현재 AI 역량의 진정한 경계를 바탕으로 인간의 대체 불가능한 영역과 에이전트를 위한 최고의 출발점을 정의합니다.
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4.3 · 역할 분담
사람은 방향과 책임을 담당하고 에이전트는 실행과 확대를 담당합니다. 동일한 책임 사슬에 있는 두 가지 역할입니다.
WCN의 핵심은 “사람을 AI로 대체”하는 것이 아니라, 인간 노드와 AI 에이전트를 동일한 책임 사슬에 두는 것입니다. 사람은 방향, 자원 및 최종 책임을 담당하고 에이전트는 실행 증폭 및 프로세스 자동화를 담당합니다. 분업의 경계는 이론적 설정이 아니라 현재 AI 역량에 따른 실제 경계입니다.
핵심 원칙판단과 책임은 사람에게 있고, 실행과 증폭은 Agent에게 있습니다.
경계 기준현재 LLM 기능의 실제 상한선
위험 통제 요구 사항모든 에이전트 출력은 감사 및 롤링 가능해야 합니다.
휴먼 노드: 대체 불가능한 네 가지 필드
WCN에서 휴먼 노드는 AI로 대체되는 객체가 아니라 시스템의 전략적 제어 계층입니다. 현재 기술 상황을 고려할 때 다음 네 가지 영역은 인간의 책임 하에 있어야 합니다:
자원 소개 및 관계 구축프로젝트, 자본, 서비스 및 지역 리소스를 네트워크로 가져옵니다. 높은 가치의 B2B 관계 구축은 여전히 사람들 간의 신뢰, 판단 및 평판에 의존합니다. AI는 연구를 지원할 수 있지만 "당신이 아는 사람"과 "당신을 신뢰하는 사람"을 대체할 수는 없습니다.
전략적 판단과 우선순위앞으로 나아갈 가치가 있는 것이 무엇인지, 일시 중지해야 할 것이 무엇인지, 다음 단계로 넘어가야 할 것이 무엇인지 결정하십시오. 현재 LLM은 정보 수집 및 패턴 인식에 강력하지만 비즈니스 판단, 시장 타이밍 및 정치적 민감성과 관련하여 여전히 인간의 경험이 필요합니다.
신뢰와 책임보증500만 달러 투자 결정에 서명이 필요한 경우 상대방은 AI의 추천 점수가 아닌 추천자의 평판과 법적 책임을 봅니다. Web3의 고가치 거래는 여전히 "인간 대 인간" 신뢰 게임입니다.
최종 책임 및 규정 준수계약서 서명, 지불, 법적 의견, 세금 결론, 규제 신고 등 이러한 작업에는 명확한 법적 주제 요구 사항이 있습니다. 권한의 과잉, 오류, 분쟁이 발생하면 책임은 모델에 있을 수 없고 노드 본체에 있어야 합니다.
업계 참고 자료: Goldman Sachs는 2024년 IPO 실사 및 계약 검토를 지원하기 위해 내부 AI 도구를 배포했지만 모든 최종 결정은 여전히 MD 수준 은행가의 승인을 받았습니다. JPMorgan의 AI 계약 검토 시스템(COIN)은 수만 건의 계약을 처리하지만 각 계약의 법적 결론에는 변호사의 확인이 필요합니다. 이것이 현 산업의 진정한 경계이다.
에이전트: 최고의 노력 지점
에이전트의 가치는 "완전 자동화"가 아니라 명확한 경계 내에서 휴먼 노드의 출력을 5~10배 증폭시키는 것입니다.
연구 대리인프로젝트 정보 요약, 경쟁 제품 분석, 위험 표시 및 시장 데이터 편집. VC 분석가의 3일 작업을 30분으로 압축합니다. 사람의 검토 후 채택되거나 수정될 수 있는 구조화된 보고서를 출력합니다.
거래 대리인프로젝트 자본 매칭 추천, 예비 심사 점수, 실사 체크리스트, 거래 진행 상황 추적. 투자 결정을 내리지 말고 의사 결정에 필요한 정보를 준비하십시오.
성장제콘텐츠 생성(프로젝트 요약, 추천 문구, 소셜 게시물), 유통 채널 매칭, 속성 추적. BD 팀의 배포 기능을 표준화합니다.
실행 에이전트회의록, 할일 추적, 미리 알림, 상태 보고서 및 자료 수집 미리 알림이 자동으로 생성됩니다. Deal에서 30~40%의 "조정세"를 제거합니다.
Agent의 핵심 역할은 "우수한 노드의 방법"을 간소화, 구조화 및 복제하는 것입니다. 즉, 상위 FA의 작업 방법을 100개의 일반 노드에서 사용할 수 있도록 하는 것입니다.
AI 역량의 진정한 경계(2025~2026)
분업 설계는 마케팅 내러티브가 아닌 AI의 실제 역량을 기반으로 해야 합니다.
AI가 잘하는 것정보 집계 및 구조화(90% 이상의 정확도) 패턴 인식 및 이상 탐지; 다국어 번역 및 현지화; 프로세스 자동화 및 상태 추적; 대규모 데이터 필터링 및 정렬.
AI가 잘 못하는 것법적 결과에 관한 판결 다자간 게임의 전략적 선택; 문화적 민감성과 정치적 위험 평가; "업계 직관"이 필요한 타이밍 판단; 개인의 평판과 관련된 신뢰 이전.
AI는 개선되고 있지만 아직 신뢰할 수는 없습니다.복잡한 추론 체인(>5단계 추론 정확도 감소) 실시간 정보 확인(환각 문제가 완전히 해결되지 않음) 자율적 의사결정의 일관성(입력은 동일하지만 출력이 다름).
WCN에 대한 설계 대응모든 에이전트 출력의 기본값은 "결정"이 아닌 "권장 사항"입니다. 주요 작업에는 사람의 승인이 필요합니다. 에이전트 로그는 감사 및 분쟁 역추적을 위해 그대로 유지됩니다.
위험 제어 프레임워크: 에이전트가 잘못되었을 때 수행할 작업
출력 검토에이전트의 모든 주요 출력(추천, 보고서, 일치 결과)은 전송되기 전에 사람이 검토해야 합니다. 검토자는 승인, 수정 또는 거부할 수 있습니다.
권한 분류에이전트의 권한은 위험도에 따라 등급이 매겨져 있습니다. 읽기 유형(위험도 낮음, 자동화 가능) → 정렬 유형(위험도 중간, 정기 검토) → 액세스 유형(위험도 높음, 사람의 승인 필요) → 거래 유형(자동 실행 금지)
감사 추적에이전트의 모든 입력, 추론 프로세스 및 출력이 완전히 기록됩니다. 결과가 잘못된 경우 문제가 발생한 특정 단계를 추적해 어떤 데이터를 바탕으로 판단했는지 확인할 수 있습니다.
롤백 메커니즘에이전트 권장 사항을 채택한 후 문제가 발견되면 시스템은 권장 사항을 "수정됨"으로 표시하고 해당 권장 사항에 의존하는 모든 후속 의사 결정 체인을 업데이트하도록 지원합니다.
WCN의 에이전트 디자인 철학은 다음과 같습니다. 실수하는 것보다 한 걸음 더 느린 것이 좋습니다. 가치가 높은 Web3 트랜잭션에서는 단 한 번의 잘못된 추천이나 유출로 인해 수백만 달러의 비용이 발생할 수 있습니다. 에이전트의 가치는 통제 가능성에 기초해야 합니다.
경계 요약
직접 머물러야 함서명, 지불, 법적 및 세금 결론, 최종 PoB 승인, 고위험 규정 준수 판단, 상당한 자원 투입, 외부 대표 네트워크와의 대화.
Agent에게 넘겨줄 수 있음연구, 선별, 매칭 추천, 후속 알림, 분 생성, 정보 정렬, 상태 추적, 예비 속성 계산, 모니터링 및 조기 경고.
실행하기 전에 사람의 승인이 필요합니다.모든 외부 전송(이메일, 메시지), 주요 자료 확인, 거래 구조 제안, 민감한 관할권과 관련된 작업.
완전한 로그를 남겨야 합니다에이전트의 모든 읽기, 추천, 연락, 확인, 표시, 촉구 및 출력 등 모든 작업에는 타임스탬프와 컨텍스트가 있습니다.
WCN은 'AI 완전 자동화'라는 내러티브를 추구하지 않습니다. 그것이 추구하는 것은 에이전트를 인간의 판단에 따라 제어되고 감사 가능하며 정착 가능한 실행 계층으로 만들어 네트워크의 실행 기능을 몇 배나 증폭시키는 것입니다.