AI를 활용하되 사람이 결정하는 오픈소스 정책결정 지원 프로젝트입니다. 복잡한 정책 쟁점을 여러 관점에서 검토하고, 대안을 비교하며, 사람의 승인과 판단 과정을 재현 가능한 기록으로 남길 수 있도록 방법론·연구 엔진·현장 도구를 함께 개발합니다. 특정 정책 분야에 얽매이지 않습니다.
연금개혁은 **첫 활용 사례(Application 01)**입니다. 공개 저장소에는 재사용 가능한 정책개발 계약과 도구만 두며, 행사 진행안·회의 자료·미공개 정책안과 원시 연구 데이터는 비공개 저장소에서 관리합니다.
저장소 정본: 지금 보고 있는
nextain/aipol은 공개 프레임워크·사이트·재현 가능한 집계의 정본입니다. 실제 연금 행사 앱과 비공개 연구·운영 자료의 정본은 비공개nextain/aipol-lab의apps/pension-policy-lab/입니다.nextain/pension-policy-lab과armybonita/Pension-Policy-Lab-은 현재 변경·배포에 사용하지 않는 과거 이력입니다. 자세한 경계와 참여 방법은docs/repository-boundary-and-contribution.ko.md를 보세요.
이 프로젝트는 연금개혁 정책실험을 준비하며 시작했습니다. 여기서 개발한 정책개발 방법론, 연구 엔진, 온라인·현장 참여 도구와 검증 기록을 다른 정책 분야에서도 활용할 수 있는 오픈소스 공동 연구 기반으로 발전시키고 있습니다.
| 하고 싶은 일 | 바로 갈 곳 |
|---|---|
| 프로젝트를 3분 안에 이해하기 | 대외 소개 사이트 |
| 첫 사례 보기 | 연금개혁 사례 |
| 코드로 구조 확인하기 | 아래 도메인 중립 엔진 · examples/quickstart.py |
| 문서·근거·코드에 기여하기 | CONTRIBUTING.md의 첫 기여 5단계 |
| Codex·Claude로 참여하기 | AI 도구별 시작 방법과 공개 경계 |
| 250명 성능검증 보기 | JMeter + Chromium 실측 보고서 |
| 공개 행사 정보 확인하기 | 이벤트 안내 |
대외 소개 사이트 원본은 site/에 있습니다. 프로젝트 목적, 작동 방식, 플랫폼, 신뢰 원칙,
오픈소스 참여 방법과 연금개혁 활용 사례를 각각 분리해 설명합니다. 지금은 URL로 누구나 볼 수 있는
공개 운영 중입니다. 공개 소개 페이지는 검색을 허용하고, 실제 설문·진행자 화면은 별도 도메인과
noindex 응답 헤더로 분리합니다. 자세한 운영 계약은 site/README.md를
참조하세요.
- 공개 주소: https://aipol.kaps.or.kr
- English: https://aipol.kaps.or.kr/en/
- 해외 AI 정책개발 동향 RSS: https://aipol.kaps.or.kr/global/rss.xml
bots/policy_news/는 정부·국제기구의 공식 피드에서 AI 기반 정책개발 자료 후보를 찾는 수집기입니다.
현재 공개된 8건은 Codex가 공식 원문을 직접 조사·편집했으며, 당시 정확한 기반 모델 버전은 기록하지
않았습니다. Upstage solar-open2는 인증 호출과 비공개 초안 1건 생성을 완료했지만 중복 자료라
발행하지 않았습니다. OpenRouter nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free 원문 대조와 정기 자동발행은
매일 오전 6시(KST) 공식 출처를 최대 3건 수집해 Solar Open2 초안과 Grok 4.3 원문 대조 결과를
비공개 저장소에 기록합니다. 자동 공개 기능은 없으며, 공개하려면 사람 검토와 별도 Pull Request가
필요합니다. 운영 경계는 bots/policy_news/README.md에 기록합니다.
이 저장소에는 두 층이 있습니다. 하나는 실제 행사를 굴리는 도구, 다른 하나는 그 밑에 깔리는 도메인 중립 엔진과 방어장치입니다.
진행자 한 명이 라이브로 굴리는 정책 숙의 도구입니다. 전문가 안을 시민에게 받고, 빠짐없이 수렴해 AI가 추가 안을 내고, 사람이 검토·승인해 다음 회차로 재수집하고, 최종 보고서까지 이어집니다. 연금이 첫 사례이나 데이터(케이스)만 바꾸면 다른 정책에도 재사용합니다.
- 시민 화면(모바일·고령 접근성 우선): 안별 수용/조건부/거부 + 의견.
- 진행자 화면: 준비 → 수집 → AI 숙의 → 수정·승인 → 다음 회차 → 보고서를 단계대로.
- AI 숙의: 한국 주권 LLM 3사(EXAONE·Solar·HCX)가 6단계로 교차 검토해 통합 안을 만들고, 가드로 자기강화·허위정밀을 막고 반영/미반영을 정직하게 노출합니다.
- 스택: FastAPI + SQLite + 순수 HTML/CSS/JS. 로컬 실행과 단일 작성자 Azure 배포를 지원합니다.
돌려보는 법과 상세 운영 흐름은 event-tool/README.md를 따르세요.
구분: 이 절의
event-tool/은 공개된 범용 참고 구현입니다. 현재session.aipol.kaps.or.kr의 연금 참가자·어드민·결과 앱은 이 디렉터리에서 배포하지 않으며, 비공개nextain/aipol-lab:apps/pension-policy-lab/이 정본입니다. 공개 도구를 실제 시민 수집에 쓰려면 별도의 인증, 관리형 DB, 백업·복구, 개인정보 보유·파기와 운영 승인이 필요합니다.
cd event-tool
python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install fastapi uvicorn
.venv/bin/uvicorn server:app --host 127.0.0.1 --port 8100
# 시민 http://127.0.0.1:8100/ · 진행자 http://127.0.0.1:8100/admin.htmlAI 숙의를 쓰려면 독파모 키를 .env에 둡니다(커밋 금지). 준비·수집·보고서는 키 없이도 동작합니다.
행사 도구 밑에 깔린 프레임워크와 안전장치입니다. 정책 토론 실험을 코드로 표현하고, 그 실험이
스스로를 속이지 못하도록 방어장치로 막습니다. 정책 실험용 검사 도구(린터·타입체커)에 가깝습니다 —
설계가 규칙을 어기면 GuardViolation을 일으켜 거부합니다.
| 무엇 | 실체 |
|---|---|
방어장치 core/guards.py |
단일 숫자 거부 · human_gate · A/B 분리 · 변수 화이트리스트 · 프로토콜 불변식 |
숙의 프로토콜 core/protocols.py |
재사용 가능한 단계 그래프와 validate() |
데이터 모델 core/{levers,evidence,impact,deliberation,provenance,prompts,plugin} |
레버·근거·영향·투표·재현 로그 표현 |
연금 도메인 domains/pension |
레버·고정 변수·근거 앵커·방향성 영향 모델·프롬프트·세그먼트 |
pip install -e ".[test]"
pytest -q # 방어장치가 실제로 막는가를 검증두 층의 관계(정직):
event-tool/은 8/12 행사를 위한 독립 경량 구현으로, 가드 개념을 자체 코드로 fail-closed 강제합니다(현재policy_lab/코어를 직접 import하지 않음).policy_lab/은 도메인 중립 SoT 프레임워크입니다. 두 층의 가드 코드 통합은 후속 과제입니다.
- 무엇인가: 인간 전문가와 청중이 주체가 되는 정책 토론에서 AI를 도구로 써서, 과정을 구조화하고 기록하고 검증하는 틀입니다.
- 무엇이 아닌가: AI가 정책을 결정하거나, 여론을 예측하거나, "정답" 정책을 만들어 내는 시스템이 아닙니다.
방어장치는 말뿐인 다짐이 아니라, 다음 원칙을 코드로 강제한 것입니다(RFC §6).
- A/B 방법론 독립 — 결정론적 영향 모델(A)과 사람의 발화로 이루어지는 공론 루프(B)를 분리해, 닫힌 루프 안에서 오류가 증폭되는 것을 막습니다. (행사 도구는 수치 영향 모델을 다루지 않아 A가 없으며, 그 대신 단일 숫자 금지 가드로 정량 권위 주장을 차단합니다.)
- AI는 토론을 돕는 도구일 뿐, 신탁이 아니다 — 목표는 어디까지나 인간입니다.
- 재현성 — 모델·버전·temperature·시드·프롬프트를 모두 기록합니다.
- 반증 가능성 — 사전 등록한 holdout과 외부 패널을 핵심 개념으로 둡니다.
- 투명성 — 프롬프트·근거 출처·계산 가정을 공개합니다.
- 프레이밍 권력을 드러내기 — 의제 설정과 쟁점 선택은 인간 전문가의 승인 게이트를 거칩니다.
- 오프라인 대비책(예정) — 로컬 모델(naia)로 인터넷 없이도 운영할 수 있게 준비합니다.
- event-tool과
policy_lab/코어의 가드 통합 — 현재는 각 층이 가드를 따로 구현합니다. - 전면 undo/재개 · 발표 모드 고도화 · 리허설 모드 · 객체별 완전 CRUD — 행사 이후로 연기.
- 로컬 모델 운영 경로 — AI 숙의는 현재 외부 독파모 API(키·네트워크)에 의존합니다.
aipol/
README.md
RFC-0001-framework.md ← 도메인 중립 아키텍처 (SoT)
RFC-0002-deliberation-runner.md
event-tool/ ← 라이브 행사 진행 도구 (FastAPI+SQLite+web)
site/ ← 프로젝트 전체를 소개하는 정적 공개 사이트
bots/policy_news/ ← 공식 해외동향 후보 수집·Codex 편집 큐
content/global-ai-policy/ ← 검토 가능한 해외동향 구조화 콘텐츠
policy_lab/
core/ ← 방어장치 + 데이터 모델 + 프로토콜
domains/pension/ ← 첫 레퍼런스 구현
tests/ ← pytest (방어장치 검증)
private/ ← 로컬 전용 실행 기록(추적 금지, 비공개 저장소 사용)
examples/quickstart.py ← 라이브러리 1분 예제
docs/ ← 설계 문서 · 근거(적대적 검토)
설계(RFC), 도메인 중립 코어·연금 도메인, 방어장치, 라이브 행사 도구(event-tool)와 대외 소개
사이트를 구현했습니다. 연금개혁 현장 정책실험은 2026년 8월 12일 수행됐습니다. 운영 참가자 앱은
비공개 nextain/aipol-lab에서 관리하며, 이 공개 저장소에는 일반화 가능한 방법·코드·비식별
집계만 반영합니다. 2026년 8월 14일 공개 외부 경로에서 JMeter 250세션과 실제 Chromium 250개
성능시험을 완료했습니다. 저장소: https://github.com/nextain/aipol. 라이선스: Apache-2.0.