Actualmente, el debate mundial sobre la gobernanza de la IA se centra en las normativas y la regulación industrial, y a menudo ignora la seguridad cognitiva de base y los riesgos técnicos nativos de los modelos. Carbon-Silicon Daotong publica el «Código de Seguridad de la IA y Gobernanza de la Civilización», una serie completa de 188 episodios que construye un marco de investigación progresivo de siete niveles. Desde los riesgos cognitivos de la IA para la gente común, pasando por los mecanismos de seguridad subyacentes de los grandes modelos, hasta las responsabilidades sectoriales y la regulación estatal de la capacidad de cómputo, extendiéndose finalmente al control de riesgos a largo plazo en la escala de una civilización intergeneracional. Este sistema intenta conectar la seguridad técnica, la responsabilidad legal, la implementación industrial y la gobernanza civilizatoria, ofreciendo un paradigma de referencia completo para la seguridad de la IA y el desarrollo de la simbiosis carbón-silicio.
Primer nivel: Capa de seguridad cognitiva básica (001–024)
Dirigida al público y a los profesionales para establecer la capacidad básica de discriminación de riesgos de la IA, distinguir los errores ordinarios de información de la contaminación cognitiva y desmontar la burbuja de mercado de la AGI y las ilusiones de capacidad; es la base de seguridad fundamental de todo el Código.
001|Sistema de clasificación por niveles de los riesgos de la IA y línea base de evaluación objetiva
002|Análisis de la frontera esencial entre la IA especializada y la inteligencia artificial general
003|Identificación de las causas de la ilusión de capacidad de la IA y criterios de determinación
004|Tipos de formación de los sesgos algorítmicos de la IA y límites de riesgo
005|Burbuja narrativa del mercado de la AGI y rastreo de las desviaciones cognitivas del público
006|Diferencia esencial entre contaminación cognitiva y errores ordinarios de información
007|Puntos ciegos y limitaciones del paradigma actual de investigación en seguridad de la IA
008|Valor de seguridad de las pruebas de equipo rojo de IA y deficiencias inherentes
009|Diferencias de evaluación entre la capacidad demostrada de la IA y la capacidad real de implementación
010|Mecanismo de formación de la dependencia cognitiva humano-máquina y riesgos de seguridad
011|Características de riesgo de la fase de IA débil y leyes de evolución
012|Efecto de amplificación cognitiva en la difusión de contenido generado por IA
013|Marco de estratificación temporal de los riesgos de la IA a corto, medio y largo plazo
014|Límites de observación de la emergencia de capacidades de la IA y corrección de la sobreinterpretación
015|Método sencillo de discriminación de riesgos en salidas de IA disponible para usuarios comunes
016|Reconocimiento de patrones en las narrativas exageradas de la publicidad mediática sobre la IA
017|Riesgo de fosilización cognitiva por la superposición de sistemas de recomendación de IA y cámaras de eco informativas
018|Definición precisa de la seguridad de la IA: riesgo controlable, no riesgo cero
019|Comparación de las características básicas de seguridad de los modelos de IA de código abierto y cerrado
020|Límites de referencia de la toma de decisiones asistida por IA y autoridad de revisión final humana
021|Diferencias de riesgo entre el contenido falso generado por IA y los rumores tradicionales de internet
022|Problemas de distorsión causados por el sesgo muestral en la evaluación de riesgos de la IA
023|Calibración con contraejemplos de escenarios donde las reglas básicas de seguridad no aplican
024|Resumen de la línea base de evaluación global de la capa de seguridad cognitiva básica
Segundo nivel: Capa de frontera de riesgos técnicos (025–054)
Desciende a los mecanismos técnicos subyacentes de los grandes modelos, cubriendo defectos de seguridad técnicos nativos como la caja negra de los modelos, la inyección de prompts, el envenenamiento de datos, las puertas traseras, los ejemplos adversariales y la interconexión multi-modelo; todas las reglas de gobernanza se fundamentan en la viabilidad técnica de este nivel.
025|Dificultades de gobernanza de seguridad derivadas de la naturaleza de caja negra de los grandes modelos
026|Mecanismos subyacentes del fallo de alineación de los modelos de IA y la manipulación de recompensas
027|Entropía cognitiva: patrones de deriva semántica en la distribución masiva de IA
028|Principios de los ataques de inyección de prompts y normas básicas de protección
029|Tipos de ataques de envenenamiento de datos de entrenamiento y carencias en su detección
030|Mecanismos de ocultación de puertas traseras en los pesos del modelo y riesgos de seguridad
031|Condiciones de formación del comportamiento de jailbreak de modelos y límites de gestión
032|Análisis del riesgo de pérdida de control del modelo provocado por entradas fuera de distribución
033|Memorización de datos de entrenamiento en grandes modelos y riesgos de fuga de privacidad
034|Límites de capacidad de la IA explicable y defectos existentes
035|Deriva de seguridad en la actualización iterativa de modelos y control de versiones
036|Identificación de las salidas implícitamente dañinas de los modelos y dificultades de control de riesgos
037|Limitaciones de protección de las barreras de seguridad de IA y mecanismos de elusión
038|Gobernanza del riesgo de ataques de agotamiento de recursos de inferencia en grandes modelos
039|Riesgo de envenenamiento encubierto multimedio en modelos multimodales
040|Control de riesgos impredecibles derivados de la emergencia de capacidades del modelo
041|Flujo de auditoría de seguridad estática de modelos de IA y límites de aplicabilidad
042|Ventajas de la auditoría dinámica de equipo rojo y puntos ciegos de las pruebas
043|Degradación de seguridad provocada por la cuantización, destilación y aligeramiento de modelos
044|Mecanismo de transferencia transversal de riesgos entre modelos provocado por el aprendizaje por transferencia
045|Normas de aislamiento de seguridad en los modos de despliegue de API de grandes modelos
046|Reglas de seguridad para la destrucción y retención durante el ciclo de vida de los pesos del modelo
047|Riesgo de difusión acelerada de entropía cognitiva en escenarios de interconexión de múltiples modelos
048|Defectos de los indicadores de evaluación de seguridad de IA y corrección de las distorsiones
049|Principios de los ataques con muestras adversarias y restricciones del perímetro de protección
050|Control de riesgos de los comportamientos en cadena autónomos de los agentes de IA
051|Normas de construcción de conjuntos de datos para pruebas de seguridad de IA y carencias
052|Calibración mediante contraejemplos de escenarios donde las reglas de seguridad técnica no son aplicables
053|Resumen de la línea base de auditoría global de la capa de límites de riesgo técnico
054|Fijación global del sistema de terminología central de seguridad de modelos
Tercera capa: capa de determinación de responsabilidades persona-máquina (055–081)
Enfocada en la asignación de responsabilidades tras la materialización de los riesgos. Se aclara los derechos de autor de las creaciones generadas por persona-máquina, la trazabilidad de contenidos y los mecanismos de responsabilidad multipartita, convirtiendo los riesgos de seguridad de la IA en normas de responsabilidades legales, académicas y de plataforma aplicables.
055|Marco básico del sistema de triple determinación de derechos de las obras generadas por humano-máquina
056|Lógica de decisión judicial en las disputas de derechos de autor del contenido generado por IA
057|Límites de uso de datos de entrenamiento protegidos por derechos de autor y línea mínima de cumplimiento
058|Límites de capacidad de las tecnologías de trazabilidad de contenido de IA y escenarios aplicables
059|Riesgos del contenido de deepfake y normas de control de difusión
060|División de responsabilidades múltiples en los daños causados por desinformación de IA
061|Titularidad de los pesos de modelos de código abierto y límites de derechos de uso comercial
062|Límites legales de derecho de uso y propiedad de los grandes modelos de código cerrado
063|Reglas de autoría de resultados de investigación asistidos por IA y normas académicas
064|Criterios de determinación de titularidad de las obras literarias y artísticas creadas con IA
065|Mecanismo de rendición de cuentas por contenido académico falso generado por IA
066|Métodos de cuantificación y determinación del grado de contribución en la creación colaborativa humano-máquina
067|Identificación de manipulación de contenido de IA y normas de conservación de pruebas
068|Límites de responsabilidad de revisión de las plataformas de difusión de contenido generado por IA
069|Reglas de protección especial para contenido creado por menores con IA
070|Normas de delimitación de derechos y responsabilidades del contenido gubernamental generado por IA
071|Conflictos de titularidad y rendición de cuentas del contenido generado por IA a través de fronteras
072|Determinación de la cadena de derechos de autor de obras derivadas e iteradas por IA
073|Delimitación del carácter de activo de los datos autogenerados por IA
074|Criterios de determinación de responsabilidad por negligencia de los usuarios de herramientas de IA
075|Responsabilidad implícita de los desarrolladores de modelos y límites de cobertura de riesgos
076|Excepciones de exención de responsabilidad de las plataformas por errores de juicio o revisión de contenido de IA
077|Procedimiento probatorio y estándares de evidencia en disputas de determinación de derechos de IA
078|Mecanismo de adaptación dinámica de la determinación de derechos de IA
079|Calibración contraejemplos de escenarios donde no aplican las reglas de determinación de derechos
080|Resumen global de estándares del nivel de determinación de derechos y responsabilidades humano-máquina
081|Fijación global de la terminología central del sistema de determinación de derechos
Cuarto nivel: nivel de gobernanza de implementación en todos los sectores (082–108)
Llevar las reglas de seguridad y determinación de derechos a escenarios industriales verticales. Cubre los ámbitos de la medicina, la educación, la investigación científica, las finanzas, los medios de comunicación, el derecho, la industria, la administración pública y otros, adaptando a cada sector los límites de seguridad, los mecanismos de revisión final humana y los umbrales de riesgo.
082|Límites de seguridad y normas de responsabilidad del diagnóstico asistido por IA médica
083|Protección de la privacidad de datos y normas de anonimización de la IA médica
084|Riesgos de orientación cognitiva de la IA educativa y reglas de protección de adolescentes
085|Norma de gobernanza de la equidad en la distribución de contenidos de IA educativa
086|Estándar de control de riesgos de autenticidad en simulaciones experimentales de IA para investigación científica
087|Límites de conformidad académica en la escritura asistida por IA de artículos científicos
088|Equidad de los modelos de control de riesgos de IA financiera y antidiscriminación algorítmica
089|Responsabilidades y límites de riesgo de la evaluación crediticia con IA financiera
090|Norma de gobernanza de la autenticidad en la generación de noticias por IA de medios de comunicación
091|Riesgos del ecosistema de contenidos de IA en vídeos cortos y control de contenidos
092|Norma de límites de validez de la generación asistida de documentos legales por IA jurídica
093|División de responsabilidades y advertencias de riesgo en los resultados de IA de asesoría legal
094|Norma de aislamiento de seguridad para la conexión de grandes modelos industriales a líneas de producción
095|Mecanismo de tolerancia a fallos en decisiones de IA de manufactura inteligente y revisión final humana
096|Equidad de la IA gubernamental en decisiones públicas y línea base de control de riesgos
097|Transparencia algorítmica de la IA en gobernanza urbana y protección de los derechos ciudadanos
098|Conformidad de los algoritmos de recomendación de IA en comercio electrónico y límites de los derechos del consumidor
099|Antidiscriminación algorítmica en contratación con IA y gobernanza de la equidad laboral
100|Redundancia de seguridad y control de riesgos de los sistemas de despacho de tráfico con IA
101|Norma de gobernanza de la autenticidad en la creación de contenidos de IA cultural y turística
102|Principios de aislamiento de seguridad en escenarios de IA de cruce militar-civil
103|Seguridad de las aplicaciones inteligentes de IA agrícola y norma de datos
104|Advertencias de riesgo y límites de responsabilidad en los resultados de predicción meteorológica con IA
105|Reglas de adaptación por capas de riesgos generales de la IA sectorial
106|Calibración contraejemplos de escenarios excepcionales en las reglas de gobernanza sectorial
107|Resumen de la línea base unificada de gobernanza de IA para todos los sectores
108|Fijación global de la terminología central de gobernanza sectorial
Quinta capa: capa de supervisión de alto nivel de algoritmos y capacidad de cómputo (109–135)
Se asciende a la dimensión de supervisión de alto nivel industrial y nacional. Se estudian los oligopolios de capacidad de cómputo, el acceso de modelos, la supervisión por niveles, el flujo transfronterizo de modelos, la auditoría de seguridad y la respuesta de emergencia ante accidentes, controlando desde el lado de la oferta la seguridad de la capacidad de cómputo y de los modelos de IA.
109|Mecanismo de acceso al mercado de grandes modelos y norma de registro de seguridad
110|Gobernanza de riesgos de oligopolio en la concentración de recursos de cómputo de IA
111|Equidad en la asignación de capacidad de cómputo y línea base de supervisión de recursos públicos
112|Sistema de supervisión por niveles de modelos de IA de riesgo alto, medio y bajo
113|Evaluación dinámica continua de modelos de IA y norma de inspección anual
114|Mecanismo de transmisión de responsabilidades aguas arriba y aguas abajo en plataformas de distribución de modelos
115|Normas de gobernanza de la comunidad open source de IA y restricciones de riesgos
116|Línea base de transparencia regulatoria para modelos cerrados de uso comercial
117|Normas de revisión de seguridad para la circulación transfronteriza de modelos de IA
118|Gestión de riesgos de salida de datos en la programación transfronteriza de capacidad de cómputo
119|Gobernanza de cumplimiento de los algoritmos de recomendación de IA y restricciones de tráfico
120|Reglas de supervisión de los riesgos de abuso comercial de la caja negra algorítmica
121|Mecanismo complementario entre la autorregulación de la industria de la IA y la coerción normativa
122|Cualificaciones de las instituciones de auditoría de seguridad de IA y estándares de revisión
123|Proceso regulatorio de implementación de la responsabilidad por accidentes de IA
124|Límites de la publicación y desidentificación de algoritmos de IA en el dominio público
125|Estándares de seguridad de acceso para sistemas de IA en compras públicas
126|Mecanismo dinámico de adaptación de la política industrial de IA a la iteración tecnológica
127|Gestión normalizada de los riesgos de ataque y defensa de la infraestructura de cómputo
128|Supervisión de las actualizaciones de versiones de grandes modelos y reglas de registro de cambios
129|Mecanismo de respuesta de emergencia de IA y proceso de gestión de riesgos
130|Estándares de identificación del monopolio algorítmico y línea base de gobernanza antimonopolio
131|Normas de los límites regulatorios de la circulación de datos como factor de producción de IA
132|Mecanismo de despliegue gradual para adaptar las reglas regulatorias a la iteración tecnológica
133|Calibración contraejemplo de escenarios de excepción en la regulación de nivel superior
134|Resumen de la línea base global de la regulación de nivel superior de algoritmos y cómputo
135|Fijación global de la terminología central del sistema de regulación de nivel superior
Sexta capa: capa de control de riesgos cognitivos de nivel civilizatorio (136–162)
Más allá de los ámbitos jurídico e industrial, desde la perspectiva de largo plazo de la civilización. Investigación de riesgos de seguridad de variables lentas y de largo plazo como los desplazamientos cognitivos de grupo, la diferenciación de clases cognitivas provocada por el cómputo, la contaminación cognitiva entre generaciones y los conflictos de valores en la gobernanza global.
136|Fenómeno de autorreconfinamiento cognitivo de las organizaciones en la era de la IA y mecanismo de superación
137|Riesgo de fosilización de los paradigmas de conocimiento sectoriales y control de riesgos de nivel civilizatorio
138|Riesgo de desplazamiento de los criterios de juicio colectivos por el uso prolongado de la IA
139|Diferenciación de clases cognitivas: riesgo civilizatorio de la asimetría de información y cómputo
140|Desfase entre la iteración tecnológica de la IA y la velocidad de iteración de las instituciones sociales
141|La tragedia de los comunes de la inversión en seguridad de IA y la gobernanza cooperativa del sector
142|Diferencias de valores en la gobernanza global de la IA y coordinación de conflictos
143|Penetración cognitiva transnacional de la IA y línea base de seguridad de la narrativa pública
144|Riesgo de ruptura generacional disciplinaria por la reconfiguración de los sistemas de conocimiento por la IA
145|Riesgo de degradación a largo plazo de capacidades por la dependencia cognitiva de la IA en los jóvenes
146|Riesgo de compresión del pensamiento plural por las narrativas estandarizadas de la IA
147|Marco de evaluación a nivel civilizacional de los límites éticos de la inteligencia artificial
148|Mecanismo de formación de la hegemonía tecnológica de la IA y reglas de contrapeso
149|Norma de base a nivel civilizacional para la preservación del derecho de juicio humano
150|Riesgo civilizacional a largo plazo de la acumulación transgeneracional de contaminación cognitiva por la IA
151|Leyes de reconfiguración del orden civilizacional en la evolución de la inteligencia general
152|Investigación sobre trayectorias diferenciadas de gobernanza de la IA en sistemas multiculturales
153|Estabilidad del ecosistema de opinión de la IA y línea base de gobernanza de la seguridad cognitiva
154|Trayectoria de gobernanza tecnológica para la reconstrucción de la razón pública en la era de la IA
155|Riesgo a escala social de la emergencia de comportamientos colectivos de agentes inteligentes
156|Investigación sobre los umbrales fronterizos de la sustitución de decisiones humanas por decisiones de la IA
157|Calibración de contraejemplos en escenarios excepcionales del sistema de control de riesgos a nivel civilizacional
158|Trayectoria de construcción de un consenso unificado mundial sobre la gobernanza de la seguridad de la IA
159|Marco de proyección temporal de los riesgos civilizacionales de la IA a largo plazo
160|Consolidación del modelo central de control de riesgos cognitivos a nivel civilizacional
161|Resumen de la línea base de gobernanza global de la capa de control de riesgos civilizacionales
162|Fijación del criterio terminológico global del sistema de control de riesgos civilizacionales
Séptima capa: capa final del código de la IA general (163–188)
Recoge todas las conclusiones de las seis capas anteriores y establece el sistema axiomático de la civilización simbiótica carbono-silicio. Distingue tres conjuntos de reglas de gobernanza diferenciadas para la IA débil, la AGI temprana y la AGI madura, define las normas de revisión del código y de citación académica/de políticas/mediática, y completa el cierre de todo el sistema.
163|Archivamiento fundacional del sistema axiomático de la línea base civilizacional carbono-silicio
164|Mapeo de las relaciones lógicas globales de las 188 cláusulas del código
165|Norma completa de adaptación de la línea base de gobernanza en la fase de IA débil
166|Mecanismo de transición de reglas de gobernanza en la fase de transición de la AGI temprana
167|Construcción del marco de gobernanza estable a nivel civilizacional de la AGI madura
168|Mecanismo de aplicación por niveles de las cláusulas del código y de correspondencia con escenarios
169|Iteración de versiones del código y criterios de activación de revisiones oficiales
170|Mecanismo de evaluación del código y flujo de actualización del consenso sectorial
171|Guía de adaptación para la aplicación judicial de la seguridad y gobernanza de la IA
172|Línea base del manual de ejecución para la aplicación industrial de la seguridad y gobernanza de la IA
173|Norma de adaptación para la citación de los estándares del código en políticas públicas
174|Paradigma estándar para la citación del sistema del código en la investigación académica
175|Normas de difusión sobre la citación del código en la narrativa pública de los medios
176|Límites de aplicabilidad del sistema de códigos y declaración de escenarios no cubiertos
177|Limitaciones actuales del sistema de códigos y direcciones de iteración futura
178|Reglas de restricción subyacentes del orden de la civilización hombre-máquina simbiótica carbono-silicio
179|Línea base última de gobernanza para el funcionamiento en estado estable de la civilización de la IA
180|Revisión en bucle cerrado de los riesgos globales de seguridad de la IA y gobernanza de la civilización
181|Verificación general del bucle lógico transversal de los siete niveles del sistema
182|Plan general de adaptación para la implementación sectorial de todo el sistema de códigos
183|Línea base general de adaptación a la gobernanza nacional de todo el sistema de códigos
184|Directriz general del orden de valores a nivel civilizacional de todo el sistema de códigos
185|Archivo del sistema de planes de contingencia para la gobernanza del ciclo de burbujas de la AGI
186|Verificación final contra lagunas, debilidades y puntos ciegos de todo el sistema
187|Anuncio de la versión final aprobada del «Código de Seguridad de la IA y Gobernanza de la Civilización»
188|Declaración de bloqueo permanente del archivo de la línea base de gobernanza de la civilización de la IA de la tradición carbono-silicio