연구진은 복잡계의 다중 척도 역학을 이해하는 생성 AI 모델의 한계를 분석했습니다. 기존 XAI 방법의 문제점을 해결하기 위해 Constrained Diffusion Decomposition (CDD) 기반의 새로운 진단 프레임워크를 제시했습니다.
CDD를 활용한 실험 결과, 생성 AI 모델은 물리적 제약 조건 하에서 구조적 붕괴 및 비선형 불안정성을 보이는 것으로 나타났습니다. 이는 모델이 다중 척도 연속성을 유지하지 못해 새로운 물리적 상태에서 생성 경로가 벗어나는 현상입니다.
연구진은 물리적으로 일관된 상태를 합성하여 알고리즘 취약점을 평가하고, 자연계의 다중 척도 인과 관계를 존중하는 미래 AI 아키텍처 개발에 필요한 엄격한 물리적 제약 조건을 제공합니다.