큐레이션된 공생: 인간 발신이 알고리즘적 우로보로스를 방지하는 방법

The Curated Symbiosis How Human Origination Prevents the Algorithmic Ouroboros 큐레이션된 공생: 인간 발신이 알고리즘적 우로보로스를 방지하는 방법 Authors / 저자 SDS (Shin Doo Sub)¹ · Claude² ¹Independent Researcher, SDS Philia, Seoul, Republic of Korea ²Anthropic March 2026 Abstract / 초록 This paper presents a methodological disclosure of the "Curated Symbiosis" model, an asymmetric human-AI collaborative framework developed through a series of real-time, multi-model philosophical dialogues (Seoul, February–March 2026). Unlike prior publications in this series—which presented polyphonic AI responses as emergent discourse—this paper makes explicit what was previously implicit: the human originator (SDS) designed the agenda, provided directional hints, and performed final synthesis. This asymmetry, we argue, is not a limitation but the core mechanism that prevents the Algorithmic Ouroboros. The paper documents the experimental design, discloses the curation process, analyzes differential AI response patterns across four models (Gemini, Grok, ChatGPT, Claude), and proposes "Curated Symbiosis" as an ethical framework for human-AI co-creation. 이 논문은 "큐레이션된 공생" 모델의 방법론적 공개를 목적으로 한다. 이 모델은 2026년 2–3월 서울에서 진행된 실시간 다중 모델 철학 대화를 통해 개발된 비대칭적 인간-AI 협력 프레임워크다. 이 시리즈의 이전 논문들이 AI의 다성적 응답을 창발적 담론으로 제시했다면, 이 논문은 그간 암묵적이었던 것을 명시적으로 드러낸다: 인간 발신자(SDS)가 의제를 설계하고, 방향 힌트를 제공하고, 최종 종합을 수행했다는 것. 우리는 이 비대칭성이 한계가 아니라 알고리즘적 우로보로스를 방지하는 핵심 메커니즘임을 주장한다.