GitHub 공개 전: CZARA 및 SSI V5 Final을 위한 두 개의 독립된 Zero Lab

현재 상태: 로컬에서 구현됨 · 88개의 오프라인 테스트 통과 · 학습 및 런타임 통합 진행 중 · 종단 간(end-to-end) 런타임 검증 미완료 · 물리 시스템 검증 주장 없음.

저는 다음 GitHub 증거 공개와 실험 결과 보고 이전에 이 아키텍처 노트를 게시합니다.

이유는 간단합니다. 규칙은 결과보다 먼저 보여져야 합니다. 만약 나중에 실험이 성공하든 실패하든, 수용 기준(acceptance criteria), 권한 경계(authority boundaries), 그리고 증거 정책(evidence policy)은 이미 알려져 있어야 합니다.

Zero Lab이란 무엇인가

Zero Lab은 SSI V5를 위한 통제된 실험 실행 및 증거 계층입니다. 이는 또 다른 언어 모델도, 또 다른 자율적인 BODY도 아니며, PASS를 제조하는 메커니즘도 아닙니다.

그 역할은 외부에서 제안된 연구 문제를 버전화되고 고정된 프로토콜로 변환하고, 그 프로토콜을 명시적으로 할당된 실행자(executor)에게 라우팅하며, 오직 경계가 지정된 연산만 수행하고, 결과가 알려진 후 역사를 다시 쓰지 않고 결과적인 증거를 보존하는 것입니다.

현재 구현에는 논리적으로 분리된 두 개의 범위(scope)가 포함되어 있습니다:

두 범위 모두 동일한 Zero Lab 엔진을 사용하지만, 그 프로토콜, 상태(state), 증거(evidence), Director, 메모리, 그리고 실행자 라이프사이클은 분리되어 유지됩니다.

공통 Zero Lab 워크플로우

1. 전문가가 과제를 정의합니다

시작점은 시스템의 알려진 강점을 중심으로 설계된 벤치마크가 아니라, 외부에서 공급되는 문제입니다.

유용한 명세(specification)에는 다음이 포함됩니다:

• 연구 질문 및 가설,
• 초기 조건 및 사용 가능한 관측값,
• 운영적 및 자원 제약사항,
• 기준선(baseline),
• 음성 대조군(negative control),
• 주요 실험,
• 측정 가능한 통과(PASS), 실패(FAIL), 그리고 결론 보류(INCONCLUSIVE) 조건,
• 실행을 종료하거나 무효화해야 하는 유효하지 않거나 안전하지 않은 동작.

누락된 정보는 조작되지 않습니다. 필요한 어댑터, 데이터 또는 측정값이 존재하지 않는 경우, Zero Lab은 해당 제한 사항을 보고해야 합니다.

2. 프로토콜이 고정됨 (The protocol is frozen)

사양이 완료되면, Zero Lab은 버전이 지정된 프로토콜 식별자를 생성하고 실행 전에 계약을 고정합니다.

고정된 자료에는 가설, 테스트 구조, 반복 횟수, 제약사항, 평가 규칙, 메서드 버전 및 관련 해시가 포함됩니다. 기준(Criteria)은 결과가 표시된 후 이동할 수 없습니다.

3. 계획과 예상 출력은 분리됨 (Planning is separated from expected outputs)

계획 모델은 실행 계획을 제안할 수 있지만, 숨겨진 예상 출력 테이블이 주어지지는 않습니다. 모델의 서술(prose)은 실험을 수행하지 않습니다. 제한된 파서와 컴파일러는 허용된 연산만 실행 가능한 계획으로 변환합니다.

4. 명명된 워커가 실행을 수행함 (A named worker performs the run)

현재 소프트웨어 구현은 두 가지 제한된 어댑터를 지원합니다:

• record_transform_v1 — 임의의 파일, 네트워크, 평가(eval), 또는 실행 접근 없이 제공된 테이블에만 작동하는 기존의 제한된 실험실 DSL(Domain Specific Language);
• native_micronetwork_v1 — 정확한 네트워크 식별자, 아티팩트 해시 및 명시적 특징 벡터를 가진 기존 활성화된 마이크로네트워크를 통한 실제 계산. 정상적인 사용은 기록되지만, 실행이 네트워크 가중치를 조용히 수정하지는 않습니다.

5. 증거가 기록됨 (Evidence is recorded)

시스템은 실제 입력 및 출력, 블록 수준 추적(block-level traces), 반복 결과, 할당된 실행자(assigned executor), 프로토콜 해시, 메서드 해시 및 결과를 기록합니다. 불확실한 실행은 유리한 결과를 산출할 때까지 조용히 재시도되지 않습니다.

PASS는 계산이 제공된 고정 프로토콜을 만족했음을 의미합니다. 이것이 자동으로 성공적인 학습, 독립적인 과학적 검증 또는 물리적 하드웨어에서의 검증을 의미하는 것은 아닙니다.

6. 이력은 보존됩니다

리비전(revision)은 이전 버전에 연결된 새로운 프로토콜 버전을 생성합니다. 이는 이전 결과를 덮어쓰지 않습니다. 실패했거나 결론을 내릴 수 없었던 실행 기록도 증거의 일부로 남아 있습니다.

Scope 1: CZARA + Director_CZARA + BODY_FROZEN 1.0

CZARA 범위에서는 CZARA가 교수 또는 도메인 전문가와의 통신을 지원하고 제안된 문제를 정리하는 데 도움을 줍니다. CZARA는 목표와 가설을 표현하는 것을 도울 수는 있지만, 누락된 기준이나 측정 데이터를 자체적으로 만들어내어 전문가의 결정으로 제시할 수는 없습니다.

Director_CZARA는 프로토콜 수명 주기를 관리합니다. BODY_FROZEN 1.0은 명세가 완전한지 확인하고 계약이 고정되면 경계 실행(bounded execution)을 수행합니다.

프로토콜이 명시적으로 허용하는 경우, 인증된 전문가의 입력은 경계 Shadow 제안을 생성할 수도 있습니다. Shadow 브랜치는 주 실험을 대체하거나 그 결과를 덮어쓸 수 없습니다. 이는 별도의 제안 및 측정 경로로 남아 있습니다.

교수가 승진 권한을 보유합니다. Shadow 제안을 승진시키는 것은 새로운 메인 브랜치와 새로운 측정을 생성합니다. 프로토콜을 수정하는 것은 새 버전을 생성하고 원래의 이력을 보존합니다.

이 설계는 외부 벤치마크 프로세스, 특히 저 자신의 전문 분야 외에 어려운 테스트를 정의할 수 있는 도메인 전문가와의 협업을 포함하여 계획된 것을 목표로 합니다.

Scope 2: Director Final + BODY_FROZEN Final + ISKRA1–ISKRA6

SSI V5 Final 범위는 더 넓은 실행자 풀(executor pool)을 사용하여 동일한 실험 학문을 사용합니다.

Director Final은 각 고정된 실험을 하나의 명시적인 행위자에게 할당합니다:

• BODY_FROZEN Final, 또는
• ISKRA1부터 ISKRA6 중 하나.

BODY_FROZEN과 여섯 개의 ISKRA 워커들은 따라서 통제된 문제들을 독립적으로 시도할 수 있습니다. 이는 전략을 비교하고, 반복 가능성을 확인하며, 회귀(regressions)를 식별하고, 나중에 증거 기반의 챔피언/챌린저 평가를 실행하기 위한 토대를 마련합니다.

워커들은 성공을 재정의할 권한을 받지 않습니다. 그들은 과제, 허용된 관찰값, 제약 조건, 그리고 도구를 받습니다. 평가는 고정된 프로토콜에 연결되어 유지됩니다.

격리 및 리소스 정책

두 그룹은 별도의 유료 실행 슬롯을 차지합니다:

1. CZARA + Director_CZARA + BODY_FROZEN 1.0;
2. Director Final + BODY_FROZEN Final + ISKRA1–ISKRA6.

이들은 기존의 통제된 일일 예산을 공유하지만, 하나의 ID, 하나의 Director 코어, 또는 하나의 변경 가능한 실험 기록을 공유하지는 않습니다.

검증된 것과 그렇지 않은 것

현재 패키지는 라우팅 및 제한 사항, Zero Lab 동작, 검토 논리, 설치 확인 등을 포괄하는 88개의 오프라인 테스트를 통과했습니다.

이 테스트들은 경계가 지정된 실험실 인터프리터와 네이티브 마이크로 네트워크 수학을 통제된 픽스처(fixtures)와 함께 사용하여 실행합니다. 이것들이 제 컴퓨터의 모든 라이브 서비스가 이미 올바르게 함께 작동하고 있음을 증명하는 것은 아닙니다.

본 출판 시점 기준으로:

• 사용자 장치에서의 전체 종단 간(end-to-end) 런타임 검증은 아직 진행 중입니다;
• 이 Zero Lab 릴리스에는 물리적 드론, 센서 또는 휴머노이드 어댑터가 포함되어 있지 않습니다;
• 진행 중인 학습의 결과는 여기서 주장되지 않습니다;
• 증거 체인은 로컬이며 해시로 연결되었을 뿐, 아직 독립적인 검증자(verifier)에 의해 서명되지 않았습니다;
• 역사적 학습 등급은 변경된 바 없습니다.

저는 라이브 실행과 증거 패키지가 완료된 후에만 긍정적이거나, 부정적이거나, 결론을 내릴 수 없는 결과를 출판할 것입니다. 성공적인 결과가 단순히 아키텍처가 존재한다는 이유만으로 발표되지는 않을 것입니다.

왜 결과 이전에 이것을 공개하는가?

증거 우선(evidence-first) 시스템은 그 규칙들이 인상적인 결과를 낼지 여부를 알기 전에 그 규칙들을 가시화해야 하기 때문입니다.

따라서 이 게시물은 공개적인 아키텍처 타임스탬프이자 주장 경계입니다. 다음 GitHub 업데이트에는 런타임 검증을 거친 후, 독점 구현을 노출하지 않은 상태로 정제된 증거 패키지가 포함될 것입니다.

공개 증거 미러:
[https://github.com/jankes72/SSI_V5]

연구 영역 쇼케이스:
[https://ssi-rnd-showcase-jankes72.pages.dev/]

또한 자율 드론, 구조 로봇 공학, 휴머노이드 균형 및 회복, 저하된 센싱, 또는 다중 에이전트 협력을 위해 어려운 경계 시나리오를 제안하는 외부 연구자들에게도 관심이 있습니다. 부정적인 결과도 괜찮습니다. 실행 후에 기준을 변경하는 것은 안 됩니다.