개연성의 함정: 결정론적 작업을 위한 확률론적 엔진의 사용

The Plausibility Trap: Using Probabilistic Engines for Deterministic Tasks

대규모 언어 모델(LLM)의 보편화는 사용자 편의성이 연산 효율성보다 우선시되는 패러다임 전환을 주도하고 있다. 본 논문은 인공지능(AI) 모델에 접근 가능한 개인이 광학 문자 인식(OCR)이나 기본적인 검증과 같은 단순한 결정론적 작업에 고비용의 확률론적 엔진을 사용하여 상당한 자원 낭비를 초래하는 현상을 '개연성의 함정(Plausibility Trap)'으로 정의한다. OCR 및 팩트 체크에 대한 마이크로 벤치마크와 사례 연구를 통해 우리는 약 6.5배의 지연 시간 페널티를 보여주는 '효율성 비용(efficiency tax)'과 알고리즘 추종(algorithmic sycophancy)의 위험성을 정량화한다. 이에 대응하기 위해 우리는 개발자가 생성형 AI를 언제 사용해야 하는지, 그리고 결정적으로 언제 피해야 하는지를 판단하는 데 도움을 주는 프레임워크인 '도구 선택 엔지니어링(Tool Selection Engineering)'과 '결정론적-확률론적 의사결정 매트릭스'를 소개한다. 마지막으로 우리는 진정한 디지털 리터러시는 생성형 AI의 사용법을 아는 것뿐만 아니라, 언제 사용하지 말아야 하는지를 아는 것에 달려 있음을 강조하며 커리큘럼의 전환을 주장한다.

The ubiquity of Large Language Models (LLMs) is driving a paradigm shift where user convenience supersedes computational efficiency. This article defines the "Plausibility Trap": a phenomenon where individuals with access to Artificial Intelligence (AI) models deploy expensive probabilistic engines for simple deterministic tasks-such as Optical Character Recognition (OCR) or basic verification-resulting in significant resource waste. Through micro-benchmarks and case studies on OCR and fact-checking, we quantify the "efficiency tax"-demonstrating a ~6.5x latency penalty-and the risks of algorithmic sycophancy. To counter this, we introduce Tool Selection Engineering and the Deterministic-Probabilistic Decision Matrix, a framework to help developers determine when to use Generative AI and, crucially, when to avoid it. We argue for a curriculum shift, emphasizing that true digital literacy relies not only in knowing how to use Generative AI, but also on knowing when not to use it.