碳硅道统发布AI安全与文明治理法典，188集分七层
全球AI治理讨论目前多集中于法规与产业监管层面，对底层认知安全及模型原生技术风险的关注相对不足。碳硅道统为此推出《AI安全与文明治理法典》，全套共188集，构建了七层递进式研究框架。该体系从普通人的AI认知风险入手，逐步深入大模型底层安全机理，进而覆盖行业权责、国家算力监管，最终延伸至跨代际文明尺度的长期风控，试图将技术安全、法律权责、产业落地与文明治理贯通，为AI安全与碳硅共生发展提供完整参考范式。
第一层：基础认知安全层（001–024）
该层面向公众与从业者，旨在建立基础AI风险判别能力，区分普通信息错误与认知污染，破除AGI市场泡沫与能力幻觉，构成整套法典的底层安全底座。
- 001|AI风险的分层分类体系与客观评估基线
- 002|专用AI与通用人工智能的核心边界辨析
- 003|AI能力幻觉的成因识别与判定基准
- 004|AI算法偏见的形成类型与风险边界
- 005|AGI市场叙事泡沫与公众认知偏差溯源
- 006|认知污染与普通信息错误的本质区别
- 007|当代AI安全研究范式的盲区与局限
- 008|AI红队测试的安全价值与固有短板
- 009|AI演示能力与真实落地能力的判定差异
- 010|人机认知依赖的形成机制与安全风险
- 013|AI风险短期中期长期时序分层框架
- 014|AI能力涌现的观测边界与过度解读纠偏
- 015|普通用户可用的AI输出风险简易判别法
- 017|AI推荐系统叠加信息茧房的认知固化风险
- 018|AI安全的准确定义：可控风险而非零风险
- 019|开源与闭源AI模型基础安全特征对比
- 020|AI辅助决策的参考边界与人终审权限
- 021|AI虚假内容与传统网络谣言风险差异
- 022|AI风险评估中样本偏差造成的失真问题
第二层：技术风险边界层（025–054）
该层深入大模型底层技术机理，涵盖模型黑箱、提示注入、数据投毒、后门、对抗样本、多模型互联等原生技术安全缺陷；所有治理规则均建立在本层技术可行性之上。
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