ProofBench: AI 증명 검증의 혁신, 기호 수학과 LLM 합의의 하이브리드 접근

핵심 기술: ProofBench는 기호 수학(SymPy/Pyodide)과 AI 의미 분석(멀티 LLM 합의)을 결합하여 증명의 논리적 구조와 의미적 타당성을 동시에 평가하는 차세대 AI 하이브리드 벤치마크 및 증명 검증 시스템입니다.

기술적 세부사항:
* AI 하이브리드 접근: "70% 기호 + 30% 의미"의 하이브리드 접근 방식을 채택하여, 기호 검증의 엄밀함과 AI의 유연한 이해력을 결합합니다.
* Logic Integrity Index (LII): 논리적 무결성을 0-100 점수와 95% 신뢰구간으로 정량화하는 핵심 지표입니다. '겉보기에 맞는' 논증을 탐지하는 데 사용됩니다.
* Symbolic Layer: SymPy를 Pyodide를 통해 브라우저 내에서 직접 실행하여 결정적인 증명 검증을 수행합니다.
* Semantic Layer: 여러 LLM(Large Language Model)의 응답을 합의(consensus) 기반으로 평가하여 의미적 타당성을 검증합니다.
* Hybrid Orchestrator: 기호와 의미 계층의 가중치를 관리(기본 70/30, 조정 가능)하고 최종 점수를 산출합니다.
* Justification Analyzer: 증명 간의 의존성 그래프를 생성하고 순환 논증(circular reasoning)을 자동으로 탐지합니다.
* Coherence Variance: 다중 모델 간의 일치도를 측정하여 코히어런스 기반 평균 스코어를 산출합니다.
* Natural Feedback Generator: 자연어 기반의 단계별 평가 리포트를 생성하여 오류와 이유를 명확히 전달합니다.
* UI/Dashboard: 증명 단계별 결과, 그래프 뷰, 리포트, LII 점수 등을 시각화하여 제공합니다.
* Docker 지원: docker run 명령어로 손쉽게 설치 및 실행이 가능합니다.

개발 임팩트:
* AI 모델의 '논리력', '일관성', '의미 해석력'을 평가하는 새로운 공통 기준을 제시합니다.
* 전통적 증명 검증기의 엄격함, 의미론적 오류 탐지 능력 부족, 높은 계산 비용 문제를 해결합니다.
* AI가 '정답'이 아닌 '정당성'을 이해하는 능력을 시험하는 도구로 활용될 수 있습니다.
* 교육, 연구, AI 모델 평가 분야에 실질적인 기여를 할 수 있습니다.

커뮤니티 반응:
* GitHub 저장소(https://github.com/Flamehaven/proofbench)를 통해 프로젝트를 공유하고 있으며, MIT 라이선스로 제공됩니다.
* “보기엔 맞지만 틀린” 증명 샘플 제보를 환영하며 커뮤니티 참여를 유도하고 있습니다.
* 향후 섹션별 가변 가중치, 다양한 증명 포맷 지원, 리포트 내보내기 템플릿 강화, 레드팀 벤치 구성 등 발전 계획을 가지고 있습니다.