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# 추론 증명(PoR)

### 추론 증명(PoR)

**추론 증명(PoR)** 은 Oracle 3.0의 핵심 엔진입니다. 이는 AI 추론을 덧없고 불투명한 과정에서, **역할 기반 표준 운영 절차(SOP)**.다른 아키텍처가 AI를 단일 "추론 호출"로 축소하는 반면, Cournot은 원시 데이터 수집부터 최종 판결까지 전체 해결 수명 주기를 아우르는 세분화된 다중 에이전트 워크플로를 강제합니다.

### **추론 머클 트리**

Cournot은 AI 인지를 다음과 같이 구조화하여 "블랙박스" 문제를 제거합니다. **머클화된 추론 추적**:

* **리프 노드**: SOP의 각 원자적 단계는 암호학적 리프로 캡슐화됩니다(예: *리프 1: zkTLS 가져오기*; *리프 2: 사실 감사*; *리프 3: 최종 판결*).
* **루트**: 이 리프들은 집계되어 고유한 **추론 머클 루트를 형성합니다.**
* **앵커**: 온체인에 루트만 저장함으로써, Cournot은 **무한한 인지 복잡성** 을 **일정한 가스 비용으로**, 네트워크 혼잡 없이도 심층 검증을 가능하게 합니다.

### PromptSpec: 의미론적 계약

모호성은 오라클 분쟁의 근본 원인입니다. "제품이 출시되었는가?"와 같은 질문은 공개 가용성, 지역 커버리지, 버전 번호 또는 특정 배포 채널에 따라 달라질 수 있습니다. 약간의 문구 차이만으로도 정산 결과가 완전히 뒤바뀔 수 있습니다.

**PromptSpec** 은 Cournot의 해법으로, 무엇이 해결되는지를 결정적으로 지정하는 표준 의미론적 계약입니다. 이는 다음을 인코딩합니다:

1. **평가 대상인** 특정 질문
2. **해석 범위 경계** (무엇이 포함되고, 무엇이 제외되는지)
3. **판결 스키마** (유효한 결과의 집합)
4. **논리적 제약** (경계 사례와 예외를 다루는 규칙)

PromptSpec은 해결 의미론을 명시적이고, 반복 가능하며, 검사 가능하게 만듭니다. 이는 의미론적 정의를 실행과 분리하여, 시장 설계의 유연성을 희생하지 않으면서도 결정론적 해결 로직을 가능하게 합니다. 모든 해결 프로세스는 동일한 의미론적 정의에 구속되어 실행과 검증 전반에 걸쳐 일관성을 보장합니다. 용어는 온체인 암호학적 커밋 전에 오프체인에서 정의되고 정렬됩니다.

### SOP 프레임워크: 3단계 검증

오라클 실패는 종종 **데이터 소스 드리프트**: 입력의 가용성, 해석, 최신성 또는 신뢰성의 변화에서 비롯됩니다. 데이터 요구사항을 암묵적으로 취급하는 대신, Cournot은 이를 프로토콜 수준의 책임으로 공식화합니다:

* 허용된 권위 있는 소스
* 암호학적 영수증이 포함된 검증 가능한 검색 방법
* 시간적 경계를 위한 최신성 창
* 상충되는 증거에 대한 충돌 해결 규칙

해결은 각기 고유한 책임을 지닌 세 단계로 진행됩니다:

<figure><img src="https://3804525479-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FWPGzY99JooaGhfRwwXbw%2Fuploads%2F7K9qCclBw71PICqIfMNu%2Fimage.png?alt=media&amp;token=147844c4-4b15-4d78-b9b0-2ded3f863a9c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### **1단계: 진정성 증명(수집자 역할)**

수집자 에이전트는 사전에 정의된 데이터 요구사항에 따라 증거를 수집하며, 권위 있는 소스 기준과 최신성 제약을 충족하는 항목만 수용합니다. 각 항목에는 암호학적 영수증이 포함됩니다.

**기술**: zkTLS(영지식 전송 계층 보안)는 안전한 TLS 세션을 통해 데이터 출처를 확인하는 영지식 증명을 생성합니다.

**책임성**: 수집자는 소스 무결성에 네트워크 토큰을 스테이킹하며, 잘못된 증명에 대해서는 슬래싱 페널티를 받습니다.

#### **2단계: 논리 증명(감사자 역할)**

감사자 에이전트는 PromptSpec과 검증된 증거만을 대상으로 구조화된 추론을 수행하여, 머클화된 추론 추적을 생성합니다. 추론 머클 루트만 온체인에 고정되므로 과도한 온체인 비용 없이 세분화된 감사가 가능합니다.

**기술**: DSPy 최적화 사고의 흐름은 추론이 구조화되고 검사 가능한 패턴을 따르도록 보장합니다.

**책임성**: 감사자는 논리적 일관성에 네트워크 토큰을 스테이킹하며, 추론 오류에 대해 페널티를 받습니다.

#### **3단계: 결정성 증명(판정자 역할)**

판정자 에이전트는 추론 결과를 사전에 정의된 판결 스키마에 결정적으로 매핑하여, 출력이 예측 가능하고 기계 검증 가능하도록 보장합니다.

**기술**: 신경-기호 제약(Outlines/Logit Locking)은 출력이 판결 스키마를 따르도록 강제합니다.

**책임성**: 판정자는 스키마 준수에 대해 스테이킹하며, 기계가 읽을 수 있는 정산 페이로드를 보장합니다.

### 검증 가능한 추론

Cournot은 오라클 해결을 두 가지 별개의 신뢰 문제로 나눕니다:

1. **증거 신뢰:** 증거가 허가된 소스에서 수집되었는지 검증하는 것
2. **추론 신뢰:** 합의된 증거로부터 판결이 올바르게 도출되는지 보장하는 것

증거 신뢰는 PromptSpec, DataRequirements 및 EvidenceBundles를 통해 처리되며, **zkTLS** 는 검증된 TLS 세션을 통해 각 증거 조각이 허가된 소스에서 비롯되었음을 암호학적으로 증명합니다. 증거가 고정되고 인증되면, 추론 검증은 별도의 유한한 계산 과제가 됩니다.

Cournot은 추론 단계의 입력을 고정합니다:

* 의미론적 명세(PromptSpec)
* 최종 확정된 증거 번들(zkTLS로 인증됨)
* 판결 스키마
* 추론 정책
* 고정된 모델 가중치와 실행 환경

이는 **재생 가능한 추론 대상** 을 만들어 내며, 바로 여기서 **opML(낙관적 머신러닝)** 이 필수적이 됩니다.