확률적 AI 코드를 수학적 결정론으로 검증하는 Axiom 엔진

Context

LLM 기반 코드 생성의 확률적 특성으로 인한 논리적 결함 발생. 표면적 정상 작동 뒤에 숨은 엣지 케이스와 레이스 컨디션 위험 존재. 인간의 리뷰 속도가 AI의 생성 속도를 따라가지 못하는 검증 비대칭성 심화.

Technical Solution

• Bounded Model Checking(BMC) 기반의 전수 조사를 통해 정의된 범위 내 모든 실행 경로의 무결성 검증
• Z3 SMT Solver를 활용하여 프로그램 시맨틱을 논리 공식으로 인코딩하고 부정 단언의 불가능성(UNSAT)을 수학적으로 증명
• Lean 4를 도입하여 고수준 설계 원칙의 결정론적 재현성 확보
• Nim 언어의 Dr.Nim 기반 Design-by-Contract(DbC)를 적용하여 코드 내 검증 계약 임베딩
• 사이드 이펙트가 없는 Pure 함수 중심의 검증 코어 설계로 엔진 자체의 버그 유입 차단
• 모든 외부 입력이 검증 게이트를 거쳐 VerifiedType으로 변환되는 Gateway-First 아키텍처 구축

Key Takeaway

테스트 케이스 기반의 샘플링 검증을 넘어 수학적 모델 체킹을 통한 결정론적 무결성 확보 전략. AI 생성물의 신뢰성을 보장하기 위해 확률적 출력을 결정론적 자산으로 정제하는 검증 계층의 필수성.