서비스 뇌반응 평가 — 양형 AI(Re:Genesis)

첫 방문자 뇌 반응(시선 3초 · 이해 1초 · 이탈)을 서로 다른 회사 AI 3사로 점검 — 상대 등급(같은 도구로 본 다른 화면 대비, 절대 측정값 아님) · 게시 전 자문용. 전체 등급 B

전체 등급 B (A 좋음 → F 약함) · 6판정 중앙값 · 교차검증(다른 회사 모델) gemini·gemini-2.5-flash 3표 + openai·gpt-4o 3표

읽는 법: 표 1개 = 모델의 반복 판정 1회 · 합의 n/m = m표 중 중앙값과 같은 표 n개 · 6판정 = 청중 2 × 관문 3

가장 큰 이탈위험 — 하단의 "가상 마을" 시각화의 복잡성과 그 의미를 파악하기 위한 높은 인지 부하

↳ 처방 — 초기 화면에서 "가상 마을" 시각화의 복잡도를 줄이거나, 그 목적과 작동 방식을 직관적으로 이해할 수 있도록 간소화된 형태로 제공하고, 상세 정보는 사용자가 원할 때만 볼 수 있도록 점진적 공개(Progressive Disclosure) 방식을 고려해야 한다.

평가한 화면 · AI 주목 요소 — 의미적 현저성(사람 시선 아님)

평가한 화면 (데스크톱 1440px, 첫 화면)

AI가 눈에 띈다고 본 요소 — 의미적 현저성 순위 (3사 VLM claude·gemini·openai 독립 판정 5회 합의, 1위 4/5판정 합치). 사람 시선·아이트래킹 아님(화살표 없음 = 이동경로 아님)

①큰 제목 3/3사 · ②재범 위험 2/3사 · ③양형 검색 2/3사 · ④가상 마을 입장 3/3사

⚠ 사람 대조(UEyes n=15·309명분, 소표본 근사): 이 순위의 1위는 실제 사람 첫 시선을 "중앙 찍기"(25%)보다 낮게 맞힘(16%) — 그래서 "시선 예측"이 아니라 모델이 본 의미적 현저성으로 표기한다(헤드라인·로고 등 뜻 강한 요소). 삼중검증(codex·gemini)이 예측한 방향과 이 소표본이 일치.

👁 눈이 먼저 간 곳 — "가장 크고 중앙에 위치한 "형량을 정하는 것으로 끝이 아닙니다 — 다시 범죄로 돌아가지 않게" 문구"비전 판정 원문 인용(각색 없음)

🕐 1초에 읽힌 것 — "형량을 정하는 AI 서비스인데, 단순히 형량만 보는 게 아니라 재범을 막는 데 초점을 맞추고 있으며, 특정 사례의 재범 위험도를 보여준다."비전 판정 원문 인용(각색 없음)

청중 × 뇌 관문 (A 좋음 → F 약함)

청중 \ 관문	시선(3초)	이해(1초)	이탈(인지부하)
전문가(심사·판사)	BB~D · 합의 5/6 가장 크고 중앙에 위치한 핵심 가치 문구인 "형량을 정하는 것으로 끝이 아닙니다 — 다시 범죄로 돌아가지 않게"가 시선을 강하게 끈다. 상단의 "Re:Genesis · 제로크라임 AI"와 "대법원 양형기준 · 판례 · 재범 통계 기반" 문구로 서비스의 ⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지	BA~B · 합의 3/6 '형량을 정하는 것으로 끝이 아닙니다'라는 문구가 있지만, 전체적인 기능이나 목적을 이해하기 위해 추가적인 해석이 필요함.	BA~B · 합의 3/6 "양형기준", "판례", "재범 통계" 등 전문 용어는 법조 전문가에게 익숙하며, 서비스의 깊이와 신뢰도를 높이는 요소로 작용한다. "가상 마을" 시각화는 복잡해 보일 수 있으나, "출소자 16명이 사는 가상 마을 — 위에서 처분을 고르면 그 사람이
일반(배경지식 0)	CC~D · 합의 4/6 가장 큰 글씨인 "형량을 정하는 것으로 끝이 아닙니다 — 다시 범죄로 돌아가지 않게"가 시선을 끌지만, 그 아래 "사례 03 · 절도 · 30세 · 재범 위험 44%" 박스와 하단의 "가상 마을" 시각화가 동시에 시선을 분산시킨다. 실측 세일리언시 평	DC~D · 합의 4/6 화면 중앙의 "형량을 정하는 것으로 끝이 아닙니다 — 다시 범죄로 돌아가지 않게"라는 문구만으로는 이 서비스가 정확히 '무엇'을 하는 것인지 1초 안에 파악하기 어렵다. "양형 AI"라는 서비스명도 일반인에게는 생소하며, "대법원 양형 기준", "판례	CC~F · 합의 3/6 정보 밀도와 전문용어가 많아 일반 사용자가 인지부하를 느낄 수 있음. ⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지

🧷 판정이 갈린 지점 — 모델들이 여기서 엇갈렸다. 중앙값만 믿지 말라는 신호라 숨기지 않고 전시한다.

전문가·시선(3초) — 표 B B B B B D (합의 5/6) · 판정 보류
전문가·이해(1초) — 표 A A A B B B (합의 3/6)
전문가·이탈(인지부하) — 표 B B A A A B (합의 3/6)
일반·이탈(인지부하) — 표 D F D C C C (합의 3/6) · 판정 보류

🔬 독립 모델 반대표(탈상관 축) — DeepGaze IIE (인간 SALICON 학습): 최대 주목 (x44%, y5%) · 우리 VLM 합의 ①("큰 제목")와 상이(≈23%p) — 플래그: 의미(VLM) vs 저수준 대비(DeepGaze) 갈림, 사람 확인 요망. 인간 SALICON 데이터 학습 공개 세일리언시(주목 히트맵·순서 아님). VLM들이 공유편향으로 함께 틀릴 때 이 저수준 축이 유일한 반대 신호. 정확도 % 주장 아님.

제3사 교차 청중 확인 (등급 결정엔 미반영)

cortex:llama3.3-70b (Meta llama) · 화면 설명 기반(직접 안 봄) — 부분 탈상관 교차확인 · 비전 판정과 ±1등급 일치 6/6 — 이 회사 모델은 화면을 직접 보지 못하고 위 설명으로만 판단하므로, 위 A~F 등급은 화면을 실제로 본 2개 비전 패밀리(Google·OpenAI)가 결정하고 이 칸은 교차 참고용입니다.

청중 \ 관문	시선	이해	이탈
전문가(심사·판사)	B	A	A
일반(배경지식 0)	C	D	D

saliency(시선쏠림 지표, 픽셀 실측 · 0.10↑ 쏠림 뚜렷): 0.098
judges(비전·등급): gemini-2.5-flash×3 + gpt-4o×3 · 총 6표 온도분산
cross-check: cortex:llama3.3-70b (Meta llama) · 비전과 ±1등급 일치 6/6
scorer: c883353 · 2026-07-10T18:45:39+09:00
등급=상대 휴리스틱(측정 아님)·순서편향 완화·분산 보류 적용. 세일리언시만 픽셀 실측. 성과로 채점되지 않는 게시 전 자문.