거버넌스 모델

범위 승인, 위험 분류, 독립 검증과 롤백 가능한 배포.
버전 1.1 ・ 시행일: 2026-08-19

거버넌스 철학

starnum.com.tw는 사람이 주도하고 AI가 실행하며 기계 게이트가 검증하는 운영 모델을 사용합니다. 운영자는 제품과 정책에 대한 최종 결정권을 갖습니다. AI 에이전트는 사용자가 승인한 범위와 기존 계약 안에서 변경을 실행할 수 있지만, 스스로 범위를 넓히거나 비밀을 복사하거나 배포 게이트를 우회할 수 없습니다.

핵심 원칙: 품질과 윤리가 속도보다 우선합니다. 어떤 로드맵 압박도 콘텐츠 품질 기준보다 우선할 수 없습니다.

3단계 의사결정 절차

1단계: 저위험·복구 가능한 작업

기존 승인 범위 안에서 실행 가능

범위가 명확하고 버전 관리로 복구할 수 있으며 정해진 검증 명령이 있는 작업은 AI 에이전트나 유지관리 스크립트가 실행할 수 있습니다.

읽기 전용 감사, 상태 조회 및 production 상태 점검
단일 범위의 결정론적 수정과 회귀 테스트
소스를 바탕으로 재생성 가능한 보고서 또는 인덱스 재구축
비밀이나 외부 부작용이 없는 콘텐츠 및 스타일 교정

2단계: 승인된 제품 또는 코드 변경

명확한 범위와 독립 검증 필요

사용자가 수정이나 기능을 요청한 경우 AI 에이전트는 그 범위 안에서 구현을 완료할 수 있습니다. 배포 전에는 소스, 차이 및 테스트 근거를 남겨야 합니다.

공개 페이지, CTA, 번역, 공유 시각 계약 및 일반 프로그램 로직
지식 소스, 품질 기준, 데이터 구조 또는 의존성 변경
여러 페이지에 영향을 주는 생성기 또는 공유 자산

실행 절차:

1문제를 위치를 특정할 수 있는 파일, route, 언어 또는 state key로 정규화
2영향 분석을 실행해 write set, 위험, 롤백 및 검증 계획 확인
3깨끗하고 최신인 소스 기준선에서 구현하며 다른 작업 보존
4다른 역할이나 기계 게이트가 차이와 동작을 독립 검증
5서명된 버전을 배포하고 같은 commit의 production 근거로 종료

3단계: 고위험 또는 새 권한이 필요한 작업

추가 승인 필요

다음 사항은 에이전트가 권한을 임의로 추정할 수 없습니다.

비밀, 자격 증명, 결제, 사용자 데이터 또는 보안 정책 변경
승인되지 않은 production 쓰기, 외부 알림 또는 제3자 서비스 연동
개인정보 보호, 윤리, 가격, 비즈니스 모델 또는 시스템 간 비가역 변경
범위가 불확실하거나 신뢰할 수 있게 롤백할 수 없거나 delivery 상태가 불확실한 작업

실행 절차:

1기계가 읽을 수 있는 blocker와 현장 근거 보존
2부작용을 키우는 동작을 중지하고 fail closed 유지
3명시적 승인, 보호된 broker 또는 서비스 소유자 협의 확보
4preflight, 대체 경로 및 롤백 경로를 완성한 뒤 실행
5실제 production 상태를 검증하며 ‘명령을 보냄’을 완료로 간주하지 않음

충돌 시 우선순위

지침이 충돌하면 다음 순서로 처리합니다.

1

윤리

심리적 해악, 차별 또는 범죄 조장을 일으킬 수 있는 콘텐츠를 만들지 않습니다.
2

콘텐츠 품질

정확성과 깊이가 생산량이나 속도보다 우선합니다.
3

출처와 계산 정확성

명시된 학파, 고전 문헌 또는 추적 가능한 데이터와 알고리즘 테스트로 판단하며, 고정된 연도 문구로 계산을 대체하지 않습니다.
4

SEO

자연 검색에서의 발견 가능성을 개선합니다.
5

기술

기술 성능과 운영 효율을 개선합니다.

예: SEO 개선을 위해 명리 논리에 어긋나는 주장을 해야 한다면 명리 논리가 우선합니다.

문제 등급과 처리 원칙

문제는 심각도에 따라 분류합니다. 아래 표는 처리 원칙이며 측정되지 않은 고정 복구 시간을 약속하지 않습니다.

심각도	정의	처리 원칙
치명적	데이터 손실, 보안 취약점, 사이트 중단	확산을 막고 근거를 보존한 뒤 우선 복구하고 production을 검증합니다.
높음	중복 알림, 잘못 공개된 콘텐츠, 윤리 위반 또는 핵심 기능 장애	fail closed하고 범위가 제한된 repair를 만들며 배포 전 회귀 검증을 마칩니다.
중간	끊어진 링크, 번역 오류, 데이터 또는 스타일 드리프트	조회 가능한 작업 대기열에 넣고 명확한 owner가 수정·검증합니다.
낮음	스타일 개선, 부차적 SEO, 편의 기능	후속 배치에 편성하며 더 높은 위험의 복구를 막지 않습니다.

문제와 복구 근거는 작업 유형에 따라 bug event, incident, AWR 또는 해당 state-machine surface에 기록됩니다. data/fix-queue.json이 모든 문제의 유일한 소스는 아닙니다.

AI 시스템 거버넌스

역할과 권한 경계

실행 역할	책임	권한 수준
언어 또는 기능 worker	명확한 write set 안에서 후보 수정 생성	할당된 파일로 제한되며 배포 또는 공유 projection 변경 금지
verifier	차이, 계약, 테스트 및 시각적 동작을 독립 점검	읽기 전용이며 자신의 후보를 승인할 수 없음
release coordinator	최신 main 동기화, 공유 쓰기 직렬화, 배포 및 production 검증	단일 writer이며 release gate 통과 필요
보호된 서비스 또는 broker	인프라 자격 증명을 보관하고 제한된 근거 반환	자격 증명은 소속 서비스를 벗어나거나 worktree로 복사되지 않음

AI 시스템이 자율적으로 실행할 수 있는 작업

사용자 요청과 직접 관련된 읽기 전용 진단 및 품질 감사
할당된 write set 안에서 복구 가능한 수정 구현
기존 유지관리, 테스트 및 machine-readable audit 명령 실행
명확한 배포 승인 아래 coordinator가 서명된 버전과 canonical deploy 완료

AI 시스템이 실행할 수 없는 작업

비밀과 production credential을 읽어 내거나 복사·출력하거나 서비스 사이로 이동
canonical script를 우회해 R2, D1, KV, Queue 또는 production route를 직접 변경
delivery가 불확실할 때 알림, 소셜 게시물 또는 다른 외부 부작용을 자동 재전송
승인 없이 개인정보 보호, 윤리, 가격, 비즈니스 모델 또는 데이터 보존 정책 변경
같은 후보의 작성자를 유일한 verifier로 두거나 push 성공을 배포 검증으로 대체

검증 원칙

정확성은 공급업체 수나 ‘다수결’로 결정하지 않습니다. 모든 변경은 출처, 코드 차이, 계약 테스트와 실제 동작을 근거로 삼아야 합니다. 고위험 항목은 독립 verifier 또는 해당 서비스의 production readback도 필요합니다.

투명성 약속

다음 문서는 항상 공개적으로 확인할 수 있습니다.

문서	업데이트 시점
방법론 페이지	분기별 또는 중대한 변경 시
model-card.html	기능 변경 시
system-card.html	분기별
품질 benchmark	새로운 재실행 가능 평가가 완료될 때
ethics.html	정책 변경 시
로드맵	분기별
투명성 기록	공개할 중요한 변경이 있을 때
연구 블로그	연구 완료 시

규칙 수명주기

규칙, 작업 및 이벤트는 각자의 canonical state machine으로 관리합니다. 하나의 오래된 스크립트를 사이트 전체의 유일한 제어기로 설명하지 않습니다.

감지 → 진단 → 위험 게이트 → 복구 계획 → 실행 → 검증
↘ 실패 시 롤백 또는 blocker 유지

정규화: 이벤트에는 안정적인 id, 출처, 환경, 심각도와 위치를 특정할 수 있는 대상이 필요합니다.
진단: 근본 원인, 영향 노드, 근거와 신뢰도를 기록합니다.
복구: write set, 사전 점검, 롤백, 검증, 시간 제한과 재시도 상한을 정합니다.
완료: 검증 통과, production 상태 일치 및 audit record 종료가 모두 충족되어야 합니다.
실패: 확실하지 않으면 fail closed를 유지하며 초록 상태를 만들려고 상태를 조작하지 않습니다.

공유 projection, AWR, TM, 배포 및 production 검증은 release coordinator가 직렬화합니다. worker는 범위가 제한된 후보와 근거만 전달합니다.

연락과 기여

기능 요청: Instagram @mychenan
보안 문제: Instagram 메시지 @mychenan(보안 정책 참고)
윤리 관련 우려: Instagram @mychenan
일반 문의: 소개 페이지의 연락 방법 참고

현재 이 플랫폼은 외부 코드 기여를 받지 않으며 모든 구현은 내부에서 처리합니다. 연구 협력 문의는 환영합니다.

핵심 원칙 윤리 선언 로드맵 책임 있는 AI 시스템 카드 이용 정책 작가 소개

외부 표준 및 1차 자료

다음 1차 자료는 이 페이지의 판단 기준입니다. 비교 기준일 뿐 제3자가 이 사이트를 보증한다는 뜻은 아닙니다.

현재 기계 감사 스냅샷

이 블록은 추적 가능한 로컬 감사 데이터만 사용합니다. 근거 없는 지표나 모델 주장은 추가하지 않습니다.

2026-08-19

유지 관리일

17/17

LLM 폐쇄 루프

180/180

거버넌스 페이지

JSON-LD 오류

32,724

KB 청크(HEALTHY)

512,152

TM 항목; 검증됨 6,250

7,976/7,976

AI 응답 준비 완료; 실패 0

critical

상태 페이지: critical 4건, warning 0건

data/state-machine/i18n-parity.json: 상위 URL 8,036개, 기사 7,976개.
data/kb-machine-audit.json: 소스 파일 3,238개, 누락 커버리지 0, 고립 청크 0.
data/discovery-surface-audit.json: 오류 0건, 경고 0건.
data/sla-report.json: critical / critical 4건, warning 0건.

검증 가능한 증거 레이어

이 블록은 서술적 주장이 아닙니다. 모든 핵심 주장에는 claim id, 소스 JSON, 해시, 재실행 가능한 검증 명령이 있습니다. 공개 페이지는 소스 코드, 비밀 정보, 개인정보, 악용 가능한 공격 세부 정보를 노출하지 않고 거버넌스 증거를 공개합니다.

Claim ID	검증 가능한 값	상태	담당	출처와 검증
claim.public-url-manifest.indexable-count 공개 URL과 canonical 목록	색인 가능 URL 38,965개	verified	sitewide	`node scripts/generate-public-evidence-manifest.js --dry`
claim.trust-pages.audit-pass-rate 신뢰 페이지 기계 감사	180/180 통과	verified	sitewide	`node scripts/verify-trust-pages.js --check`
claim.discovery-surface.zero-errors AI discovery surface 감사	{"errors":0,"warnings":0}	verified	sitewide	`node scripts/verify-discovery-surface.js`
claim.structured-data.jsonld-errors JSON-LD / 구조화 데이터 감사	{"structured_data_invalid_files":0,"breadcrumb_count":28274,"faq_count":27506,"dataset_count":30,"article_count":27406}	verified	sitewide	`node scripts/site-machine-audit.js`
claim.status.sla-state 상태 페이지 SLA 출처	critical / critical 5건, warning 0건	verified	sitewide	`node scripts/generate-status-page.js`
claim.provider-alignment.openai-anthropic-gemini OpenAI / Anthropic / Google Gemini 벤치마크 정렬	코드/설정 증거가 있을 때만 벤치마크 정렬로 인정	verified	sitewide	`node scripts/verify-public-evidence.js --check`
claim.transparency-report.sha256 투명성 보고서 SHA-256 앵커	{"report":"transparency/report-2026-Q3.json","sha256":"47b09e2ca4e8b8fe9dffdfaccef3b11212de9ee3a8a14badca8044e2481203c5"}	verified	sitewide	`node scripts/update-transparency-current-data.js`
claim.release-integrity.gpg-signing GPG 서명 상태	GPG 서명은 로컬에 설정됨; GitHub 검증 대기 중	github_verification_pending	sitewide	`gpg --list-secret-keys --keyid-format=long && git log -1 --show-signature`

public-evidence-manifest.json public-claim-registry.json public-verification-report.json public-url-manifest.json

시스템 카드 V2.0: 기술 투명성 레이어

이 레이어는 안전하게 공개할 수 있는 기술 거버넌스 증거를 게시합니다: 아키텍처, 데이터 출처, AI 사용 경계, 품질 게이트, 릴리스 무결성, 공급자 정렬. 소스 코드, 비밀 정보, 악용 가능한 공격 세부 정보, 개인정보는 공개 범위에서 제외됩니다.

공개 아키텍처

Cloudflare Pages/Workers, R2/D1/KV/Pagefind와 로컬 생성 스크립트가 공개 사이트와 거버넌스 게시 체인을 구성합니다. 공개 페이지는 동작, 상태, 추적 가능한 출처만 공개하며, 비밀 정보나 내부 권한은 공개하지 않습니다.

AI 사용 공개

AI 보조 워크플로우는 지식베이스 검색, 교차 확인, 오류 탐지에 사용됩니다. 거버넌스 문서는 OpenAI, Anthropic, Google Gemini의 공개 프레임워크를 기준으로 벤치마크합니다. Production 모델 사용은 코드/설정 증거가 있을 때만 공개합니다.

품질 및 안전 게이트

거버넌스 페이지 감사 180/180 통과, JSON-LD 오류 0건, discovery-surface 오류 0건. 상태 페이지는 critical 4건, warning 0건을 있는 그대로 보고합니다.

데이터 추적 가능성

지식베이스 32,724 청크, TM 512,152건, AI 응답 준비 완료 7,976/7,976. 공개 지표는 data/state-machine/*, data/*audit*.json, 투명성 보고서로 추적됩니다.

거버넌스 영역	OpenAI	Anthropic	Google Gemini	Starnum 구현 증거
모델/시스템 카드 공개	OpenAI 모델 + 안전 문서	Claude 모델 문서 + system/model 카드	Gemini 모델 문서 + 안전 설정	system-card, model-card, methodology, benchmark, transparency-log
안전 평가와 사용 경계	Safety best practices / 배포 체크리스트	Responsible Scaling / 안전 정책	Gemini 안전 제어 / 정책	AI safety, acceptable-use, ethics, 위험 경계 문구, 크롤러 정책 감사
데이터 거버넌스	Data controls / privacy controls	개인정보 및 데이터 처리 문서	Gemini API 데이터 거버넌스 참조 문서	privacy, ai-data-governance, KB/TM 출처 추적, SHA-256 해시
모니터링과 릴리스	production 체크리스트 / eval 규율	system-card 투명성 규율	모델/버전 문서화 규율	deploy.js, status.html, SLA 보고서, trust-pages-machine-audit, sitemap/hreflang 감사

출처: data/state-machine/model-card.json, public-bench.json, trust-pages.json, security-headers.json.
출처: data/trust-pages-machine-audit.json, data/discovery-surface-audit.json, data/ai-answer-readiness-audit.json.
출처: data/kb-machine-audit.json, data/tm/quality-audit-report.json, data/sla-report.json.
공식 벤치마크 문서 확인일: 2026-08-19; 링크는 OpenAI / Anthropic / Google Gemini 정렬 표에 있습니다.

V2.0의 목표는 주장을 더 늘리는 것이 아니라, 이미 구현된 제어와 계획된 제어를 분리하는 것입니다. Production 사용, 벤치마크 정렬, 상태 예외, GPG 서명, SLA 위반은 모두 소스 데이터를 근거로 공개됩니다.

릴리스 무결성과 GPG

GPG 서명은 로컬에 설정되어 있습니다. signingkey=0934DFA0EDA6363A. GitHub 검증은 공개 키 업로드와 Verified 배지가 확인될 때까지 대기 중입니다.

OpenAI / Anthropic / Google Gemini 정렬

거버넌스 서페이스는 세 공개 프레임워크를 기준으로 벤치마크됩니다: 모델 문서, system/model 카드, 안전 평가, 데이터 거버넌스, 사용 정책. 이는 벤치마크 정렬이며, 모든 공급자가 production inference에 사용되고 있다는 주장이 아닙니다. 공식 문서 확인일: 2026-08-19

공급자	거버넌스 초점	Starnum 공개 내용	공식 출처
OpenAI	모델 문서, 최신 모델 노트, 안전 모범 사례, 데이터 제어.	production 코드 스캔에서 검증 가능한 production 모델 설정을 찾지 못했습니다; 공급자는 거버넌스 벤치마크로만 나열됩니다.	https://platform.openai.com/docs/models
Anthropic	Claude 모델 문서, system/model 카드, Responsible Scaling, 안전 정책.	production 코드 스캔에서 검증 가능한 production 모델 설정을 찾지 못했습니다; 공급자는 거버넌스 벤치마크로만 나열됩니다.	https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models
Google Gemini	Gemini API 모델 문서, 안전 설정, 데이터 거버넌스, 플랫폼 정책.	production 코드 스캔에서 검증 가능한 production 모델 설정을 찾지 못했습니다; 공급자는 거버넌스 벤치마크로만 나열됩니다.	https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models