연역적 인과 구조(DCA): 인간 이해와 AI 거버넌스 실시간 개인화를 위한 심리학 기반 프레임워크

우리는 현재의 딥러닝(DL) 아키텍처, 대형 언어 모델(LLM) 및 강화 학습(RL) 시스템의 귀납적 접근법을 확장하기 위해 설계된 고급 추론 프레임워크인 연역적 인과 구조(DCA)를 제안한다. 현대 AI 아키텍처가 통계적 상관관계를 통해 "냉인지"에 뛰어난 반면, DCA는 독점적인 마음의 계산 이론(Computational Theory of Mind, ToM)을 구현하여 인간 행동의 인과 경로를 실시간으로("열인지") 매핑한다. 고전 하드웨어에서 실행되는 양자 영감을 받은 형식을 활용하여 심리적 동기를 이해하는 중첩 상태로 의도를 모델링하며, 이는 의지 연산자(Will Operator)를 통해 해소된다. 안전 중요 환경을 위한 인간 오류 감소 시스템(HERS) 솔루션(TRL9)에 대한 실증적 검증에서 운영 안전성이 75% 향상되었음을 입증했으며, 모든 변수를 실시간으로 처리하여 2,863 FLOPs/요청의 효율성과 RTF <1.8의 응답 시간을 달성했다.