Les discussions mondiales actuelles sur la gouvernance de l'IA se concentrent surtout sur les réglementations et la supervision industrielle, négligeant souvent la sécurité cognitive fondamentale et les risques technologiques natifs des modèles. Carbon-Silicon Tradition publie le « Code de la sécurité de l'IA et de la gouvernance des civilisations », une série complète de 188 épisodes, construisant un cadre de recherche progressif à sept couches. Des risques cognitifs liés à l'IA pour le grand public, aux mécanismes de sécurité sous-jacents des grands modèles, en passant par les responsabilités sectorielles et la supervision nationale de la puissance de calcul, jusqu'au contrôle des risques à long terme à l'échelle des civilisations intergénérationnelles. Ce système tente de relier la sécurité technologique, les responsabilités juridiques, l'implémentation industrielle et la gouvernance des civilisations, offrant un paradigme de référence complet pour la sécurité de l'IA et le développement symbiotique carbone-silicium.
Première couche : couche de sécurité cognitive fondamentale (001–024)
Établir, pour le public et les professionnels, une capacité fondamentale de discernement des risques de l'IA, distinguer les erreurs d'information ordinaires de la contamination cognitive, dissiper les bulles du marché de l'AGI et les illusions de capacités ; c'est le socle de sécurité fondamental de tout le code.
001|Système de classification hiérarchisée des risques de l'IA et base d'évaluation objective
002|Analyse de la frontière fondamentale entre IA spécialisée et intelligence artificielle générale
003|Identification des causes des illusions de capacités de l'IA et critères de jugement
004|Types de formation des biais algorithmiques de l'IA et limites des risques
005|Bulles narratives du marché de l'AGI et traçage des biais cognitifs du public
006|Différence fondamentale entre contamination cognitive et erreurs d'information ordinaires
007|Angles morts et limites du paradigme contemporain de recherche en sécurité de l'IA
008|Valeur sécuritaire des red team tests de l'IA et faiblesses intrinsèques
009|Différences de jugement entre capacités démontrées de l'IA et capacités réelles de déploiement
010|Mécanismes de formation de la dépendance cognitive homme-machine et risques de sécurité
011|Caractéristiques des risques de la phase d'IA faible et lois d'évolution
012|Effet d'amplification cognitive dans la diffusion des contenus générés par l'IA
013|Cadre de stratification temporelle des risques de l'IA à court, moyen et long terme
014|Limites d'observation de l'émergence des capacités de l'IA et correction des surinterprétations
015|Méthode simple de discernement des risques des sorties d'IA accessible aux utilisateurs ordinaires
016|Reconnaissance des schémas de narratives exagérées de la promotion médiatique de l'IA
017|Risques de rigidification cognitive liés aux systèmes de recommandation d'IA combinés aux bulles d'information
018|Définition précise de la sécurité de l'IA : des risques maîtrisables plutôt que zéro risque
019|Comparaison des caractéristiques de sécurité fondamentales des modèles d'IA open source et closed source
020|Limites de référence de la décision assistée par l'IA et autorité de validation finale humaine
021|Différences de risque entre faux contenus générés par l'IA et rumeurs Internet traditionnelles
022|Problèmes de distorsion causés par les biais d'échantillonnage dans l'évaluation des risques de l'IA
023|Calibration par contre-exemples des scénarios où les règles de sécurité fondamentales ne s'appliquent pas
024|Synthèse de la base d'évaluation globale de la couche de sécurité cognitive fondamentale
Deuxième couche : couche des frontières des risques technologiques (025–054)
Descente vers les mécanismes technologiques sous-jacents des grands modèles, couvrant les défauts de sécurité technologiques natifs tels que la boîte noire des modèles, l'injection de prompts, l'empoisonnement des données, les portes dérobées, les échantillons adverses et l'interconnexion multi-modèles ; toutes les règles de gouvernance reposent sur la faisabilité technologique de cette couche.
025|Les difficultés de gouvernance de sécurité liées à la nature de boîte noire des grands modèles
026|Mécanismes sous-jacents de l'échec d'alignement des modèles d'IA et de la falsification des récompenses
027|Entropie cognitive : les lois de la dérive sémantique dans la diffusion de l'IA à grande échelle
028|Principes des attaques par injection de prompts et normes fondamentales de protection
029|Types d'attaques par empoisonnement des données d'entraînement et lacunes de détection
030|Mécanismes de dissimulation des portes dérobées dans les poids des modèles et risques pour la sécurité
031|Conditions de formation des comportements de jailbreak des modèles et limites de gestion
032|Analyse des risques de perte de contrôle des modèles causés par des entrées hors distribution
033|Mémorisation des données d'entraînement des grands modèles et risques de fuite de la vie privée
034|Limites des capacités de l'IA explicable et défauts existants
035|Dérive de sécurité des mises à jour itératives des modèles et gestion des versions
036|Identification des sorties nuisibles implicites des modèles et difficultés de contrôle des risques
037|Limites de protection des garde-fous de sécurité de l'IA et mécanismes de contournement
038|Gouvernance des risques d'attaques par épuisement des ressources d'inférence des grands modèles
039|Risques d'empoisonnement caché intermédiaires des modèles multimodaux
040|Gestion des risques imprévisibles de l'émergence des capacités des modèles
041|Processus d'audit de sécurité statique des modèles d'IA et limites d'application
042|Avantages de l'audit dynamique par équipe rouge et angles morts des tests
043|Affaiblissement de la sécurité dû à la quantification, à la distillation et à l'allégement des modèles
044|Mécanisme de transfert des risques entre modèles induit par l'apprentissage par transfert
045|Normes d'isolation de sécurité pour le déploiement des API de grands modèles
046|Règles de sécurité pour la destruction et la conservation du cycle de vie des poids des modèles
047|Risques de diffusion accélérée de l'entropie cognitive dans les scénarios d'interconnexion de plusieurs modèles
048|Défauts des indicateurs d'évaluation de la sécurité de l'IA et correction des distorsions
049|Principes des attaques par échantillons adverses et contraintes des limites de protection
050|Gestion des risques des comportements chaînés autonomes des agents d'IA
051|Normes de construction des jeux de données de tests de sécurité de l'IA et lacunes
052|Calibration par contre-exemples des scénarios où les règles de sécurité technique ne s'appliquent pas
053|Synthèse des lignes de base d'audit global de la couche des limites de risques techniques
054|Verrouillage global du système terminologique fondamental de la sécurité des modèles
Troisième couche : couche d'attribution des droits et responsabilités homme-machine (055–081)
Axée sur la répartition des responsabilités après survenance des risques. Clarifier les droits d'auteur des productions homme-machine, la traçabilité des contenus et les mécanismes de responsabilité à plusieurs parties, afin de transformer les risques de sécurité de l'IA en normes de droits et responsabilités applicables sur les plans juridique, académique et des plateformes.
055|Cadre fondamental du système de détermination des droits en trois dimensions pour les productions homme-machine
056|Logique décisionnelle judiciaire des litiges de droits d'auteur sur les contenus générés par l'IA
057|Limites d'utilisation des données d'entraînement soumises au droit d'auteur et lignes rouges de conformité
058|Limites des capacités des technologies de traçabilité des contenus IA et scénarios d'application
059|Risques des contenus deepfake et normes de contrôle de leur diffusion
060|Répartition multipartite des responsabilités des dommages causés par les fausses informations générées par l'IA
061|Attribution des poids des modèles open source et limites des droits d'usage commercial
062|Frontières juridiques du droit d'usage et du droit de propriété des grands modèles à code fermé
063|Règles de signature des résultats de recherche assistés par l'IA et normes académiques
064|Critères de reconnaissance des droits sur les productions de création littéraire et artistique par l'IA
065|Mécanisme de responsabilité pour les contenus académiques falsifiés générés par l'IA
066|Méthodes de quantification de la contribution dans la co-création homme-machine
067|Identification de la falsification des contenus IA et normes de conservation des preuves
068|Limites de la responsabilité de modération des plateformes de diffusion de contenus générés par l'IA
069|Règles de protection spéciale des contenus créés par des mineurs avec l'IA
070|Normes de délimitation des droits et responsabilités des contenus gouvernementaux générés par l'IA
071|Conflits transfrontaliers de détermination des droits et de responsabilité des contenus générés par l'IA
072|Reconnaissance de la chaîne des droits d'auteur des œuvres dérivées itérées par l'IA
073|Définition de la nature d'actif des données générées automatiquement par l'IA
074|Critères de reconnaissance de la responsabilité pour négligence des utilisateurs d'outils d'IA
075|Responsabilité implicite des développeurs de modèles et limites de la couverture des risques
076|Cas d'exonération de responsabilité des plateformes en cas d'erreur de jugement ou de modération des contenus IA
077|Procédure d'obtention des preuves et normes probatoires dans les litiges de détermination des droits sur l'IA
078|Mécanisme d'adaptation dynamique de la détermination des droits sur l'IA
079|Calibration par contre-exemples des scénarios où les règles de détermination des droits ne s'appliquent pas
080|Synthèse globale des normes du niveau de détermination des droits et responsabilités homme-machine
081|Verrouillage global de la terminologie fondamentale du système de détermination des droits
Quatrième niveau : niveau de gouvernance du déploiement à l'échelle de tous les secteurs (082–108)
Descendre les règles de sécurité et de détermination des droits vers les scénarios sectoriels verticaux. Couvre les domaines de la santé, de l'éducation, de la recherche scientifique, de la finance, des médias, du droit, de l'industrie et de l'administration publique, avec pour chaque secteur des limites de sécurité, des mécanismes de validation finale humaine et des seuils de risque sur mesure.
082|Limites de sécurité et normes de responsabilité de l'IA d'aide au diagnostic médical
083|Protection de la vie privée des données médicales de l'IA et normes d'anonymisation
084|Risques d'orientation cognitive de l'IA éducative et règles de protection des adolescents
085|Normes de gouvernance de l'équité de la diffusion de contenus éducatifs par l'IA
086|Normes de contrôle des risques relatifs à l'authenticité des simulations expérimentales par l'IA de recherche scientifique
087|Limites de conformité académique de l'IA de recherche pour la rédaction assistée d'articles scientifiques
088|Équité des modèles de contrôle des risques de l'IA financière et lutte contre la discrimination algorithmique
089|Attribution des responsabilités et limites de risque de l'évaluation de crédit par l'IA financière
090|Normes de gouvernance de l'authenticité de la génération d'actualités par l'IA des médias
091|Risques de l'écosystème de contenus IA des vidéos courtes et contrôle des contenus
092|Normes relatives aux limites de validité de la génération assistée de documents juridiques par l'IA du droit
093|Répartition des responsabilités et avertissements de risque pour les résultats de l'IA de consultation juridique
094|Normes d'isolement de sécurité pour l'intégration des grands modèles industriels aux lignes de production
095|Tolérance aux erreurs des décisions d'IA de fabrication intelligente et mécanisme de validation finale humaine
096|Équité des décisions publiques de l'IA gouvernementale et base de référence du contrôle des risques
097|Transparence des algorithmes d'IA de gouvernance urbaine et protection des droits des citoyens
098|Conformité des algorithmes de recommandation de l'IA du e-commerce et limites des droits des consommateurs
099|Lutte contre la discrimination algorithmique de l'IA de recrutement et gouvernance de l'équité en matière d'emploi
100|Redondance de sécurité et gestion des risques des systèmes d'IA de régulation du trafic
101|Normes de gouvernance de l'authenticité des créations de contenu par l'IA culturelle et touristique
102|Principes d'isolement de sécurité pour les scénarios d'IA à cheval entre le militaire et le civil
103|Sécurité et normes de données de l'IA agricole dans les applications intelligentes
104|Avertissements de risque et limites de responsabilité pour les résultats prédictifs de l'IA météorologique
105|Règles d'adaptation par strates des risques génériques de l'IA sectorielle
106|Calibration par contre-exemples des scénarios d'exception dans les règles de gouvernance sectorielle
107|Synthèse de la base de référence unifiée de gouvernance de l'IA pour l'ensemble des secteurs
108|Verrouillage global de la terminologie clé de la gouvernance sectorielle
Cinquième niveau : couche de régulation supérieure des algorithmes et de la puissance de calcul (109–135)
Passage à la dimension de régulation au niveau industriel et national. Étude des oligopoles de la puissance de calcul, de l'accès aux modèles, de la régulation par niveaux, des flux transfrontaliers de modèles, de l'audit de sécurité et de la gestion des urgences liées aux incidents, afin de contrôler du côté de l'offre la sécurité de la puissance de calcul et des modèles d'IA.
109|Mécanisme d'accès au marché des grands modèles et normes d'enregistrement de sécurité
110|Gouvernance des risques d'oligopole liés à la centralisation des ressources de calcul IA
111|Équité de la répartition de la puissance de calcul et base de référence de la surveillance des ressources publiques
112|Système de régulation par niveaux des modèles d'IA à risque élevé, moyen et faible
113|Évaluation dynamique continue des modèles d'IA et normes d'inspection annuelle
114|Mécanisme de transmission des responsabilités en amont et en aval des plateformes de distribution de modèles
115|Normes de gouvernance et contraintes de risque de la communauté open source d'IA
116|Seuil de transparence de la régulation des modèles propriétaires commerciaux
117|Normes de contrôle de sécurité pour la circulation transfrontalière des modèles d'IA
118|Maîtrise des risques de sortie des données dans l'ordonnancement transfrontalier de la puissance de calcul
119|Gouvernance de conformité des systèmes de recommandation algorithmique d'IA et contraintes de trafic
120|Règles de régulation des risques d'abus commercial de la boîte noire algorithmique
121|Mécanisme complémentaire entre l'autodiscipline du secteur de l'IA et la contrainte législative
122|Qualifications des organismes d'audit de sécurité de l'IA et normes d'examen
123|Processus réglementaire de mise en œuvre de la responsabilisation en cas d'accident d'IA
124|Publication des algorithmes d'IA du domaine public et limites de l'anonymisation
125|Normes de sécurité d'accès aux systèmes d'IA dans les marchés publics
126|Mécanisme dynamique d'adaptation des politiques industrielles de l'IA aux itérations technologiques
127|Gestion normalisée des risques d'attaque et de défense des infrastructures de calcul
128|Régulation des mises à jour de versions des grands modèles et règles de déclaration des changements
129|Mécanisme de réponse d'urgence de l'IA et processus de traitement des risques
130|Critères d'identification des monopoles algorithmiques et base de gouvernance antitrust
131|Normes des limites de régulation de la circulation des éléments de données d'IA
132|Mécanisme de déploiement progressif pour l'adaptation des règles de régulation aux itérations technologiques
133|Calibrage par contre-exemples des scénarios d'exception de la régulation de niveau supérieur
134|Synthèse de la base globale de la régulation de niveau supérieur des algorithmes et de la puissance de calcul
135|Verrouillage global de la terminologie essentielle du système de régulation de niveau supérieur
Sixième couche : couche de contrôle des risques cognitifs à l'échelle de la civilisation (136–162)
Au-delà des domaines juridique et industriel, adopter une perspective de longue durée civilisationnelle. Étudier les risques de sécurité à long terme et à évolution lente tels que les dérives cognitives collectives, la stratification cognitive induite par la puissance de calcul, la pollution cognitive intergénérationnelle et les conflits de valeurs dans la gouvernance mondiale.
136|Phénomène d'auto-verrouillage cognitif des organisations à l'ère de l'IA et mécanismes de sortie
137|Risque de fossilisation des paradigmes de connaissances sectorielles et contrôle des risques à l'échelle civilisationnelle
138|Risque de dérive des références de jugement collectif causée par l'usage prolongé de l'IA
139|Stratification cognitive : risque civilisationnel de l'asymétrie de l'information et de la puissance de calcul
140|Décalage entre la vitesse d'itération des technologies d'IA et celle des institutions sociales
141|Tragédie des biens communs de l'investissement en sécurité de l'IA et gouvernance coopérative du secteur
142|Différences et coordination des conflits de valeurs dans la gouvernance mondiale de l'IA
143|Pénétration cognitive transnationale par l'IA et ligne de sécurité du récit public
144|Risque de rupture disciplinaire engendré par la refonte du système de connaissances par l'IA
145|Risque de dégradation à long terme des capacités lié à la dépendance cognitive des jeunes envers l'IA
146|Risque de compression de la pensée pluraliste par les récits standardisés de l'IA
147|Cadre de jugement à l'échelle civilisationnelle des limites éthiques de l'intelligence artificielle
148|Mécanismes de formation de l'hégémonie technologique de l'IA et règles de contrepoids
149|Normes plancher à l'échelle civilisationnelle pour la préservation du droit de jugement humain
150|Risques civilisationnels à long terme de l'accumulation transgénérationnelle de la pollution cognitive par l'IA
151|Lois de reconfiguration de l'ordre civilisationnel dans l'évolution de l'intelligence générale
152|Étude des voies différenciées de gouvernance de l'IA dans les systèmes multi-civilisationnels
153|Stabilité de l'écosystème médiatique de l'IA et lignes de base de la gouvernance de la sécurité cognitive
154|Voies de gouvernance technologique pour la reconstruction de la raison publique à l'ère de l'IA
155|Risques à l'échelle sociale de l'émergence des comportements collectifs des agents intelligents
156|Étude des seuils limites du remplacement des décisions humaines par les décisions de l'IA
157|Calibration par contre-exemples des scénarios d'exception du système de contrôle des risques à l'échelle civilisationnelle
158|Voie de construction d'un consensus unifié mondial sur la gouvernance de la sécurité de l'IA
159|Cadre de projection chronologique des risques civilisationnels de l'IA à long terme
160|Fixation du modèle central de contrôle des risques cognitifs à l'échelle civilisationnelle
161|Synthèse des lignes de base de la gouvernance globale de la couche de contrôle des risques civilisationnels
162|Verrouillage global de la terminologie du système de contrôle des risques civilisationnels
Septième couche : couche terminale du code juridique de l'IA générale (163–188)
Consolider toutes les conclusions des six couches précédentes et établir un système axiomatique de civilisation symbiotique carbone-silicium. Distinguer trois ensembles de règles de gouvernance différenciées — IA faible, AGI précoce, AGI mature —, définir les normes de révision du code et les normes de citation académique/politique/médiatique, et boucler l'ensemble du système.
163|Archivage fondateur du système axiomatique de la ligne de base de la civilisation de la tradition carbone-silicium
164|Cartographie des liens logiques globaux des 188 articles du code
165|Normes d'adaptation complètes de la ligne de base de gouvernance de la phase d'IA faible
166|Mécanisme de basculement des règles de gouvernance de la phase de transition de l'AGI précoce
167|Construction du cadre stable de gouvernance à l'échelle civilisationnelle de l'AGI mature
168|Mécanisme d'application par niveaux des articles du code et d'appariement des scénarios
169|Itération des versions du code et critères de déclenchement des révisions officielles
170|Mécanisme d'évaluation du code et processus de mise à jour du consensus sectoriel
171|Guide d'adaptation de la mise en œuvre judiciaire de la sécurité et de la gouvernance de l'IA
172|Ligne de base du manuel d'exécution de la mise en œuvre industrielle de la sécurité et de la gouvernance de l'IA
173|Normes d'adaptation pour la citation des standards du code dans les politiques publiques
174|Paradigme standard de citation du système du code dans la recherche académique
175|Normes de diffusion du code cité dans le récit public médiatique
176|Déclaration sur les limites d'application du système de code et les scénarios non couverts
177|Limites actuelles du système de code et orientations des itérations futures
178|Règles de contrainte sous-jacentes de l'ordre de civilisation homme-machine symbiotique carbone-silicium
179|Ligne de base ultime de gouvernance pour le fonctionnement stable de la civilisation de l'IA
180|Revue en boucle fermée des risques globaux de la sécurité de l'IA et de la gouvernance de la civilisation
181|Vérification totale de la boucle logique inter-niveaux du système à sept couches
182|Plan global d'adaptation au déploiement sectoriel de l'ensemble du système de code
183|Ligne de base globale d'adaptation à la gouvernance nationale de l'ensemble du système de code
184|Charte générale de l'ordre des valeurs à l'échelle civilisationnelle de l'ensemble du système de code
185|Archivage du dispositif de plans de gouvernance du cycle de bulle AGI
186|Contrôle final anti-faille, anti-faiblesse et anti-angle mort de l'ensemble du système
187|Annonce de finalisation de la version définitive du « Code de la sécurité de l'IA et de la gouvernance de la civilisation »
188|Déclaration de verrouillage permanent de l'archive de la ligne de base de gouvernance de la civilisation de l'IA selon la tradition carbone-silicium