AI가 형식 검증을 주류로 만들 것이다

• 형식 검증(formal verification) 은 코드가 명세를 항상 만족함을 수학적으로 증명하는 방법으로, 오랫동안 연구 중심의 한정된 영역에 머물러 있었음
• seL4 마이크로커널 등 일부 대형 시스템이 형식 검증으로 개발되었지만, 높은 난이도와 비용 때문에 산업 현장에서는 거의 사용되지 않았음
• 최근 LLM 기반 코딩 보조 도구가 구현 코드뿐 아니라 여러 언어의 증명 스크립트 작성에서도 성과를 내며, 검증 비용 구조를 크게 바꿀 가능성이 제시됨
• AI가 코드 생성과 함께 정확성 증명까지 자동화할 수 있다면, 인간의 코드 리뷰보다 신뢰할 수 있는 개발 방식으로 전환될 수 있음
• 형식 검증의 자동화는 AI 시대의 소프트웨어 신뢰성 확보 핵심 기술로, 기술적 한계보다 문화적 전환이 주류 확산의 관건이 될 전망임

형식 검증의 현재와 한계

• Rocq, Isabelle, Lean, F*, Agda 등 증명 지향 언어와 도구는 코드가 명세를 만족함을 수학적으로 증명할 수 있게 함
  • seL4 운영체제 커널, CompCert C 컴파일러, Project Everest 암호 프로토콜 스택 등이 대표 사례
• 그러나 산업 현장에서는 형식 검증이 거의 사용되지 않음
  • seL4의 경우 8,700줄의 C 코드 검증에 20인년과 20만 줄의 Isabelle 코드가 필요
  • 한 줄의 구현당 23줄의 증명과 반나절의 인력이 요구됨
• 전 세계적으로 이러한 증명을 작성할 수 있는 전문가는 수백 명 수준으로 추정됨
• 경제적으로도 대부분의 시스템에서 버그로 인한 손실보다 검증 비용이 더 큼, 따라서 실용성이 낮았음

AI가 바꾸는 형식 검증의 경제성

• 최근 LLM 기반 코딩 어시스턴트가 구현 코드뿐 아니라 증명 스크립트 작성에서도 성과를 보임
  • Nature, Galois, arXiv 등에서 LLM이 여러 언어로 증명을 생성한 사례가 보고됨
• 현재는 전문가의 지도가 필요하지만, 완전 자동화가 수년 내 가능할 것으로 예상됨
• 검증 비용이 급감하면 더 많은 소프트웨어에 형식 검증을 적용할 수 있음
• 동시에 AI가 생성한 코드는 인간 검토 대신 형식 검증으로 신뢰성 확보가 필요
  • AI가 코드의 정확성을 스스로 증명할 수 있다면, 수작업 코드보다 선호될 가능성 있음

LLM과 증명 검증의 상호 보완성

• LLM이 증명 스크립트를 작성할 때 허위 내용(환각) 을 생성해도, 증명 검사기(proof checker) 가 이를 거부함
  • 검사기는 자체적으로 검증된 소규모 코드로 구성되어 있어 잘못된 증명을 통과시키기 어려움
• 따라서 LLM의 불확실성을 형식 검증의 엄밀성이 보완함
• 이 조합은 AI가 생성한 코드의 신뢰성을 확보하는 안전한 자동화 경로로 작동

새로운 과제: 명세 정의의 정확성

• 자동화된 검증 환경에서도 명세(specification) 를 올바르게 정의하는 것이 핵심 과제로 남음
  • 증명된 속성이 실제로 개발자가 의도한 속성과 일치하는지 확인해야 함
• 명세 작성은 여전히 전문성과 신중한 사고가 필요하지만, 수작업 증명보다 훨씬 간단하고 빠름
• AI가 자연어와 형식 언어 간 명세 번역을 지원할 수도 있음
  • 다만 의미 손실 위험이 존재하며, 이는 관리 가능한 수준으로 평가됨

소프트웨어 개발 방식의 변화 전망

• 개발자는 원하는 코드의 속성을 선언적 명세로 기술하고, AI가 구현과 증명을 함께 생성하는 형태로 전환 가능
• 이 경우 개발자는 AI가 생성한 코드를 직접 검토할 필요가 없으며, 컴파일러의 기계어처럼 신뢰 기반으로 사용 가능
• 요약하면 다음 세 가지 변화가 예상됨
  1. 형식 검증 비용의 급격한 하락
  2. AI 생성 코드의 신뢰 확보를 위한 검증 수요 증가
  3. 형식 검증의 정밀성이 LLM의 확률적 특성을 보완
• 이러한 요인들이 결합되면 형식 검증은 소프트웨어 공학의 주류 기술로 자리 잡을 가능성이 높음
• 향후 한계 요인은 기술보다 개발 문화의 변화 수용 속도가 될 것으로 전망됨