AI 模型 “推理过程符合预期” 的核心是避免 “结论正确但逻辑断层” 的幻觉问题，形式化验证通过将推理过程转化为可数学追溯的链路，从根源上确保每一步推导都有依据、无矛盾，具体实现机制可拆解为四步：

一、推理规则形式化，搭建 “预期逻辑框架”

首先将 “合理推理” 的规则转化为精确的数学约束，为模型推理划定边界。例如用谓词逻辑定义 “因果关系不可逆”“分类任务的类别互斥性” 等基础规则，用时序逻辑规范 “推理步骤的先后顺序”（如 “先验证前提再推导结论”）。上海交大 “形式化增强非形式化推理” 方案中，就将几何推理规则转化为 “若 A→B 且 B→C，则 A→C” 的逻辑公式，让模型明确 “什么是符合预期的推理路径”，避免无依据跳跃式推导。

二、推理过程步骤化，拆解为 “可验证单元”

通过神经符号融合技术，将 AI 的黑盒推理拆解为一系列离散的 “可验证步骤”。例如 AI 解答数学题时，不再直接输出答案，而是生成 “已知条件→推导结论 1→推导结论 2→最终答案” 的步骤链；AI 编程时，拆解为 “需求分析→函数定义→逻辑实现→安全校验” 的流程节点。北大华为联合团队的 “语义分解验证机制”，更是将推理步骤解构为 “类型 – 前提 – 目标” 三个维度，每个维度都对应明确的数学命题，让推理过程从 “模糊黑盒” 变为 “透明链路”。

三、全路径逻辑校验，穷尽 “所有可能场景”

利用定理证明器（如 Coq、Lean）或 SMT 求解器，对每个推理步骤进行严谨验证：一是校验单步骤的逻辑有效性（如 “前提是否支持结论”“是否符合预设规则”）；二是校验步骤间的连贯性（如 “前一步结论是否为后一步的合理前提”“无逻辑矛盾”）。与传统测试抽样验证不同，形式化验证会穷尽所有可能的输入与推理路径，哪怕是极端场景下的微小逻辑漏洞也能被捕获。例如验证 AI 风控模型的推理时，会证明 “无论用户数据如何变化，风险评级的推导都符合监管规则”。

四、反例驱动修正，闭环优化 “推理偏差”

若验证过程中发现违反预期的推理路径（即 “反例”），工具会精准定位问题环节：是前提引用错误、逻辑规则误用，还是步骤跳转断层。开发者可基于反例优化模型训练 —— 如通过 SGVR 框架将反例转化为 “逻辑纠错奖励信号”，让模型在训练中学习规避错误推理模式；或调整形式化约束规则，让推理边界更贴合实际需求。这种 “验证 – 发现问题 – 优化” 的闭环，持续提升模型推理过程的合规性与可靠性。

核心逻辑在于，形式化验证不依赖 “结果对不对”，而聚焦 “过程对不对”，通过数学证明让 AI 推理从 “凭感觉推导” 变为 “按规则推演”，确保每一步都符合预期逻辑，从根源上抑制幻觉与推理偏差，为高安全需求场景提供 “可追溯、可证明” 的推理保障。