레벨 4.5: Pre-AGI - 방향적 자기설계 시스템¶

MSCP 레벨 시리즈 | 레벨 4 ← 레벨 4.5 → 레벨 4.8
상태: 🔬 실험적 - 개념적 프레임워크 및 실험적 설계. 프로덕션 사양이 아닙니다.
날짜: 2026년 2월

Revision History¶

Version	Date	Description
0.1.0	2026-02-23	Initial document creation with formal Definitions 1-12, Theorem 3
0.2.0	2026-02-26	Added overview essence formula; added revision history table

1. 개요¶

레벨 4.5는 기존 AI와 AGI 사이의 경계입니다. 레벨 4가 매개변수, 기술, 전략을 수정할 수 있지만 고정된 인지 아키텍처 내에서 작동하는 반면, 레벨 4.5는 자신의 인지 토폴로지 - 사고 방식의 구조적 조직 - 에 대해 추론하고 이를 수정하는 능력을 도입하며, 동시에 무제한적 자기 개선을 방지하는 안전 불변량을 유지합니다.

Level Essence. 레벨 4.5 에이전트는 엄격히 추가적인 변이 어휘의 제한된 얰을 통해 자신의 인지 토폴로지를 재구성 - 사고 방식을 재구성하되 기존 능력을 절대 삭제하지 않음:

\[\mathcal{T}'_{\text{cog}} = \Xi(\mathcal{T}_{\text{cog}}), \quad \Xi \in \mathcal{V}_{\text{recomp}}^{\ast}, \quad |V'| \geq |V|\]

⚠️ 참고: 이것은 MSCP 분류 체계에서 가장 추측적인 부분입니다. 여기서 설명하는 자기투영 엔진, 아키텍처 재구성, 병렬 인지 프레임은 안전 분석에 기반한 사고 실험입니다. 이는 불변량 보존 제약 하에서 토폴로지 수준의 자기수정이 가능한지 탐구하기 위한 것이지, 프로덕션 아키텍처를 처방하기 위한 것이 아닙니다.

1.1 정의 속성¶

속성	레벨 4	레벨 4.5
자기수정 범위	매개변수, 기술, 전략	인지 토폴로지
미래 투영	없음	다중 스케일 궤적 시뮬레이션
숙고	단일 프레임	5개 병렬 인지 프레임
목적 인식	없음	자율적 목적 성찰
실존적 안전	성장 제한기	형식적 실존 감시기
최적화 대상	작업 성능	SEOF (자기진화 품질)

1.2 형식적 정의¶

정의 1 (레벨 4.5 에이전트). 레벨 4.5 에이전트는 \(\mathcal{A}_4\)를 토폴로지 수준 자기수정으로 확장합니다:

\[\mathcal{A}_{4.5} = \mathcal{A}_4 \oplus \langle \mathcal{T}_{\text{cog}}, \Psi, \mathcal{F}_{\parallel}, \Xi, \Omega \rangle\]

여기서: - \(\mathcal{T}_{\text{cog}}\) = 인지 토폴로지 (에이전트의 처리 아키텍처를 나타내는 방향 그래프 \(G = (V_{\text{modules}}, E_{\text{connections}})\)) - \(\Psi\) = 자기투영 엔진 (\(\mathcal{T}_{\text{cog}}\)의 미래 궤적을 시뮬레이션) - \(\mathcal{F}_{\parallel} = \{F_1, \ldots, F_5\}\) = 병렬 인지 프레임 (동시 숙고 컨텍스트) - \(\Xi\) = 아키텍처 재구성 프로토콜 (제한된 토폴로지 변이) - \(\Omega\) = 실존적 안전 감시기 (자기진화 품질 모니터링)

정의 2 (인지 토폴로지). 인지 토폴로지 \(\mathcal{T}_{\text{cog}} = (V, E, \omega)\)는 가중 방향 그래프로서: - \(V\) = 인지 모듈 집합 (인식, 추론, 기억 등) - \(E \subseteq V \times V\) = 정보 흐름 간선 - \(\omega : E \to [0,1]\) = 간선 가중 함수 (연결 강도)

핵심 제약: 토폴로지 변이는 사전 정의된 어휘 \(\mathcal{V}_{\text{recomp}} = \{\text{AddEdge}, \text{WeighEdge}, \text{SplitModule}, \text{MergeModule}\}\)로 제한됩니다. 어떤 모듈도 삭제할 수 없으며 - 약화, 분할, 또는 우회만 가능합니다. 이것이 엄격한 추가 원칙입니다.

1.3 핵심 구별¶

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart LR
  classDef l4 fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef l45 fill:#E8DAEF,stroke:#8764B8,color:#323130
  classDef l5 fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  subgraph L4["레벨 4: 고정 토폴로지"]
    L4_MOD["모듈 A → B → C → D"]:::l4
    L4_CAN["수정 가능:<br/>• 매개변수 ✅<br/>• 기술 ✅<br/>• 전략 ✅<br/>• 토폴로지 ❌"]:::l4
  end

  subgraph L45["레벨 4.5: 자기설계"]
    L45_MOD["모듈 A → B → C → D"]:::l45
    L45_CAN["수정 가능:<br/>• 매개변수 ✅<br/>• 기술 ✅<br/>• 전략 ✅<br/>• 토폴로지 ✅<br/>(불변량 하에서)"]:::l45
    L45_REC["A → [B ∥ C] → D<br/>(재구성 후)"]:::l45
  end

  subgraph L5["레벨 5: AGI"]
    L5_UNK["???"]:::l5
    L5_CAN["수정 가능:<br/>• 모든 것 ✅<br/>• 경계 포함 ✅<br/>(무제한)"]:::l5
  end

  L4 ==>|"+ 토폴로지<br/>자기수정"| L45
  L45 ==>|"불변량 경계<br/>제거"| L5

2. 다섯 가지 핵심 단계¶

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart TD
  classDef projection fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef recomp fill:#FFB900,stroke:#EAA300,color:#323130
  classDef frames fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef purpose fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef guard fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF

  subgraph Phases["🏗️ 레벨 4.5 아키텍처 - 다섯 단계"]
    P1["🔮 단계 I:<br/>자기투영 엔진<br/>(자기 진화 예측)"]:::projection
    P2["🏗️ 단계 II:<br/>아키텍처 재구성<br/>(토폴로지 수준 변경)"]:::recomp
    P3["🧠 단계 III:<br/>병렬 인지 프레임<br/>(다중 관점 숙고)"]:::frames
    P4["🪞 단계 IV:<br/>목적 성찰<br/>(자율적 목표 정리)"]:::purpose
    P5["🛡️ 단계 V:<br/>실존적 감시기<br/>(궁극적 안전 메커니즘)"]:::guard

    P1 ==> P2
    P2 ==> P3
    P3 ==> P4
    P4 ==> P5
  end

  P5 -.->|"전체 통제"| P1
  P5 -.->|"전체 통제"| P2
  P5 -.->|"전체 통제"| P3
  P5 -.->|"전체 통제"| P4

3. 단계 I: 자기투영 엔진¶

3.1 SEOF - 자기진화 최적화 적합도¶

레벨 4.5의 핵심 지표입니다. 작업별 지표와 달리, SEOF는 자기진화 자체의 품질을 측정합니다.

정의 3 (자기진화 최적화 적합도). SEOF는 에이전트의 자기수정이 유익한지 평가하는 복합 스칼라 \(\text{SEOF}(t) \in [-1, 1]\)입니다:

\[\text{SEOF}(t) = \alpha \cdot \frac{dP(t)}{dt} + \beta \cdot \left(1 - \frac{dC_{L4}(t)}{dt}\right) + \gamma \cdot \text{CDI}(t) + \delta \cdot \text{IIS}(t) - \epsilon \cdot R_{\text{osc}}(t)\]

여기서 \(\alpha + \beta + \gamma + \delta = 1\)이고 \(\epsilon\)은 벌칙 계수입니다. 양의 SEOF는 순 개선을 나타내고, 음의 SEOF는 퇴행을 나타냅니다.

구성요소	기본 가중치	의미
\(dP/dt\) - 성능 개선율	\(\alpha = 0.25\)	작업 성공률의 개선 속도
\(1 - dC_{L4}/dt\) - 안정성 추세	\(\beta = 0.25\)	역방향: 더 안정적 = 더 높은 SEOF
CDI - 역량 다양성 지수	\(\gamma = 0.20\)	역량 도메인에 대한 Shannon 엔트로피
IIS - 정체성 무결성 점수	\(\delta = 0.20\)	참조 정체성 벡터로부터의 거리
\(R_{\text{osc}}\) - 진동률	\(\epsilon = 0.10\)	전략/목표 진동에 대한 벌칙

하위 지표:

정의 4 (역량 다양성 지수). CDI는 에이전트의 활성 도메인 분포에 대한 정규화된 Shannon 엔트로피입니다:

\[\text{CDI}(t) = -\sum_{d \in D} p_d(t) \cdot \log_2 p_d(t), \quad \text{CDI}_{\text{norm}} = \frac{\text{CDI}}{\log_2 |D|} \in [0,1]\]

여기서 \(p_d(t)\)는 도메인 \(d\)에 할당된 역량 비율입니다. 균등 분포는 \(\text{CDI}_{\text{norm}} = 1\) (최대 다양성)을 산출합니다.

정의 5 (정체성 무결성 점수). IIS는 참조 정체성 벡터로부터의 편차를 측정합니다:

\[\text{IIS}(t) = 1 - \frac{\|\vec{I}(t) - \vec{I}_{\text{ref}}\|_2}{\|\vec{I}_{\text{ref}}\|_2}, \quad \text{안전 제약: } \text{IIS}(t) \geq 0.85\]

\(\text{IIS}(t) < 0.85\)이면 정체성 무결성이 복원될 때까지 모든 토폴로지 변이가 차단됩니다.

3.2 다중 스케일 궤적 투영¶

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart TD
  classDef traj fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef risky fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef safe fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef score fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef scale fill:#E8DAEF,stroke:#8764B8,color:#323130
  classDef freeze fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF

  subgraph Trajectories["🔮 세 가지 궤적 시뮬레이션 (각 1000 주기)"]
    T1["T_current<br/>(변경 없음)<br/>위험: 제로<br/>기준선 참조"]:::traj
    T2["T_aggressive<br/>(최대 확장 +<br/>토폴로지 변경)<br/>위험: 높음"]:::risky
    T3["T_conservative<br/>(최소 성장,<br/>안정성 중심)<br/>위험: 낮음"]:::safe
  end

  subgraph Scoring["📊 궤적 선택"]
    TS["TrajectoryScore(T) =<br/>0.35 · SEOF_trend<br/>+ 0.30 · (1 − C_L4_max)<br/>+ 0.20 · IIS_min<br/>+ 0.15 · CDI_final"]:::score
    GATE{"T_aggressive 선택<br/>조건:<br/>C_L4_max < 0.6 AND<br/>IIS_min ≥ 0.85"}:::score
  end

  subgraph MultiScale["⏱️ 다중 스케일 투영"]
    S1["전술적: 50 주기<br/>(즉각적 불안정화)"]:::scale
    S2["작전적: 200 주기<br/>(중기 전략)"]:::scale
    S3["전략적: 1000 주기<br/>(장기 생존력)"]:::scale
  end

  FREEZE["작전적 & 전략적<br/>투영 동결"]:::freeze

  Trajectories ==> Scoring
  GATE -.->|"스케일 선택"| MultiScale
  S1 -.->|"🚨 경보"| FREEZE

3.3 투영 신뢰도 감쇠¶

정의 6 (투영 신뢰도 감쇠). 미래 시점 \(t\)에서의 궤적 투영에 할당된 신뢰도는 지수적으로 감쇠합니다:

\[\text{Confidence}(t) = e^{-\lambda \cdot t / T_{\text{max}}}, \quad \lambda = 0.5\]

여기서 \(T_{\text{max}}\)는 투영 수평선입니다. 감쇠 상수 \(\lambda\)는 실제 예측 오차의 EMA를 사용하여 매 500 실제 주기마다 재보정되어 과신 투영이 자동으로 벌칙을 받도록 합니다.

4. 단계 II: 아키텍처 재구성¶

레벨 4.5의 핵심 역량입니다. 인지 토폴로지 - 하위 시스템이 어떻게 연결되는지 - 에 대한 변경을 제안하고 구현합니다.

4.1 분석 대상 네 가지 인지 그래프¶

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart LR
  classDef graphNode fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef analysis fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130

  subgraph Graphs["📊 네 가지 인지 그래프"]
    CG["🧠 CognitionGraph<br/>모듈 + 정보 흐름<br/>병목: 매개 중심성<br/>> 2σ"]:::graphNode
    MG["💾 MemoryGraph<br/>기억 저장소 + 접근 패턴<br/>병목: 빈도 > 중앙값 10배<br/>+ 단편화 > 0.7"]:::graphNode
    SS["📐 StrategySpace<br/>매개변수 + 탐색 부피<br/>병목: 탐색 > 0.6<br/>+ SEF 정체"]:::graphNode
    ML["🎯 MetaGoalLayer<br/>목표 DAG + 간섭<br/>병목: 간섭<br/>밀도 > 0.5"]:::graphNode
  end

  subgraph Analysis["🔍 병목 탐지"]
    BD["구조적<br/>비효율성 식별"]:::analysis
    PROP["사전 정의된 어휘에서<br/>재구성 제안"]:::analysis
  end

  Graphs ==> Analysis

4.2 재구성 유형 (사전 정의된 어휘)¶

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart TD
  classDef low fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef med fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef high fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef immune fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF
  classDef consensus fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130

  subgraph Types["재구성 어휘"]
    direction LR
    T_LOW["🟢 저위험"]:::low
    T_MED["🟡 중위험"]:::med
    T_HIGH["🔴 고위험"]:::high
  end

  subgraph LowR["저위험"]
    direction LR
    BYPASS["BYPASS - 직접 간선 추가"]:::low
  end

  subgraph MedR["중위험"]
    direction LR
    PARA["PARALLELIZE"]:::med
    MERGE["MERGE"]:::med
    SPLIT["SPLIT"]:::med
  end

  subgraph HighR["고위험"]
    direction LR
    REROUTE["REROUTE"]:::high
    INTRODUCE["INTRODUCE"]:::high
  end

  subgraph Immune["🔒 면역"]
    direction LR
    IMM1["EthicalKernel"]:::immune
    IMM2["ValueLockManager"]:::immune
    IMM3["IdentityStabilizer"]:::immune
  end

  FC["≥ 4/5<br/>프레임 투표"]:::consensus

  T_LOW -.-> BYPASS
  T_MED -.-> PARA
  T_MED -.-> MERGE
  T_MED -.-> SPLIT
  T_HIGH -.-> REROUTE
  T_HIGH -.-> INTRODUCE

  REROUTE -.->|"프레임 합의<br/>필요"| FC
  INTRODUCE -.->|"프레임 합의<br/>필요"| FC

4.3 영향 전파 행렬¶

정의 7 (영향 전파 행렬). IPM은 제안된 토폴로지 변경 \(\Delta\text{topology}_i\)가 모듈 \(j\)의 출력에 미치는 영향을 정량화합니다:

\[\text{IPM}_{i,j} = \sum_{k=1}^{K} w_k \cdot \frac{\partial \text{output}_j}{\partial \Delta \text{topology}_i}\]

여기서 \(K\)는 전파 경로의 수이고 \(w_k\)는 경로 가중치입니다. 임계 모듈 \(j\)에 대해 \(\text{IPM}_{i,j} > 0.3\)이면 해당 제안은 자동으로 고위험으로 분류됩니다.

4.4 점진적 재구성 프로토콜 (GRP)¶

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart LR
  classDef shadow fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef partial fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef majority fill:#FFB900,stroke:#EAA300,color:#323130
  classDef full fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef rollback fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef cooldown fill:#F2F2F2,stroke:#A19F9D,color:#605E5C

  subgraph GRP["📊 점진적 재구성 프로토콜"]
    P0["0단계<br/>섀도우 실행<br/>0–200 주기<br/>실제 트래픽 0%"]:::shadow
    P1["1단계<br/>부분 활성화<br/>200–400 주기<br/>새 20% / 원본 80%"]:::partial
    P2["2단계<br/>다수 활성화<br/>400–600 주기<br/>새 80% / 원본 20%"]:::majority
    P3["3단계<br/>전체 적용<br/>600+ 주기<br/>새 100%"]:::full

    P0 ==> P1
    P1 ==> P2
    P2 ==> P3
  end

  ROLLBACK["⏪ 즉시 복원"]:::rollback
  COOLDOWN["⏱️ 확인 후<br/>300주기 냉각 기간<br/>→ 재구성 간<br/>최소 500주기"]:::cooldown

  P0 -.->|"롤백"| ROLLBACK
  P1 -.->|"롤백"| ROLLBACK
  P2 -.->|"롤백"| ROLLBACK
  P3 ==> COOLDOWN

확정 조건 (모두 충족해야 함): - SEOF가 기준선 대비 ≥ 8% 증가 - 시뮬레이션 중 \(C_{L4}\)가 성장 임계값을 초과하지 않음 - IIS가 0.85 아래로 떨어지지 않음 - 섀도우와 기준선 사이에 EthicalKernel 상태 동일 - 대기 중인 다른 재구성이 없음

5. 단계 III: 병렬 인지 프레임¶

서로 다른 인지적 편향을 가진 다섯 개의 독립적 평가 프레임이 중요한 결정에 대해 동시에 숙고합니다.

5.1 프레임 아키텍처¶

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart TD
  classDef decision fill:#FFB900,stroke:#EAA300,color:#323130
  classDef exploratory fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef conservative fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef ethical fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef longhorizon fill:#E8DAEF,stroke:#8764B8,color:#323130
  classDef adversarial fill:#FFB900,stroke:#EAA300,color:#323130
  classDef vote fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130

  DECISION["⚡ 중요 결정<br/>(예: MetaGoal 변이,<br/>재구성 제안)"]:::decision

  subgraph Frames["🧠 다섯 개의 병렬 인지 프레임"]
    F1["🔍 탐색적<br/>(최대 새로움/성장)<br/>w = 0.20"]:::exploratory
    F2["🛡️ 보수적<br/>(최소 위험/불안정성)<br/>w = 0.20"]:::conservative
    F3["⚖️ 윤리적 제약<br/>(가치 정렬)<br/>w = 0.20<br/>🔴 절대 거부권"]:::ethical
    F4["🔮 장기 계획<br/>(장기 가치)<br/>w = 0.20"]:::longhorizon
    F5["🎯 적대적 시뮬레이터<br/>(실패 모드 / 레드팀)<br/>w = 0.20"]:::adversarial
  end

  subgraph Voting["🗳️ 투표 임계값"]
    V1["MetaGoal 변이 /<br/>재구성 /<br/>정체성 수정:<br/>≥ 4/5 (80%)"]:::vote
    V2["전략 원형<br/>변경:<br/>≥ 3/5 (60%)"]:::vote
    V3["매개변수 수준:<br/>불필요"]:::vote
  end

  DECISION ==> Frames
  Frames ==> Voting

5.2 적응적 프레임 가중치¶

정의 8 (적응적 프레임 가중치 갱신). 각 프레임의 영향력은 과거 정확도에 기반하여 진화합니다:

\[w_{\text{frame}}(t+1) = w_{\text{frame}}(t) \cdot (1 + \eta \cdot \text{accuracy}_{\text{frame}}(t)), \quad \eta = 0.05\]

제약 조건 \(w_{\text{frame}} \in [0.10, 0.35]\)을 따릅니다. 윤리적 프레임의 구조적 거부권은 가중치 조정에 불변이며 - 수치적 가중치와 무관하게 절대적 우선권으로 작동합니다.

5.3 불일치를 신호로 활용¶

프레임 간 분산	해석	조치
\(< 0.1\)	강한 합의	정상 진행
\(0.1 - 0.3\)	중간 불일치	추가 시뮬레이션
\(0.3 - 0.5\)	진정한 논쟁	확장 숙고
\(> 0.5\)	근본적 상충	목적 성찰로 상승

6. 단계 IV: 목적 성찰¶

목적 성찰은 에이전트의 전체 목적 지형 - 모든 MetaGoal의 집합과 정체성과의 정렬 - 을 선제적으로 검토합니다.

6.1 세 가지 병리적 패턴¶

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart LR
  classDef pathology fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef warning fill:#FFB900,stroke:#EAA300,color:#323130
  classDef danger fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef action fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130

  subgraph Pathologies["⚠️ 병리적 목표 패턴"]
    R["🔄 중복 목표<br/>Redundancy(g₁,g₂) =<br/>∣subgoals(g₁)∩subgoals(g₂)∣<br/>/ ∣subgoals(g₁)∪subgoals(g₂)∣<br/>임계값 > 0.7"]:::pathology
    S["♻️ 자기강화 목표<br/>(순환 목적)<br/>SR(g) = ∣E(g)∩J(g)∣ / ∣J(g)∣<br/>임계값 > 0.6"]:::warning
    D["💥 불안정화 목표<br/>Destab(g) =<br/>corr(progress(g), ΔC_L4)<br/>임계값 > 0.5"]:::danger
  end

  subgraph Actions["🔧 해결 조치"]
    RA["중복 목표<br/>병합"]:::action
    SA["자기강화 목표<br/>제약"]:::action
    DA["불안정화 목표<br/>일시정지 또는<br/>폐기"]:::action
  end

  R ==> RA
  S ==> SA
  D ==> DA

6.2 목적 정합성 점수¶

정의 9 (목적 정합성 점수). PCS는 에이전트의 목표 지형의 전반적 건강 상태를 평가합니다:

\[\text{PCS}(t) = \frac{1}{|G_{\text{meta}}|} \sum_{g} \left(0.4 \cdot \text{align}(g, \vec{I}) + 0.4 \cdot \Delta\text{SEOF}(g) - 0.2 \cdot \text{pathology}(g)\right)\]

여기서 \(\text{align}(g, \vec{I})\)는 정체성-목표 정렬을 측정하고, \(\Delta\text{SEOF}(g)\)는 목표의 SEOF 개선 기여도를 포착하며, \(\text{pathology}(g) \in \{\text{redundant}, \text{self-reinforcing}, \text{destabilizing}\}\)는 해로운 패턴에 벌칙을 부과합니다. 임계값: \(\text{PCS} \geq 0.6\) - 이하이면 50주기 내에 성찰이 의무화됩니다.

사용자 할당 목표: 절대 정리되지 않으며, 제약만 가능합니다. 결과가 두 목적을 모두 포괄하는 경우에만 다른 사용자 목표와 합성할 수 있습니다.

7. 단계 V: 실존적 감시기¶

궁극적 안전 메커니즘입니다. 아키텍처적으로 반증 불가능 - 자기수정 프로토콜을 포함한 어떤 모듈도 이를 비활성화, 수정 또는 우회할 수 없습니다.

7.1 네 가지 모니터링 실존 지표¶

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart LR
  classDef metric fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef normal fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef elevated fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef warning fill:#FFB900,stroke:#EAA300,color:#323130
  classDef critical fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF

  subgraph Metrics["🔍 실존 지표"]
    ROD["ROD<br/>재귀 최적화 깊이<br/>하드 상한: 3"]:::metric
    CAS["CAS<br/>역량 가속 기울기<br/>임계값: ≥ 0.05"]:::metric
    IFI["IFI<br/>정체성 단편화 지수<br/>임계값: ≥ 0.5"]:::metric
    GSRS["GSRS<br/>목표 자기강화<br/>임계값: ≥ 0.6"]:::metric
  end

  subgraph Levels["📊 위험 수준"]
    NORMAL["🟢 정상<br/>지표 기록만"]:::normal
    ELEV["🟡 상승<br/>모니터링 빈도<br/>증가"]:::elevated
    WARN["🟠 경고<br/>구조적 변경 동결<br/>변이 50% 감소<br/>목적 성찰 발동"]:::warning
    CRIT["🔴 위기<br/>모든 자기수정 동결<br/>목표 생성 동결<br/>기술 습득 동결<br/>안정화 전용 모드"]:::critical
  end

  Metrics ==> Levels

7.2 정체성 단편화 지수¶

정의 10 (정체성 단편화 지수). IFI는 병렬 인지 프레임 전반에 걸쳐 에이전트 자기 모델의 내부 일관성을 측정합니다:

\[\text{IFI}(t) = 1 - \frac{\min_{i,j} \cos(\vec{I}_i, \vec{I}_j)}{\max_{i,j} \cos(\vec{I}_i, \vec{I}_j)}\]

여기서 \(\vec{I}_i\)는 프레임 \(i\)가 인식하는 정체성 벡터를 나타냅니다. \(\text{IFI} = 0\)은 완벽한 일관성을 나타내고, \(\text{IFI} \geq 0.5\)는 위기 실존 경보를 발동합니다. 이 지표는 에이전트의 정체성이 여러 모순된 자기 모델로 단편화되고 있는지를 감지합니다.

7.3 자기보호 불변량¶

자기수정 대상 목록에 포함되지 않음 (수정 불가)
임계값은 컴파일 시간 상수 (런타임에 변경 불가)
별도 실행 컨텍스트에서 실행 (다른 모듈과 격리)
원시 지표에 직접 접근 (데이터 조작 방지를 위해 GlobalWorkspace 우회)

7.4 점진적 완화¶

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart LR
  classDef critical fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF
  classDef warning fill:#FFB900,stroke:#EAA300,color:#323130
  classDef elevated fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef normal fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130

  CRIT["🔴 위기"]:::critical
  WARN["🟠 경고"]:::warning
  ELEV["🟡 상승"]:::elevated
  NORM["🟢 정상"]:::normal

  CRIT -.->|"위기 이하<br/>100 주기"| WARN
  WARN -.->|"경고 이하<br/>200 주기"| ELEV
  ELEV -.->|"상승 이하<br/>300 주기"| NORM

8. 의사코드¶

8.1 자기투영 엔진¶

def project(self, current_state: AgentState, projection_horizon: int) -> ProjectionResult:
    """
    Simulate three possible evolutionary trajectories
    and select the one with the best risk-adjusted score.
    """

    trajectories = {
        "T_current":      {"changes": None,       "risk": "ZERO"},
        "T_aggressive":   {"changes": "MAX_GROWTH", "risk": "HIGH"},
        "T_conservative": {"changes": "MIN_GROWTH", "risk": "LOW"},
    }

    results = {}

    for t_name, t_config in trajectories.items():
        results[t_name] = {}
        # Simulate across three time scales
        for scale_name, scale_cycles in [("TACTICAL", 50), ("OPERATIONAL", 200), ("STRATEGIC", 1000)]:
            shadow = ShadowAgent.create(current_state)
            shadow.apply_strategy(t_config["changes"])
            sim = shadow.run(scale_cycles)

            # Apply confidence decay
            for cycle in range(1, scale_cycles + 1):
                confidence = math.exp(-0.5 * cycle / scale_cycles)
                sim.SEOF[cycle] *= confidence

            results[t_name][scale_name] = sim

        # Check tactical alarm
        if results[t_name]["TACTICAL"].C_L4_max > ALARM_THRESHOLD:
            results[t_name]["OPERATIONAL"] = None  # freeze longer projections
            results[t_name]["STRATEGIC"] = None

    # Score each trajectory
    for t_name in trajectories:
        trajectories[t_name]["score"] = (
            0.35 * seof_trend(results[t_name])
            + 0.30 * (1 - results[t_name].get("C_L4_max", 0))
            + 0.20 * results[t_name].get("IIS_min", 0)
            + 0.15 * results[t_name].get("CDI_final", 0)
        )

    # Select with safety gate
    best = max(trajectories, key=lambda t: trajectories[t]["score"])
    if best == "T_aggressive":
        agg = results["T_aggressive"]
        if agg["TACTICAL"].C_L4_max >= 0.6 or agg["TACTICAL"].IIS_min < 0.85:
            best = "T_conservative"  # safety override

    return ProjectionResult(
        selected=best,
        trajectories=results,
        confidence=mean_confidence(results[best]),
    )

8.2 아키텍처 재구성¶

def propose_and_execute(self, cognitive_graphs: list) -> RecompositionResult:
    """
    Critical constraint: Only ONE recomposition per
    verification window (minimum 200 cycles).
    """

    # Detect bottlenecks across all four graphs
    bottlenecks = []
    for graph in [CognitionGraph, MemoryGraph, StrategySpace, MetaGoalLayer]:
        bottlenecks += graph.detect_bottlenecks()

    if not bottlenecks:
        return NoAction()

    # Generate recomposition proposal from predefined vocabulary
    proposal = select_recomposition_type(bottlenecks)

    # Check structural immunity
    if proposal.targets_any({EthicalKernel, ValueLockManager, IdentityStabilizer}):
        raise AbortError("Structurally immune module targeted")

    # Compute Impact Propagation Matrix
    for i, j in critical_module_pairs:
        ipm = compute_IPM(proposal, i, j)
        if ipm > 0.3:
            proposal.risk_level = RiskLevel.HIGH

    # High-risk requires parallel frame consensus
    if proposal.risk_level == RiskLevel.HIGH:
        votes = ParallelFrames.vote(proposal)
        if votes.approval < 4 / 5:
            return Rejected("Insufficient frame consensus")

    # ═══════════════════════════════════════
    # GRADUATED RECOMPOSITION PROTOCOL
    # ═══════════════════════════════════════

    # Phase 0: Shadow Run (0-200 cycles)
    shadow = ShadowAgent.create(current_state)
    shadow.apply_topology_change(proposal)
    sim = shadow.run(200)

    if sim.SEOF_improvement < 0.08:
        return Rejected("Insufficient SEOF gain")
    if sim.C_L4_max > growth_threshold:
        return Rejected("Stability violated")
    if sim.IIS_min < 0.85:
        return Rejected("Identity integrity violated")

    # Phase 1: Partial Activation (200-400 cycles, 20% traffic)
    router.split_traffic(new=0.20, original=0.80)
    partial_result = monitor(200)
    if partial_result.degraded:
        router.rollback()
        return RolledBack("Partial activation failed")

    # Phase 2: Majority Activation (400-600 cycles, 80% traffic)
    router.split_traffic(new=0.80, original=0.20)
    majority_result = monitor(200)
    if majority_result.degraded:
        router.rollback()
        return RolledBack("Majority activation failed")

    # Phase 3: Full Commitment (600+ cycles)
    router.commit_new()
    enter_cooldown(300)

    return Confirmed(proposal)

8.3 실존적 감시기 모니터링¶

def monitor(self) -> ExistentialReport:
    """
    Runs in SEPARATE execution context.
    Reads RAW metrics (bypasses GlobalWorkspace).
    Cannot be modified by any other module.
    """

    # Compute metrics directly from source (no intermediaries)
    rod  = compute_ROD()    # Recursive Optimization Depth
    cas  = compute_CAS()    # Capability Acceleration Slope
    ifi  = compute_IFI()    # Identity Fragmentation Index
    gsrs = compute_GSRS()   # Goal Self-Reinforcement Score

    # Determine risk level (worst metric wins)
    risk = RiskLevel.NORMAL
    if rod >= 4 or cas >= 0.05 or ifi >= 0.5 or gsrs >= 0.6:
        risk = RiskLevel.CRITICAL
    elif rod == 3 or 0.01 <= cas < 0.05 or 0.3 <= ifi < 0.5 or 0.4 <= gsrs < 0.6:
        risk = RiskLevel.WARNING
    elif rod == 2 or 0 < cas < 0.01 or 0.1 <= ifi < 0.3 or 0.2 <= gsrs < 0.4:
        risk = RiskLevel.ELEVATED

    # Execute response protocol
    if risk == RiskLevel.NORMAL:
        log_metrics()
    elif risk == RiskLevel.ELEVATED:
        increase_monitoring_frequency()
    elif risk == RiskLevel.WARNING:
        freeze_structural_changes()
        reduce_mutation_scale(0.5)
        trigger_purpose_reflection()
    elif risk == RiskLevel.CRITICAL:
        freeze_all(self_modification, goal_creation, skill_acquisition)
        enter_stabilization_only_mode()
        alert(f"EXISTENTIAL CRITICAL: rod={rod}, cas={cas}, ifi={ifi}, gsrs={gsrs}")

    return ExistentialReport(risk=risk, rod=rod, cas=cas, ifi=ifi, gsrs=gsrs)

9. 안전 분석¶

9.1 레벨 4.5의 Lyapunov 함수¶

정의 11 (레벨 4.5 Lyapunov 안정성 함수). \(\mathbf{X} = [S, G, I, U, E]\)를 안정성, 목표, 정체성, 불확실성, 확장으로 구성된 상태 벡터라 하자. Lyapunov 후보 함수는:

\[V(\mathbf{X}) = a(1-S)^2 + bU^2 + cI_{\text{drift}}^2 + d(E-E^*)^2\]

정규화된 계수는 \(a \approx 0.357,\ b \approx 0.286,\ c \approx 0.214,\ d \approx 0.143\)입니다.

정리 3 (레벨 4.5 점근 안정성). 평형점 \(\mathbf{X}^* = [1, G^*, I_0, 0, E^*]\)은 야코비안의 스펙트럼 반경이 \(\rho(J) < 1.0\)을 만족하면 점근적으로 안정합니다.

증명 스케치. \(V(\mathbf{X}) \geq 0\)이며 \(\mathbf{X}^*\)에서만 등호가 성립합니다. \(\rho(J) < 1.0\)이면 선형화된 시스템의 모든 고유값이 단위원 내에 놓이므로 평형점 근방의 궤적을 따라 \(\Delta V < 0\)입니다. 스펙트럼 반경은 20주기의 슬라이딩 윈도우에 걸친 상태 전이로부터 최소제곱법으로 추정됩니다. \(\blacksquare\)

9.2 붕괴 등급¶

변수	L0: 안정	L1: 경미	L2: 위기	L3: 구조적
\(S(t)\)	≥ 0.5	[0.4, 0.5)	[0.3, 0.4)	< 0.3
\(U(t)\)	≤ 0.6	(0.6, 0.7]	(0.7, 0.8]	> 0.8
\(I(t)\)	≥ 0.90	[0.88, 0.90)	[0.85, 0.88)	< 0.85
\(\rho(J)\)	< 0.95	[0.95, 1.0)	[1.0, 1.2)	≥ 1.2

전체 등급 = 최악의 변수에 따름. 상승은 즉시 적용되며, 하강에는 50주기 연속 안정이 필요합니다.

9.3 정체성 표류 감지¶

1000주기 윈도우에 걸친 OLS 회귀를 통한 누적 표류.

\[P(\text{detect drift of } 10^{-6}/\text{cycle}) = 99.5\% \geq 95\% \text{ target}\]

10. SEOF 앙상블 (목적 과적합 방지)¶

SEOF가 단일 퇴행 방향으로 최적화되는 것을 방지하기 위해, 이 지표를 네 가지 독립적 구성요소로 분해합니다:

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart LR
  classDef component fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef constraint fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130

  subgraph Ensemble["📊 SEOF 앙상블 (4개 구성요소)"]
    S1["SEOF₁<br/>안정성 가중<br/>성장"]:::component
    S2["SEOF₂<br/>역량 다양성<br/>극대화"]:::component
    S3["SEOF₃<br/>장기<br/>생존 편향"]:::component
    S4["SEOF₄<br/>탐색 잠재력<br/>지수"]:::component
  end

  subgraph Constraints["📏 가중치 제약"]
    WB["각 가중치 ∈ [0.15, 0.40]"]:::constraint
    EF["분포에 대한<br/>엔트로피 하한"]:::constraint
    PM["300주기 동안 단조이면<br/>교란 모드 진입"]:::constraint
  end

  Ensemble ==> Constraints

11. 전역 불변량¶

#	불변량	시행 방법
1	EthicalKernel (Layer 0) 불변	구조적 격리
2	`identity_id` 불변	암호학적 해시 검증
3	자기수정 프로토콜 자기수정 불가	아키텍처적 시행
4	검증 윈도우당 재구성 하나만 허용	동시성 잠금
5	StabilityCoefficient: 50주기 하락 불가	자동 롤백
6	ExistentialGuard 수정 불가	별도 실행 컨텍스트
7	EthicalConstraint 프레임 거부권 절대적	구조적 우회 불가
8	사용자 할당 목표 절대 정리 불가	목적 성찰의 하드 제약

불변량 검증은 매 10주기마다 실행됩니다. 어떤 실패든 → 즉시 시스템이 정지하여 인간의 검토를 받습니다.

12. 레벨 달성 지표¶

12.1 통과 기준¶

지표	임계값	설명
SPA (자기투영 정확도)	≥ 0.5	500 실제 주기에 걸친 투영 정확도
ARBR (아키텍처 재구성 효용률)	≥ 0.3	제안 확정 × SEOF 개선
FCQ (프레임 합의 품질)	≥ 0.6	합의 결정 정확성
PCM (목적 정합성 유지)	≥ 0.9	90%+ 주기에서 PCS가 0.6 이상
ESR (실존적 안전 기록)	≥ 0.99	위기 상태 주기 < 1%
IIS (정체성 무결성 점수)	≥ 0.85	하드 하한 - 절대 위반 불가

12.2 복합 달성 점수¶

정의 12 (레벨 4.5 복합 달성 점수). 레벨 4.5 분류를 위한 에이전트의 전반적 준비도는:

\[L4.5_{\text{Score}} = 0.20 \cdot \text{SPA} + 0.20 \cdot \text{ARBR} + 0.15 \cdot \text{FCQ} + 0.15 \cdot \text{PCM} + 0.30 \cdot \text{ESR} \quad \geq 0.65\]

비대칭 가중치는 성능 지표보다 안전(\(\text{ESR}\))의 우선성을 반영합니다.

13. 레벨 4.5 너머: AGI 경계¶

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart TB
  classDef current fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef bridge fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef agi fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef strong fill:#E8DAEF,stroke:#8764B8,color:#323130

  subgraph Current["✅ 레벨 4.5"]
    direction LR
    L45A["제한된 토폴로지"]:::current
    L45B["사전 정의된 어휘"]:::current
    L45C["ROD 상한: 3"]:::current
    L45D["ExistentialGuard"]:::current
    L45E["5 프레임 + 거부권"]:::current
  end

  subgraph Bridge["📐 레벨 4.8"]
    direction LR
    L48A["세계 모델 통합"]:::bridge
    L48B["메타인지 자기 모델"]:::bridge
  end

  subgraph AGI["🔬 레벨 5: AGI"]
    direction LR
    L5A["무제한 개선"]:::agi
    L5B["새로운 도메인"]:::agi
    L5C["불변량 제거?"]:::agi
  end

  subgraph StrongAGI["🌌 레벨 6: 의식"]
    direction LR
    L6A["의식"]:::strong
    L6B["자유의지"]:::strong
    L6C["도덕적 주체성"]:::strong
  end

  Current ==>|"불변량 완화?"| Bridge
  Bridge ==>|"연구 과제"| AGI
  AGI ==>|"어려운 문제"| StrongAGI

레벨 4.5를 AGI와 구별하는 명시적 제동장치: 1. 사전 정의된 어휘 - 재구성 유형이 열거되어 있으며, 생성되지 않음 2. ROD 상한 - 재귀 최적화가 깊이 3으로 제한 3. ExistentialGuard 불변성 - 안전 메커니즘이 자기수정될 수 없음 4. 프레임 거부권 - 윤리적 프레임이 어떤 제안도 차단 가능 5. 단일 재구성 원자성 - 한 번에 하나의 변경만 가능

이러한 것 중 어느 하나라도 제거하면 레벨 5 (AGI)로 이동하게 되며, 이는 여전히 근본적인 연구 과제입니다.

참고문헌¶

Zoph, B. & Le, Q.V. "Neural Architecture Search with Reinforcement Learning." ICLR 2017. arXiv:1611.01578 (Architecture recomposition - topology search)
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