具有认知免疫保护的动态一致性窗口：人工智能系统的结构生存框架

本文介绍了动态一致性窗口（DCW）框架，这是一种监控系统实时一致性的人工智能安全结构生存方法，而不是在生成后过滤输出。该框架定义了一个追踪结构退化的五维缺陷向量，基于横向耦合的出现阈值，以及两个状态变量，即一致性边际 m 和稳定参数 Λ，这些共同决定系统状态。我们通过认知免疫系统（CIS）扩展该框架，该系统在整合之前评估新学习的影响提供了四个决策路径：接受、拒绝、隔离和重构。重构机制引入了人类一致性桥接，类似于生物免疫中调节性 T细胞的耐受性。对21个测试案例的实证验证表明，该框架能够正确区分局部一致性和横向生存性，尽管局部指标令人满意，但聚合的非一致内容仍导致 Λ = 0.44 和 m = −1.17。一个工作实现（CMCI v8.1.4）作为生产服务进行了部署，配备了REST API和实时仪表盘。与此项工作相关的四项专利在加拿大知识产权局待审。