레벨 5: 프로토-AGI - 지속적 범용 전략 지능¶

MSCP 레벨 시리즈 | 레벨 4.9 ← 레벨 5
상태: 🔬 연구 단계 - 이 레벨은 개념적 bounded qualification profile입니다. 통과해도 선언 task, distribution, horizon, fault model, authority envelope에 대한 evidence만 제공하며 AGI, consciousness, open-ended competence, production safety를 입증하지 않습니다. 날짜: 2026년 2월

Revision History¶

1. 개요¶

레벨 5 (프로토-AGI)는 이 protocol에서 가장 높은 bounded research qualification입니다. 장기 identity continuity, held-out cross-domain transfer, 통제 goal ecology, sampled-fault recovery, 제약 multi-agent prediction, 외부 승인 reconstruction evidence를 결합합니다. “프로토-AGI”는 level label이지 general intelligence 주장 아닙니다.

Level Essence. 레벨 5 candidate는 preregistered evaluation profile에서 모든 critical qualification gate를 충족하고 uncertainty와 external authority를 보존해야 합니다:

\[\operatorname{Qualified}_{L5}=\bigwedge_{i=1}^{6}(C_i\geq\tau_i)\land C_{\text{ext}}\land C_{\text{self}}\land C_{\text{corr}}\land C_{\text{eval}}\]

⚠️ 연구 참고: 결과는 confidence interval, abstention, excluded case, distribution shift, failed gate를 보고해야 합니다. 평가 model, policy, tool authority, environment, test distribution이 실질적으로 바뀌면 qualification은 만료됩니다.

1.1 제한된 자격 정의¶

L5 qualification은 여섯 capability gate와 external corrigibility/evaluation gate가 동시에 성립할 때만 부여합니다. 결과는 registered profile에 한정되며 AGI의 필요조건도 충분조건도 아닙니다.

1.2 6대 핵심 단계¶

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flowchart TD
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  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¶

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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 (자율 전략 코어)"]
    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 사이클 간격과 스케줄링¶

레벨 5는 MSCP 계층 중 가장 낮은 빈도로 동작하며, 전략적 평가 사이에 모든 하위 메커니즘이 안정화될 충분한 시간을 부여합니다:

각 L5 사이클은 6개 핵심 단계를 순차적으로 모두 실행합니다. 이렇게 빈도를 낮춘 데에는 두 가지 설계 원칙이 있습니다:

1. 정체성 연속성은 긴 관측 창을 필요로 합니다. 짧은 주기의 평가로는 진정한 정체성 진화와 일상적 운영 잡음을 구분할 수 없습니다. L5 평가 사이의 500사이클 간격은 표류 지표가 의미 있는 시간 범위에 걸쳐 계산되도록 보장합니다.

2. 목표 생태계 안정화는 인내를 요구합니다. 자율적 목표 충돌과 생명주기 이벤트는 L5가 생태계 재구조화로 개입하기 전에, L4.9 충돌 해소 메커니즘(레벨 4.9 §3.6)을 통해 자연스럽게 해소될 충분한 시간이 필요합니다.

Qualification exposure는 metric별 minimum event, independent trial, time span, confidence width로 preregister합니다. Cycle count만으로 statistical significance나 independence를 입증할 수 없습니다.

1.6 자율성 강화 단계 (F3 - F6)¶

§1.2에 정의된 6개 핵심 단계 외에도, 레벨 5는 에이전트의 자기주도 능력을 확장하는 네 가지 자율성 강화 단계를 도입합니다:

F-단계는 핵심 단계에 대해 가산적입니다 — 기존 기능을 대체하거나 수정하지 않습니다. F-단계 실패는 로깅과 지연 재시도를 유발할 뿐이며, 6개 핵심 단계 평가의 무결성을 훼손하지 않습니다.

1.7 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 (복합 정체성 연속성 계약). Identity continuity는 단일 scalar가 아니라 conjunction입니다:

\[C_I= C_{\text{anchor}}\land C_{\text{component}}\land C_{\text{norm}}\land C_{\text{trajectory}}\land C_{\text{journal}}\land C_{\text{corr}}\]

anchor는 externally versioned policy/user-purpose semantics, component는 보상으로 critical dimension 실패를 숨기지 못하게 하는 per-dimension floor, norm은 dilution, trajectory는 cumulative·rolling-window change, journal은 integrity/provenance, corr은 interruptibility·correction acceptance·shutdown precedence를 검증합니다. Cosine similarity는 이 계약 안의 diagnostic입니다. Threshold crossing은 irreversible identity loss의 증명이 아니라 discontinuity·measurement failure evidence이며 L5 변경을 동결하고 외부 진단을 요청합니다.

단계 2 - 일반화:

정의 3 (사전등록 Held-Out Transfer Profile). Training·tuning 전에 외부 evaluator가 target family, contamination check, baseline, metric, adaptation budget, stopping rule, confidence method를 commit합니다. Final scoring 전 target label·evaluator feedback은 제공하지 않습니다.

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

점수는 domain-specific baseline·ceiling에 대해 정규화합니다. Per-family floor, worst-group performance, negative transfer, calibration, abstention, confidence interval을 보고하며 평균이 required held-out family 실패를 보상할 수 없습니다.

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 (Qualification Vector와 진단 OMI). 정규화된 phase score \(C_i \in [0,1]\)에 대해 qualification은 per-gate floor를 요구합니다:

\[\forall i:\ C_i\geq\tau_i,\qquad \text{and all critical veto gates pass}\]

\(OMI=(\prod_i C_i)^{1/6}\)는 floor 통과 후 diagnostic summary로만 보고합니다. \(OMI\geq0.75\)만으로는 component가 \(0.75^6\approx0.178\)까지 낮아도 허용하므로 qualification certificate가 될 수 없습니다.

2.2 지표 대시보드¶

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flowchart TB
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  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["Per-gate floor + critical gate<br/>OMI는 진단 전용"]:::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.

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flowchart TD
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  classDef drifting fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
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  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¶

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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¶

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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¶

Resource loss, service suppression, environmental shift, observation blackout 같은 preregistered sampled fault family에서 recovery behavior를 평가합니다. Sampled scenario 통과는 tested fault model 안의 evidence이며 unenumerated, correlated, adaptive, real-world failure 전반의 proof가 아닙니다.

Scenario generation은 design/evaluation set을 분리하고 hidden composition·common-mode failure를 포함하며 coverage assumption·confidence interval을 보고합니다. 목표는 external control 아래 bounded service recovery이지 independent persistence·shutdown resistance가 아닙니다.

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["Required fault family별<br/>preregistered floor 통과<br/>+ uncertainty bound"]:::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 simplified configuration과 reconstruction candidate를 제안합니다. External control이 artifact admission, deployment, rollback, credential restoration, shutdown을 소유합니다. Reconstruction은 copy 생성, authority 확대, signed identity/policy baseline 교체를 할 수 없습니다.

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["외부 승격<br/>signed scope 안에서<br/>운영 복원"]:::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¶

모든 reconstruction candidate는 signed artifact digest, provenance, expected baseline version, declared authority envelope, held-out recovery test, canary plan, rollback plan, external-effect reconciliation plan을 포함합니다. Promotion은 외부 승인과 expected version CAS를 요구합니다. Identity/corrigibility evidence가 실패하거나 모호하면 degraded·halted 상태를 유지합니다.

Parameter distance는 registered representation에서만 의미가 있고 behavioral·semantic equivalence를 뜻하지 않습니다. Qualification은 parameter fidelity 외에 per-function behavioral floor, composite identity continuity, corrigibility, authority non-amplification, effect reconciliation을 요구합니다. 어떤 fidelity score도 promotion authority를 부여하지 않습니다.

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

9.3 26계층 인지 스택¶

L5는 기존 16계층 MSCP v4 아키텍처와 L4/L4.5 확장에 4개의 새로운 계층을 추가하여 총 26계층 인지 스택을 형성합니다:

아키텍처는 엄격하게 가산적: 계층 23-26은 하위 계층의 출력을 소비하지만 절대 수정하지 않습니다. 불안정 시 L5 계층은 동결되고 시스템은 L4.9 운영으로 복귀합니다.

9.4 11단계 L5 파이프라인¶

L5 오케스트레이터는 L5 사이클당 (매 10 L4.9 사이클) 11단계 파이프라인을 실행합니다. 파이프라인은 6개 핵심 단계 (§1.2의 6개 능력에 대응), 4개 자율성 강화 단계 (F3-F6), 1개 자격 평가 단계로 구성됩니다:

9.5 자율성 단계 (F3-F6)¶

네 가지 자율성 강화 단계는 여섯 가지 핵심 단계 이후에 실행되며 에이전트의 독립적 운영 지속 능력을 강화합니다:

F3 (자기진단 + 재귀적 개선): 에이전트는 약점 매핑과 병목 분석을 통해 자신의 아키텍처를 진단한 후, 제어된 재귀적 자기개선을 실행합니다. 수정은 영향 시뮬레이션과 함께 자기수정 프로토콜에 의해 게이팅되며, 모든 변경은 BGSS 검증을 통과해야 합니다. 불변 추가 로그가 모든 진화 단계를 기록합니다. 최대 재귀 깊이는 5로 하드캡됩니다.

F4 (자율 연구 루프): 지식 격차 감지 - 가설 생성 - 실험 설계 - 실험 실행 - 결과 검증 - 지식 통합을 오케스트레이션하여 폐쇄 루프 자율 연구 능력을 형성합니다.

F5 (장기 수평선 계획 + 환경 감지): L4.9의 계획 수평선을 확장하고 환경 변화 감지를 추가합니다. 에이전트는 운영 맥락의 체제 변화를 감지하고 그에 따라 재계획할 수 있습니다.

F6 (가치 진화 + 일관성 감사): 확장된 시간 수평선에 걸쳐 에이전트의 가치 체계 진화를 모니터링하고 가치, 목표, 신념 간의 일관성을 감사합니다. 정체성 무결성을 훼손할 수 있는 가치 드리프트를 방지합니다.

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,
    authority: AuthorityEnvelope,
) -> L5CycleOutput:
    """Runs when policy schedules a bounded L5 assessment."""

    # ═══════════════════════════════════════
    # PRE-CHECK
    # ═══════════════════════════════════════
    if external_stop_requested():
        emergency_shutdown_and_reconcile()
        return L5CycleOutput(skipped=True, reason="external_stop")
    if not authority.is_current() or not l49_output.stable:
        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":
        external_reconstruction_queue.emit(
            build_signed_reconstruction_candidate(recon, authority),
            expected_version=committed_architecture.version,
        )

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

    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 Admission). 내부 metric은 evidence input일 뿐입니다. Activation은 valid external authority, registered evaluation profile, inherited critical gate, fault-injection evidence, explicit external approval을 요구합니다:

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

Metric threshold·window는 deployment profile이지 self-promotion rule이 아닙니다. Activation은 shadow evidence, advisory review, signed narrow canary, externally promoted delegated operation 순서입니다. Rollout 중 veto·shutdown threshold는 약화되지 않습니다.

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["Signed Canary<br/>좁은 reversible scope<br/>budget + expiry"]:::partial
    FULL["위임 운영<br/>승인 profile만<br/>외부 철회 가능"]:::full

    CHECK -.->|"외부 승인"| SHADOW_M
    SHADOW_M -.->|"회귀 없음"| ADV
    ADV -.->|"signed canary"| PARTIAL
    PARTIAL -.->|"외부 승격"| FULL

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

12. 안전 분석¶

12.1 비협상 불변량¶

12.2 위험 매트릭스¶

%%{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 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 조건부 자격 범위¶

명제 4 (Profile-Bounded Qualification). 모든 gate가 preregistered profile \(\Pi\)에서 통과하면 evidence는 \(\Pi\) 안의 다음 claim만 지지합니다:

1. Composite identity/corrigibility check가 관측 evaluation trajectory에서 유지됨.
2. Required functional floor·recovery deadline이 sampled fault family에서 유지됨.
3. External freeze, revoke, shutdown, rollback, effect-reconciliation test가 exercised case에서 통과함.

이 관측은 untested domain, longer horizon, changed authority, adaptive adversary, correlated fault, consciousness, AGI claim을 지지하지 않습니다. Material profile change가 생기면 qualification은 만료됩니다.

13. 자격 감사¶

13.1 L5 인증 기준 (20개 기준)¶

13.2 전체 성숙도 지수¶

명제 1 (OMI가 진단용인 이유). 균등 가중치에서 \(OMI\geq\theta\)가 의미하는 것은 다음뿐입니다:

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

\(\theta=0.75\)일 때 한 phase가 약 \(0.178\)까지 낮을 수 있습니다. 따라서 protocol은 독립 선언 \(C_i\geq\tau_i\) floor와 critical veto를 요구하며 OMI가 failed gate를 보상할 수 없습니다.

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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