‘탐지’라는 큰 주장 대신, 사람이 검토할 수 있는 작은 질문을 골랐습니다.I chose a question people could review over a sweeping claim of “detection.”

인신매매와 인권은 모델이 확신을 과시할 영역이 아닙니다. 공개 기업 공시에서 놓치기 쉬운 변화를 찾되, 특정 조직을 단죄하거나 피해자를 추론하지 않도록 문제를 다시 정의했습니다.Human trafficking and human rights are not domains for showcasing model confidence. I reframed the challenge around helping people inspect hard-to-see changes in public corporate disclosures without condemning organizations or inferring victims.

J빌더 로그Builder Log

01 · 문제 재정의01 · Reframing

문제를 ‘발견’이 아니라 ‘검토 순서’로 다시 정의했습니다.Reframe “detection” as review prioritization.

목표는 누가 잘못했는지 선언하는 것이 아니라, 분석가가 어떤 공시를 다음에 살펴볼지 결정하도록 돕는 것이었습니다. 사람의 판단을 대신하지 않고, 사람이 확인할 질문을 정확한 출처에 연결했습니다.The goal became helping an analyst decide which filing to inspect next, not declaring that someone had done something wrong. Rather than replace human judgment, I linked each reviewable question to its source.

02 · 근거 경로02 · Evidence Paths

한 줄의 데이터를 추적 가능한 근거 경로로 변환했습니다.Turn every data row into a traceable evidence path.

각 CSV 행을 하나의 레지스트리 레코드로 보존하고, 여러 행이 공유할 수 있는 문서 참조는 별도 노드로 분리했습니다. 원본 스냅샷, 행, 필드, 레지스트리 레코드 ID와 문서 참조 ID를 유지하여 화면의 모든 질문을 출처까지 추적할 수 있게 했습니다.I preserved each CSV row as a registry record while separating document references that might be shared across rows. By maintaining the source snapshot, row, field, registry-record ID, and document-reference ID, every on-screen question can be traced back to its origin.

03 · 불확실성 설계03 · Designing for Uncertainty

모호한 입력을 확신으로 포장하지 않았습니다.Refuse to disguise ambiguity as confidence.

같은 조직과 레지스트리 연도의 반복 행은 출처 이력을 버리지 않고 통합했습니다. 같은 연도 내의 충돌, 검증되지 않은 이름 연결, 모호한 식별은 HOLD 또는 ABSTAIN에서 멈추며, 그 불확실성을 무시하고 떨어진 연도를 억지로 연결하지 않습니다.Repeated rows for the same organization and registry year are merged without discarding their provenance. Conflicts within the same year, as well as unverified or ambiguous name matches, are halted at the HOLD or ABSTAIN stage; the system never bridges separate years by bypassing that uncertainty.

현재 로컬 예비 스냅샷 · Current local preliminary snapshot · 같은 레지스트리 연도 충돌 —건, 검증되지 않은 이름 기반 식별 —건, 이름→회사 식별 —건을 합친 총 —건을 HOLD로 제외했습니다. ABSTAIN은 —건입니다.— same-registry-year conflicts, — unverified name-only identities, and — unverified name-to-company identities are excluded as HOLD, — diagnostics in total. ABSTAIN is —.

04 · 제품화04 · Productise

규칙의 결과를 사람이 검토할 수 있는 질문 대기열로 만들었습니다.Turn rule outputs into a queue people can review.

C1b는 같은 행의 구조화 응답과 실제로 입력된 세부값을, 출처가 연결된 검토 질문으로 바꿉니다. 분석가는 원문을 확인한 뒤 근거 공백 또는 D/X/Q 중 하나를 선택하고, 시스템은 레코드 수정·종료·statement 후속 확인 중 하나로 다음 행동을 고정합니다. 후보 snapshot hash가 포함된 검토 기록은 브라우저에 로컬 저장되며, 진행 상태와 검증된 JSON export로 이어집니다. C2 lexical 신호는 독립적인 사람 파일럿 전까지 대기열 밖의 실험 정보로만 유지합니다.C1b turns a structured answer and the populated detail values from the same row into a source-linked review question. After checking the source, the analyst records an evidence gap or exactly one D/X/Q route; the system then fixes the next action as record correction, closure, or statement follow-up. The browser stores the review record locally with its candidate-snapshot hash, supporting progress tracking and validated JSON export. C2 lexical signals remain experimental information outside the queue until an independent human pilot.

— → — → — → — → — · 현재 로컬 예비 스냅샷의 registry 레코드, 노드, 엣지, C1b 검토 질문과 질문이 있는 조직 수입니다. 잘못, 위반 또는 영향의 측정값이 아닙니다.Registry records, nodes, edges, C1b review questions, and organisations with questions in the current local preliminary snapshot. These are not measures of wrongdoing, violation, or impact.

05 · 재현성 검증05 · Reproducibility

같은 입력이 같은 결과를 만드는지 검증했습니다.Verify that the same inputs produce the same outputs.

로컬 감사 프로그램은 봉인된 원본 archive와 canary를 다시 계산하고, 의도적으로 손상한 모든 mutant를 거부했습니다. 생산 엔진을 import하지 않는 raw-CSV 규칙 oracle도 C1a·C1b·C2 전체 신호와 생산 그래프 사이의 차이가 0건임을 확인했습니다. 로컬 테스트 suite와 두 번의 fresh build 비교는 Deep Check gate에서 다시 실행하도록 설계했습니다.A local audit checker recomputed the sealed source archive and canary and rejected every deliberate mutant. A raw-CSV rule oracle that does not import the production engine also found zero differences across all C1a, C1b, and C2 signals in the production graph. The local test suite and a comparison of two fresh builds are designed to run again at the Deep Check gate.

증거 한계 · Proof boundary · 이 결과는 로컬 예비 증거이며, 공개되지 않은 정확한 원본 archive를 포함한 완전한 release reproducibility proof는 아닙니다.These results provide local preliminary evidence, not complete release reproducibility proof for the exact source archive, which has not been published.

06 · 정직한 멈춤06 · Honest stop

‘작동한다’와 ‘현장에서 검증됐다’는 같은 말이 아닙니다.“It works” and “it has been validated in practice” are not the same claim.

공개 제품 소스와 CI 검증은 마련됐지만, 정확한 release-bound 원본 archive는 공개되지 않았고 별도의 release ID도 없습니다. 무엇보다 실제 분석가에게 유용한지와 도메인 타당성은 독립 파일럿으로 검증되지 않았습니다. 그래서 이 프로젝트를 production-ready 서비스나 현장 효과가 입증된 도구라고 부르지 않습니다.The public product source and CI checks are in place, but the exact release-bound source archive has not been published, and no separate release ID exists. More importantly, practitioner usefulness and domain validity have not been established through an independent pilot. I therefore do not describe the project as a production-ready service or a tool with proven real-world impact.

NEXT · 다음 검증NEXT · The next proof

더 많은 기능보다 현장에 가까운 검증이 필요합니다.The next step needs stronger field evidence, not more features.

다음 단계는 NGO 또는 공익 분석가와 함께 제한된 독립 파일럿을 수행해 인용 정확도, 질문의 유용성, 오해 가능성, 안전한 HOLD 및 후속 전달 절차를 검증하는 것입니다. 실제 유용성이나 효과는 이러한 외부 평가가 뒷받침될 때만 말할 수 있습니다.The next step is a bounded independent pilot with NGO or public-interest analysts to assess citation accuracy, question usefulness, potential for misunderstanding, safe use of HOLD, and the handoff workflow. Claims of real-world usefulness or effectiveness should be made only if supported by that external evaluation.

질문 검토 화면 보기Open the review workbench.작동 원리 다시 보기Review how it works