शार्प और अन्य (2025) उपलब्धता, गुणवत्ता और मात्रा आयामों में AI एजेंट्स तक पहुंच में असमानताओं का विश्लेषण करने के लिए एक फ्रेमवर्क के रूप में "एजेंटिक असमानता" को पेश करते हैं। वे व्यक्तिगत इंटरैक्शन स्तर पर काम करने वाले एक पूरक आयाम के रूप में संदर्भ पहुंच विभाजन (CAD) का प्रस्ताव रखते हैं।
- CAD गतिशील संदर्भ पुनर्प्राप्ति और मैन्युअल अटैचमेंट के बीच अंतर करता है, जहां सिस्टम स्वतंत्र रूप से संदर्भ पुनर्प्राप्त करते हैं, और उपयोगकर्ताओं को दस्तावेजों की पहचान करनी होती है।
- ज्ञान-गहन कर्मचारियों के लिए, मैन्युअल करेशन एक संज्ञानात्मक बोझ लादता है जो AI द्वारा समाप्त करने का प्रयास किए गए अक्षमताओं को पुनः उत्पन्न करता है।
- एक प्रायिकता मॉडल दिखाता है कि कॉर्पस के आकार बढ़ने के साथ मैन्युअल अटैचमेंस कार्य-सफलता की संभावना में संयोजक पतन का कारण बनता है।
- मैन्युअल विधियों की तुलना में गतिशील पुनर्प्राप्ति आर्किटेक्चर इस पतन से संरचनात्मक रूप से सुरक्षित हैं।
लेखकों ने AI-मध्यस्थ असमानता के एक आयाम के रूप में संदर्भिकता को औपचारिक रूप दिया है और ज्ञान-कार्य विभाजन और AI प्लेटफॉर्म शासन के लिए इसके निहितार्थों का विश्लेषण किया है।