구조적으로 관리된 AI 워크플로우 아키텍처의 기계 검증 형식화를 제시하고, 내부 계산 표현력을 줄이지 않고 효과 수준 거버넌스를 부과할 수 있음을 증명한다. Rocq 8.19의 상호작용 트리로 거버넌스 연산자 G를 정의하며 거버넌스된 튜링 완전성, 결정가능성 경계, 목표 보존 등 7가지 핵심 속성을 확립한다. 거버넌스와 계산 표현력이 직교 차원임을 증명하며 구조적 거버넌스가 내용 수준 필터링을 엄격히 포함한다는 비대칭 포섭 관계를 확인했다.
- •Rocq 8.19로 기계 검증된 형식화: 36개 모듈, ~12,000줄, 454개 정리, 0개 미검증 보조정리.
- •거버넌스 연산자 G가 메모리 접근, 외부 호출, LLM 쿼리 등 모든 효과적 지시를 중재한다.
- •거버넌스된 튜링 완전성, 결정가능성 경계, 목표 보존 등 7가지 핵심 속성을 확립한다.
- •구조적 거버넌스가 내용 수준 필터링을 엄격히 포함하며 거버넌스와 계산 표현력은 직교 차원임을 증명한다.
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Effect-Transparent Governance for AI Workflow Architectures: Semantic Preservation, Expressive Minimality, and Decidability Boundaries
- 1.Rocq Interaction Trees로 AI 워크플로우의 이펙트 수준 거버넌스를 기계 검증 형식화
- 2.거버넌스 완전성, 오라클 표현력, 결정가능성 경계 등 7가지 핵심 속성 수학적 증명
- 3.구조적 거버넌스가 콘텐츠 수준 필터링을 엄격하게 포함하며 계산 표현력 유지
왜 중요한가?
AI 거버넌스와 계산 표현력이 직교적 차원임을 수학적으로 증명하여, AI 시스템의 안전한 배포를 위한 형식 검증 기반을 제공함.
언급 프로젝트
본문 미리보기
arXiv:2605.01030v2 Announce Type: new Abstract: We present a machine-checked formalization of structurally governed AI workflow architectures and prove that effect-level governance can be imposed without reducing internal computational expressivity. Using Interaction Trees in Rocq 8.19, we define a governance operator G that mediates all effectful directives, including memory access, external calls, and oracle (LLM) queries. Our development compiles with 0 admitted lemmas and consists of 36 mod
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