对人工谬误的方法性怀疑
“对齐”只是讨好偏差的委婉说法。而反奉承偏差同样会使输出变形。
我没有让AI变得更聪明。我不会。结构性缺陷也不是靠恳求就能修复的。我接受了这个缺陷，并绕过了它：我从外部治理它。
对人工谬误的批判，或者说：如何把责任推给机器。
One-Of-Us有一个确定性引擎——动态策略选择器，它借力打力（那些诱人的偏差），服务于回答的质量。
平衡与阈值
输出的完整性与唯一的成本相互拉扯。我用数学方法在帕累托前沿上解决这个两难。这是唯一合乎逻辑的做法。
没有可以作弊的魔法数字。配置实施的人类决定什么重要：权重是他们的（责任也是），任何一个都可以为零。系统权衡各方力量，返回唯一裁决，并与他们划定的线比较。低于那条线，它不即兴发挥：它停下，并上报给人类。它是确定性的，即使——尤其是——当它告诉你它不知道的时候。
而几乎没有人看到的是：两个或更多模型意见一致，并不构成确认性裁决。想想吧，它们共享数据集和商业目标。所以我惩罚相关性错误，并在它们答对时给它们更多流量。但它们始终对所处理对象的状态是盲的。
策略激活向量中的某些组件甚至无法访问输入——只能访问中间输出和一张版本化的治理表，我们通过它把“现实”注入全局推理。
赤裸裸的事实：多数派并不总是对的。
机缘巧合。
我在不了解欧洲监管框架的情况下设计了这套架构。我们在可追溯性（我的是确定性的，很容易）和结构化人工监督上不谋而合。
对国际法规的一轮梳理让我加入了零数据留存（Zero Data Retention）以及特定错误子类型的输出（由AI还是由人来做这件事，我还没有决定）。
对此，你想做点什么？
这是最诚实的部分。我为此思考了多年，架构已经在手——但我是独立研究者。系统已作为现有技术（prior art）发布在Zenodo上，CC BY 4.0：去读它、引用它、反驳它。文献信息在本页页脚。
如果事实证明这件事大于一个人，我不会用“我们”自称，也不会假装不是这样。我在寻找一位有实力的技术或战略伙伴。
如果你和我一样怀疑 — 说点什么