Sharp 등(2025)은 가용성, 품질, 양의 차원에서 AI 에이전트에 대한 접근 격차를 분석하기 위한 프레임워크로 "에이전트 불평등"을 도입했습니다. 그들은 개인 상호작용 수준에서 작동하는 보완적 차원으로서 문맥 접근 격차(CAD)를 제안합니다.

  • CAD는 시스템이 자율적으로 문맥을 검색하는 동적 문맥 검색과 사용자가 문서를 수동으로 식별해야 하는 수동 첨부 간을 구분합니다.
  • 지식 집약적 근로자에게 수동 큐레이션은 인지적 부담을 부과하며, AI가 제거하려는 비효율성을 재생산합니다.
  • 확률 모델은 코퍼스 크기가 증가함에 따라 수동 첨부가 작업 성공 확률의 조합적 붕괴를 초래함을 보여줍니다.
  • 동적 검색 아키텍처는 수동 방식과 비교하여 이 붕괴로부터 구조적으로 단절되어 있습니다.

저자들은 문맥성을 AI 매개 불평등의 차원으로 공식화하고, 지식 작업 계층화와 AI 플랫폼 거버넌스에 대한 함의를 분석합니다.