아마존 베드록의 Automated Reasoning 체크에 정책을 자동으로 진단·수정하는 '자동 정책 정제(automatic policy refinement)' 기능이 추가됐다. 실패 원인을 규칙 오류와 언어 모호성 둘로 나눠, 규칙이 틀린 경우는 Iterative Refinement가 소스 문서·피드백을 근거로 형식논리 수정안을 제안하고, 번역이 모호한(TRANSLATION_AMBIGUOUS) 경우는 Ambiguous Variable Refinement가 중복 변수 병합과 명확한 변수 설명을 제안한다. 엔진은 내부적으로 수정안을 테스트에 시뮬레이션하며 수렴하고, 모든 변경은 사용자가 diff와 테스트 결과를 검토해 승인해야만 반영되는 human-in-the-loop 구조다. 수작업 SMT-LIB 편집 없이 정책 유지보수가 가능해져, 규제 산업에서 환각 방지 가드레일 운영 부담을 크게 줄일 수 있다.

• •수동 진단-편집-재테스트 사이클을 자동화 — 형식논리(SMT-LIB) 직접 작성 불필요
• •규칙 오류는 Iterative Refinement, 변수 모호성은 Ambiguous Variable Refinement로 분리 대응
• •모든 제안은 diff와 테스트 결과 검토 후 사용자 승인 시에만 반영되는 human-in-the-loop 구조
• •수정 후 Fidelity Report로 소스 문서 대비 커버리지·정확도 점수를 검증하는 워크플로 제공
• •모호하지 않은 번역 기준 최대 99% 검증 정확도 — HR·금융·의료 등 규제 산업 활용 사례 제시