머신러닝 (Machine Learning) 모델을 학습 분포와 다른 환경으로 일반화하는 것은, 특히 타겟 도메인의 데이터를 완전히 또는 부분적으로 사용할 수 없는 경우 여전히 중요한 장애물로 남아 있습니다. 우리는 전문가의 직관을 활용하여 데이터 합성을 유도함으로써 이러한 도메인 간극을 메우는 새로운 프레임워크인 인간 피드백 기반 생성적 메타 학습 (Generative Meta-Learning with Human Feedback, GMHF)을 제안합니다. 일반화 오차 (Generalization Error)에 대한 이론적 분석에 근거하여, 우리는 생성된 데이터의 분포를 타겟 물리 법칙에 대한 인간의 신념과 일치시키는 것이 위험을 크게 완화한다는 것을 보여주는 경계값 (Bounds)을 도출합니다. GMHF는 생성적 디지털 트윈으로서 조건부 신경 상미분 방정식 (Conditional Neural ODE, cNODE)을 사용하고, 이를 강화학습 (Reinforcement Learning, RL) 에이전트와 결합함으로써 이 통찰력을 실행에 옮깁니다. 에이전트는 피드백을 기반으로 생성된 궤적의 잠재적 물리 파라미터 (Latent Physical Parameters)를 반복적으로 정제하며, 메타 학습자 (Meta-learner)를 관찰되지 않은 타겟 분포로 효과적으로 유도합니다. 비선형 더핑 진동자 (Duffing Oscillator)에 대한 실증적 검증 결과, GMHF는 전문가의 신뢰도가 높아짐에 따라 배포 손실 (Deployment Loss)을 실질적으로 감소시키며, 신뢰할 수 있는 피드백 하에서 생성된 데이터와 타겟 데이터 사이의 발산 (Divergence)이 감소함을 보여주었습니다. 이는 우리의 이론이 예측한 발산 최소화 (Divergence-minimisation) 메커니즘을 직접적으로 입증합니다. 비동역학적 확률 모델 (Non-dynamical Probabilistic Model)에 대한 추가 실험은 이 프레임워크가 ODE로 제어되는 시스템을 넘어 확장될 수 있음을 확인시켜 주며, 인간-AI 협업이 분포 변화 (Distribution Shift) 상황에서 강건한 일반화 (Robust Generalisation)를 위한 엄격한 촉매제임을 확립합니다.