Ring 0 기반 Rust 커널 AI의 Hallucination 제어 및 Causal Reasoning 설계

Context

커널 레벨(Ring 0)에서 동작하는 AI의 Hallucination은 단순 오답을 넘어 시스템 크래시 및 메모리 오염으로 직결되는 치명적 위험을 내포함. 기존 LLM의 확률적 생성 방식으로는 커널의 결정론적 신뢰성을 보장할 수 없는 아키텍처적 한계 존재.

Technical Solution

• Watts Anchor를 통한 교차 검증으로 CPU 온도 등 하드웨어 지표의 정합성을 판단하여 Hallucination 사전 차단
• Parent Pointer 기반 Causal Chain 모듈 설계를 통한 단순 상관관계가 아닌 인과관계 중심의 시스템 상태 추론
• Explicit Cycle Detection 로직을 적용하여 AI의 자기 참조적 순환 논리에 따른 무한 루프 및 논리적 교착 상태 방지
• Confidence Score 기반의 Memory Decay 메커니즘을 도입하여 중요 정보의 유지 기간을 차등화한 Knowledge Graph 구축
• CPU Load 80% 초과 시 Reasoning Depth를 1로 제한하는 Adaptive Backoff 전략으로 시스템 자원 고갈 방지
• Governance System(Parliament)을 통한 의사결정 과정의 Episodic Memory 저장 및 피드백 루프 구현