Cloud-free 로컬 AI 인프라 기반 Sovereign AI 거버넌스 체계 구축

Context

기존 AI 코딩 도구의 중앙 집중형 아키텍처로 인한 데이터 유출 및 불투명한 거버넌스 문제 발생. 외부 서버 전송 기반의 데이터 추출 모델로 인한 프라이버시 침해와 블랙박스형 모델의 신뢰성 결여가 핵심 한계점임.

Technical Solution

• Local-first 아키텍처 설계를 통한 외부 API 호출 및 데이터베이스 의존성 완전 제거
• .aioss transparency ledger 도입으로 AI 코딩 에이전트의 구성 요소와 파생물에 대한 검증 가능한 거버넌스 체계 구축
• RAG 및 RLHF의 로컬 구현을 통한 하드웨어 내 지식 베이스 유지 및 사용자 선호도 정렬 수행
• Self-cross-validation 로직 적용으로 모델 출력값의 일관성을 검증하고 불확실성 표출을 통한 Hallucination 억제
• Tiered governance model 설계를 통해 Base model부터 Audit infrastructure까지 계층별 특성에 맞는 관리 체계 적용
• Single binary 배포 구조를 통한 인프라 복잡도 최소화 및 Airgapped 환경 지원