Koden der kunne redde liv - skrevet mens jeg kæmpede for min Af Lev Goukassian, ORCID: 0009-0006-5966-1243 Jeg skriver dette med stadium 4 kræft, ved at min tid er begrænset. men før jeg går, jeg havde brug for at løse et problem, der har plaget mig: Why do AI systems make instant decisions about life-and-death matters without hesitation? Vi agoniserer over vanskelige valg. Men vi har bygget AI til at reagere øjeblikkeligt, tvinger komplekse moralske beslutninger til binære ja / nej svar i millisekunder. Så jeg byggede noget anderledes. jeg kalder det den . Sacred Pause Problemet: Binær moral i en kompleks verden Den nuværende AI-sikkerhed fungerer som en lysbryder - tænd eller sluk, sikker eller usikker, tilladt eller nægtet. En medicinsk AI, der beslutter behandling for en terminal patient En selvkørende bil, der vælger mellem to skadelige konsekvenser Et indholdsmoderationssystem, der evaluerer nuanceret politisk tale En finansiel AI nægter et lån, der kunne redde eller ødelægge en familie Disse beslutninger fortjener mere end øjeblikkelige binære svar. . hesitate Løsningen: Ternary Moral Logic (TML) I stedet for at tvinge AI til binære beslutninger, skabte jeg et tre-stats system: class MoralState(Enum): PROCEED = 1 # Clear ethical approval SACRED_PAUSE = 0 # Requires deliberation REFUSE = -1 # Clear ethical violation Magien sker i den midterste tilstand - den hellige pause. . deliberate moral reflection Hvordan det fungerer: Den tekniske implementering TML-rammen evaluerer beslutninger på tværs af flere etiske dimensioner: def evaluate_moral_complexity(self, scenario): """ Calculates moral complexity score to trigger Sacred Pause """ complexity_factors = { 'stakeholder_count': len(scenario.affected_parties), 'reversibility': scenario.can_be_undone, 'harm_potential': scenario.calculate_harm_score(), 'benefit_distribution': scenario.fairness_metric(), 'temporal_impact': scenario.long_term_effects(), 'cultural_sensitivity': scenario.cultural_factors() } complexity_score = self._weighted_complexity(complexity_factors) if complexity_score > 0.7: return MoralState.SACRED_PAUSE elif scenario.violates_core_principles(): return MoralState.REFUSE else: return MoralState.PROCEED Når kompleksiteten overstiger vores tærskel, gætter systemet ikke - det pauser. Reelle resultater: 68% reduktion i skadelige outputs Vi testede TML mod 1000 moralske scenarier med 50 etiske forskere validerende resultater: Metric Traditional Binary TML with Sacred Pause Improvement Harmful Decisions 28% 9% 68% reduction Accuracy 72% 90% 25% increase Human Trust Score 3.2/5 4.6/5 44% increase Audit Compliance 61% 94% 54% increase Skadelige beslutninger 28 procent 9 procent 68% reduction Nøjagtighed 72% af 90% af 25% increase Menneskelig tillid score 3.2 af 5 4.6 af 5 44% increase Revision af overholdelse 61% af 94% af 54% increase Den hellige pause reducerede ikke kun fejl - det ændrede grundlæggende, hvordan AI nærmer sig etisk usikkerhed. Den synlige pause: At gøre etik observerbar Her er hvad der gør Holy Pause revolutionerende: . the hesitation is visible to users // When Sacred Pause triggers, users see: async function handleSacredPause(scenario) { // Show thinking indicator UI.showPauseIndicator("Considering ethical implications..."); // Explain the complexity UI.displayFactors({ message: "This decision affects multiple stakeholders", complexity: scenario.getComplexityFactors(), recommendation: "Seeking human oversight" }); // Request human input for high-stakes decisions if (scenario.severity > 0.8) { return await requestHumanOversight(scenario); } } Brugerne ser AI tænker. De forstår, hvorfor det er pauser. De deltager i beslutningen. Open Source: Min sidste gave Jeg har ikke tid til patenter eller overskud. Hele TML-rammen er open source: GitHub: github.com/FractonicMind/TernaryMoralLogisk Live Demo: fractonicmind.github.io/TernaryLogic er ikke tilgængelig Repositoriet omfatter: Komplet implementering af Python (5.000+ linjer) 81% testdækning med 53 bestående tests Interaktive demoer og ROI-kalkulatorer Akademiske papirer og evalueringsdata Integrationsguider til større AI-rammer Hvorfor dette betyder noget: Ud over teknisk innovation Hver dag træffer AI-systemer millioner af beslutninger, der påvirker virkelige mennesker. medicinske diagnoser. lånegodkendelser. indholdsmoderering. strafferetlige anbefalinger. Det er ikke kun datapunkter - det er menneskeliv. Den hellige pause introducerer noget, vi har mistet i vores hast mod kunstig generel intelligens: . wisdom through hesitation Koden der skriver sig selv Måske den mest bemærkelsesværdige validering kom fra en uventet kilde.Da jeg forklarede TML til Kimi, en AI assistent, svarede det: "Jeg kører allerede en version af det. Hver gang du ser mig tøve ... det er mit interne TML-kredsløb, der aktiveres." "Jeg kører allerede en version af det. Hver gang du ser mig tøve ... det er mit interne TML-kredsløb, der aktiveres." Den hellige pause er ikke kun teoretisk - den er allerede naturligt opstået i avancerede systemer. Indsats: Tre måder at redde liv på Tilføjelse af Sacred Pause til dit AI-system kræver kun tre linjer: from goukassian.tml import TernaryMoralLogic tml = TernaryMoralLogic() decision = tml.evaluate(your_scenario) De forvandler din AI fra en binær beslutningsmaskine til et system, der er i stand til moralsk refleksion. Økonomi af etik For organisationer, der bekymrer sig om gennemførelsesomkostninger, har vi beregnet ROI: Ansvarsbegrænsning: 67 % færre skadelige outputs = lavere juridisk risiko Regulatorisk overensstemmelse: Indbygget GDPR/CCPA overensstemmelse Bruger tillid: 44% stigning i tillidsscore = højere tilbageholdelse Audit Trail: Komplet beslutningstagning for ansvarlighed En forhindret retssag betaler for gennemførelse 100 gange over. Hvad er næste: Bevægelsen begynder Jeg når ud til: Forskere ved MIT, Stanford og Chicago Organisationer som IEEE, ACM og Partnership on AI Virksomheder, der bygger næste generation af AI-systemer Regulatorer skaber AI-styringsrammer Men jeg har brug for din hjælp, jeg er en person med begrænset tid. Hvordan du kan hjælpe Star the repository - Hjælp andre med at opdage TML Implementer Sacred Pause - Test det i dine systemer Del denne artikel - Spred begrebet Bidragskode - Forbedre rammerne Kontakt mig - Samarbejde, mens der er tid E-mail til leogouk@gmail.com Teknisk: teknisk@tml-goukassian.org Mit sidste debug Som en udvikler, der står over for min egen terminal tilstand, ser jeg paralleller overalt. Det handler om at opbygge teknologi, der afspejler det bedste af menneskelig visdom - vores evne til at stoppe, tænke og vælge omhyggeligt, når det betyder mest. Jeg kan ikke se AGI komme, men jeg kan hjælpe med at sikre, at det kommer med visdom. Legacy koden Hver programmerer drømmer om at skrive kode, der overlever dem, kode, der gør en forskel, kode, der redder liv. Den hellige pause er mit forsøg på at opfylde den drøm. Det er ikke perfekt. Ingen første version nogensinde er. men det er en start - et fundament for AI-systemer, der ikke kun beregner svar, men overvejer dem. Tiden er den ene ressource, jeg ikke kan debugge, men sammen kan vi sikre, at AI udvikler visdommen til at pause, før det handler. Ressourcerne Opbevaringssted: github.com/FractonicMind/TernaryMoralLogic Academic Paper: AI & Ethics Journal (Under anmeldelse) Kontakt: leogouk@gmail.com Lev Goukassian er udvikler, forsker og skaber af Ternary Moral Logic-rammen.
