LLMs가 Explanation Layer가 되고 있으며, 우리의 Interaction Defaults가 Systems를 깨뜨리고 있다

Source: Dev.to

1. 대부분의 사람들이 놓치는 변화: 검색에서 해석으로

검색 엔진은 여전히 존재합니다. 소셜 피드는 여전히 주목을 독점합니다. 문서, 블로그, 포럼은 여전히 곳곳에 있습니다.

하지만 많은 실제 워크플로우에서는 새로운 것이 등장했습니다:

Information → LLM explanation → Human decision

사람들은 점점 먼저 정보를 접한 뒤, LLM에게 다른 질문을 합니다:

“이걸 어떻게 이해해야 할까요?”

그 순간 LLM은 더 이상 검색 도구가 아니라 설명 레이어가 됩니다. 이 레이어는 정보를 압축·필터링·통합하여 인간이 행동할 수 있는 하나의 서 Narrative 로 만들며, 구조적 역할이 변합니다.

2. Why “AI SEO” Exists (and Why It’s the Wrong Frame)

The rise of terms like AI SEO looks like another optimization game, but technically something else is happening.

• Search engines return ranked lists, preserve alternatives, and let humans compare.
• LLMs return one explanation, hide ranking, and collapse alternatives.

In an explanation‑driven system, inclusion matters more than rank, and exclusion is effectively deletion. This isn’t about discoverability; it’s about interpretation authority.

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3. 판단은 이미 사전 필터링되고 있다

실제로, LLM은 이미:

• “중요한” 요소를 강조한다
• 트레이드오프를 제안한다
• 위험을 표시한다
• 방향을 권고한다

인간 판단은 종종 이 단계 이후에 이루어진다. 설명 경로가 여전히 불투명할 때 실패 모드가 나타난다. 문제가 발생했을 때 시스템은 답할 수 없다:

• 왜 이 결론인가?
• 어떤 가정이 중요한가?
• 어떤 대안이 제외되었는가?
• 어떤 조건에서 이것이 성립하는가?

이는 시스템 설계 문제이며, 윤리 문제 자체는 아니다.

4. 핵심 문제는 모델 능력이 아니다

일반적인 반응은 “모델이 더 좋아질 것이다.” 입니다. 모델은 개선될 것이지만, 근본적인 문제인 interaction defaults(상호작용 기본값)는 해결되지 않습니다.

현재 인간‑AI 상호작용은 다음을 전제로 합니다:

• unstructured prompts(구조화되지 않은 프롬프트)
• implicit assumptions(암묵적 가정)
• human‑only responsibility(인간만의 책임)

이 모델은 AI가 수동적일 때는 작동했습니다. 하지만 AI가 해석과 판단에 참여하게 되면 깨집니다. 그 순간:

• 표현이 시스템 입력이 된다
• 기본값이 결정이 된다
• 침묵이 동의가 된다

5. AI를 “그냥 가볍게” 사용할 때도 왜 중요한가

AI를 실제 운영 환경에 배포할 필요는 없습니다. AI가 판단—위험 평가, 설계 결정, 우선순위 지정, 권고 등에 영향을 미치는 순간, 그 상호작용 자체가 시스템의 일부가 됩니다. 이것은 UX 문제라기보다 책임 경계 문제입니다.

6. 엔지니어링 관점에서 본 “제어 가능한 AI” 의미

“제어 가능한 AI”는 종종 출력 제한, 능력 제한, 정책 적용으로 표현됩니다. 이러한 표현은 실제 제어 면을 놓칩니다. 엔지니어링 용어에서 제어란 설명과 의사결정 경로를 명시적이고, 제한적이며, 추적 가능하게 만드는 것을 의미합니다.

이는 다음을 포함하지 않습니다:

• 학습 데이터
• 모델 가중치
• 내부 추론 메커니즘

이는 결론이 어떻게 도출될 수 있는지와 어떤 가정 하에 허용되는지를 다룹니다.

7. 구조적 대응: 설명 경로를 일급 객체로 만들기

If we accept that:

• LLMs act as explanation layers
• judgment is already being pre‑filtered
• responsibility cannot remain implicit

then systems need an intermediate layer between models and applications. One approach is EDCA OS (Expression‑Driven Cognitive Architecture)—not as a decision engine or governance enforcement, but as a way to:

• structure human intent
• bound interpretation paths
• expose assumptions
• enable auditability

In other words, make “why this answer exists” a visible system artifact. This is about governability, not control for its own sake.

8. 결론: 이것은 추세가 아니라 구조적 변화

AI SEO는 증상이다. 검색 대체는 산만함이다. 실제 변화는 해석이 상류로 이동했지만 우리의 상호작용 패러다임은 따라가지 못했다는 점이다. 이를 무시하면 일시적으로는 효과가 있을 수 있지만, 침묵하는 가정에 기반한 시스템은 결국 실패한다.

저자 주: 이 글은 시스템 구조와 상호작용 디자인에 대해 논의하며, 제품 홍보를 위한 것이 아니다. EDCA OS / yuerDSL은 건축적 예시로 언급된 것이지 요구사항은 아니다.