[논문 리뷰] Brokerage in the Black Box: Swing States, Strategic Ambiguity, and the Global Politics of AI Governance

Ha-Chi Tran|arXiv (Cornell University)|2026. 01. 10.

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한 줄 요약

이 논문은 Technological Swing States를 기술 역량과 전략적 유연성을 겸비한 중간 강대국으로 제시하고, AI 불투명성 하에서 AI 거버넌스를 중개한다고 주장하며, 제도적 투명성을 기술적 설명가능성보다 활용하는 방식을 통해 South Korea, Singapore, and India를 사례로 제시한다.

ABSTRACT

The United States-China rivalry has placed frontier dual-use technologies, particularly Artificial Intelligence (AI), at the center of global power dynamics, as techno-nationalism, supply chain securitization, and competing standards deepen bifurcation within a weaponized interdependence that blurs civilian-military boundaries. Existing research, yet, mostly emphasizes superpower strategies and often overlooks the role of middle powers as crucial actors shaping the global techno-order. This study examines Technological Swing States (TSS), middle powers with both technological capacity and strategic flexibility, and their ability to navigate the frontier technologies' uncertainty and opacity to mediate great-power techno-competition regionally and globally. It reconceptualizes AI opacity not merely as a technical deficit, but as a structural feature and strategic resource, stemming from algorithmic complexity, political incentives that prioritize performance over explainability, and the limits of post-hoc interpretability. This structural opacity shifts authority from technical demands for explainability to institutional mechanisms, such as certification, auditing, and disclosure, converting technical constraints into strategic political opportunities. Drawing on case studies of South Korea, Singapore, and India, the paper theorizes how TSS exploit the interplay between opacity and institutional transparency through three strategies: (i) delay and hedging, (ii) selective alignment, and (iii) normative intermediation. These practices enable TSS to preserve strategic flexibility, build trust among diverse stakeholders, and broker convergence across competing governance regimes, thereby influencing institutional design, interstate bargaining, and policy outcomes in global AI governance.

연구 동기 및 목표

• AI 불투명성이 단지 기술적 결함이 아니라 지속적인 구조적 특성임을 설명한다.
• 거버넌스가 모델 수준의 투명성보다 제도적·절차적 투명성에 의존한다는 것을 주장한다.
• 중간 강대국이 불투명성을 활용해 글로벌 AI 거버넌스와 표준에 영향을 미치는 방식을 식별한다.
• 세 가지 사례 연구 국이 불투명성을 어떻게 다루어 전략적 유연성을 보존하고 서로 다른 거버넌스 체제 간 합의를 중개하는지 분석한다.

제안 방법

• South Korea, Singapore, and India를 대상으로 한 비교적 사례 기반 분석을 개발한다.
• 정식 정량적 모델 없이도 전략적 위치를 해석하기 위해 네트워크 이론의 중심성 아이디어(차수, 매개중심성, 고유벡터)를 개념적으로 적용한다.
• 불투명성은 비밀성뿐만 아니라 알고리즘적 복잡성과 정치경제적 유인에서 발생한다는 것을 주장한다.
• 규제 및 거버넌스 메커니즘(인증, 감사, 공개 및 감독)이 완전한 모델 투명성을 대체하는 방법을 설명한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI 불투명성이 기술적 미비가 아니라 구조적 조건으로서 어떻게 작동하는가?
• RQ2 Technological Swing States가 불투명성과 제도적 투명성을 어떻게 활용해 AI 거버넌스에 영향을 미치는가?
• RQ3 South Korea, Singapore, and India가 경쟁하는 거버넌스 체제 간의 수렴을 중개하기 위해 어떤 전략을 고용하는가?

주요 결과

• 불투명성은 설명가능성보다 성능을 우선하는 모델 복잡성과 인센티브에서 비롯된 구조적 특징이다.
• AI의 책임성은 모델 해석가능성에서 제도적 및 절차적 투명성으로 이동한다.
• Technological swing states는 지연, 선택적 정렬, 규범적 중개를 활용해 전략적 유연성을 보존한다.
• 인증, 감사, 단계적 감독과 같은 거버넌스 메커니즘은 불투명성에도 불구하고 불확실성을 관리할 수 있다.
• 네트워크 위치 분석은 미국-중국 코어에 가까운 국가들이 강제력 없이 어떻게 중개력을 얻는지 설명하는 데 도움이 된다.