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Probabilistic LLM의 권한 분리를 통한 Deterministic Governance 체계 구축
The AI "Intelligence-Authority" Gap: Why Your Agents Need a Deterministic Handbrake
AI 요약
Context
LLM의 추론 능력과 실행 권한을 단일 모델에 통합함으로써 발생하는 Probabilistic Volatility 문제 분석. Prompt Injection 및 Hallucination으로 인해 Production 환경의 데이터베이스 및 결제 시스템에 직접 접근 시 보안 리스크가 증폭되는 구조적 한계 직면.
Technical Solution
- Reasoning과 Execution Authority의 물리적 Decoupling을 통한 보안 경계 설정
- Prime Form Calculus(PFC)를 Governance Substrate로 도입하여 하드 로직 기반의 결정론적 제어 구현
- developer-defined policies를 통한 요청 인터셉트 및 Immutable 규칙 검증 프로세스 구축
- Ed25519 Cryptography 기반의 Governance Receipt 생성을 통한 결정 과정의 무결성 보장
- 확률적 추론 결과물을 결정론적 수학 모델로 재검증하는 Verification Layer 설계
실천 포인트
1. LLM에게 API Key나 DB 쓰기 권한을 직접 부여하지 않고 중간 검증 레이어를 배치했는가
2. Prompt Engineering 외에 코드 수준에서 강제되는 Deterministic Guardrail이 존재하는가
3. AI의 실행 결정에 대해 암호학적 증명이나 수정 불가능한 Audit Log를 남기고 있는가
4. 추론(Reasoning) 영역과 실행(Execution) 영역의 권한 분리 원칙을 준수하고 있는가