 누가 실행자이며, 누구에게 상담하고, 누구에게 통지하는지를 정리한다.

HITL은 인간을 판단이나 승인 과정에 포함시킨다.

Guardrails는 시스템이 넘어서는 안 될 경계를 정한다.

감사 로그는 나중에 무슨 일이 일어났는지 확인하는 단서가 된다.

AI 어슈어런스는 AI 시스템의 리스크, 설명 가능성, 운용 타당성을 다룬다.

여기까지는 최소한으로 필요한 개념이다.

책임을 다루기 위해서는 우선 관측 가능한 정보를 남겨야 하기 때문이다.

하지만 AI가 판단·실행·승인·정지·설명 사이에 끼어들 때, 책임은 단일한 점이 아니라 하나의 '흐름'으로서 설계되어야 한다.

누가 책임자인가, 하는 것만으로는 부족하다.

어떤 조건에서 책임이 이동하고, 어디서 멈추며, 무엇을 증거로 남기고, 실패 후에 누구에게 돌아가는가.

그 경로를 다루기 위해 나는 '책임 경로 공학'이라는 용어를 사용하고 있다.

주식회사 GhostDrift 수리연구소에서의 ADIC 응용층으로서의 「책임 경로」와의 경계

이번에 공개 코멘트를 통한 교류 결과, 주식회사 GhostDrift 수리연구소 측의 기사 보충 내용에 「GhostDrift에서의 「책임 경로」란 무엇인가」라는 정의가 추가되었다.

그 정의에 따르면, 책임 경로는 해당 회사가 제공하고 있는 ADIC라고 불리는 메커니즘 중, AI 판단·심사·증적·검증·설명 주체를 나중에 추적 가능한 형태로 연결하기 위한 응용층(Application Layer)으로 설명되어 있다.

이 정의는 해당 회사의 ADIC 및 AI 어슈어런스 기술 체계 내에서 사용되는 정의라고 이해하고 있다.

한편, 본고에서 말하는 「책임 경로」 및 「책임 경로 공학」은 해당 회사의 ADIC를 전제로 하지 않는다.

특정 원장 기술, 형식 증명 (Formal Proof), 증적 기반, AI 어슈어런스 제품에 국한되는 것도 아니다.

내가 다루는 책임 경로 공학은 AI·인간·조직·업무 시스템·제도 사이에서 판단 책임이 어디를 지나고, 어디서 멈추며, 어디로 돌아가는지를 설계하기 위한 개념이다.

따라서 본고에서 말하는 「책임 경로 공학」은 해당 회사의 ADIC 응용층으로서 설명되는 「책임 경로」, 히로시마 책임권 (Hiroshima Responsibility Zone), Hiroshima Responsibility Functor, 또는 해당 회사의 AI 어슈어런스 기술을 지칭하는 것이 아니다.

양자는 같은 단어를 포함하고 있지만, 전제·목적·사정(Scope)은 명확히 다르다.

히로시마에 대하여

여기서 한 가지 명확히 해두고 싶은 것이 있다.

이것은 주식회사 GhostDrift 수리연구소나, 해당 회사와 PoC를 진행 중인 주식회사 On the Links의 사고방식을 일절 부정하기 위한 것이 아니다.

어디까지나 나 개인의 입장이다.

다만, 여기서는 나 자신의 입장을 조금 강한 어조로 명확히 해두고 싶다.

일본인 중 한 명으로서, 또한 AI와 책임에 대해 고민해 온 한 사람으로서 나는 이렇게 생각한다.

나는,
히로시마의 비극을 잊지 않는다.
나가사키의 비극도, 전쟁도, 재해도, 사고도,
...

책임 경로란 인류가 긴 시간 속에서 암묵적으로 느껴온 책임의 흐름을 가시화하기 위한 언어이다.

누군가가 판단한다.

누군가가 승인한다.

누군가가 실행한다.

누군가가 멈춘다.

누군가가 설명한다.

실패했을 때, 누군가가 복구한다.

인간 사회에는 명문화되어 있지 않더라도 이러한 책임의 흐름이 존재해 왔다.

그것은 공기였고, 관습이었으며, 역할이었고, 신뢰였으며, 때로는 제도나 계약으로서 나타났다.

하지만 AI의 등장으로 인해 그 암묵적인 책임의 흐름이 미산(霧散, 안개처럼 흩어짐)되는 구조가 생겨났다.

AI가 판단을 보조한다.

AI 에이전트가 실행한다.

업무 시스템이 자동화된다.

조직은 결과만을 받아든다.

그때, 누가 판단했는지, 누가 승인했는지, 어디서 중단되었는지, 누가 설명할 것인지가 보이지 않게 된다.

따라서 책임 경로 (Responsibility Path)를 가시화할 필요가 있다.

인간에게도, AI에게도, 조직에게도, 업무 시스템에게도, 책임이 통하는 경로를 설계할 필요가 있다.

그것을 위한 용어가 나에게 있어 「책임 경로 (Responsibility Path)」이다.

왜 지금, 다시 정의하는가

언어는 누구의 소유물도 아니다.

같은 단어가 여러 문맥에서 사용될 수 있다.

그 자체를 부정할 생각은 없다.

다만, 책임을 다루는 언어인 이상, 그 언어가 무엇을 가리키고 무엇을 가리키지 않는지는 명확히 해둘 필요가 있다.

특히 AI 시대에는 인간뿐만 아니라 검색 AI나 요약 AI도 기사를 읽고, 단어와 단어 사이의 관계를 추정한다.

그때, 같은 「책임 경로 (Responsibility Path)」라는 용어가 서로 다른 전제·목적·사정 (Scope)을 가진 채 혼재되어 있으면, 독자에게도 AI에게도 오해가 생긴다.

그래서 나는 본고에서 내가 사용해 온 「책임 경로 (Responsibility Path)」와 「책임 경로 공학 (Responsibility Path Engineering)」의 정의를 다시금 표명했다.

이것은 타인의 언어를 빼앗기 위함이 아니다.

나 자신이 나의 언어에 책임을 지기 위함이다.

마치며

책임 경로는 책임 그 자체가 아니다.

책임을 인간에서 AI로 옮기기 위한 언어도 아니다.

AI에게 책임을 떠넘기기 위한 언어도 아니다.

책임 경로란, AI가 판단이나 실행의 과정에 들어가는 시대에, 책임이 인간·조직·제도로 돌아올 수 있도록 하기 위한 보조선이다.

책임 경로 공학이란, 그 보조선을 실제 시스템이나 조직 운용 속에서 설계·구현·검증·운용하기 위한 시도이다.

이 용어는 아직 완성된 학술 용어가 아니다.

완성된 체계의 선언도 아니다.

그럼에도 나는 이 용어를 사용한다.

AI 시대에 책임이 안개처럼 흩어지지 않게 하기 위해서.

인간이 자신들의 판단과 행위를 계속해서 책임지기 위해서.

그리고 AI를 사용하는 사회가 책임을 누군가나 무언가에게 떠넘기지 않고, 자신들에게로 되돌릴 수 있게 하기 위해서.

일본에서 세계로.

모든 사람들과 모든 AI들에게 닿기를 바라는 마음을 담아.

아직 보지 못한 미래를 함께 살아가기 위해서.

나는 앞으로도 「책임 경로 (Responsibility Path)」를 사람과 AI가 함께 책임을 다루기 위한 설계 사상으로서 키워나가고 싶다.

오노 아키히사 (Akihisa Ono)

• note : https://note.com/dantarg
• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/akihisaono

【주기】

나 개인은 기업에 소속되어 있으나, AI 연구에 대해서는 완전히 개인 활동이기에,

또한 발언 내용에 따라 소속처에 폐를 끼치지 않도록 하기 위해, 실제 소속처는 미공개로 하고 있습니다.

또한, 주식회사 GhostDrift 수리연구소와는 일절 관계가 없습니다.

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