AI로 설명하는 순환 경제의 이해
인공지능(AI)과 순환 경제(CE) 연구는 주로 AI가 순환 운영을 어떻게 개선하는지에 초점을 맞춰왔다. 그러나 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 CE를 이해하고 추론하는 데 사용되는 방식에 대한 관심은 부족하다. 이 연구는 LLM이 생성한 정보가 CE 연구에 도입될 때 발생할 수 있는 문제들을 개념적으로 분석한다. 본 연구는 AI 기반 CE 지식이 어떻게 형성되고, 행동에 어떤 영향을 미치며, 어떤 윤리적 함의를 가지는지 분석하는 프레임워크를 개발한다. 이 프레임워크는 내용, 변혁, 도덕의 세 가지 차원으로 구성된다. 내용 차원은 CE 지식의 구성과 신뢰성을 다루며, 변혁 차원은 지식이 혁신과 기업가 정신에 미치는 영향을 고려한다. 도덕 차원은 LLM 결과물 의존의 위험성을 탐색한다. LLM은 CE 지식 접근성을 높이고 연구를 지원할 수 있지만, 어떤 해석이 더 타당한지 독립적으로 판단하거나, 선형적 가정을 비판하는 데 필요한 판단력을 발휘하거나, 환경·사회·경제적 가치를 균형 있게 결정할 수는 없다. LLM은 진실에 대한 운영적 무관심, AI의 단정성, 도덕적 주체성 부재 등의 한계를 가진다. 이 연구는 투명성, 전문가 검토, 인간의 주체성, 인식론적 겸손을 거버넌스 우선순위로 제시한다. 개발된 프레임워크는 모델, 프롬프트, 언어, 사용자 맥락에 따른 LLM 생성 정보의 차이를 탐구하는 향후 실증 연구에도 활용될 수 있다.