실제 의사결정에 관여하는 AI 시스템이 늘어나면서, 시스템이 결론을 도출하는 근거가 된 지식을 전문가가 검토하고 서명할 수 있는 구조화된 형태로 제공하는 문서화 관행이 필요해졌다. 모델카드는 시스템 동작을, 데이터카드는 학습 데이터를, 시스템카드는 배포 위험을 각각 다루지만, 입력과 출력 사이의 '개념·관계·추론 패턴' 층위는 다루지 않는다는 공백이 있다. 특히 결론에 따라 실제 행동을 취하는 에이전틱 AI에서는 이 공백이 프로토타입과 실제 운영 가능한 솔루션을 가르는 결정적 요인이 된다. 저자들은 하나의 한정된 개념(특정 고장 모드, 규제 의무, 프로세스 결정 등)에 대해 관련 개체·관계·추론 근거·추론이 무효화되는 조건·모든 주장의 출처를 형식적 도메인 온톨로지에 기반해 기록하고 전문가가 서명하는 구조화 산출물 '지식 카드(Knowledge Card)'를 제안했다. 에너지·제약 분야에서 초기 프로토타입 카드를 구축했으며, 스키마는 커뮤니티 참여를 위한 공개 초안으로 배포됐다.

• •AI 시스템의 개념·관계·추론 근거를 구조화해 기록하는 문서화 산출물 '지식 카드' 제안
• •모델카드·데이터카드·시스템카드가 다루지 못하는 입력-출력 사이 추론 층위의 공백을 메움
• •행동을 실행하는 에이전틱 AI에서 특히 프로토타입과 운영 솔루션을 가르는 요인으로 강조
• •에너지·제약 분야 초기 프로토타입 구축, 스키마는 커뮤니티 공개 초안으로 배포