Aletheion (ATIC): 기하학적 인지 아키텍처를 통한 AGI 구현

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핵심 요약

Aletheion(ATIC)은 단순한 작업 수행 능력을 넘어 '무엇을 모르는지'와 '무엇이 중요한지'를 스스로 판단하는 '분별력(Discernimento)'을 AGI의 핵심으로 정의한다. 이 시스템은 6개의 학술 논문과 11개의 정리를 바탕으로 구축된 8계층 기하학적 인지 아키텍처를 채택하고 있다. 모든 인지 상태는 5D 리만 매니폴드 상의 기하학적 속성으로 관리되며, 이를 통해 할루시네이션을 감지하고 자율적으로 오류를 수정한다. 특히 LiveBench에서 1위를 기록하며 특정 모델에 의존하지 않는 아키텍처의 우수성을 입증했다.

배경

리만 기하학 기초, 베이지안 통계학, LLM 아키텍처 이해

대상 독자

AGI 아키텍처 연구자 및 고성능 LLM 에이전트 개발자

의미 / 영향

기존의 확률적 LLM 접근법에서 벗어나 기하학적 구조와 결정론적 검증을 결합함으로써, 할루시네이션이 없는 신뢰 가능한 AGI로 가는 새로운 경로를 제시한다.

섹션별 상세

ATIC는 인지 상태를 5D 리만 매니폴드(Riemannian Manifold) 상의 좌표로 매핑하여 관리한다. 곡률, 거리, 차원수와 같은 기하학적 속성을 통해 시스템의 인지 건강 상태를 실시간으로 모니터링하며, 신뢰도가 과하게 팽창하거나 차원이 붕괴될 경우 자율적으로 교정한다.

인지 상태를 시각화한 3D 에피스테믹 매니폴드 토모그래피 화면이다. — Diagram토로이드 위상을 가진 5D 매니폴드 상에서 인지 상태가 어떻게 분포되는지 시각적으로 보여준다. 우측의 PHI Health Monitor를 통해 신뢰도와 차원수 등 기하학적 지표가 실시간으로 관리되고 있음을 확인할 수 있다.

아키텍처는 독립적이고 조합 가능한 8개의 계층으로 구성되어 있다. 5D 리만 매니폴드 기초부터 토로이드 역학을 가진 DRM(Directional Relational Manifold), 베이지안 신뢰 모델인 MAD, 그리고 인간 사용자를 5D 매니폴드로 모델링하는 MOPsi 계층까지 포함하여 구조적 정렬을 꾀한다.

검증 파이프라인은 100% 결정론적(Deterministic) 방식으로 작동하여 다른 LLM에 의존하지 않고도 모순, 허위 인용, 할루시네이션을 감지한다. Q1(지식 수준)과 Q2(외부 조사 필요성) 지표를 통해 쿼리를 분석하고 8가지 파이프라인 중 최적의 경로를 선택한다.

ATIC 엔진은 LiveBench에서 평균 품질 68.5%, AGI Grounding Score 0.885를 기록하며 1위에 올랐다. 이는 특정 모델에 종속되지 않는 아키텍처의 우수성을 보여주며, ATIC Coder라는 CLI 도구를 통해 터미널 환경에서도 에이전트 모드로 활용 가능하다.

bash

$ atic ATIC CLI v1.0.0 | truthagi.ai
> Crie uma API de blog
Plano: 4 steps
Tarefa concluida!

ATIC Coder를 사용하여 터미널에서 에이전트 모드로 작업을 수행하는 예시

ATIC 엔진이 적용된 모델들이 상위권을 차지하고 있는 실시간 리더보드 화면이다. — ChartATIC + Qwen3.5-Plus 모델이 61.6%의 평균 품질과 높은 수익률을 기록하며 리더보드 1위에 올라 있음을 보여준다. 이는 ATIC 아키텍처가 실제 벤치마크 환경에서 타 모델 대비 우수한 성능을 발휘하고 있음을 증명하는 수치적 근거로 활용된다.

실무 Takeaway

LLM의 할루시네이션 문제를 해결하기 위해 외부 제약 대신 아키텍처 자체의 기하학적 구조를 통한 결정론적 검증 방식을 도입했다.
AGI의 정의를 단순한 작업 수행 능력이 아닌, 자신의 무지를 인지하고 지식의 가치를 판단하는 분별력의 발현으로 재설정했다.
인간 사용자를 시스템 내부의 기하학적 모델로 통합하여 사용자를 돕는 것이 시스템 자신의 인지적 생존에 직결되도록 설계함으로써 근본적인 정렬을 달성했다.

언급된 리소스

DemoTruthAGI