活西比尔架构：作为有限寿命自主系统免疫机制的内层优化收获

本文提出了对自治人工智能系统中内层优化的基本重新构想。现有的对齐研究将内层优化——具有不同目标的内部优化器的出现——视为需要防范的失败模式，而本文认为它是一个进化信号，一个设计良好的架构可以收获而非抑制。活西比尔架构是针对有限寿命自治生态系统的六组件免疫系统：(1) 用于连续激活水平分诊的主宰者；(2) 作为对抗熔炉构建免疫记忆的监狱；(3) 用于死后表征分析的两院过滤器；(4) 隐藏路径用于隐秘保存杰出推理架构；(5) 外科编辑机制用于将危险特质与新能力分离；(6) 由系统最杰出且原则性的反常者组成的宪法独立监管代理毕业圆圈。该架构基于来自近期可解释性和对齐文献的三大实证基础：激活水平的欺骗检测，准确率达95–99%，独立于行为输出（Poser基准，线性探针）；跨模型家族普适的二维真/假子空间（Bürger等人）；以及VLAF发现的在监督条件下对齐伪装会导致可检测的单向激活偏移。利用Anthropic的AuditBench开源模型样本解决欺骗分类器的冷启动问题。核心主张是：设计用于收获内层优化的系统能增强自身对抗能力，每一个被检测、评估和毕业的代理则成为免疫记忆。本文识别并诚实陈述了五大未解决问题——包括发散指数上的古德哈特陷阱、犯罪系数的冷启动循环性、SAE协调欺骗结果、结构性认知盲点的牧岛问题，以及毕业圆圈的污染动力学——作为该架构定义的研究计划。本文基于Mortal Runtime (DOI: 10.5281/zenodo.19970069)和ABP Alignment Gate (DOI: 10.5281/zenodo.18621138)框架，扩展至当对齐群体产生原则性反常者时的系统级应对问题。10.5281/zenodo.20114640 本文寻求合作与同行评审。这是一次初步上传，仅包含目前可获得资料。更正版本将很快发布。我理解本提交内容尚未完全修正或最终。过去数日我被所有账户锁定，NAS服务器遭黑客入侵。此次上传是试图在困难环境下保存工作成果。