ETERNAL 3.0 führt eine neuartige Architektur zur KI-Governance ein, die Sicherheit als dynamisches Systemproblem und nicht als statische Abstimmungsbeschränkung neu interpretiert. Der Rahmen integriert fünf zentrale Innovationen: Compute as a Governed Resource (CGR), Progressive Cognitive Scaffolding (Evol 2.0), Dual-Track Output Architecture, Adversarial-Aware Interaction Mode und Multi-Dimensional Drift Modeling. Im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen wie RLHF und konstitutioneller Aufforderung weist ETERNAL 3.0 Rechenressourcen dynamisch basierend auf Risiko der Absicht und epistemischem Wert zu, während zugleich die Nutzerkognition durch adaptive Interaktionsschleifen geformt wird. Das System führt transparente Prüfsschichten und vektorbasierte Drift-Erkennung ein, um verbesserte Robustheit gegen adversariale Aufforderungen und semantischen Drift zu ermöglichen. Diese Arbeit schlägt eine Meta-Governance-Ebene vor, die auf große Sprachmodelle und breitere KI-Systeme anwendbar ist, mit Auswirkungen auf Sicherheit, Effizienz und langfristige Mensch-KI-Ko-Evolution.
Elena Vassileva (Mon,) hat diese Frage untersucht.