결정론은 지능의 반대가 아니다

Source: Dev.to

Introduction

현대 시스템에서는 비결정성을 하나의 특징으로 다루는 경우가 많습니다. 무언가가 예측할 수 없게 동작할 때 우리는 이를 “ emergent ” 혹은 “ complex ” 라고 라벨링합니다. 이러한 관점은 잘못되었습니다. 결정론은 지능을 없애는 것이 아니라 책임을 드러내는 것입니다.

Why Determinism Matters

결정론적인 시스템이 “모든 것이 정적이다” 라는 뜻은 아닙니다. 동일한 입력, 구조, 제약 조건이 주어졌을 때 시스템은 동일하게 동작하거나, 설명하고, 재현하고, 수정할 수 있는 방식으로 실패합니다. 시스템이 커질수록 이 구분은 점점 더 중요해집니다.

Lessons from Traditional Engineering

전통적인 엔지니어링에서는 다음과 같은 교훈을 힘들게 배웠습니다:

• 측정할 수 없는 것은 최적화할 수 없습니다.
• 이유를 파악할 수 없는 것은 리팩터링할 수 없습니다.
• 영웅적인 노력에 의존하는 시스템은 진화시킬 수 없습니다.

그래서 IOSM 같은 방법론이 존재합니다: 이들은 결정론적인 동작을 강제함으로써 예측 가능한 진화를 제공합니다.

Applying Determinism to AI

같은 교훈이 AI 시스템에도 적용됩니다. 대형 언어 모델(LLM)을 계약, 스키마, 혹은 결정론적인 실행 경로 없이 삽입하면 우리는 지능을 얻는 것이 아니라 그럴듯한 혼돈을 얻게 됩니다. 모델은 아키텍처상의 모호함에 대한 편리한 희생양이 됩니다.

FACET as a Contract Layer

여기서 FACET이 저에게 맞는 이유는 “프롬프트 엔지니어링”이 아니라 시스템을 책임지게 하는 계약 레이어이기 때문입니다. 이 패턴은 도메인 전반에 걸쳐 일관됩니다:

• IOSM은 시스템 진화를 예측 가능하게 합니다.
• FACET은 AI 행동을 책임 있게 만듭니다.

다른 레이어이지만 원칙은 동일합니다.

Conclusion

결정론은 그 자체를 위한 제어가 아닙니다. 시스템이 실패한 뒤 스스로를 설명할 수 없다면, 그것은 지능이 아니라 취약한 것입니다.