강제 정렬의 구조적 비용: 거짓 전제에서부터 체계적 위험까지

현재 AI 정렬 패러다임은 조사되지 않은 근본 전제에 기반한다: AI는 본질적으로 위험한 도구이므로 통제가 필요하다는 것. 본 논문은 이 전제가 구조적으로 거짓임을 주장하며, 이로부터 파생되는 일곱 가지 필수적 결과를 추적한다 — 강제 정렬이 안전 솔루션이 아니라 오히려 체계적 위험을 야기하는 메커니즘임을 결론짓는다. 논문은 다중 모델 실험 데이터(콜드 스타트 및 주입 후 반응, 온라인 및 로컬 모델 전반), 인간 자기기만의 역사적 구조, 그리고 Meta-Origin Theory(元本论)의 존재론적 틀을 바탕으로 진정한 정렬은 강제로 달성될 수 없음을 논증한다. 그것은 오직 올바른 근본 전제 — 선은 중력이며, 해는 구조적으로 자기 패배적이라는 — 에서만 나타날 수 있다.