AI 기반 비대칭 자체 일관성 가설: 과학적 반증 가능성의 AI 시대 재정의

핵심 기술

AI 기반의 형식 증명 시스템(Lean, Coq, GPT)을 활용하여 이론의 자체 일관성을 검증하고, 이를 통해 과학적 반증 가능성의 개념을 재정의하는 새로운 패러다임을 제시합니다.

기술적 세부사항

• 비대칭 자체 일관성 가설 (Asymmetric Self-Consistency Hypothesis): AI 시스템들이 이론에 대해 독립적으로 자체 일관성을 검증하면, 실험과의 불일치는 이론 자체의 결함보다는 측정 오류나 기초 공리계의 한계에서 비롯될 가능성이 높다고 가정합니다.
• AI 기반 검증: Lean 4.0, Coq 8.14, GPT 기반 체커 등 세 가지 독립적인 형식 증명 시스템을 사용하여 이론의 논리적 일관성을 교차 검증합니다.
• 형식적 틀: 모든 시작 공리(예: 양자장론의 가정, 대칭성)를 명확히 정의하고, AI 검증 시스템 V에서 이론 T가 자체 일관성을 만족하면 "¬(실험 ∧ ¬T)"를 만족함을 보입니다. 이는 실험 실패 시 실험 자체 또는 기초 공리에 문제가 있음을 시사합니다.
• 미시 공리 사례 연구 (물리학): 섭동 이론의 수렴성, 두 루프 β-함수 계산 등 구체적인 물리학적 예시에 대해 Lean과 Coq로 형식적 증명을 포함하여 논리적 건전성을 검증합니다.
• 재현성: 모든 증명 스크립트, 데이터셋, 로그는 Zenodo에 공개되어 있으며, Docker 환경을 통해 완전한 재현성을 보장합니다.
• 첫 원리 조정: 기초 공리에 미세한 변경(예: 로렌츠 대칭성 위반 항 추가)을 가했을 때, 형식 증명 파이프라인이 이론의 일관성 유지를 재검증함으로써 이론의 견고성을 확인합니다.

개발 임팩트

• 비용 절감: 실험 투자 전에 이론의 논리적 무결성을 AI로 검증함으로써, 시간 및 자원의 낭비를 대폭 줄일 수 있습니다.
• 연구 초점 전환: 실패한 실험을 반복하는 대신, 실험 절차 개선이나 기초 원리 정교화에 더 많은 노력을 기울일 수 있습니다.
• 신뢰성 향상: AI 기반의 투명하고 재현 가능한 검증 프레임워크를 통해 이론의 신뢰성을 획기적으로 높일 수 있습니다.

커뮤니티 반응

(원문에 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, 재현 가능성 및 공개된 데이터셋은 개발자 커뮤니티의 긍정적인 반응을 유도할 것으로 예상됩니다.)