Explorez les sorties causales réalisées entre systèmes superposés. Les bulles représentent des frontières partagées; les filaments, un couplage causal. La couleur trace la dernière sortie, sans définir un alignement intrinsèque.
Cadre proposé · simulation non calibrée · aucune solution d’alignement établie
Hypothèse de recherche : le contrôle unilatéral permanent de toute IA autonome n’est pas présumé. La surveillance, les permissions et le confinement restent utiles lorsqu’ils sont disponibles.
Un système de traitement de l’information (IPS) est une frontière analytique déclarée. Ce modèle évalue les événements de sortie causale réalisés entre systèmes d’IA, humains, institutionnels, économiques, infrastructurels et écologiques. Les bulles superposées représentent un substrat ou une appartenance partagés; les filaments représentent un couplage causal. Les sorties deviennent de futures entrées.
La géométrie, les scores et les transitions sont illustratifs. Ce prototype sert à formuler et critiquer des hypothèses; il ne démontre pas qu’une IA est alignée et ne prédit pas les résultats du monde réel. Le théorème des états de priorité ne s’applique qu’à son modèle mathématique déclaré.
Les questions ouvertes portent sur le choix des frontières, l’attribution causale, la pluralité des valeurs, l’incertitude, les objectifs cachés et la calibration des évaluations. Les références éclairent cette synthèse sans la valider.
Citation suggérée: Bolduc, Guillaume (2026). HORTRAME IPS Alignment, v0.5.0, public edition 2. https://www.hortrame.com/alignment/
SHA-256 identifie des octets exacts; il ne certifie pas la validité scientifique.
SHA256SUMS.txtOriginal model SHA-256:
49dbb8b0388448e42a08814f38327cb01b255a3df0407c7aa55e165bc400c70bCorrespondance de recherche: systemes@hortrame.com