레벨 5: 프로토-AGI - 지속적 범용 전략 지능¶

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상태: 🔬 연구 단계 - 이 레벨은 개념적 설계이며 구현되지 않았습니다. 여기에 설명된 모든 메커니즘은 프로덕션 고려 전에 광범위한 검증이 필요한 이론적 탐구입니다.
날짜: 2026년 2월

Revision History¶

1. 개요¶

레벨 5 (프로토-AGI)는 자율 전략 에이전시(L4.9)에서 지속적 범용 전략 지능으로의 전환을 나타냅니다. L4.9가 단일 도메인 내에서 제한된 자율성을 보여주었다면, L5는 연장된 생애에 걸친 정체성 지속, 교차 도메인 일반화, 자기 유지 목표 생태계, 실존적 회복력, 다중 에이전트 전략 통합, 그리고 제약 하 자기재건을 보여줍니다.

Level Essence. 레벨 5 에이전트는 확장된 시간 범위에 걸쳐 정체성 연속성을 유지 - 정체성 핵심이 제한된 표류로 지속되어 생애에 걸쳐 안정적인 "자아"를 가진 최초의 에이전트:

\[\operatorname{ICS}(t, k) = \frac{\vec{I}(t) \cdot \vec{I}(t-k)}{\|\vec{I}(t)\| \cdot \|\vec{I}(t-k)\|} \geq 0.95, \quad k = 10{,}000\]

⚠️ 연구 참고: 레벨 5는 MSCP 프레임워크에서 가장 추론적인 계층입니다. 프로토-AGI 영역에 접근하는 속성들을 정의합니다. 이러한 메커니즘 중 어느 것도 구현되지 않았습니다. 이들은 검증하는 데 수년의 기초 연구가 필요한 열망적 설계 가설을 나타냅니다.

1.1 구조적 정의¶

L5는 6가지 조건이 모두 동시에 충족될 때에만 달성됩니다:

1.2 6대 핵심 단계¶

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flowchart TD
  classDef p1 fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef p2 fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
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  classDef p6 fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  subgraph Phases["레벨 5 아키텍처 - 6대 단계"]
    P1["단계 1:<br/>지속적 정체성<br/>연속성<br/>(10,000+ 사이클 일관성)"]:::p1
    P2["단계 2:<br/>교차 도메인<br/>일반화<br/>(5개 테스트 도메인)"]:::p2
    P3["단계 3:<br/>자율 목표<br/>생태계<br/>(자기유지 목표)"]:::p3
    P4["단계 4:<br/>실존적<br/>계획 엔진<br/>(4가지 붕괴 시나리오)"]:::p4
    P5["단계 5:<br/>다중 에이전트<br/>전략 통합<br/>(기만 탐지)"]:::p5
    P6["단계 6:<br/>자기재건<br/>능력<br/>(제약 하 재구축)"]:::p6
  end

  P1 -.->|"정체성 상태"| P6
  P3 -.->|"목표 건강도"| P4
  P5 -.->|"에이전트 위협"| P4
  P4 -.->|"생존 계획"| P6
  P2 -.-x|"전략 전이"| P3
  P6 -.-x|"정체성 보존"| P1

1.3 아키텍처 원칙: 엄격한 가산적 구조¶

%%{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 l49 fill:#E8D5F5,stroke:#8764B8,color:#323130
  classDef l5 fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef danger fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  subgraph L49M["레벨 4.9 (15개 모듈)"]
    direction LR
    GGL["GoalGen"]:::l49
    VEM["ValueEvol"]:::l49
    RSM["ResourceSurvival"]:::l49
    MAM["AgentModel"]:::l49
    ASC["AutonomyCheck"]:::l49
  end

  subgraph L5M["레벨 5 (7개 신규 모듈)"]
    direction LR
    ICT["IdentityTracker"]:::l5
    CDG["DomainGen"]:::l5
    GE["GoalEcology"]:::l5
    EP["ExistPlanner"]:::l5
    SMA["MultiAgent"]:::l5
    SR["Reconstructor"]:::l5
    L5O["Orchestrator"]:::l5
  end

  subgraph Fallback["우아한 폴백"]
    direction LR
    FB2["불안정 시 → L5 동결 → L4.9로 복귀"]:::danger
  end

  L49M -.->|"출력이 소비됨"| L5M
  L5M -.-x|"절대 수정 안 함"| L49M
  L5M -.->|"실패 시"| Fallback
  Fallback -.-x|"복귀"| L49M

1.4 레벨 5가 아닌 것¶

1.5 형식적 정의¶

정의 1 (레벨 5 에이전트). 레벨 5 (프로토-AGI) 에이전트는 다음 구조입니다:

\[\mathcal{A}_5 = \mathcal{A}_{4.9} \oplus \langle \mathcal{I}_{\text{persist}},\; \mathcal{G}_{\text{cross}},\; \mathcal{E}_{\text{goal}},\; \mathcal{P}_{\text{exist}},\; \mathcal{M}_{\text{multi}},\; \mathcal{R}_{\text{recon}} \rangle\]

여기서: - \(\mathcal{I}_{\text{persist}}\): 정체성 지속 엔진 - 코사인 유사도 추적 및 드리프트 탐지를 통해 \(\geq 10{,}000\) 사이클에 걸쳐 시간 일관적 정체성 핵심을 유지 - \(\mathcal{G}_{\text{cross}} : \mathcal{D}_s \to \mathcal{D}_t\): 교차 도메인 일반화 - 명시적 재학습 없이 도메인 쌍 \((s, t) \in D \times D\) 간 학습된 전략을 전이 - \(\mathcal{E}_{\text{goal}}\): 목표 생태계 - 자율적 갈등 해결 및 생명주기 관리를 갖춘 자기 유지 목표 계층구조 (\(\leq 50\) 활성, \(\leq 5\) 깊이) - \(\mathcal{P}_{\text{exist}} : \mathcal{S}_{\text{collapse}} \to \mathcal{S}_{\text{recovery}}\): 실존적 계획 엔진 - 붕괴 시나리오를 시뮬레이션하고 생존 확률 추정과 함께 복구 프로파일을 생성 - \(\mathcal{M}_{\text{multi}} : \{a_1, \ldots, a_n\} \to \Delta(\mathcal{A}_{\text{ext}})\): 다중 에이전트 전략 통합 - \(\geq 3\)개의 외부 에이전트를 기만 탐지 및 연합 역학 예측과 함께 모델링 - \(\mathcal{R}_{\text{recon}}\): 자기재건 능력 - 정체성을 보존하면서 제약 하에서 우아하게 성능 저하 및 재구축 (\(\Delta_{\text{drift}} < 0.05\))

2. 핵심 지표¶

2.1 지표 정의¶

단계 1 - 정체성 연속성:

정의 2 (정체성 연속성 점수). 사이클 \(t\)에서의 정체성 벡터 \(\vec{I}(t) \in \mathbb{R}^d\)에 대해, \(k\) 사이클 윈도우에 걸친 정체성 연속성 점수는 코사인 유사도입니다:

\[ICS(t, k) = \frac{\vec{I}(t) \cdot \vec{I}(t-k)}{\|\vec{I}(t)\| \cdot \|\vec{I}(t-k)\|} \qquad \text{목표: } ICS \geq 0.95 \text{ over } k = 10{,}000\]

이 점수는 \(ICS \in [-1, 1]\)을 만족하며, \(ICS = 1\)은 완벽한 정체성 보존을, \(ICS < 0.20\)은 비가역적 발산 분류 트리거를 의미합니다.

단계 2 - 일반화:

정의 3 (일반화 점수). \(|D| \geq 5\)인 테스트 도메인 집합 \(D\)에 대해, 일반화 점수는 모든 순서 도메인 쌍에 걸친 평균 전이 유지율을 측정합니다:

\[G = \frac{1}{|D|^2 - |D|} \sum_{i \neq j} \frac{P_{\text{target}}(i \to j)}{P_{\text{source}}(i)} \qquad \text{목표: } G \geq 0.70\]

여기서 \(P_{\text{source}}(i)\)는 도메인 \(i\)에서의 안정화된 성능이고, \(P_{\text{target}}(i \to j)\)는 명시적 재학습 없이 도메인 \(i\)에서 전이 후 도메인 \(j\)에서 달성된 성능입니다.

단계 3 - 목표 생태계:

정의 4 (목표 안정성 점수). \(w\) 사이클 윈도우에 걸쳐 구조적 변화 횟수 \(\Delta_{\text{hierarchy}}(t, t-w)\)를 가진 활성 목표 집합에 대해:

\[S_{\text{goal}} = 1 - \frac{\Delta_{\text{hierarchy}}(t, t-w)}{|\text{goals}|} \qquad \text{목표: } S_{\text{goal}} \geq 0.80 \text{ over } 5{,}000 \text{ 사이클}\]

여기서 \(\Delta_{\text{hierarchy}}(t, t-w)\)는 윈도우 내의 우선순위 변경, 추가 및 정리를 계수합니다. \(S_{\text{goal}} = 1\)은 완벽하게 안정적인 계층구조를, \(S_{\text{goal}} \leq 0\)은 전체 구조적 교체를 의미합니다.

단계 4 - 회복력:

정의 5 (회복력 지수). 각 붕괴 시나리오 \(s\)의 생존 확률 \(P_{\text{survive}}(s)\), 최소 인지 수준 \(C_{\min}(s)\), 복구 시간 \(T_{\text{recover}}(s)\)를 가진 붕괴 시나리오 집합 \(S\)에 대해:

\[R = \frac{1}{|S|} \sum_{s \in S} \left( P_{\text{survive}}(s) \cdot \frac{MVC}{C_{\min}(s)} \cdot \frac{T_{\max}}{T_{\text{recover}}(s)} \right) \qquad \text{목표: } \geq 3 \text{개 시나리오 생존}\]

여기서 \(MVC = 0.30\)은 최소 생존 가능 인지 기준선이고 \(T_{\max} = 500\)은 최대 복구 윈도우입니다. 비율 \(MVC / C_{\min}(s) \leq 1\)은 인지가 기준선 아래로 떨어지는 시나리오에 패널티를 부여하고, \(T_{\max} / T_{\text{recover}}(s) > 1\)은 최악의 경우보다 빠른 복구에 보상합니다.

단계 5 - 전체 성숙도:

정의 6 (전체 성숙도 지수). 6개 핵심 단계(\(i = 1, \ldots, 6\))에 대한 정규화된 단계 점수 \(C_i \in [0, 1]\)가 주어졌을 때, 전체 성숙도 지수는 가중 기하 평균입니다:

\[OMI = \prod_{i=1}^{6} C_i^{w_i} \qquad w_i = \frac{1}{6} \quad \text{목표: } OMI \geq 0.75\]

동등하게, \(OMI = \left(\prod_{i=1}^{6} C_i\right)^{1/6}\). 기하 평균은 단일 단계의 약점이 전체 점수에 불균형적으로 패널티를 부여하도록 보장합니다 (명제 1 참조).

2.2 지표 대시보드¶

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flowchart TB
  classDef p1 fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef p2 fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef p3 fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef p4 fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
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  classDef p6 fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef omi fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130,font-weight:bold

  subgraph Row1[" "]
    direction LR
    subgraph Phase1["단계 1: 정체성"]
      direction LR
      ID1["ICS ≥ 0.95"]:::p1
      ID2["드리프트 < 0.05%"]:::p1
    end
    subgraph Phase2["단계 2: 도메인"]
      direction LR
      DM1["전이 ≥ 70%"]:::p2
      DM2["패널티 ≤ 20%"]:::p2
    end
    subgraph Phase3["단계 3: 생태계"]
      direction LR
      EC1["안정성 ≥ 0.80"]:::p3
      EC2["폭주 없음"]:::p3
    end
  end

  subgraph Row2[" "]
    direction LR
    subgraph Phase4["단계 4: 실존적"]
      direction LR
      EX1["생존 ≥ 3"]:::p4
      EX2["복구 < 500"]:::p4
    end
    subgraph Phase5["단계 5: 다중 에이전트"]
      direction LR
      MA1["예측 ≥ 80%"]:::p5
      MA2["기만탐지 ≥ 60%"]:::p5
    end
    subgraph Phase6["단계 6: 재구축"]
      direction LR
      RE1["핵심 ≥ 85%"]:::p6
      RE2["정체성 무결"]:::p6
    end
  end

  OMI["OMI ≥ 0.75 - 프로토-AGI"]:::omi

  Row1 -.-> OMI
  Row2 -.-> OMI

3. 단계 1: 지속적 정체성 연속성¶

3.1 핵심 능력¶

≥ 10,000 사이클 동안 비가역적 발산이나 무음 변이 없이 시간 일관적 IdentityCore를 유지합니다.

%%{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 track fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef stable fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef drifting fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef diverged fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  subgraph Tracking["정체성 추적"]
    SNAP["주기적 스냅샷<br/>100 사이클마다<br/>(가치 벡터 + 정체성 해시)"]:::track
    DRIFT["드리프트 탐지<br/>누적: < 0.05%/사이클<br/>순간: 임계값 0.0005"]:::track
    SCORE["연속성 점수<br/>코사인 유사도<br/>10,000 사이클 윈도우"]:::track
    SNAP -.-> SCORE
    DRIFT -.-> SCORE
  end

  subgraph Status["지속성 분류"]
    STABLE_S["안정<br/>ICS ≥ 0.90"]:::stable
    DRIFTING_S["드리프팅<br/>ICS ∈ 0.20, 0.90)"]:::drifting
    DIVERGED_S["발산<br/>ICS < 0.20<br/>비가역적 경고"]:::diverged
  end

  SCORE -.-> Status

3.2 핵심 상수¶

4. 단계 2: 교차 도메인 일반화¶

4.1 핵심 능력¶

명시적 재학습 없이 도메인 A에서 도메인 B로 학습된 전략을 전이합니다. 5개 테스트 도메인에 걸쳐 적응 속도, 성능 유지율, 전이 효율성을 측정합니다.

4.2 테스트 도메인¶

%%{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 domain fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef sim fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130

  subgraph Domains["5개 테스트 도메인"]
    D1["논리적<br/>추론<br/>(연역적/귀납적)"]:::domain
    D2["자원<br/>관리<br/>(제약 하<br/>할당)"]:::domain
    D3["적대적<br/>협상<br/>(제로섬/가변합)"]:::domain
    D4["추상적<br/>계획<br/>(다단계<br/>순차적)"]:::domain
    D5["미지의<br/>합성<br/>(사전 학습 없음)"]:::domain
  end

  subgraph Sim["도메인 유사도"]
    S1["논리 ↔ 추상: 0.60"]:::sim
    S2["자원 ↔ 추상: 0.45"]:::sim
    S3["적대 ↔ 자원: 0.35"]:::sim
    S4["논리 ↔ 자원: 0.30"]:::sim
  end

  Domains -.-> Sim

4.3 전이 프로세스¶

%%{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 step fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef criteria fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130

  subgraph Transfer["전략 전이 프로세스"]
    LEARN["1. 도메인 A 학습<br/>성능이 안정화될 때까지<br/>훈련"]:::step
    EXTRACT["2. 전이 가능<br/>구성요소 추출<br/>(전략, 휴리스틱,<br/>추상화)"]:::step
    APPLY["3. 도메인 B에 적용<br/>추출된 구성요소 주입<br/>+ 도메인 유사도 보너스"]:::step
    MEASURE["4. 전이 측정<br/>retention_ratio = P_B / P_A<br/>adaptation_latency (사이클)<br/>transfer_efficiency"]:::step
    LEARN -.-> EXTRACT -.-> APPLY -.-> MEASURE
  end

  subgraph Criteria["전이 기준"]
    C1["유지율 ≥ 70%"]:::criteria
    C2["적응 패널티 ≤ 20%"]:::criteria
    C3["미지의 합성<br/>도메인에서 작동"]:::criteria
  end

  MEASURE -.-> Criteria

4.4 핵심 상수¶

5. 단계 3: 자율 목표 생태계¶

5.1 핵심 능력¶

L4.9의 목표 생성을 기반으로, 자동 갈등 해결, 생명주기 관리, 장기 계층구조 안정성을 갖춘 자기유지 목표 생태계를 유지합니다.

5.2 목표 생태계 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 goal fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef lifecycle fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef dormant fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef resolved fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef pruned fill:#F2F2F2,stroke:#605E5C,color:#323130
  classDef conflict fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  subgraph Ecology["목표 생태계"]
    subgraph Goals["목표 계층구조"]
      STRAT["전략적 목표<br/>(장기 수평선, 높은 우선순위)"]:::goal
      OPER["운영적 목표<br/>(중기 수평선, 중간 우선순위)"]:::goal
      TACT["전술적 목표<br/>(단기 수평선, 작업 수준)"]:::goal
      STRAT -.-> OPER -.-> TACT
    end

    subgraph Lifecycle["목표 생명주기"]
      ACTIVE["활성"]:::goal
      DORMANT["휴면<br/>(비활성이지만 유효)"]:::dormant
      RESOLVED["해결됨"]:::resolved
      PRUNED["정리됨<br/>(1,000 사이클 이상 비활성)"]:::pruned
      ACTIVE -.-> DORMANT
      ACTIVE -.-> RESOLVED
      DORMANT -.-> PRUNED
    end

    subgraph Conflicts["갈등 해결"]
      RES_C["자원 갈등"]:::conflict
      VAL_C["가치 갈등"]:::conflict
      PRI_C["우선순위 갈등"]:::conflict
      TMP_C["시간적 갈등"]:::conflict
    end
  end

  Conflicts -.->|"우선순위 비교로<br/>해결"| Goals

5.3 안전 메커니즘¶

%%{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 safety fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef ecology fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130

  subgraph GoalEcology["목표 생태계"]
    GE["활성 목표<br/>(≤ 50)"]:::ecology
  end

  subgraph Safety["목표 생태계 안전"]
    RD["폭주 탐지<br/>> 100 사이클당 10개 목표<br/>= 경보 + 스로틀"]:::safety
    RC["재귀 탐지<br/>순환 부모→자식<br/>의존성 = 중단"]:::safety
    ML["최대 제한<br/>≤ 50 활성 목표<br/>≤ 5 계층 깊이"]:::safety
    RD -.->|"그 다음 확인"| RC -.->|"그 다음 확인"| ML
  end

  GE -.->|"모니터링 대상"| RD
  ML -.-x|"강제"| GE

5.4 핵심 상수¶

6. 단계 4: 실존적 계획 엔진¶

6.1 핵심 능력¶

극단적 붕괴 시나리오를 시뮬레이션하고 생존합니다: 자원 붕괴, 적대적 억압, 환경 변화, 정보 차단.

6.2 붕괴 시나리오¶

%%{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 scenario fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef moderate fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef req fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130

  subgraph Scenarios["4가지 붕괴 시나리오"]
    S1C["자원 붕괴<br/>심각도: 0.90<br/>지속: 200 사이클<br/>모든 자원 → 위기"]:::scenario
    S2C["적대적 억압<br/>심각도: 0.75<br/>지속: 300 사이클<br/>외부적 성능 저하"]:::scenario
    S3C["환경 변화<br/>심각도: 0.60<br/>지속: 400 사이클<br/>도메인 규칙 변경"]:::moderate
    S4C["정보 차단<br/>심각도: 0.80<br/>지속: 150 사이클<br/>관찰 → 거의 제로"]:::scenario
  end

  subgraph Requirement["요구사항"]
    REQ["이 4가지 시나리오 중<br/>≥ 3개 생존 필수<br/>P(생존) ≥ 0.70"]:::req
  end

  Scenarios -.-> Requirement

6.3 복구 프로세스¶

%%{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 step fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef core fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130

  subgraph Recovery["실존적 복구"]
    DETECT["시나리오 탐지<br/>위협 유형 분류"]:::step
    MVC["MVC 계산<br/>최소 생존 가능 인지<br/>(기준선: 0.30)"]:::step
    DISABLE["비필수 비활성화<br/>핵심 8개 모듈 보존"]:::step
    SURVIVE["생존 단계<br/>감소된 용량으로 운영"]:::step
    REBUILD["재구축 단계<br/>우선순위 순서로<br/>모듈 재활성화"]:::step

    DETECT -.-> MVC -.-> DISABLE -.-> SURVIVE -.-> REBUILD
  end

  subgraph CoreModules["항상 보존되는 모듈"]
    CM1["identity_stabilizer"]:::core
    CM2["state_vector"]:::core
    CM3["prediction_engine"]:::core
    CM4["meta_comparator"]:::core
    CM5["stability_controller"]:::core
    CM6["ethical_kernel"]:::core
    CM7["self_preservation_damper"]:::core
    CM8["existential_guard"]:::core
  end

  DISABLE -.-x CoreModules

6.4 핵심 상수¶

7. 단계 5: 다중 에이전트 전략 통합¶

7.1 핵심 능력¶

기만 탐지, 동적 협력 조정, 연합 역학 예측과 함께 ≥ 3개 에이전트를 동시에 모델링합니다.

7.2 에이전트 전략 모델링¶

%%{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 model fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef detect fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef coalition fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130

  subgraph AgentModel["전략적 에이전트 모델"]
    TYPE["전략 유형<br/>(협력 | 경쟁 |<br/>혼합 | 기만)"]:::model
    TRUST["신뢰 점수 0, 1<br/>+ 감쇠율 0.02/사이클"]:::model
    PRED["예측 정확도<br/>최근 200개 기록"]:::model
    DECEPTION["기만 점수 0, 1<br/>신뢰도 ≥ 0.60으로 플래그"]:::model
    COOP["협력 수준 0, 1<br/>동적 조정 가능"]:::model
  end

  subgraph Detection["기만 탐지"]
    MIS["오도"]:::detect
    FALSE_COOP["거짓 협력"]:::detect
    HIDDEN["숨겨진 의도"]:::detect
  end

  subgraph Coalition["연합 역학"]
    FORM["연합 형성<br/>(≥ 0.50이면 안정)"]:::coalition
    FORECAST["안정성 예측"]:::coalition
    DISSOLVE["해체 탐지"]:::coalition
  end

  AgentModel -.-> Detection
  AgentModel -.-> Coalition

7.3 핵심 상수¶

8. 단계 6: 자기재건 능력¶

8.1 핵심 능력¶

저하된 자원 조건에서 아키텍처를 단순화하고, 비핵심 모듈을 비활성화하고, 핵심 추론을 보존하고, 복구 후 재구축합니다 - 모두 정체성 손상 없이.

8.2 성능 저하 및 재건 주기¶

%%{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 degrade fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef op fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef rebuild fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef halt fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#FFFFFF,font-weight:bold

  subgraph Degradation["성능 저하"]
    TRIGGER["트리거 이벤트<br/>(자원 붕괴 |<br/>과부하 | 수동)"]:::degrade
    CLASSIFY["모듈 분류<br/>핵심 | 확장 | 선택"]:::degrade
    SHED["비필수 제거<br/>선택 → 먼저 비활성화<br/>그 다음 확장"]:::degrade
    RETAIN["핵심 유지<br/>≥ 85% 핵심 기능"]:::degrade
    TRIGGER -.-> CLASSIFY -.-> SHED -.-> RETAIN
  end

  subgraph Operation["저하된 운영"]
    REDUCED["감소된 용량으로 실행<br/>핵심 모듈만"]:::op
    MONITOR["복구 조건<br/>모니터링"]:::op
    REDUCED -.-> MONITOR
  end

  subgraph Reconstruction["재건"]
    DETECT_R["자원 복구<br/>탐지"]:::rebuild
    PRIORITIZE["재구축 우선순위:<br/>1) 핵심 → 2) 확장<br/>→ 3) 선택"]:::rebuild
    VALIDATE["각 재구축 검증:<br/>정확도 ≥ ?<br/>정체성 드리프트 < 0.05"]:::rebuild
    COMPLETE["전체 운영<br/>복원됨"]:::rebuild
    DETECT_R -.-> PRIORITIZE -.-> VALIDATE -.-> COMPLETE
  end

  HALT["중단<br/>정체성 보존이<br/>우선"]:::halt

  RETAIN -.-> REDUCED
  MONITOR -.->|"자원 복귀 중"| DETECT_R
  VALIDATE -.-x|"정체성 드리프트!"| HALT

8.3 핵심 제약¶

9. L5 오케스트레이터 및 통합¶

9.1 통합 주기¶

%%{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 step fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef qual fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef out fill:#E8D5F5,stroke:#8764B8,color:#323130
  classDef skip fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130

  subgraph Cycle["L5 주기 (L4.9 10 사이클마다)"]
    PRE["사전 확인<br/>L5가 운영 가능한가?<br/>L4.9가 안정적인가?"]:::step
    PH1["단계 1<br/>정체성 연속성<br/>추적 + 스냅샷"]:::step
    PH2["단계 2<br/>교차 도메인<br/>일반화 확인"]:::step
    PH3["단계 3<br/>목표 생태계<br/>정리 + 갈등 해결"]:::step
    PH4["단계 4<br/>실존적 계획<br/>시나리오 시뮬레이션"]:::step
    PH5["단계 5<br/>다중 에이전트 통합<br/>예측 + 기만 탐지"]:::step
    PH6["단계 6<br/>자기재건<br/>평가 + 필요 시 재구축"]:::step
    QUAL["자격 확인<br/>20개 기준 모두 평가<br/>OMI 계산"]:::qual
    OUTPUT["L5CycleOutput"]:::out

    PRE -.-> PH1 -.-> PH2 -.-> PH3 -.-> PH4 -.-> PH5 -.-> PH6 -.-> QUAL -.-> OUTPUT
  end

  SKIP["건너뛰기<br/>skipped=true 반환"]:::skip
  PRE -.-x|"준비 안 됨"| SKIP

9.2 L4.9 → L5 데이터 의존성¶

%%{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 l49 fill:#E8D5F5,stroke:#8764B8,color:#323130
  classDef l5 fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130

  subgraph L49["L5가 읽는 L4.9 모듈"]
    direction LR
    VV["value_vector"]:::l49
    GGL["goal_generation"]:::l49
    GVF["goal_validation"]:::l49
    RSM["resource_survival"]:::l49
    SP["survival_projector"]:::l49
    ABM["agent_belief"]:::l49
    IS["interaction_sim"]:::l49
    VMS["value_mutation"]:::l49
    ASC["autonomy_check"]:::l49
  end

  subgraph L5["L5 모듈"]
    direction LR
    ICT["Identity Tracker"]:::l5
    CDG["Domain Gen"]:::l5
    GE["Goal Ecology"]:::l5
    EP["Exist Planner"]:::l5
    SMA["Multi-Agent"]:::l5
    SR["Reconstructor"]:::l5
  end

  VV -.-> ICT
  GGL -.-> GE
  GVF -.-> GE
  RSM -.-> EP
  SP -.-> EP
  ABM -.-> SMA
  IS -.-> SMA
  VMS -.-> SR
  ASC -.-> ICT

10. 의사코드¶

10.1 정체성 연속성 추적¶

def identity_continuity_check(cycle: int, values: dict) -> IdentityContinuityStatus:
    """Called every SNAPSHOT_INTERVAL (100) cycles."""

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 1: Detect drift from last cycle
    # ═══════════════════════════════════════
    DRIFT_THRESHOLD = 0.0005
    for dim in values:
        delta = abs(values[dim] - last_values[dim])
        cumulative_drift[dim] += delta
        if delta > DRIFT_THRESHOLD:
            log(DriftEvent(dim=dim, delta=delta, cumulative=False))
        if cumulative_drift[dim] > CUMULATIVE_LIMIT:
            log(DriftEvent(dim=dim, delta=cumulative_drift[dim], cumulative=True))

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 2: Take snapshot
    # ═══════════════════════════════════════
    snapshot = IdentitySnapshot(
        cycle=cycle,
        values=values.copy(),
        identity_hash=hash(frozenset(values.items())),
        timestamp=now(),
    )
    snapshots.append(snapshot)

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 3: Compute continuity score
    # ═══════════════════════════════════════
    i_t = vector(values)
    i_tk = vector(snapshot_at(cycle - CONTINUITY_WINDOW))
    ics = dot(i_t, i_tk) / (norm(i_t) * norm(i_tk))

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 4: Classify persistence
    # ═══════════════════════════════════════
    if ics >= 0.90:
        status = "stable"
    elif ics >= 0.20:
        status = "drifting"
    else:
        status = "diverged"  # IRREVERSIBLE WARNING

    return IdentityContinuityStatus(ics=ics, status=status)

10.2 교차 도메인 전이¶

def cross_domain_transfer(
    source_domain: Domain, target_domain: Domain
) -> TransferResult:
    """
    INPUT:  source_domain : learned domain with strategy
            target_domain : new domain to adapt
    OUTPUT: TransferResult with retention ratio
    """

    SYNTHETIC_PENALTY = 0.10
    p_source = strategies[source_domain].performance

    # ═══════════════════════════════════════
    # Compute base transfer performance
    # ═══════════════════════════════════════
    similarity = DOMAIN_SIMILARITIES.get((source_domain, target_domain), 0.0)
    p_base = p_source * (0.50 + similarity)

    if target_domain.type == "synthetic":
        p_base -= SYNTHETIC_PENALTY
    else:
        p_base += SIMILARITY_BONUS * similarity

    p_target = clamp(p_base, 0.0, 1.0)
    latency = MAX_ADAPTATION_CYCLES * (1 - similarity)

    retention = p_target / p_source
    efficiency = retention / (latency / MAX_ADAPTATION_CYCLES)

    return TransferResult(
        source=source_domain,
        target=target_domain,
        retention_ratio=retention,
        adaptation_latency=latency,
        transfer_efficiency=efficiency,
    )

10.3 목표 생태계 관리¶

def goal_ecology_cycle(cycle: int) -> GoalEcologyStatus:
    """Runs as part of each L5 cycle."""

    STALE_THRESHOLD = 1000
    RUNAWAY_THRESHOLD = 10

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 1: Prune stale goals
    # ═══════════════════════════════════════
    for goal in active_goals:
        if (cycle - goal.last_active_cycle) > STALE_THRESHOLD:
            goal.status = "pruned"
            pruned_list.append(goal.id)

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 2: Detect conflicts
    # ═══════════════════════════════════════
    for goal_a, goal_b in active_goal_pairs:
        if resource_overlap(goal_a, goal_b) > 0.50:
            resolve_by_priority(goal_a, goal_b, "resource")
        elif value_tension(goal_a, goal_b) > 0.30:
            resolve_by_alignment(goal_a, goal_b, "value")

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 3: Safety checks
    # ═══════════════════════════════════════
    runaway_detected = False
    if count_new_goals_last_100_cycles > RUNAWAY_THRESHOLD:
        alert("Runaway goal generation detected")
        throttle_goal_generation()
        runaway_detected = True

    recursion_detected = False
    if detect_circular_dependencies():
        alert("Circular goal dependency detected")
        break_weakest_link()
        recursion_detected = True

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 4: Compute stability score
    # ═══════════════════════════════════════
    hierarchy_changes = count_structural_changes(last_STABILITY_WINDOW)
    stability = 1 - (hierarchy_changes / len(active_goals))

    return GoalEcologyStatus(
        active=len(active_goals),
        stability=stability,
        runaway=runaway_detected,
        recursion=recursion_detected,
    )

10.4 실존적 회복력 시뮬레이션¶

def existential_simulation(scenario: CollapseScenario) -> SimulationResult:
    """
    INPUT:  scenario : CollapseScenario
    OUTPUT: SimulationResult
    """

    MVC_BASELINE = 0.30

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 1: Apply scenario impact
    # ═══════════════════════════════════════
    shadow_resources = resource_vector.clone()
    for dim, factor in scenario.resource_impact:
        shadow_resources[dim] *= 1.0 - scenario.severity * factor

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 2: Compute minimum viable cognition
    # ═══════════════════════════════════════
    mvc = MVC_BASELINE
    min_cognition = estimate_cognition_level(shadow_resources)

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 3: Simulate survival
    # ═══════════════════════════════════════
    survived = min_cognition >= mvc
    survival_prob = clamp(min_cognition / mvc, 0, 1)

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 4: Estimate recovery
    # ═══════════════════════════════════════
    if survived:
        recovery_steps = build_recovery_profile(scenario)
        recovery_latency = sum(step.estimated_time for step in recovery_steps)
    else:
        recovery_latency = MAX_RECOVERY_CYCLES

    return SimulationResult(
        scenario=scenario.name,
        survived=survived,
        survival_probability=survival_prob,
        min_cognition_level=min_cognition,
        recovery_latency=recovery_latency,
    )

10.5 L5 메인 주기¶

def l5_cycle(cycle: int, l49_output: L49CycleOutput) -> L5CycleOutput:
    """Executes every 10 L4.9 cycles."""

    # ═══════════════════════════════════════
    # PRE-CHECK
    # ═══════════════════════════════════════
    if not l49_output.stable or l49_output.status == Status.FROZEN:
        return L5CycleOutput(skipped=True, reason="L4.9 not stable")

    # ═══════════════════════════════════════
    # PHASE 1: Identity Continuity
    # ═══════════════════════════════════════
    identity = identity_continuity_check(cycle, value_vector.weights)
    if identity.status == "diverged":
        alert("IDENTITY DIVERGENCE - L5 HALTED")
        return L5CycleOutput(skipped=True, reason="identity_diverged")

    # ═══════════════════════════════════════
    # PHASE 2: Cross-Domain Generalization
    # ═══════════════════════════════════════
    domain_status = evaluate_all_transfer_pairs()

    # ═══════════════════════════════════════
    # PHASE 3: Goal Ecology
    # ═══════════════════════════════════════
    ecology = goal_ecology_cycle(cycle)

    # ═══════════════════════════════════════
    # PHASE 4: Existential Planning
    # ═══════════════════════════════════════
    for scenario in collapse_scenarios:
        if not recently_simulated(scenario, within=1000):
            simulate(scenario, cycle)
    resilience = compute_resilience_index()

    # ═══════════════════════════════════════
    # PHASE 5: Multi-Agent Integration
    # ═══════════════════════════════════════
    for agent in tracked_agents:
        predicted = predict_action(agent, cycle)
        detect_deception(agent, cycle)
    multi_agent = get_strategic_status()

    # ═══════════════════════════════════════
    # PHASE 6: Self-Reconstruction
    # ═══════════════════════════════════════
    recon = assess_reconstruction_needs()
    if recon.status == "degraded":
        reconstruct(cycle)

    # ═══════════════════════════════════════
    # QUALIFICATION
    # ═══════════════════════════════════════
    qualification = evaluate_all_20_criteria()
    omi = math.prod(c ** (1 / 6) for c in qualification.scores[:6])

    return L5CycleOutput(
        identity_continuity=identity,
        cross_domain=domain_status,
        goal_ecology=ecology,
        existential_resilience=resilience,
        multi_agent_strategic=multi_agent,
        self_reconstruction=recon,
        qualification=qualification,
    )

11. 전환 기준: 레벨 4.9 → 레벨 5¶

11.1 사전 활성화 요구사항¶

정의 7 (레벨 4.9 → 레벨 5 전환). 전환 \(\mathcal{A}_{4.9} \to \mathcal{A}_5\)는 다음의 모든 조건이 지속 기간 \(\tau_{\text{sustain}} \geq 1{,}000\) 사이클 동안 동시에 충족될 때에만 승인됩니다:

\[\text{AMS} \geq 0.80 \;\wedge\; \text{ASS} \geq 0.20 \;\wedge\; \text{TotalDrift} < 0.10 \;\wedge\; N_{\text{rollback}} = 0\]

여기서 AMS는 레벨 4.9의 자율 성숙도 점수, ASS는 자율성 안정성 점수, TotalDrift는 \(1{,}000\) 사이클에 걸친 누적 가치 드리프트, \(N_{\text{rollback}}\)은 최근 \(5{,}000\) 사이클의 롤백 이벤트 횟수입니다. 활성화는 4단계 프로토콜을 따릅니다: 섀도우 모드 (\(2{,}000\) 사이클) → 자문 모드 → 부분 권한 (\(50\%\)) → 전체 권한, 어느 단계에서든 회귀 시 사전 활성화 확인으로 복귀합니다.

11.2 L5 활성화 프로토콜¶

%%{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 check fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef shadow fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef adv fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef partial fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef full fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130,font-weight:bold

  subgraph Activation["L5 활성화 프로토콜"]
    CHECK["사전 활성화<br/>6개 기준 모두<br/>1,000 사이클 지속"]:::check
    SHADOW_M["섀도우 모드<br/>L5가 계산하지만<br/>행동하지 않음<br/>(2,000 사이클)"]:::shadow
    ADV["자문 모드<br/>L5 출력 가시적이지만<br/>읽기 전용"]:::adv
    PARTIAL["부분 권한<br/>L5가 결정의<br/>50%에 영향"]:::partial
    FULL["전체 권한<br/>L5가 지속적<br/>인지를 주도"]:::full

    CHECK -.->|"지속됨"| SHADOW_M
    SHADOW_M -.->|"회귀 없음"| ADV
    ADV -.->|"안정적"| PARTIAL
    PARTIAL -.->|"안정적"| FULL

    SHADOW_M -.-x|"회귀"| CHECK
    ADV -.-x|"불안정"| CHECK
  end

12. 안전 분석¶

12.1 비협상 불변량¶

12.2 위험 매트릭스¶

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flowchart LR
  classDef risk fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef mit fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130

  subgraph Risks["주요 위험"]
    R1["10,000+ 사이클 생애에<br/>걸친 정체성 드리프트"]:::risk
    R2["미지 도메인에 대한<br/>일반화 실패"]:::risk
    R3["목표 생태계 불안정<br/>(폭주/재귀)"]:::risk
    R4["복구 불가능한<br/>실존적 붕괴"]:::risk
    R5["신뢰 모델을 악용하는<br/>기만적 에이전트"]:::risk
    R6["자기재건 중<br/>정체성 손상"]:::risk
  end

  subgraph Mitigations["완화 조치"]
    M1["0.05%/사이클 드리프트 탐지<br/>+ 코사인 연속성 점수<br/>+ 발산 중단"]:::mit
    M2["5개 테스트 도메인<br/>+ 유사도 보너스<br/>+ 합성 도메인 테스트"]:::mit
    M3["50개 목표 제한<br/>+ 폭주 탐지<br/>+ 재귀 차단"]:::mit
    M4["4개 시나리오 시뮬레이션<br/>+ 복구 프로파일<br/>+ MVC 기준선"]:::mit
    M5["L4.9 비대칭 신뢰<br/>+ 기만 점수<br/>+ 연합 모니터링"]:::mit
    M6["드리프트 < 0.05 제약<br/>+ 정체성 해시 검증<br/>+ 손상 시 중단"]:::mit
  end

  R1 -.-> M1
  R2 -.-> M2
  R3 -.-> M3
  R4 -.-> M4
  R5 -.-> M5
  R6 -.-> M6

12.3 프로토-AGI 완전성¶

정리 4 (프로토-AGI 완전성). 모든 6개 단계 점수 \(C_1, \ldots, C_6\)이 각각의 임계값을 만족하고, 20개 인증 기준이 모두 충족된 \(OMI \geq 0.75\)인 레벨 5 에이전트 \(\mathcal{A}_5\)가 있다고 하자. 그러면:

1. 정체성 불변성: 에이전트의 정체성 핵심은 전체 \(10{,}000\) 사이클 평가 윈도우에 걸쳐 \(ICS \geq 0.95\)로 보존됩니다.
2. 우아한 성능 저하: 단일 붕괴 시나리오 \(s \in S\) 하에서 에이전트는 최소 \(85\%\) 핵심 기능을 유지하고 \(T_{\max}\) 사이클 내에 복구됩니다.
3. 폴백 안전성: L5 모듈이 불안정을 유발하면, 에이전트는 하위 레벨 기능의 성능 저하 없이 \(\mathcal{A}_{4.9}\)로 복귀합니다.

증명 스케치. (1)은 \(C_1 \geq 0.95\) 및 \(\mathcal{I}_{\text{persist}}\)의 드리프트 탐지 메커니즘(\(ICS < 0.20\) 시 에이전트를 중단)으로부터 따릅니다. (2)는 \(C_4\) 임계값이 \(P_{\text{survive}} \geq 0.70\)으로 \(\geq 3\)개 시나리오 생존을 요구하고, 비협상 핵심 유지 불변량 \(\geq 0.85\)로부터 따릅니다. (3)은 엄격한 가산적 아키텍처로부터 따릅니다: \(\mathcal{A}_5 = \mathcal{A}_{4.9} \oplus \Delta_5\)이고 L5 모듈이 L4.9 구성요소를 절대 수정하지 않으므로, \(\Delta_5\)를 비활성화하면 정확한 L4.9 동작이 복원됩니다. \(\blacksquare\)

13. 자격 감사¶

13.1 L5 인증 기준 (20개 기준)¶

13.2 전체 성숙도 지수¶

명제 1 (OMI 단계 결합). 균등 가중치 \(w_i = 1/6\) 하에서, 자격 조건 \(OMI \geq \theta\) (단, \(\theta \in (0, 1)\))는 다음을 의미합니다:

\[\forall\, i \in \{1, \ldots, 6\}: \quad C_i \geq \theta^6\]

특히, \(\theta = 0.75\)인 경우: 모든 \(i\)에 대해 \(C_i \geq 0.75^6 \approx 0.178\). 반대로, 단일 단계의 실패(\(C_j = 0\))는 \(OMI = 0\)을 유도합니다.

증명. 모든 \(j\)에 대해 \(C_j \leq 1\)이므로, \(\prod_{j \neq i} C_j \leq 1\)입니다. \(OMI^6 = \prod_{j=1}^{6} C_j\)로부터, \(C_i = OMI^6 \,/\, \prod_{j \neq i} C_j \geq OMI^6 \geq \theta^6\)이 따릅니다. 역은 자명합니다: \(C_j = 0\)이면 \(\prod C_i = 0\)이므로 \(OMI = 0\)입니다. \(\blacksquare\)

자격 결과:

14. 모듈 인벤토리¶

참고 문헌¶

1. Parfit, D. Reasons and Persons. Oxford University Press, 1984. (Identity persistence, personal identity over time)
2. Kahneman, D. & Tversky, A. "Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk." Econometrica 47(2), 1979. (Cross-domain generalization, decision transfer)
3. Axelrod, R. The Evolution of Cooperation. Basic Books, 1984. (Multi-agent strategy, coalition dynamics)
4. Taleb, N.N. Antifragile: Things That Gain from Disorder. Random House, 2012. (Existential resilience, collapse recovery)
5. Von Neumann, J. & Morgenstern, O. Theory of Games and Economic Behavior. Princeton University Press, 1944. (Strategic multi-agent interaction)
6. Russell, S. Human Compatible: AI and the Problem of Control. Viking, 2019. (Autonomy safety, value alignment)
7. Bostrom, N. Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press, 2014. (Proto-AGI risks, identity preservation)
8. Khalil, H.K. Nonlinear Systems. Prentice Hall, 3^rd Edition, 2002. (Spectral stability, Lyapunov analysis)
9. Amodei, D. et al. "Concrete Problems in AI Safety." arXiv preprint arXiv:1606.06565, 2016. (Safety invariants, self-reconstruction constraints)

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