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Verified Machine Learning Infrastructure: Formal Methods for Trustworthy Artificial Intelligence Deployment
(검증된 머신러닝 인프라: 신뢰할 수 있는 인공지능 배포를 위한 형식적 방법론)목차
About This Report iii
Summary v
Tables xi
CHAPTER 1
Introduction 1
The Security Problem 1
Why Formal Verification 1
Strategic Context 2
CHAPTER 2
Methodology 5
CHAPTER 3
Findings 7
The Risk Landscape 7
What Verification Can and Cannot Address 8
Component Priorities: Where to Start 9
Barriers to Development and Adoption 10
Stakeholder Landscape 12
The Specification Challenge 12
AI-Assisted Formal Methods 13
CHAPTER 4
Toward a Community Technical Roadmap 17
Verified Foundations 17
Verified Control Plane 17
Distributed Systems and Crosscutting Challenges 18
Open Questions 18
A Minimal Verified Inference Stack 18
CHAPTER 5
Preliminary Recommendations 19
For Frontier AI Labs and Hyperscalers 19
For the Formal Methods Community 19
For Hardware Vendors 20
For Government Agencies 20
For the Broader Community 20
CHAPTER 6
Conclusion 21
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Verified Machine Learning Infrastructure: Formal Methods for Trustworthy Artificial Intelligence Deployment
(검증된 머신러닝 인프라: 신뢰할 수 있는 인공지능 배포를 위한 형식적 방법론)
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