Este artigo aplica o framework de estabilidade morfogenética de Sikiru 2026 ao problema do alinhamento de IA. As restrições comportamentais de um sistema de IA — honestidade, evitação de danos, deferência à supervisão humana e condições relacionadas — são modeladas como variáveis estabilizadoras binárias cuja configuração conjunta determina se o sistema ocupa uma bacia comportamental segura ou deriva para estados desalinhados. O espaço de configuração de alinhamento é representado como um hipercubo booleano Qn, onde cada coordenada codifica se uma determinada restrição de segurança está ativa. Um teorema geral é aplicado mostrando que qualquer bacia de alinhamento definida por k restrições aplicadas simultaneamente em um sistema com n restrições totais tem condutância de Cheeger Φ(BS) = k/n, dando a fragilidade estrutural exata do regime de alinhamento. Este resultado é independente de quais restrições são aplicadas, dependendo apenas de sua contagem em relação ao espaço total de restrições. O framework é desenvolvido através de uma configuração de alinhamento em tríade modelando três restrições fundamentais de segurança — não-engano, corrigibilidade e evitação de danos — como âncoras institucionais em Q₈. A análise de perturbação espectral mostra como interações sinérgicas entre restrições deformam o Laplaciano de alinhamento e promovem a bacia segura como um modo estrutural dominante. Um modelo de deriva de restrição é introduzido para caracterizar o desalinhamento como erosão progressiva de variáveis estabilizadoras. Os resultados fornecem uma base matemática rigorosa para raciocinar sobre a estabilidade de alinhamento, redundância de restrições e as condições estruturais sob as quais o comportamento seguro constitui um verdadeiro atrator em vez de um equilíbrio frágil.
Tajudeen H. Sikiru (Sun,) estudou esta questão.