Lean4, 왜 차세대 AI의 경쟁력이 되는가: 원리와 활용

개요

대규모 언어모델(LLM)은 놀라운 성과를 내지만, 동일 질문에 다른 답을 내놓거나 그럴듯한 오류(환각)를 자신 있게 말하는 등 예측불가성이 문제로 남아 있습니다. 형식 검증을 기반으로 한 Lean4는 이러한 불확실성을 줄이고, 결정적이고 감사 가능한 추론 과정을 통해 신뢰도를 높이는 해법으로 주목받고 있습니다.

Lean4란 무엇이며 왜 중요한가

Lean4는 프로그래밍 언어이자 상호작용형 정리 증명 보조기입니다. 이 도구로 작성한 정리와 프로그램은 신뢰 커널의 엄격한 타입 검사를 통과해야 하며, 결과는 참 또는 거짓으로만 판정됩니다. 모호함이 배제된 이분 검증은 “형식화된 결과의 신뢰성”을 크게 높이며, 동일 입력에 대해 언제나 같은 결과를 내는 결정적 동작과 단계별 추론 감사 가능성까지 제공합니다.

핵심 장점은 다음과 같습니다. 첫째, 엄격한 논리로 모호성을 제거해 각 추론이 타당함을 보장합니다. 둘째, 명세와 공리 집합을 충족하는지 체계적으로 검증해 정답 여부를 객관적으로 가립니다. 셋째, 누구나 독립적으로 재검증할 수 있어 투명성과 재현성이 확보됩니다. 결과적으로, “정답 같다”가 아니라 “증명으로 옳음이 보장된다”는 수준의 확실성을 제공합니다.

LLM을 위한 안전망: 단계별 증명으로 환각 차단

자연어 생성 능력은 뛰어나지만 논리 일관성이 취약한 LLM에 증명 검사를 결합하면, 추론 자체를 설계 단계에서부터 올바르게 강제할 수 있습니다. 예를 들어 2025년 제안된 Safe 프레임워크는 체인 오브 소트(CoT)의 각 단계를 형식 언어로 옮겨 증명을 붙이고, 실패 시 즉시 오류를 감지합니다. Harmonic AI의 Aristotle은 수학 문제에 대해 해답을 먼저 형식화하고 검증기를 통과한 경우에만 응답해 “환각 없는” 결과를 내놓는 방식을 채택했으며, 2025 IMO 문제에서도 공식 증명을 갖춘 성과를 보고했습니다. 정답과 함께 형식 증명이 제시되면 “모델을 믿을 필요 없이 직접 확인”할 수 있다는 점이 안전성 관점에서 결정적인 전환점입니다.

안전하고 신뢰할 수 있는 시스템 구축

버그와 취약점은 대부분 논리적 결함입니다. 형식 기법으로 코드에 “이 함수는 크래시 없고 데이터 누출이 없다” 같은 성질을 증명하면, 특정 취약점 군(群)을 통째로 제거할 수 있습니다. 최근 VeriBench 같은 벤치마크는 일반 코드를 형식 증명까지 갖춘 프로그램으로 자동 변환하도록 LLM을 압박하고 있습니다. 초기 결과로는 최신 모델이 전면 검증에 약 12%만 성공했지만, 검증기 피드백을 받아 자가 수정하는 에이전트 방식으로 성공률이 60% 가까이 상승하는 등 유의미한 도약이 관측됐습니다. 기업 입장에선 코드와 함께 “설계상 안전·정확”의 증거를 납품받는 것이 가능해지며, 금융·의료·기간 인프라 분야의 리스크를 크게 낮출 잠재력이 있습니다.

업계 동향: 학계에서 주류로

OpenAI와 Meta는 2022년에 정리 증명 기반 수학 문제 풀이를 시도해, 대형 모델이 형식 증명기와 상호작용하며 비 trivial한 결과를 낼 수 있음을 보였습니다. 2024년 Google DeepMind의 AlphaProof는 국제 수학 올림피아드 은메달 수준의 형식 문제를 해결했고, 2025년에는 Harmonic AI가 “환각 제거”를 기치로 대규모 투자를 유치했습니다. Lean 커뮤니티(mathlib, Lean Prover 포럼)도 빠르게 성장했으며, 최전선 수학 결과를 형식화하려는 움직임이 활발해지고 있습니다. 이렇게 축적된 성공 사례는 형식 검증이 수학을 넘어 실제 소프트웨어와 공학 분야에서도 통할 수 있음을 뒷받침합니다.

도전과 로드맵

확장성

현실 세계의 지식과 대규모 코드베이스를 정밀 명세로 옮기는 데는 시간과 노력이 듭니다. 비정형 요구사항을 자동 형식화하는 기술이 발전 중이지만, 일상적 사용으로 이어지려면 추가 진전이 필요합니다.

모델 한계

현재 LLM은 가이드 없이 완전한 형식 증명이나 검증 가능한 프로그램을 생성하는 데 실패율이 높습니다. 다만 체계적 사고 기법과 전용 데이터로 훈련할수록 성능 개선 여지가 큽니다.

전문성과 조직 문화

개발·의사결정 과정에 “증명을 요구하는 문화”를 이식하려면 교육과 채용, 초기 성공 사례 축적이 필수입니다. 과거 자동화된 테스트나 정적 분석의 도입과 유사한 변화 관리가 요구됩니다.

결론: 증명 가능한 안전으로 가는 길

생명과 인프라에 영향을 미치는 의사결정을 AI가 수행하는 시대엔, 신뢰가 가장 희소한 자원입니다. Lean4는 약속이 아니라 “증명”으로 신뢰를 획득하는 길을 제시합니다. LLM의 정답을 감사 가능한 증명으로 바꾸고, 취약점 없는 코드를 설계 단계에서 보장하며, 물리 세계의 안전 제약을 형식화해 준수 여부를 기계적으로 확인하는 방향으로 산업 전반이 이동하고 있습니다.

실제 적용 예시

프로덕션 도입 전 필수 체크리스트(Lean4)

1) 요구사항을 안전·규정·성능 등 형식 명세로 분해한다. 2) 핵심 모듈에 안전 속성(예: 오버플로 없음, 레이스 컨디션 없음)을 기호화한다. 3) 증명 불가 항목을 식별해 설계를 재구성한다. 4) CI 파이프라인에 증명 검사기를 포함해 리그레션을 차단한다. 5) 외부 이해관계자(규제·보안 감사)에게 재현 가능한 검증 산출물(증명 로그, 커널 체크 결과)을 제공한다.

Lean4 기반 검증 프로세스 단계별 안내

요구사항 수집 → 형식 명세 작성 → 초기 구현 생성(LLM 보조 가능) → 증명 의무(Proof Obligations) 도출 → 자동/대화식 증명 → 커널 검증 통과 → 실패 케이스 피드백을 통한 코드·명세 동시 수렴 → 배포 전 최종 재검증. 이 과정을 통해 모델의 답변이나 코드 산출물은 “설명”이 아니라 “검증된 증거”와 함께 제공됩니다.

한눈에 보는 시사점

단기적으로는 LLM의 환각을 줄이고, 중기적으로는 소프트웨어 결함의 대군을 제거하며, 장기적으로는 물리·법규 제약을 위반하지 않는 안전한 설계를 대규모로 자동화하는 데까지 이어질 수 있습니다. Lean4 도입은 기술적 안전망이자 규제·고객 신뢰를 확보하는 전략적 투자입니다.