이 논문은 AI 출력 속도가 인간의 인지 처리 능력을 초과하면 인간 개입 감독이 구조적으로 불가능해진다는 선행 연구를 발전시켜, 실제 제약은 항목당 인지 부하(트리아지·판단·응답)와 속도의 곱(V×L)에 있음을 규명한다. 능력이 향상돼도 트리아지 비용은 줄지 않고 응답 비용은 정확도와 무관하며, 오직 판단 비용만 (주로 누락을 유도하는 방식으로) 낮아져 능력 향상이 부하를 줄이기보다 재구조화한다는 명제를 증명한다. 이에 저자들은 콘텐츠나 의도를 평가하지 않고 감독 부하 자체에 가격을 매기는 거버넌스 설계 'Flow-by-Flow'를 제안하며, 형식적·계수 가능한 특징 기반 인지 비용 점수와 처리량을 인간 한계 내로 고정하는 제도적 용량 상한을 결합한다. 1,000회 파라미터 시뮬레이션의 몬테카를로 분석에서 30년 시계 동안 90.8%의 시행에서 이 설계의 우월성이 확인됐다.

• •V×L(속도×항목당 인지부하)이 실제 감독 초과 위험의 핵심 제약임을 증명
• •능력 향상은 부하를 줄이기보다 재구조(판단 비용만 감소, 주로 누락 유도)
• •콘텐츠 미평가 방식으로 감독 부하에 가격을 매기는 거버넌스 'Flow-by-Flow' 제안
• •1,000회 몬테카를로 시뮬레이션, 30년 시계에서 90.8% 시행 우월성 확인