최첨단 AI 시스템은 코드 생성, 수학적 추론 등 명확하고 안정적인 목표가 있는 환경에서 가장 효과적입니다. 과학 지원, 장기 에이전트, 고위험 조언 등 열린 환경에서는 관련 목표가 모호하여 AI 시스템이 실패하는 경우가 많습니다. 본문에서는 이러한 실패를 단순히 규모나 능력의 부족이 아닌, 목표 선택의 실패로 보고 문맥적 다중 목표 최적화라는 프레임워크를 제시합니다.