AI Citation Registry 도입으로 잘못된 기관 귀인 문제를 구조적으로 해결함

Context

AI 시스템은 텍스트를 조각으로 분해하여 처리하는 과정에서 진술과 그 출처 기관 간의 연결 고리를 상실함. 웹페이지의 레이아웃, PDF의 날짜, 기관 브랜딩 등 인적 해석을 위한 신호가 기계가 읽을 수 있는 형태로 유지되지 않음.

Technical Solution

• AI Citation Registry: 발행 기관, 관할권, 타임스탬프, 내용을 명시적 필드로 정의함
• Machine-Readable Format: 각 레코드가 검증된 신원과 직접 연결됨
• Registry Layer: Content Generation Pipeline과 분리된 외부 발행 구조로 존재함
• Provenance Encoding: 암시적 귀인이 아닌 명시적 데이터로 속성을 인식함
• Aigistry 구현: 공적 정보의 AI 해석에 직접 영향을 미치는 레지스트리 레이어 시연함

Key Takeaway

기계가 처리 가능한 형태의 구조화된 권위 신호를 소스에 직접 인코딩해야 downstream에서 추론 대신 인식을 가능하게 함. 레지스트리 레이어는 콘텐츠 생성 파이프라인 외부에서 작동하며 내용 작성에 영향을 주지 않고 표현 방식만 정의함.