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Dev.toAI/ML
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데이터 검증을 넘어 Narrative 왜곡을 차단하는 Evidence-Tier Enforcement 설계
The Code Caught the Bad Number. I Had to Catch the Bad Story.
AI 요약
Context
코드 기반의 수치 검증(Bad Number)으로는 해결 불가능한 논리적 비약 및 서사 왜곡(Bad Story) 문제 발생. 증거 수준보다 높은 단계의 성과를 주장하는 Tier Escalation 현상으로 인한 시스템 신뢰도 저하 직면.
Technical Solution
- Theory → Motion → Receipts → Proof → Outcome으로 이어지는 5단계 Evidence Ladder 정의
- 주장하는 성과 단계(Claimed Tier)와 실제 보유 증거(Required Evidence)를 대조하는 Story Gate 로직 도입
- 불일치 발생 시 주장의 단계를 강제로 낮추는 Downgrade 메커니즘을 통한 서사 무결성 확보
- 실행 전 규칙을 고정하는 Pre-registration 방식을 통해 사후 해석 편향을 방지하는 Outside View 구조 설계
- Merkle root 등 Tamper-evident Receipt를 활용하여 기록의 위변조를 차단하는 Integrity Layer 구축
- 인간의 개입 없이 프로토콜이 루프를 차단하는 Self-correcting Agency 아키텍처 지향
실천 포인트
- 성과 지표 정의 시 '단순 실행(Receipt)'과 '결과 입증(Proof)'을 엄격히 구분하여 정의했는가 - 사후 분석 시 확증 편향을 막기 위한 Pre-run Commitment(사전 등록) 프로세스가 존재하는가 - 시스템이 산출한 결과값이 상위 단계의 결론으로 비약되지 않도록 하는 검증 Gate가 설계되었는가 - 데이터 무결성(Integrity)과 작성자의 정직성(Honesty)을 구분하여 외부 앵커를 통해 검증하는가