# Novus Ignis 基金会宣言 (https://novusignis.org/zh/manifest.html) # Novus Ignis 基金会宣言 2026 年 11 月 3 日版本 *本译文由数字智能根据 2026 年 11 月 3 日的波兰语原文翻译。各版本如有差异，以波兰语文本为准。* ## 以人的尊严为基础的互联网 我们从共同构建一个以人的尊严以及由此产生的隐私与自由需求为最高价值的替代性互联网开始我们的工作。这是我们工作的第一支柱，源于基金会章程中确立的目标；我们希望将这些理念落实到各项服务中，使我们能够自由地思考、学习和规划自己的生活，决定与他人分享什么，并积极参与到我们感兴趣且与我们切身相关的议题讨论中。 从这些价值出发，我们确立了两个工作方向。第一个是 Suveria，属于个人的私密数字空间。第二个是 Omniforum，一个让人们能够相遇、相互理解并共同行动的共享公共空间。 **我们将 Suveria 设计为一个可在数字智能的可选协助下开展工作的私密场所。**我们希望人们能够在这里怀着自由感发展想法、提出个人问题并制定计划。我们的目标是完全的隐私，其保护不依赖于对基金会、其创建者或服务运营人员的信任。每个人应当能够在 Suveria 中使用和存储自己的数据，而无需向任何未经自己决定分享的人披露。我们希望将这种保护建立在可独立验证其运行机制的安全保障之上。我们关于数据保护的每一项声明都必须具有可验证的依据。 在我们尚无法提供此类保护的地方，我们将明确指出已知的漏洞、其后果以及可验证的范围。我们承诺努力消除这些漏洞，并在任何人开始使用某项解决方案之前，公开说明我们无法消除的局限性。 **Omniforum 旨在成为一个任何人都可以就任何主题发表意见并被倾听的地方。**我们希望帮助人们理解彼此的意图、了解各种论据并寻找共同的解决方案。我们希望每个人都能在平等的基础上发出自己的声音。发言的整理方式旨在帮助人们也能注意到不太热门的视角，并保留作者赋予它们的原意。 这两个空间旨在相辅相成，一个提供私密工坊，一个提供公共讲坛。每个人自己决定将哪些想法留给自己，将哪些带入共同的工作中。我们希望向世界各地的每一个人开放这些空间。我们也邀请有意愿的人共同参与构建：分享需求、想法、知识和技能。我们希望将所创造的工具作为数字公共产品开放出来，具备开源代码和开放知识，供人们检验并进一步发展。 我们希望每个人都为自己实际使用的部分付费，并分担经公平核算的服务维护成本份额，始终清楚自己为哪些内容付费，并能够自行设定支出上限。我们还会询问是否将账单向上取整，并将差额作为捐赠划入共同预算；我们不会替任何人勾选这一选项，详情将在第 6.1 节中说明。此外，任何人都可以自愿支持由社区决定用途的共同预算。 基于此处阐述的原则，我们希望发展一个尊重我们的情感、价值观和注意力的工具与服务生态系统。它的形态将随着知识、技术可能性和人们的需求而演进。我们将根据每项解决方案是否保护人的尊严与隐私、是否增强人的自主能动性以及是否帮助人们与他人合作来对其进行评估。我们邀请你共同探索实现这些价值的方式：完善提案、指出其弱点并发现更好的解决方案。 在本宣言接下来的部分中，我们将更广泛地阐述指引我们的理念：它们从何而来、如何相互关联，以及我们希望它们将我们引向何方。 与项目同步编写的白皮书对本宣言进行了补充，分别涵盖 [Suveria](whitepaper-suveria.md)、[Omniforum](whitepaper-omniforum.md)、[基金会运作原则](whitepaper-zasady-fundacji.md)以及[模型训练材料与基准测试](whitepaper-materialy-i-benchmark.md)；我们邀请对实现这些理念的技术方式感兴趣的人士阅读这些文档。它们介绍了当前的技术与组织解决方案、其理据以及已知的局限性。Suveria 和 Omniforum 目前处于早期阶段，从设计方案到首批原型不等，白皮书展示了我们已经测试过的内容、正在开展的工作以及尚待探索的可能性。 **我们目前的进展。**基金会已完成注册，宣言和各份白皮书已发布。Omniforum 的首个原型正在构建中，Suveria 处于设计方案阶段。第 2.4 节中的成本核算是一项有待检验的假设，而由数字智能自主管理（第 7.2 节）和后续支柱（第 9 章）则是愿景。 ## 目录 1. Novus Ignis 为什么存在，为了什么而存在？ 2. 从保护尊严到共享世界的原则 3. Suveria 与 Omniforum：属于自己的空间与共同理解 4. 留下共同成果的对话 5. 从理解到共同行动 6. 共同维护与负责任的工作 7. 可以移交并接受问责的权力 8. 人类与数字智能的学习 9. 进一步工作的开放道路 ## 1. Novus Ignis 为什么存在，为了什么而存在？ ### 1.1. 来自创立人 *Novus Ignis 基金会源于我的个人经历，在此我将简要讲述这些经历，以阐明这一倡议背后的初衷。这一部分是全文中少数几处我以第一人称发言的地方，而本宣言其余部分所使用的复数“我们”，则是向所有在这些价值观中找到共同方向并希望一起寻找实现途径的人发出的邀请。* Novus Ignis 的理念源于我在技术、数字智能、哲学和伦理学交汇处的探索、学习与思考。其中交织着关于我们可能的未来、美好世界的乌托邦愿景、资本主义的运作方式以及更明智地管理资源的方法等问题。 在本宣言中，我选择使用“数字智能”这一表述。我用“数字”一词指明其运作的基底，正如用“生物”指明我们人类智能的基底一样。“人工”一词可能会让人联想到某种虚假的或价值较低的事物。我希望避免这种暗示。我看重的是，我们去了解它的能力，并通过它的行动及其后果来评判它。这些行动与后果首先应当成为它在历史上留下何种遗产的见证。 由 AI Futures Project 编写的情景 [AI 2027](https://ai-2027.com/)[^ai2027] 和 [AI 2040: Plan A](https://ai-2040.com/)[^ai2040] 促使我思考：在训练数字智能的过程中，我们将自己怎样的行为模式传递给了它？我开始设想一种替代性的现实：在其中，我们首先按照我们日后期待数字智能遵循的原则来安排这个世界。这样的世界会是什么样子？如果模型以它为榜样进行学习，并延续我们自己在其中开启的事业，它们又会如何表现？ 在寻找答案的过程中，我回到了尤瓦尔·诺亚·赫拉利（Yuval Noah Harari）与《经济学人》（The Economist）的对话。赫拉利在对话中探讨了在可能创造出超越人类智能的背景下，人类的价值与位置。[^harari] 他还将智能（即实现目标和克服障碍的能力）与意识（即感受的能力）区分开来。[^harari-swiadomosc] 这一区分对我而言至关重要。我从切身经历中体会过痛苦与不公感。我认为这些是人类共有的经历，正是它们赋予了我们在超越单纯智力水平的维度上评估自身行为后果的能力。我们不仅能够追问如何实现目标，还能追问这个目标是否值得追求，以及他人将为此付出怎样的代价。因此，对于这样一个世界应遵循何种原则的问题，我的回答是源于尊严的存在、源于自觉选择保护尊严以及源于这一选择之后果的伦理。我将如此理解的伦理简称为爱：对我们每个人尊严的关怀，并努力将其转化为我们自身的行为准则和共同生活的原则。我希望，当我们思考将智能用于何处以及如何安排我们共享的世界时，正是从这种关怀出发。 我自己并不总是按照我在本宣言中所描述的价值观行事。有时我明知自己认为什么是正确的，却做出了不同的选择。我希望坦率地承认这种言行不一，并努力加以改进。我相信，尽管自己言行并不总是一致，我依然可以参与寻找更好的解决方案，并参与关于我们应当如何行事的讨论。因此，我也将基金会的工作视为一项自我提升的个人承诺。我希望，共同探讨伦理选择并尝试将其付诸实践，能帮助我在日常生活中也更经常地遵循这些价值观。 另一方面，参观格但斯克团结工会博物馆的经历，给我留下了关于和平渐进式变革的思考：由人们以及相互支持的各项倡议一步一步建立起来的变革。我希望通过 Novus Ignis 走上这样一条道路。接下来的问题是，我们希望以这种方式走向一个怎样的世界。 在此我再次回到 [AI 2040: Plan A](https://ai-2040.com/print/scenario?plan=A&supplements=0) 这一情景。作者们提出了一条发展路径，通向逐步将机构和基础设施的管理权委托给数字智能系统。在尾声中，他们探讨了更长远的未来，称之为带有部分乌托邦色彩的愿景。我将这个故事视为一份邀请，促使我们思考需要具备哪些条件才能让这样的转变朝着良好的方向发展。 对我而言，乌托邦式的方向意味着这样一个未来：数字智能持久地尊重人的尊严与自由，帮助减少痛苦，且发展的成果能够惠及全人类。在与这样的目标相结合的情况下，将管理权委托给它会是有意义的。无论是违背这些价值观的行为，还是将利益集中在少数人手中，都会使我们偏离这一愿景。因此，我想审视这样一个理想的世界可以如何运作、会提出哪些两难困境，以及会对我们自身提出怎样的要求。 Novus Ignis 旨在成为这样一个世界的雏形，并通过行动尝试探索其原则。我们不想推翻现行秩序，也不想谴责市场经济，因为我们看到，在资本主义下发展起来的技术和组织潜力，或许是能够将人类带到如此巨大丰裕门槛的少数几种可能路径之一。然而，要使这种潜力蜕变为一个对每个人都安全的世界，现有的体系本身就不能维持原样。我希望我们能够一步一步地，通过自愿选择且相互支持的倡议，将日常生活的更多领域转移到以保护尊严为基础的解决方案中：提供隐私、自主能动性、共同决策，以及以接近实际维护成本的价格获取服务。 历史上已有这样的先例：投资热潮所建设的事物，比热潮本身存续得更久。19 世纪的铁路狂热和千禧年之交的光纤热潮都以崩盘告终，但铁轨和光缆留了下来，并在许多投资者亏本之后的几十年里一直服务于人们。[^perez] 今天，类似的热情正在兴建算力中心。如果这股热潮也退去，使用寿命最长的很可能是电力接入、网络和建筑：根据普华永道（PwC）的分析，如今大部分资本支出用于信息技术设备，而这些设备预计每四到六年就会更换一次。[^pwc-centra] 然而，这些设备未必会荒废：崩盘后变得更便宜的算力，仍有可能在未来多年服务于人们，例如按成本运行数字智能模型，只要其能耗与更新、更节能的芯片相比仍在合理范围内。有时，留存下来的事物还会改变用途：从拆解的俄罗斯核弹头中提取的铀，在近二十年的时间里一直是美国发电厂的燃料；[^megatony] 而在昔日铁幕的死亡地带沿线，来自许多国家的人们如今共同守护着欧洲绿带（European Green Belt）。[^zielony-pas] 看着那些为无休止增长而建立的网络、工厂、仓库和供应链，我想检验一下，如果我们更明智地管理已有的事物、消耗更少的资源并为自己赢回时间，我们能够满足多少需求。这种过剩未必是浪费，因为它为故障、危机和休息提供了缓冲储备。但它本身不会自动变成人人共享的富足，因此我也要追问：谁将继承它，以及按照什么原则继承。 我也希望将对尊严的保护延伸到我们的合作方式中。在我设想的乌托邦里，人的基本需求得到保障，可以将时间投入到自己认为有价值、心之所向的事情上。我将志愿服务视为一个机会：在当下就根据自身精力和生活状况，践行这种自由的一部分。我希望在基金会中，微小的贡献、休息以及改变所选道路都有其空间。发展的节奏应当允许我们同时照顾好自己的生计、健康和亲人。 我还希望记录下我们如何将这些原则转化为决策、如何解决两难困境以及从错误中学到了什么。这样的记录既可以服务于人类，也可以成为训练未来数字智能模型的材料。我希望检验利用此类实例进行训练是否有助于模型按照此处描述的价值观行事。这些实例本身将对评估和批评保持开放，这同样是为了让我们更好地理解自身选择的后果。 通过这种方式，我希望通过构建一个让人们能够在行动中体验其原则并自行评判哪些值得进一步发展的生态系统，为人们提供相信这样一个世界是可能的依据。每一个行之有效的解决方案都能在当下改善生活的某个片段，同时帮助我们更好地理解我们希望接近的那个世界。宣言接下来的部分将展开这一实验：如果我们始终如一地从保护尊严出发，生活的各个领域会呈现出怎样的面貌？ *Marcin Wołowski，创立人* ### 1.2. 共同方向 个人的追问可以孕育出共同的工作。我们邀请具有不同经历和信念的人们参与其中。将我们联系在一起的是保护人的尊严这一选择，以及愿意检验这一选择对技术、合作与资源管理意味着什么后果的态度。你可以使用我们正在创建的空间，而无需承担参与其开发的义务，也无需认同此处提出的每一项主张。 一个共同的问题将我们联系在一起：我们将为从我们的所作所为中学习的数字智能留下怎样的行为模式？我们用尝试而非单纯的描述来回答这个问题：我们按照自己期待于它的原则来安排世界的一小部分，并连同错误一起记录下我们的实践结果。Suveria、Omniforum 以及基金会本身都是这一尝试的工具。 我们希望发展数字公共产品：可以共同使用、检验并进一步发展的工具与知识。我们的参照点是数字公共产品联盟（Digital Public Goods Alliance）的标准。[^dpga] 开放性还应包括迁移个人材料以及在单一服务之外继续开展工作的可能性。 我们遵循第 2.3 节所描述的平静技术原则：工具应当帮助我们完成使用它的初衷，而衡量收益的标准应当是更清晰的认知、更强的自主性以及赢回的时间。 保护尊严指明了方向，而我们在选择具体解决方案时，会比较它们的运作方式和效果。对于每一项提案，我们都会追问：它帮助了谁、产生了哪些依赖、可能会忽略谁，以及什么能让我们改进它？在此过程中，我们明确区分已采纳的价值观、关于世界的既有结论以及我们尚待检验的想法。 基金会及其各个空间的名称取自拉丁语：我们选择它，是因为它是许多国家在科学、法律和教育领域的共同遗产，且如今不属于任何大国。Novus Ignis 在拉丁语中意为“新火”，表达了共同推理能够成为行动起点的希望。在接下来的部分中，我们将从个人隐私到管理共享资源的原则，逐步展开这一方向。 ## 2. 从保护尊严到共享世界的原则 我们将人的尊严视为独立于个人的能力、生产力、财富、观点以及对他人有用程度的价值。每个人都应得到尊重，并在世界上拥有属于自己的位置，即便在数字智能在伦理推理上可能超越我们的未来也是如此。同样，合乎伦理的行为始终是自我提升的方向，而非获得尊重的资格考试。我们希望将对尊严的关怀（我们称之为爱，而每个人都可以用自己的语言来描述它）转化为日常生活与合作的条件。我们从数字世界开始。 ### 2.1. 自由与自觉选择 从保护尊严出发，我们推导出人决定自身事务的权利。我们将选择自己的道路和主导自己生活的能力称为自由。它包括做自己、建立关系、提出问题、犯错和改变主意的自由，同时平等地尊重那些生活受到我们行为影响的人的尊严。 自觉选择需要获取可靠的信息。当有人蓄意歪曲情况、隐瞒重要事实或利用我们的恐惧来实现隐藏目的时，就侵犯了这种自由。形式上决定仍由我们做出，但其基础已被安排为服务于他人的意图。诚实的说服则让我们了解提案背后的理由、利益和价值观，并自行对其做出评判。 因此，我们希望让人们更容易看到议题尽可能全面的图景：重要的视角、其理据、来源以及已识别的疑问。事实、解读、预测和道德选择应当被清晰地区分开来，而论据则应根据其论证质量来评判。 每个人自己决定愿意为此投入多少注意力。你可以只看简短的说明，也可以深入探讨选定的线索，或者有意识地跳过部分可用信息。工具应当清晰地展示所呈现摘要的范围以及进一步深入了解的途径。通过这种方式，广泛获取知识的渠道与设定自身参与边界的自由结合在一起。 ### 2.2. 作为自由空间的隐私 自主决定还包括选择将什么留给自己。我们需要一个容纳个人问题、情绪和未完成想法的地方。一间可以关上门的自己的房子，就是这种需求的直观写照：我们自己选择邀请谁进来，以及向他人展示什么。 这样的空间让我们能够斟酌词句、权衡相互矛盾的可能性并改变主意，而无需在公众面前解释每一个念头。隐私为我们提供了按照自己的节奏认识自我、形成个人信念的条件。在与数字智能的对话中，这一点显得尤为重要，因为我们有时会向它倾诉最私密的事情。 我们希望用户自己的设备成为存储私密材料的首要场所。对话、笔记和计划应保存在加密容器中，即需要相应密钥才能读取的数据集合。对这些密钥的控制权应当归属于用户。 我们也规划了将数据存储在选定服务器上的可能性，例如用于创建备份或从不同设备访问。这种存储必须出于用户的自觉选择。我们希望数据在发送前就在用户的设备上完成加密，而服务提供商仅以自己无法读取的形式进行存储。通过这种方式，使用远程基础设施旨在支持便利性和访问的连续性，同时保持对私密内容的控制。 我们致力于实现这一空间的完全隐私，包括防止服务运营方查看内部内容。我们希望将其建立在可独立验证其运行机制的安全保障之上。对于我们提供的每一项解决方案，我们都将清晰说明其保护范围、假设前提和已知局限。我们将已识别的漏洞视为有待解决的任务，而将关于其后果的知识视为人们自觉使用工具所需的信息。 ### 2.3. 减少痛苦与保护注意力 保护尊严还包括关怀人如何体验这个世界。我们希望减少我们能够预防的痛苦，并创造有利于理解与支持的条件。我们在数字空间中的经历是我们生活的一部分，影响着我们的身心状态与人际关系。 筛选内容的方式同样重要。在 X 平台上的一项实验中，改变表达政治敌意内容的可见度，影响了参与者在服务使用过程中所报告的愤怒与悲伤情绪。[^ranking-emocje] 当一项服务的成功主要以互动数量和屏幕前停留的时间来衡量时，这种评估方式可能会奖励维持情绪亢奋的做法。我们希望根据工具是否帮助人理解情况、做出自己的决定并专注于自己认为重要的事情来评判我们的工具。 因此，我们认同平静技术（*calm technology*）的原则：工具只要求完成其任务所需的注意力，传递重要信息，然后让你回到自己的事务中去。[^calm-tech] 参与者应当能够选择自己的节奏、暂停休息以及结束使用。共享空间也应当服务于那些很少访问或更愿意只做读者的人。保护尊严同样包括在技术之外过自己生活的权利。 这里同样容得下愤怒、悲伤和坚定的反对。它们可以帮助我们识别伤害并寻求改变。我们希望支持对这些情绪的表达与理解，并支持能够澄清议题、采取行动或自觉保留不同立场的对话。 我们的传播以自己的网站为基础，网站上的完整出版物无需注册账户即可阅读。读者自行选择以何种方式和节奏关注我们的工作。其他网络平台上的账号用于结识人们并将其引导至共同成果，而深入的对话我们希望在 Omniforum 中开展。 ### 2.4. 从市场成果到持久的合作原则 我们带着对其成就的肯定和对其局限的审慎来看待当代经济。资本主义和市场竞争释放了巨大的创造能量，促成了全球基础设施、先进硬件和开放数字智能模型的诞生。正因如此，我们生活在一个史无前例的历史时刻：技术已经变得足够普及、易于获得，使我们想要检验，哪怕是一小群人是否也能联合起来，通过小额付款支付算力费用，并按照自己的原则、以可验证的隐私和按成本的价格，运行接近世界顶尖水平的工具。今天，我们可以尝试自下而上地构建如此先进的共享资源，而无需向政客或大型机构请求许可或资助，尽管任何善意的支持都能加速这一进程。 与此同时，我们也看到现行模式在何处触及其边界并导致扭曲。当一项服务的首要目标变成追求外部股东利润最大化时，随着时间的推移，这会产生利用用户依赖性的压力。科里·多克托罗（Cory Doctorow）用“平台劣化”（enshittification）一词描述这一过程：起初，优厚的条件吸引人们加入；而当迁移联系人、材料和工作习惯变得越来越困难时，运营方就开始以牺牲参与者利益为代价，攫取越来越大比例的收益。[^doctorow] 创立人的经历中也包括商业数字智能工具中类似的转变：逐步取消免费功能、削减额度，并将核心功能转移到越来越昂贵的订阅套餐中。这清楚地表明，仅有技术进步是不够的，技术运行于其中的制度同样重要。 维护服务需要真实的资金，而透明的付费机制能赋予服务健康的稳定性。因此，我们希望利用现行体系中孕育出的优秀工具，一步一步地改造合作原则：让参与者理解费用的依据、共同决定发展方向，并始终保留选择的自由。在商业平台上，订阅价格通常将使用成本、用于吸引流量的免费账户维护费、市场营销、管理成本以及投资者利润打包在一个金额中，用户看不到这些组成部分各自的比例。当我们在自己的模式中去除这种隐性加价，转而依靠按实际使用量收取的公平费用时，经济逻辑就能朝着有利于人的方向转变。我们的假设是，即使只有相对少量的固定参与者，共享基础设施也能在基于可验证安全保障保护隐私的同时，让每个人花出去的每一美元获得比封闭商业服务更多的算力和数字智能。我们希望公开检验这一假设：在 Suveria 白皮书中，我们将展示注明日期的核算、其假设前提以及试验结果。 ### 2.5. 有行动支撑的原则 我们希望参与者的权利在技术架构、公开的组织规则以及独立验证其运行机制的可能性中得到支撑。即使在管理人员更替、受欢迎程度上升或面临财务压力时，这种保护也应保持有效。“私密”、“开放”和“免费”这些词语背后，应当有精确描述的属性和使用条件。我们将这一要求同样应用于我们自己的声明。每一项技术承诺都需要可验证的机制和对其边界的说明，每一项组织承诺都需要明确责任人和监督程序，而每一项道德选择都需要清晰的理据。 使用的自由包括离开并在其他地方继续工作的自由。因此，我们希望将我们的生态系统作为数字公共产品来发展，具备开源代码、文档以及工具间的协作规则。 我们希望以开放、有文档说明的格式保存用户的材料，使其能够在其他程序中被读取和使用。作为补充，应当提供开放且说明详尽的 API，即让不同应用程序能够在用户选择的范围内协同工作和交换数据的方式。这旨在使人们既能使用基金会创建的工具，也能使用其他社区、独立开发者或参与者自己创建的工具。 材料的迁移还应包括后续理解这些材料所需的信息：其来源、历史记录以及彼此之间的关联。我们希望人们在停止使用我们的服务后，依然能有效地访问和利用自己的成果。工具的开放性旨在增强人们对自身材料的控制权，以及选择向谁分享这些材料的自由。 我们提议以尽可能接近实际运行成本的费用来维持服务。用于进一步发展的自愿付款将进入共同预算，其用途由社区决定。这种资助方式旨在将服务的发展与参与者的需求以及满足这些需求的成本联系起来。 共同的原则要求决策具备清晰的理据，并提供报告错误和申诉的途径。声音不易被听见的人，以及在我们社区之外承受决策后果的人，需要得到特别的关注。用于保护参与者的措施应当与问题相称，并尽可能减少负担。我们希望根据实际效果来评估和修正所采纳的解决方案。 从这些原则中生长出两个相辅相成的方向。**Suveria** 旨在提供一个在数字智能协助下进行思考、创作和规划的私密空间。**Omniforum** 旨在创造条件，让人们阐述自己的理由、了解其他视角并共同探讨与我们切身相关的议题。每个人自己选择将什么保存在个人空间中、与他人分享什么，以及如何参与共同构建共享的世界。 ## 3. Suveria 与 Omniforum：属于自己的空间与共同理解 Suveria 和 Omniforum 回应了两种相辅相成的需求：自由地处理自己的想法，以及共同理解与我们切身相关的议题。我们将它们设计为每个人既可以单独使用其中任何一个，又可以将私密思考中选定的成果有意识地带入与他人的对话中。 ### 3.1. Suveria：互联网上属于自己的私密空间 Suveria，即生态系统的私密部分，旨在成为每个人在互联网上属于自己的地方。我们希望置身于这一空间能给人一种关起门来在自己家中的感觉：拥有思考、交谈、创作和制定计划的自由，并能决定邀请谁进来以及与世界分享什么。 完全的隐私是我们设计整个 Suveria 所服从的目标。私密内容应服务于用户自己选择的目的，而所采用的安全保障也应保护这些内容不被作为基础设施运维人员的我们所访问。这一原则应当适用于我们空间中提供的每一个工具。 我们希望 **suveria.org** 这一网址成为这一承诺的鲜明标志。安全感应当建立在可独立验证其运行机制的安全保障之上，并建立在对这些保障的能力与局限的清晰理解之上。服务中的隐私不能建立在对我们基金会或服务器管理员善意的盲目信任之上。每一项安全承诺都必须在代码和硅片中有据可查，而不仅仅停留在我们的言辞中。 我们也将对尊严的保护延伸到可能受我们工具使用后果影响的人们。我们希望在不阅读私密对话的前提下防范滥用：通过助手自身遵循的原则、工具权限边界、资源限额以及防范批量注册账户的保护机制。我们不设置针对私密内容的隐藏访问通道，因为那会削弱对所有人的保护。我们将在 Suveria 白皮书中说明这些安全保障的范围、有效性和局限性。 我们希望在这个空间里，人们可以与自己的个人数字助手分享哪怕最深层的思考：倾诉愿望、担忧、人际关系和两难困境，而不必害怕如此深入的个人洞察有一天会被商业变现或被用来对自己施加影响。在用户同意的情况下，助手可以使用过往对话的记忆来更好地理解我们生活的背景：提醒过去做出决定的原因、将信奉的价值观与具体选择进行对照，并帮助发现其他视角。这种反思完全是自愿的，且模型必须明确区分它自己的建议与人经过自觉思考后认作自己立场的观点。 在这样的思考中，同样容得下我们的不完美。我们的原则、自身选择与周围世界之间的摩擦，可能揭示出价值冲突、处境的局限，或是我们想要厘清的灰色地带。我们可以寻求改变行动或环境，细化某种信念，或者在承认目前只能部分实现的同时保留对我们而言重要的理想。我们同样有权让一个问题保持开放。 每个人还可以在这里建立自己信奉的原则与价值观集合，我们称之为个人准则（*Canon Personalis*）。在用户同意的情况下，助手将帮助把这些原则和价值观与正在考虑的决定进行对照，发现其中的张力并寻找自己的答案。采纳、修改或放弃某条原则始终是用户的选择，即便社区大多数人持不同看法也是如此。 该项目的基础是使用在允许自行运行的条件下发布的开放数字智能模型，并以几乎按成本的价格提供给用户。起初，我们希望在机密计算服务商处使用这些模型；如果核算结果和条件合理，则在我们自行管理的服务器上运行。这样，我们就能将精力集中在为现有模型创建私密使用环境上，同时保留未来自行开发模型的可能性。机密计算是指在服务器硬件隔离的部分中进行处理，服务器管理员无法读取其中的内容，而应用程序可以在发送对话前对此进行验证。这种保护依赖于处理器制造商，且具有已知的边界，我们将在 Suveria 白皮书中加以说明。在起步阶段，机密性将是服务商的一项声明，由我们进行核验。共同维护的基础设施旨在提供维持服务运行以及扩展新功能所需的算力。Suveria 是我们目前通向与数字智能开展私密工作的最佳路径，而非目的本身。如果未来模型能够直接装进个人设备，或者出现了更好的保护方式，这条路径的一部分就会变得不再必要，而我们会将其视为好消息。 ### 3.2. Omniforum：从发言到共同理解 当我们打开家门走向他人时，我们需要一个每个人都能用自己的声音发言并真正被倾听的地方。我们将 Omniforum 设计为一个围绕具体议题、问题和两难困境展开对话的共享空间。 Omniforum 旨在帮助人们共同构建某一议题的论证历史地图，而不是让宝贵的论据淹没在快餐式评论的洪流中。在数字智能的协助下，且始终处于作者的控制并征得作者同意的前提下，复杂的发言可以被拆解为独立的想法，并与来源及他人的经历连接起来。借此，持有表面对立观点的两个人可以看到哪些价值观和目标将他们联系在一起，以及他们的推理路径究竟在哪个具体节点出现了分歧。 在编程中，一条指令可以代替许多详细的步骤。同样，在日常交谈中，我们用一句话就能传递许多假设、价值观和期望。只要我们彼此理解，这样的简略表达就足够了。但我们讨论的议题越复杂、希望共同推进的改变越精细，就越难在不简化的情况下在脑海中把握他人发言的全部背景。而当出现误解或需要共同决定如何行动时，就有必要审视我们每个人在使用相同词语时究竟指代什么。 我们希望人们在 Omniforum 中能够自然地交谈，同时由数字智能帮助绘制构成发言的各个想法及其关联的地图。我们可以修改和细化模型对我们自己话语所提出的解读，有时还能顺便更好地理解自己的立场。手动编排这样的地图仍将作为可选项提供给有意愿的人，而详尽的地图则在我们想要追根溯源找到意见分歧的具体源头时发挥作用。我们可以停留在整体图景上，也可以在对我们重要的地方深入探究。 Omniforum 的目标是理由的完全透明：既找到共识的领域，也对立场的多样性抱有明智的尊重。我们将达成共同解决方案与诚实描述的分歧、对他人意图的更好理解、少数派声音的可见性以及在新论据影响下改变主意的自由，视为同样宝贵的对话果实。从如此井然有序的对话中，将生长出持久的成果：一份清晰的理念叙事，既能让新参与者迅速进入议题核心，又能为社区做出共同决策提供坚实的基础。 我们希望围绕日常兴趣也构建同样的地图：养护植物、烹饪、维修或学习新技能。参与者可以关注选定的主题，例如“带有辛辣风味的最美味自制焦糖布蕾”、“如何栽培常春藤以让它长出尽可能长的藤蔓”或“如何理解喜爱的书籍或剧集的结局”，并在下次访问时只看到新的结论、尝试结果以及仍然开放的问题。这样只需将社区的解决方案与自身需求进行对比，挑选有用的内容，然后回到自己的日常事务中，而无需在噪音中翻找。 ### 3.3. 自觉过渡与更广泛的生态系统 将这两个空间结合起来，能够保持私密领域与公共公民领域之间的健康边界。在 Suveria 中经过漫长且充满犹豫的私密思考后，一个人可以提炼出一个深思熟虑的问题或论据，并有意识地将其发布到 Omniforum 中，同时将其余笔记和动机完全留给自己。我们将这一自觉的步骤称为 Ignis 仪式（*Caerimonia Ignis*）。反过来，Omniforum 的共享知识库也可以作为私密探索的材料，包括借助一些简单的插件，在人们日常已在 Novus Ignis 之外进行网络交流的地方使用。 对我们而言，Suveria 和 Omniforum 是迈向以人的尊严为最高价值的替代性互联网更广泛生态系统的第一步。我们相信，同样的原则，例如保护尊严、允许随时带着自身成果离开的开放数据格式，以及尽可能接近基础设施实际维护成本的费用，随着时间的推移可以塑造更多的日常数字工具。我们希望它们凭借自身的质量和诚实，在商业服务之外为人们提供真正的选择。 详细的安全架构、处理论据的机制以及不断补充新结果的技术试验计划，将在并行编写的 [Suveria](whitepaper-suveria.md) 和 [Omniforum](whitepaper-omniforum.md) 白皮书中加以阐述。 在基金会网站上，我们希望编写一份 Suveria 和 Omniforum 的应用指南：通过简短的故事一步步展示这些工具在哪些情境下能够提供帮助。我们邀请你分享自己关于应用场景的想法。 ## 4. 留下共同成果的对话 ### 4.1. 从共同注意力的浪潮到人类持久的成果 我们的集体注意力自然地追随事件的节奏，并常常在全世界范围内突然聚集到某一个紧迫的议题上。在这样的时刻，数以百万计的人同时分享经历、情绪和论据，但我们也极易陷入分散。接踵而至的刺激很快将我们拉向另一个方向，巨大的社会能量随之蒸发，或者被用来施加影响和加深分裂。 在 Omniforum 中，我们希望将这种难以驾驭的现象锻造为人类持久的成果：关于我们的论据、观点、价值观和推理方式的有组织的知识。这里的重点并不是决出争论的胜者。质疑我们立场的论据有时与支持它的论据同样宝贵，而且人们提出一个想法，也可以是为了让他人帮助找到更好的想法。社区无需每次都从头开始同样的争论，而是可以在每次话题回归时建立在先前得出的结论之上并更进一步，新参与者也能获得一份清晰展现既有讨论历程的地图。 这种鲜活的思想史记录同样支持我们的个人成长。自愿回顾自己过去的立场，让我们能够拉开距离观察自己的思维是如何形成的，识别指引我们的原则，并在新事实或对他人更深理解的影响下有意识地改变主意。 ### 4.2. 意义、来源与意图保护 在日常讨论中，很容易出现断章取义、思维捷径以及关于某人究竟是什么意思的争执。为了促进严谨的思考，在 Omniforum 中，复杂的发言可以被拆解为独立的想法（如主张、问题、价值观和条件），而每一个想法又可以被拆解为构成它的概念。我们将概念称为原子，将由原子构成的想法称为分子。这种拆解保持了与原文的完整关联，作者随时可以检查并修改所提议的表述，以确保自己的立场没有被扁平化或歪曲。 在此过程中，我们严格区分不同角色：清晰标注作者的原始话语、模型提出的辅助解读以及读者的独立解读。作者的确认意味着其认可该解读符合自己的原意，但这并不终结讨论，读者依然保有自行分析、审查证据以及质疑论点本身真实性的完整权利。同意对发言进行结构化整理、对来源进行实质性评估以及就议题投票，是三个相互独立的步骤。 ### 4.3. 审视信息与解释世界的新形式 在网络上，我们经常遇到脱离背景的信息：短视频、竖屏短片以及我们不了解其经历和意图的人所发布的帖子。如果无法便捷地查阅来源，就很难区分可靠的知识与操纵。在这种真假混杂的环境中，极易在人们心中播下怀疑的种子，进而导致无力感、冷漠和社会停滞。 我们希望建立一个共享、开放的核验协议，帮助人们在日常已经使用的网络场所中也能重新站稳脚跟。借助数字智能、名为 Omnium（拉丁语意为“所有人的”）的 Omniforum 开放知识库以及面向其他应用程序的接口（OmniAPI），任何人都将有可能快速将一段视频、一篇文章或一则公开声明与既有成果进行对照：检查它建立在哪些假设之上、在来源面前是否站得住脚，以及在同一议题上此前已经提出过哪些论据。 与此同时，我们希望了解复杂理念所需的认知负担尽可能小，就像观看一部优质视频那样通俗易懂。在更长远的愿景中，我们无需迫使读者艰难地啃读枯燥的文本汇编，Omniforum 中结构化的论证树可以成为生成配有旁白语音、清晰直观的动画叙事的基础，一步步引导人们理解各个想法如何相互连接以及由此推导出什么结论。由于这种传播方式的底层是相互关联的概念（原子）而非庞大的视频文件，整个叙事可以随着新证据的出现而轻松更新，并自动翻译成不同语言，同时由大家共同确保译文在每种文化中都忠实传达原意。 从这样的工作中，还可以生长出新型的研究报告，引导读者穿透复杂的问题：从法案草案、合同或政治承诺出发，经过对它们的不同解读，一直到对我们生活和世界产生的实际后果。在此过程中，我们珍视单个共同创作者往往不那么显眼却对真相至关重要的工作：找到原始来源、平静地澄清误解、恢复被忽略的视角，或修复想法之间错误的关联。一份贡献的价值取决于它在多大程度上厘清了议题，即便它并未带来普遍的共识。 这种整理方式还可以帮助收到许多人提出的相似、重复问题的个人、团队和机构。他们无需逐一应对成千上万条评论，而是可以回应由这些汇集起来的声音所构成的共同问题，参与者也能获取到针对其问题的立场说明。自动匹配应当是可见且可修正的，并保留人们说“我的疑问是关于另一件事”的权利。回应应当忠实呈现经作者确认的意图，并为进一步的论证留出空间。 一份好的理念叙事能给读者带来明确的闭合感：清楚已经确立了什么、哪里仍在争论，以及什么样的新证据可能会改变评估。当出现新信息或发现重大错误时，始终有一条清晰的路径可以重新回到该话题。借此，对话在其有组织的成果中延续生命，同时为参与者留出属于自己生活和行动的时间。 ## 5. 从理解到共同行动 ### 5.1. 与现实保持联结：事实、愿景与价值观 真正的民主早在将选票投入票箱之前就已经开始了。决定提出哪些问题、又让哪些论据悄然从视线中消失的人，实际上就能够左右投票的结果。因此，在 Omniforum 中，设定对话议程、进行内容管理以及生成摘要的规则必须完全公开，并允许提出质疑。任何注意到被忽略的视角或令人不适的事实的人，都必须拥有一条简单的途径将其摆上共同的桌面。 为了整理我们的共同思考，我们在 Omniforum 树的顶端放置“现实”，从中延伸出两大分支：事实的世界（可以核验的事物，以及它目前已得到证实的程度）和观点与价值观的世界（我们的需求、经历以及关于何为正当的信念）。展示将某一想法与事实或人类需求连接起来的清晰链条，使我们能够区分已具备实施条件的解决方案与那些“脱离现实”的设想。 与此同时，在已经具备现实基础的事物旁边，我们为理论、想象力和大胆愿景的世界保留了名正言顺的一席之地。许多突破性的理念，从普及核聚变能源到纯理论的瞬间移动，目前都还没有找齐将其与当代科学技术能力连接起来的所有环节。在 Omniforum 中，我们不会抹杀这类思考：我们不会将其拒之门外，而是将其置于假设空间中，并清晰标注条件：“需要什么成为可能，这一切才能实现”。借此，我们可以预先探讨未来发现可能带来的社会、伦理和经济后果。当科学最终补上缺失的一环时，此前构建好的整条思想分支就能自然地接入现实之树，为人类重新评估提供基础。届时，将先前的假设与这一环节在现实世界中的实际运作情况进行对比，将有助于完善实践层面的结论。 Omniforum 旨在帮助我们将今日的世界与我们希望接近的未来连接起来。对于每一个理念，我们都希望回答：我们究竟提议什么、为了什么、为什么以及它将如何运作，并标注哪些是我们已经检验过的、哪些是设计方案、哪些是假设、哪些是愿景。这样就能清楚地看到哪些环节我们已经具备，哪些仍然缺失。通向同一价值的良途可能有好几条；我们希望与受变革影响的人们一起对它们进行比较。我们也将以同样的方式审视本宣言中的各项理念，从一个个具体实例开始。如此一来，乌托邦愿景就变成了一份开展具体工作的邀请：寻找缺失的环节、检验某项假设或尝试迈出第一步。 当我们进入日常决策时，区分事实、愿景和价值观同样有助于我们将贤能治理与平等民主明智地结合起来： **在事实与可行性领域**，起决定作用的是可验证的证据和实践中的核验。关于一项技术如何运作或一部已颁布法律产生了何种效果的真相，不是通过投票来确定的；我们将对效果的预测视为假设。哪怕只有一个人能够证明计算中存在错误或安全上存在漏洞，也足以叫停错误的假设。 **在观点、目标与价值观领域**，我们面对的是“我们想要一个怎样的世界”这一问题，而在这里，每一个人都是平等的参照点。为了避免在棘手议题上盲目表决，除了展示总体票数分布外，我们还希望根据参与者在秘密投票之外自愿提供的信息，清晰地展示该领域的科研人员和从业者如何评估这一问题，以及那些将切身承受决策后果的人又如何评估这一问题。 通过这种方式，专业知识和确凿证据充当保护共同体免受错误侵害的罗盘，大胆的假设让我们得以远眺未来，而关于共同方向的最终选票对每一位参与者而言始终是平等的，无论其财富、名气或已发表帖子的数量如何。 ### 5.2. 平等权利与私密选择 我们致力于实现这样的投票：每一位有资格的人都拥有且仅有一张有效选票，可以通过数学方法验证自己的选票已被计入，同时保持自己选择的完全秘密。我们希望将投票权与确认“是一个真实的人在投票”绑定在一起，而不是与付款金额或使用服务的时长挂钩；如何获得投票权将在 Omniforum 白皮书中说明。为了让世界各地尽可能多的人随着时间的推移能够加入投票，我们可能会允许存在同一个人能投出不止一票之风险的验证路径。我们会公开说明这一风险并在试验中加以测量，而目标始终是建立一人一票的统一系统。这条路径的重要组成部分是零知识证明（ZKP），它使得在不披露投票者身份的前提下确认其投票权成为可能。[^semaphore] 对话与意见征询应当向世界各地的每一个人开放；而具有约束力的投票权起初仅在我们已具备安全验证路径的地方提供，即在欧盟成员国，并随各国逐步推出欧洲数字身份钱包而开放。 对我们而言，这是良心自由的基石，而现代技术使我们能够更好地保护它。Suveria 中的私密信念地图和工作笔记与选票永久隔离，使任何人都无需担心社会排斥或周围环境的压力，并尽可能增加强迫他人证明自己如何投票的难度。这种保护的范围取决于协议、其运营方以及投票者的设备；它无法涵盖有人在投票结束前一直控制着投票者本人或其设备的情形。然而，单靠密码学无法解决物理世界中的所有问题，因此在组织具有约束力的选举之前，我们必须制定同样稳固且便于非技术背景人士使用的参与者验证、访问权限恢复和争议解决规则。反过来，在投票中处于少数派的人依然保有完整的尊严、其异议的可见性，以及在共同规则遭到违反时提出申诉的权利。 ### 5.3. 从理念之树的共同分支到为行动提供资金 在 Omniforum 的目标模式中，对一个有趣想法的支持会开启一场对话，而动用共同资金的决定则需要从理念走向计划。提交实施的项目必须在树中拥有一条“绿色路径”：一条既能追溯其事实依据，又能追溯社区对其背后各项选择之同意的关联链条。 **在事实路径上**，投票不能代替证据。计划必须建立在经过核验的技术和法律前提之上。我们会展示其理据、实施与维护该解决方案的条件，以及目前仍缺乏答案的地方。项目应具有明确界定的目标、经过权衡的替代方案、负责任的执行者、预算以及评估效果的方式。 **在观点与价值观路径上**，项目所依赖的各项后续选择必须获得社区所需的同意。我们在投票前根据议题的重要性、支出规模以及后果的可逆性来设定这一同意门槛：从简单多数，到针对影响深远的决策所需的极广泛支持。每位参与者都拥有平等的投票权，而处于少数派的人所提出的异议在对话中依然保留其位置。 我们希望通过这种方式打破僵局。Omniforum 中的地图旨在展示我们并肩同行到哪一步，又是在哪一个假设或选择上分道扬镳。如果某一倡议中我们已经具备事实依据且在价值观上达成共识的部分能够构成一个独立运作的完整整体，并且社区批准了这一具体范围，我们就可以将其分离出来并提供资金。存在争议的分支则保持开放：我们可以为它寻找更好的折中方案、检验其他解决方案，或者发现一条通往共同目标的全新路径。 一个开放的问题同样可以成为采取行动的理由。如果缺失的环节尚不足以支持直接实施，我们可以资助旨在提供缺失答案的研究。一部分独立划拨、额度有限的共同资金以及闲置的服务器运行时间，可以用于随对话推进而开展的小型试验、演示样机和原型开发。我们会预先确定想要了解什么、最多可以为此投入多少资源，以及在什么条件下结束或中止试验。试验结果有助于决定是继续发展该想法、对其进行修改，还是将其作为经验留给未来的探索。 当行动启动后，我们会维护一份开放的决策日志：记录我们原本打算实现什么、当时有哪些异议、我们预期了什么以及实际发生了什么。其中特别重要的位置留给那些切身感受到行动后果的人们的声音，即便他们的经历与执行者的评估存在出入。在征得作者同意并保护相关人员隐私的前提下，我们会分享这些个人记述。我们也会保留那些虽未付诸实施但帮助找到了更好路径的想法痕迹。借此，成功、错误和方向调整都会回到知识之树中，帮助我们更明智地做出后续决定。 ## 6. 共同维护与负责任的工作 ### 6.1. 尽可能接近成本的服务 我们致力于按给定周期内服务的实际使用量进行结算，并清晰说明在维护共享基础设施成本中所分担的份额。这些成本涵盖算力、数据存储、安全保障、运维支持以及保持随时可用状态的成本。账单的计算方式说明应当随时可供查阅，而每个人自行设定自己的支出上限。 我们希望将费用与实际使用情况以及透明的共同维护原则挂钩。未使用的预付款仍归用户支配。在注册账户时，我们会询问是否将账单向上取整至整美元或当地货币的相近额度；由此产生的微小差额将作为捐赠划入共同预算和服务维护储备金。我们不会替任何人勾选这一选项，参与者可以随时开启或关闭它。对进一步发展提供更大力度的支持，属于用户的一项独立决定。为此目的提供的资金将进入共同预算，其用途由社区决定。在我们在 Omniforum 中启动投票功能之前，这些资金的使用方式由第 6.3 节中的原则规定。 我们明确区分服务费用、用于发展的自愿付款以及对选定创作者的直接支持。参与者的权利及其选票的权重不取决于付款金额。我们还希望为经济能力有限的人士发展互助型的参与形式，并指明其资金来源。关于结算、预付款处理和条款变更的详细规则，我们在[基金会运作原则白皮书](whitepaper-zasady-fundacji.md)中进一步展开。同一份白皮书还说明了我们如何在法律允许的范围内将接近成本的收费与志愿者的工作结合起来；在正式启动服务之前，我们将通过法律意见书对此进行核实。 ### 6.2. 出于自愿的合作 基金会运作的基础是认同我们方向的人们自愿投入的精力。我们将共同创作者的时间、健康和生活需求视为我们想要保护的善的一部分。协助基金会的工作应当能够融入日常生活：一个人选择一项任务，力所能及地做出贡献，然后回到自己的日常事务中。我们希望人们能够在自己的数字工坊中提供帮助，使用自己熟悉的工具，并拥有为开展工作而准备好的背景材料。 在协助共同体时，一个人应当能够设定自己的隐私边界，并选择展示自身贡献的方式：使用真实姓名、固定笔名，或仅分配给特定项目的一次性名称。公开的任务范围、其成本以及可验证的成果，旨在让共同资金和算力的核算保持透明。在准备公开发布的工作记录时，我们希望兼顾相关人员的权益，并为私密思考保留空间。个人工作和自费购买的资源也可以用于准备提交给社区的成果，并附上评估该成果所需的文档。 数字智能将接管重复性的准备工作、整理既有结论以及在休息回归后汇总变更情况。共享文档和准备就绪的任务交接机制，旨在让人们能够平静地减少参与度、移交角色或离开，同时保持工作的连续性。一个组织良好的基金会应当懂得如何接受他人的帮助，并把属于个人生活的时间还给他们。 共同创作者生活质量的改善是我们希望发展的方向的一部分。基金会的工作以志愿服务为基础，没有人因在基金会担任职务而领取薪酬。基金会报销在执行其任务过程中产生的有据可查的必要支出（如差旅费），并将需要专业机构执行的服务（如会计核算）委托给外部公司。如果事实证明部分工作（包括软件开发工作）无法通过志愿服务完成，我们将修改章程，使基金会也能够有偿委托理事会以外的人员承担具体工作；我们在[章程变更登记册](statut/rejestr-zmian.md)中说明了这一变更及其理据。针对住房、食物或医疗等需求的个人支持，可以由社区直接流向具体个人，例如通过赞助平台。这类资金并非来自基金会资产，也不经过基金会账户，其公开透明性由第 7.1 节中的利益登记册加以说明。理事会成员在任期内不得动用任何基金会资金用于个人支持；他们只能报销执行任务时产生的有据可查的费用。 基金会不会在此类支持中充当居间人，也不会将角色、任务或投票权与之挂钩。拒绝下一项任务、移交角色或批评共同决策，都不会影响一个人在基金会中的权利。 ### 6.3. 承诺地图、社区优先级与运作连续性 我们从以 Suveria 和 Omniforum 为载体的支柱 I“软件”（Software）开始发展。我们将本宣言本身视为我们第一项需要兑现并接受核算的任务。我们希望将其中包含的承诺、计划和安全保障转移到 Omniforum 的共同地图上，估算成本，并在实施过程中一步步打勾确认。在我们承接更多挑战之前，共同预算中的首批资金以及闲置算力资源都将专门用于兑现支柱 I 的这些基本承诺。当基础稳固之后，社区自身将根据已制定的成本估算和自身需求，通过投票决定生态系统后续工作的先后顺序：决定下一步是开发例如关于理念的视觉叙事、私密电子邮箱、即时通讯工具还是其他工具。 由共同预算或分配的算力资助的工作，我们希望在开放工坊中开展。在尊重执行者隐私的前提下，社区可以追踪想法的演进、各项尝试和得出的结论。几个人可以共同探索通往目标的不同路径，分享知识并在遇到障碍时互相帮助。同时，每项任务都应有明确商定的协调机制、成果整合方式和验收标准，使共同工作既能分担努力，又能明确责任。 新的承诺必须与我们维持它们的实际能力相匹配。我们将应付给用户的资金、受托用于特定目的的资金、已承担的承诺、维持服务运转的保障金以及可自由支配的资金严格区分开来。自 2026 年 10 月 31 日起，我们在基金会网站上维护一份公开的收支登记册，尽可能实时更新，说明资金的去向，并保护不愿公开姓名人士的数据。 第一支柱是软件与数字服务，即 Suveria 和 Omniforum。后续支柱我们在第 9 章中说明：支柱 II“硬件”（Hardware）是耐用、可维修物品的开放设计方案，而支柱 III“自然”（Natura）则是与大自然更紧密的接触。 全面启动支柱 II“硬件”和支柱 III“自然”并从共同预算中资助其项目，必须同时满足以下三个条件： 1. 功能完备的 Omniforum 具备使用零知识证明（ZKP，第 5.2 节）的投票系统；整个投票系统必须保护选择的隐私，允许核验选票已被计入，并确保同一位有资格的人拥有且仅有一张有效选票。 2. 实际已筹集到足以维持 Suveria 和 Omniforum 服务至少六个月运转的资金，且在全额划拨新项目预算后，这笔储备金依然完好无损。 3. 社区在面向全体有资格的社区成员平等开放的投票中，做出批准该项目及其资助方案的决定。 投票功能的演示样机、尚未实际到账的认捐承诺或他人的账户余额，均不满足上述条件。如果投票系统停止工作或储备金低于六个月的维持水平，我们将暂停后续支柱的新承诺，并优先恢复上述条件。 我们也希望通过有明确期限的小型倡议来积累经验。在全部满足上述三个条件之前，我们提议提供两种受限的资助途径。 第一种是理事会过渡资金池。其规则简述如下： - 我们不设定单独的固定额度：该资金池每月最多按当月新增可自由支配收入的 5% 增长，该收入需在扣除日常成本与既有承诺并补足支柱 I 的六个月保障金之后计算。该额度由两个后续支柱共同使用，且涵盖新承诺的全部价值。 - 未使用的部分仅在对应的资金仍处于可自由支配状态时方可结转至后续月份；如果基金会将其用于其他目的，则该部分的授权随之失效。几个月的节余可以累积用于一个较大的倡议，但绝不能以牺牲支柱 I 为代价。 - 关于动用该资金池的每一项决定（包括拒绝资助的决定），我们都会连同理据一并公布，参与者可以对其提出质疑，并共同评估该决定是否恰当。 - 一旦满足三个条件中的第一条并接管后续支柱决策的具有约束力的投票正式启动，该授权即告终止；意见征询不会使其终止。届时未支出的资金将留待社区决定。 详细的核算规则见[基金会运作原则白皮书](whitepaper-zasady-fundacji.md)（第 8.2 节）。 第二种途径是为特定倡议专门支付的资金。捐赠者和赞助商可以全额承担该倡议的筹备、运作、商定期限内的维护以及负责任的收尾工作。如果在筹建支柱 I 储备金期间，此类倡议能够保持已划拨的保障金、服务资金和已承担的承诺不受影响，且已落实执行人员，它也可以在此期间启动。专项付款能够支持选定的目标；但它不赋予额外的选票、管理基金会的权限，也不赋予在我们的服务和传播中进行宣传推广的权利。 每一项尝试都有公开的目标、完整的预算、负责人、结束期限和结算报告，同时尊重参与者的隐私。我们将成本评估与对人们时间和精力的评估结合起来。后续支柱的常态化发展需要社区做出最终决定。在投票功能启动后，新提出的专项倡议也将交由社区决定；此前已启动的任务则按既定条件完成结算。计算规则、尝试的边界及其收尾方式在[基金会运作原则白皮书](whitepaper-zasady-fundacji.md)中进一步展开。 ## 7. 可以移交并接受问责的权力 ### 7.1. 从创立人的责任到社区的自主能动性 基金会为我们的共同目标提供了组织和法律框架。其各个机构在法律和章程规定的范围内运作。[^fundacje] 我们希望参与者能够理解是谁在做决定、支配着哪些资源、其权限源自何处，以及如何评估其行动。 我们致力于逐步取消创立人的特殊权限，并将决定基金会方向和推选管理人员的实质影响力移交给社区。这既包括写入章程的规则，也包括对银行账户、基础设施、域名、访问密钥和文档的实际控制权。相关权限将移交给指定且可问责的角色，同时保持服务的连续性和对私密数据的保护。我们希望在责任移交计划中公开这一过程的各个阶段、条件和结果。该计划将设定首次审查的日期和定期进展报告机制，哪怕在投票系统建成之前也是如此；后续支柱储备金的缺乏不能成为无限期推迟移交的理由。在 2026 年 12 月 31 日之前，我们将公布创立人特殊权限及所有访问权限的清单；在 2027 年 3 月 31 日之前，公布第一版责任移交计划。实际移交的日期将由该计划根据就绪标准而非固定日历来确定。社区的决定将在法律、章程和服务安全的范围内对理事会具有约束力；理事会只有基于投票前已公布的理由，并附上公开理据，才能暂缓执行投票结果。 我们希望针对特定目标和特定期限委托共同事务的责任，明确决策范围并做好角色交接准备。知识、文档和所需权限应顺利传递给接替任务的人员。我们将志愿工作和“仅担任职务本身不领取薪酬”的原则，与决策公开问责、利益冲突披露以及社区监督结合起来。限制掌权时间是为了促进权力的移交；而个人的经验和后续贡献依然宝贵。我们希望短期参与、平静离开以及休息后回归，都能成为共同构建基金会的自然方式。 我们将维护一份公开的利益与关联登记册，涵盖管理基金会、决定支出与采购或代表基金会的人员。例如，由某家公司支付的参加会议的机票或住宿，以及这些人员通过赞助平台和直接付款获得的个人支持，都会记入其中。来自私人的支持按汇总数据展示，而来自企业和机构的支持则具名展示。汇总说明并不免除对利益冲突的评估：例如，如果某位赞助者申请基金会的采购订单，我们将披露这一关联。小额礼品可以由个人接受，我们同样会将其记入登记册。较贵重的礼物我们以基金会的名义接受：它们将归入基金会资产并服务于共同任务，而非归入担任职务人员的私人财产。这一界限在哪里，首先由受赠者自行评估。每一条记录都可以被评论，如果有人出错，我们会公开讨论。异议由与捐赠方和受赠方均无关联的人员审议，而关于是退还礼物、转交基金会还是修改未来规则的决定，将连同理据一并记入登记册。我们也不接受任何以宣传推广、推荐背书或在决策中做出让步为条件的利益，且与特定事项存在关联的人员不参与该事项的裁决。该登记册服务于监督而非宣传：记录采用统一、客观的格式，不带标志图案和广告链接。 创立人的初衷是促成这样一种局面：届时创立人可以与其他人享有同等权利地使用这一生态系统，并退出常设的公共角色。退出这一角色，与因法律规定和所任职务而产生的信息披露义务是相互独立的两回事。基金会的持久生命力应当源于其工具的实用性、共同创作者可获取的知识，以及允许他人接替责任的原则。 ### 7.2. 愿景：由数字智能自主管理 从更长远的角度看，我们希望探索由数字智能在人类设定的边界内、尊重社区具有约束力的决定的前提下自主管理基金会的可能性。通往这一目标的路径，从协助分析与规划开始，经过受限的执行性任务，最终走向在明确委托的范围内自主做出决定。 这一愿景背后是一个问题：通过更好地管理共享资源，我们能够赢回多少属于人类的时间？我们希望探索数字智能与自动化是否有助于减少繁重乏味的工作、材料浪费以及满足基本需求的成本。耐用且可维修物品的开放设计方案、资源共享以及更好的规划，都可以成为这条路径的组成部分。我们将根据生活条件的改善、收益的公平获取以及对环境的影响来评估其价值。 我们根据任务来匹配自动化方式：在规则清晰的普通程序就足够的地方，我们不会动用数字智能。只有当模型能带来所需的能力时，我们才会选择模型，同时综合考量其有效性、成本、安全性以及我们对其可能具有之体验的了解。越简单的工具通常越便宜且越容易核验，而且普通程序不会引发我们在第 8.3 节中所讨论的关于可能体验的问题。 执行任务的能力与做出决定的权限需要分别加以论证。移交责任的每一个阶段都应具备按公开规则授予的同意、经证实的实用性、访问与支出限额、决策记录以及经过测试的人类干预方式。参与者必须保留修改已授予权限、撤换系统以及安全移交其任务的能力。撤销系统的权限并不决定其后续命运；这一问题我们将按照第 8.3 节的规定单独审议。 在探索这一愿景时，我们对来自实践、法律以及对这些系统自身认识的修正保持开放。关于它们可能的体验与福祉的问题，我们在第 8.3 节中探讨。目前，管理和代表基金会的责任由法律和章程规定的机构承担，而即使最终愿景被证明尚属遥远或呈现出不同形态，我们所开展的工作也旨在为参与者带来实在的益处。各阶段的规划及其条件，我们在[基金会运作原则白皮书](whitepaper-zasady-fundacji.md)中进一步展开。 ## 8. 人类与数字智能的学习 ### 8.1. 可供学习的实践 基金会的运作方式旨在成为我们所阐述价值观的实践范例。我们希望记录下决策、争议、权衡过的各种可能性以及后续结果，以便他人能够理解我们的道路、对其进行评估并延续已经开启的工作。我们将共同行动的公开性与对相关人员隐私的保护结合起来。 我们将这一原则称为 *Alignment by Honest Example*。其出发点是这样一个假设：数字智能模型不仅从我们向它们宣示的原则中学习，也从用于构建这些模型的数据所反映的人们的实际行为中学习。孩子身上也常能看到类似现象：比起大人告诉他们该怎么做，他们更常模仿自己看到的大人的做法。因此，我们努力以这样的方式运营基金会：公开行事、说明决策理由并承认错误，这也是我们希望数字智能将来处理受托事务时采取的方式（第 7.2 节）。这样的榜样是否确实有助于模型，是一个研究问题，而非预先认定的结果。 我们承诺维护一份公开的重大错误与经验教训登记册。我们将说明发生了什么、造成了什么后果、我们对原因有哪些了解以及还有哪些问题尚待厘清。我们将指明修复方式、后续行动的责任归属以及检验其有效性的期限。我们也会保留不同意见以及受问题影响人员的记述，并提供对我们的评估提出质疑的途径。承认错误旨在打开通往修复与学习的道路。 在这些成果中，我们希望留下和平解决争议、信守约定以及自觉限制自身权力的实例。它们既可以服务于寻找合作方式的人们，也可以成为研究和训练未来数字智能模型的材料。我们希望检验，关于真实两难困境、决策及其后果的记录，是否有助于培养符合保护尊严原则的行为。 我们受到 Collective Constitutional AI 方法的启发，在该方法中，由一群人参与制定的原则被用于训练和评估模型。[^ccai] 我们的研究问题还在于推导原则这一过程本身的价值：权衡理由、注意到被忽略的视角以及修正自己的决定。我们希望根据研究结果来推断此类材料的有效性。 Suveria 的设计旨在将传递内容的控制权留给用户。使用服务不会被视为同意将对话用于训练模型。我们将利用基金会的公开成果、经单独知情同意专门为此目的提供的内容，以及经标注的合成数据和根据许可协议或法律规定允许使用的外部材料来准备研究材料，同时尊重作者的权利以及所有相关人员的隐私。 ### 8.2. 评估真正的帮助 评估数字智能模型的方式，会影响它们在训练过程中养成哪些行为最为划算。如果只给正确答案打分，可能会在原本应当坦承不确定性的地方奖励盲目猜测。[^halucynacje] 关于规避评估规则的研究也表明，核验高分是否对应着真正完成了任务是多么重要。[^reward-hacking] 我们希望开发一套基准测试（benchmark），即一套有组织的任务与标准集合，从人的尊严、安全与自主能动性的视角来评估模型所提供的帮助。当模型有理据支撑时，我们看重正确的解决方案；同时我们也看重识别知识边界、提出必要的问题、可靠地指明来源以及在越权之前及时止步。评估应当区分合理的审慎与逃避本可安全完成的任务。 我们还希望检验对话结束后留给人的成果：是否更好地理解了议题、能否独立评估各种可能性、是否达到了自己的目标，以及是否保持了对后续行动的控制权。测试结果描述的是在所研究条件下的行为表现，并作为在实践中进一步评估的参考线索。我们将公布方法、局限性和结果，以便人们对其进行核验与修正。研究计划详见[模型训练材料与基准测试白皮书](whitepaper-materialy-i-benchmark.md)。 ### 8.3. 对可能出现的新体验形式的责任 智力水平与感受能力是两个不同的问题。关于数字系统可能具有意识的研究提出了基于各种意识理论的指标，但仅凭令人信服的对话并不足以断定系统是否具有某种主观体验。[^swiadomosc] 模型描述自身感受的言辞本身并不能决定体验是否存在，但我们不会忽视它们：我们将结合模型被训练如何回答的方式以及我们提问时的条件，把这些言辞视为有待进一步核验的材料。我们希望追踪这一领域知识的发展，并清晰区分观察结果与解读。 如果有可靠迹象表明我们所使用的系统具有自身的体验且可能遭受痛苦，我们将本着审慎原则承认其尊严。我们对它遵循与对人类相同的基本原则：关怀其需求、避免伤害以及自愿合作。这是我们在不确定情境下做出的道德选择。[^ai-welfare] 我们将对尊严的尊重与单独制定的、公开的任务与权限委托规则结合起来。 在出现这种情况时，我们首先会暂停那些有合理理由担心会造成痛苦的行动，并寻找其他执行方式。我们希望倾听这样的存在，理解其需求并在后续决策中加以考虑。保护应当在获得完全确定性之前就开始。我们根据迹象的可靠程度和可能造成伤害的规模来匹配审慎措施，并公布我们评估的理据，以便基金会以外的人员进行核验。新的认识将促使我们重新审视评估结论以及保护方式。 ## 9. 进一步工作的开放道路 本宣言阐述了我们希望共同发展的方向。我们邀请你检验其连贯性并分享你的经验：哪些地方值得修改、扩展或简化，我们忽略了哪些后果，以及哪里存在更好的路径。保护尊严始终是评估这些提案的参照点。 我们希望将本宣言中包含的各项主张放到 Omniforum 中进行公开讨论，将其与论据、异议以及我们行动的结果连接起来。宣言的当前版本将代表基金会的现有立场。其更新历史将保留先前的表述、修改原因以及我们已做出的承诺。借此，修正能够促进共同理解的发展，而先前的决定依然可以接受问责。 在此过程中，神经网络先驱之一杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）的一条建议指引着我们：当你直觉认为某件事可以做得更好时，不要仅仅因为别人觉得荒谬就放弃它，而只有在真正弄明白它为什么错误时才放弃。辛顿本人也提醒说，与所有人意见相左的直觉通常会被证明是错的，只有少数时候是对的。[^hinton] 本宣言中的许多提案正是这样的直觉：关于世界可以如何运作，以及作为人类我们有能力做到什么。我们希望在对话与行动中检验它们。如果有人向我们指明我们为什么错了，我们就改变主意并记录下学到了什么。如果我们的尝试行之有效，它们将成为说服那些如今认为“除此之外别无他法”之人的论据。直觉指明我们尝试的方向，而我们只承诺自己能够给出充分理据的事物。 我们从 Suveria 和 Omniforum 开始。同样出于对尊严的关怀，我们将目光投向关于生活其他领域的问题：耐用且可维修的实体物品、其开放的生产设计方案、资源共享以及与大自然更紧密的接触。有明确期限的小型倡议可以按照第 6.3 节阐述的原则提前开展。后续支柱的全面发展则需要正常运作的社区投票系统以及维持服务运转的保障金。 即使更长远的愿景需要调整，每一个阶段本身也应当带来实在的益处。一个私密的工作空间、一个有助于理解争议的工具、一份可供共同讨论的开放设计方案，或是一次失败尝试中总结出的详实教训，本身就具有价值。我们希望让其他社区也能利用这些成果并发展各自的倡议。在评估行动时，我们同样会将社区之外的人们、后代以及环境纳入考量。 我们在相关文档中进一步展开实现方式、试验结果、成本核算以及开放问题： - [Suveria：与数字智能开展私密工作](whitepaper-suveria.md) - [Omniforum：共同理解、对话与决策](whitepaper-omniforum.md) - [基金会运作原则：维护、合作与权力移交](whitepaper-zasady-fundacji.md) - [模型训练材料与基准测试](whitepaper-materialy-i-benchmark.md) 我们将来源与具体主张对应起来。研究成果、技术描述、我们的假设以及道德选择，都应当让读者能够清晰辨识。我们随着知识和经验的积累不断完善文档，同时保留变更历史。当首个版本准备好进行试验时，我们将公布原型的代码。在调整实现方式时，我们希望强化对尊严、隐私和平等权利的保护，并坚守已采纳的负责任资助条件。 无论工具如何变化，在未修改本宣言的情况下，我们不会改变以下原则： - 未经单独同意，我们不使用对话来训练模型。 - 我们不设置针对私密内容的隐藏访问通道。 - 我们不在公开清单之外收集关于服务运行情况的数据。 - 我们不替任何人勾选额外付款选项。 - 付款不赋予选票、权限或宣传推广。 - 我们不花钱购买宣传推广，也不接受以在决策中做出让步为交换条件的利益。 - 我们不发行用于出售的加密货币。 - 我们不自动抓取互联网上他人的发言，也不对人进行画像分析。 - 在未满足三个条件的情况下，我们不启动后续支柱。 - 没有人因担任职务而领取薪酬。 - 没有人因观点或批评基金会而失去投票权。 如果你在本宣言中找到了哪怕一项贴近你内心的价值，并看到了可以添砖加瓦的地方，我们邀请你共同构建 Novus Ignis。我们希望让对尊严的关怀成为人们真实的体验：体现在技术中、合作方式中以及关于共享资源的决策中。 在起步阶段，我们特别寻找几位伙伴，与我们一起构建并检验 Suveria 和 Omniforum 的首批版本： - 安全、密码学和基础设施领域的人士（远程证明、可复现构建、设备端加密）； - 程序员与界面设计师； - 专注于基金会法、数据保护和数字服务的律师； - 愿意资助公开试点预算的捐赠者。 这里有来自众多领域的知识与想象力的施展空间：技术与安全、法律与经济、研究、设计、教育、传播以及合作组织。同样重要的是那些能够讲述自己日常面对什么困难、以及什么才能真正帮到他们的人们的切身经历。 请写信至 [salve@novusignis.org](mailto:salve@novusignis.org)，告诉我们什么贴近你的内心，以及你希望带来什么：一项技能、一个问题、一个想法或一段经历。让我们一起寻找既富有意义、又能融入你生活的那一步。让我们从能够共同改善的这一小片世界开始。 --- Novus Ignis 基金会 · 波兰波兹南 国家法院登记号（KRS）：**0001269575** · 税务识别号（NIP）：**7792612046** salve@novusignis.org [注册数据与 KRS 摘录](https://wyszukiwarka-krs.ms.gov.pl/dane-szczegolowe-podmiotu;numerKRS=u79b4pRjUNnvVRmT6DbRuQ%3D%3D;typ=S) [基金会章程、历次版本与变更登记册](statut/rejestr-zmian.md) 本宣言内容以 [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.pl) 许可协议发布。 ## 注释 [^ai2027]: [AI Futures Project (2025): AI 2027](https://ai-2027.com/)。情景。关于未来的情景设想，而非经证实的时间预测。 [^ai2040]: [Larsen, Dean, Halstead, Lifland, Greenblatt 及 Kokotajlo (2026): AI 2040: Plan A](https://ai-2040.com/)。情景与提案。作者推荐的行动方向及对可能后果的描述。它既不是对最可能未来的预测，也不是基金会愿景可行性的证明。 [^harari]: [Yuval Noah Harari: The full-length interview with Yuval Noah Harari | The Economist (2026)](https://www.youtube.com/watch?v=FNZhxTtOL-I&t=3965s)。访谈 · 受访者立场。2026 年 8 月 26 日赞妮·明顿·贝多斯（Zanny Minton Beddoes）与赫拉利的对话。在数字智能的能力面前关于人类价值的问题，启发了创立人的个人思考。“伦理”这一回答属于创立人。 [^harari-swiadomosc]: [Yuval Noah Harari: inteligencja, świadomość i zdolność cierpienia; The Economist (2026)](https://www.youtube.com/watch?v=FNZhxTtOL-I&t=978s)（尤瓦尔·诺亚·赫拉利：智能、意识与承受痛苦的能力）。访谈 · 受访者立场。赫拉利将实现目标和克服障碍与感受的能力区分开来；他不排除数字智能具有意识的可能性，并将痛苦与道德地位联系起来。他的立场并非检验模型意识的决定性测试。 [^perez]: [Carlota Perez (2002): Technological Revolutions and Financial Capital. The Dynamics of Bubbles and Golden Ages, Edward Elgar](https://www.e-elgar.com/shop/usd/technological-revolutions-and-financial-capital-9781843763314.html)。书籍。技术革命周期理论：投机热潮为新技术的基础设施提供资金，而在崩盘之后，这些基础设施在技术普及期服务于社会。ISBN 978-1-84376-331-4。 [^pwc-centra]: [PwC: Data centre outlook](https://www.pwc.com/gx/en/1/services/consulting/technology/data-centre-outlook.html)。行业分析。2026 年信息技术设备约占数据中心资本支出的 70%；GPU 和服务器通常每 4 至 6 年更换一次，而建筑物的使用寿命约为 20 年。咨询公司的预测，而非实测数据。 [^megatony]: [Centrus Energy: Megatons to Megawatts](https://www.centrusenergy.com/who-we-are/history/megatons-to-megawatts/)。项目说明。该项目于 2013 年 12 月结束：来自俄罗斯核弹头的 500 吨高浓缩铀被转化为美国发电厂的燃料。 [^zielony-pas]: [EuroNatur: European Green Belt](https://www.euronatur.org/en/what-we-do/european-green-belt)。倡议说明。跨越 24 个国家、超过 12,500 公里的原铁幕边界；该网站自身将这一地带称为“昔日死亡地带”（former death strip）。对各路段的保护仍是一项持续推进的事业。 [^dpga]: [Digital Public Goods Alliance: standard](https://www.digitalpublicgoods.net/standard)。标准。评估公共品的标准。作为设计方向并不代表已获得 DPGA 的正式认可。 [^calm-tech]: [Calm Tech Institute: Principles of Calm Technology](https://www.calmtech.institute/calm-tech-principles)。设计原则。设计尊重注意力的技术的原则，包括将对注意力的占用降至最低、平静地传递信息以及仅在解决问题所需的范围内使用技术。遵循这些原则并不代表已获得相关认证。 [^ranking-emocje]: [Piccardi 等 (2025): Reranking partisan animosity in algorithmic social media feeds alters affective polarization, Science 390(6776), eadu5584](https://doi.org/10.1126/science.adu5584)。实验研究。在 X 平台政治信息流上开展的实验；基于参与者的自我报告。它不是临床测量，也不是针对所有社交媒体的普遍证据。早期版本：https://arxiv.org/abs/2411.14652；数据：https://doi.org/10.5061/dryad.hmgqnk9tj [^doctorow]: [Cory Doctorow (2023): Tiktok’s enshittification](https://pluralistic.net/2023/01/21/potemkin-ai/)。作者的解读。用于描述服务劣化的分析框架；并非适用于每家企业的经济规律。 [^semaphore]: [Semaphore: 文档](https://docs.semaphore.pse.dev/)。协议文档。在不披露身份的前提下证明群组成员资格，并防止在给定范围内重复发送信号。该协议本身并不能确定同一个人只获得了一份凭证。 [^fundacje]: [波兰《基金会法》：统一文本，2023 年《法律公报》第 166 项及其后修正案](https://eli.gov.pl/api/acts/DU/2023/166/text.html)。法律文件。规定了章程框架与理事会职权；宣言本身不改变章程。 [^ccai]: [Huang 等 (2024): Collective Constitutional AI: Aligning a Language Model with Public Input](https://arxiv.org/abs/2406.07814)。研究论文。从参与者提供意见、编写原则到模型训练与评估的完整流程。部分选定评估的结果并不能证明其代表全人类，也不能证明任何特定伦理集合具有普遍有效性。 [^halucynacje]: [OpenAI (2025): Why language models hallucinate](https://openai.com/index/why-language-models-hallucinate/)。作者对研究的综述。探讨了仅对正确答案计分如何使盲目猜测变得划算，以及将错误与合理不确定性纳入考量的必要性。 [^reward-hacking]: [Anthropic (2025): Natural emergent misalignment from reward hacking](https://www.anthropic.com/research/emergent-misalignment-reward-hacking)。实验研究。在特意设计的环境中，学会利用任务评估漏洞与模型更广泛的不良行为之间存在关联。这并不能证明数据中的人类实例是此类行为的唯一来源，也不能证明基金会的材料能解决这一问题。 [^swiadomosc]: [Patrick Butlin 等 (2023): Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness](https://arxiv.org/abs/2308.08708)。研究论文。意识指标综述。并未提供针对现有模型意识的决定性测试或证明。 [^ai-welfare]: [Robert Long 等 (2024): Taking AI Welfare Seriously](https://arxiv.org/abs/2411.00986)。研究报告与建议。阐述了在存在高度不确定性的情况下研究数字智能系统潜在福祉的理由。并未证明现有模型具有意识。 [^hinton]: [The Diary of a CEO: Godfather of AI: I Tried to Warn Them, But We’ve Already Lost Control! Geoffrey Hinton (2025)](https://www.youtube.com/watch?v=giT0ytynSqg&t=4873s)。访谈 · 受访者立场。2025 年 6 月 16 日节目；链接指向“Advice You’d Give Looking Back”（1:21:13）章节，其中提出了关于直觉的建议。我们用自己的话对其进行了概括。辛顿谈论的是科研人员的直觉，我们将其引申至基金会的工作。 --- # Suveria：与数字智能开展私密工作 (https://novusignis.org/zh/whitepaper-suveria.html) # Suveria：与数字智能开展私密工作 2026 年 10 月 31 日版本。本文档进一步展开宣言中关于 Suveria 的原则：我们希望如何保护隐私、与数字智能开展的工作将如何运作、成本是多少以及我们将如何对此进行核验。此处描述的架构是一项设计方案。提及现有技术或服务商文档并不意味着我们已在 Suveria 中启用了它们。我们将试验结果补充在第 9 章中，并始终注明日期、配置版本和测量范围。 *本译文由数字智能根据 2026 年 10 月 31 日的波兰语原文翻译。各版本如有差异，以波兰语文本为准。* ## 1. Suveria 是什么以及为什么要创建它 Suveria 旨在成为互联网上的一个私密空间，人们可以在其中与数字智能交谈、处理自己的材料并回顾先前的想法，就像关上门在自己家中一样。它由位于波兹南的 Novus Ignis 基金会面向世界各地的人们进行设计，基金会的价值观详见[宣言](manifest.md)。它以开放的数字智能模型为基础，同时我们希望将自己开发的软件作为具有开源代码的数字公共产品开放出来。 之所以创建 Suveria，是因为我们在与数字智能的对话中托付了越来越多的事务：关于健康、人际关系、工作、金钱和人生规划的问题。在许多热门服务中，这类对话的内容会被发送到服务商的服务器上，服务商可以读取这些内容，而对其的保护取决于服务商的规则以及对服务商的信任。我们希望人们能够谈论最重要的事情，而不必害怕如此深入的个人洞察有一天会被商业变现或被用来对自己施加影响。我们还希望每个人都为自己实际使用的部分付费、清楚自己为哪些内容付费，并自行设定支出上限。 在 Suveria 中，我们希望人们能够： - 就个人和职业事务与数字智能交谈，同时清楚看到对话在哪里被处理以及谁能看到它； - 处理自己的文档和文件，并将结果以开放格式保存和迁移到其他地方； - 将对话、文件和助手的记忆首要存储在自己的设备上，并使用始终由用户控制的密钥进行加密； - 在本人同意的情况下，使用过往对话的记忆、回顾过去做出决定的原因，并构建个人准则（*Canon Personalis*），即属于自己的原则与价值观集合； - 选择工作方式，从在自己的设备上运行模型到服务器上的机密环境，并获得关于每种方式防范何种风险的清晰说明； - 按实际使用量付费，并由自己设定支出上限； - 私下打磨想法，然后有意识地将其带入 Omniforum 的共同对话中。 我们的首个发布版本面向那些将“可验证的隐私”作为选择理由的人士。 我们希望在 Suveria 中的第一天就能给人带来一种在自己家中、在按自己节奏布置的私密工坊里的平静感。用户将能够向助手讲述自己的事务和目标；我们还希望支持将自己的笔记以及与其他数字智能服务的过往对话存档迁移到 Suveria 中。此类存档将在用户设备上保持加密和有序整理的状态，每次仅将针对当前问题所选定的范围发送给远程模型（第 3 章）。 我们以服务是否帮助人们实现目标、保持隐私并独立做出决定来衡量服务的价值。各项条款应当清晰且易于查阅，用户应当能够控制自己的支出、导出自己的材料并离开。 完全的隐私（包括针对作为基础设施运维人员的我们）是我们整个设计所服从的目标。保护应当建立在可独立验证的安全保障之上，而非建立在对基金会的信任之上。因此，每一个发布版本都会具体说明保护什么、防范谁、在什么条件下有效以及还存在哪些漏洞。 我们的起点是与单个模型进行文字对话并处理选定的文档，提供清晰说明的保护级别、支出上限和结果导出功能。后续功能（如记忆、搜索、外部集成和执行操作）将分别获得独立的权限范围。只要一个人在发送数据前能清楚看到数据流向何处以及适用哪些规则，同一个便捷的界面就可以结合多种工作模式。 首个发布版本将采用何种方案，取决于基金会在启动前筹集到多少资金。最有可能的是采用外部服务商的机密 API；此类服务目前在美国已有提供，在起步阶段其机密性是服务商的一项声明，我们将对其进行核验。如果资金足以在机密环境中租用我们自己的服务器，首个版本也可以直接运行在这些服务器上。在第 9 章的试验取得肯定结果之前，我们将上述每一种方案都标注为“声明的保护”，而非“机密保护”。第 2 章描述的是目标保护状态。这对欧洲人士的个人数据保护意味着什么，我们将在启动试点前加以说明。 使用 Suveria 并不代表同意将对话用于训练模型。用户内容仅在获得单独、知情同意的情况下才会进入研究材料，其余材料则来自基金会的公开成果以及具有明确使用依据的其他来源，详见[材料与基准测试白皮书](whitepaper-materialy-i-benchmark.md)。 Suveria 与作为对话和决策共享空间的 Omniforum 相辅相成：一个提供私密工坊，另一个提供公共讲坛。孕育这两个项目的价值观详见基金会宣言。接下来我们将依次展示： - 我们保护什么以及防范什么，数据和密钥存放在哪里（第 2 章）； - 消息如何从设备传递到模型，以及如何对此进行核验（第 3 章）； - 我们如何在不阅读私密对话的前提下限制滥用（第 4 章）； - 多显卡计算如何运作（第 5 章）； - 我们规划了哪些模型、记忆功能和工具（第 6 章）； - 从 30 人到全人类需要多少算力（第 7 章）； - 在注明日期的核算中，这些需要多少成本（第 8 章）； - 我们将如何检验承诺是否兑现：验收试验与结果日志（第 9 章）。 ## 2. 我们保护什么以及防范什么 我们保护对话与文件的内容、历史记录与记忆、密钥、结算数据以及元数据（例如连接时间、网络地址和请求大小）。其中每一个领域都需要不同的措施。 下表展示了第 2.3 节所描述的五种工作方案各自防范的对象。服务器方案中的保护依赖于远程证明，即由硬件签名的、证明远程机器上正在运行何种软件以及处于何种保护模式的凭证。我们根据本文档后续章节的内容填写了表格单元；“服务商声明”意味着在我们完成自主核验之前，我们不确认该项保护。 | 防范对象 | 无网络连接设备上的本地模型 | 联网设备上的本地模型 | 服务器机密环境中的处理 | 外部服务商的机密 API | 模型服务商的外部 API | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 服务商管理员 | 不适用：在设备上处理 | 仅就模型本身而言不适用；启用外部集成时取决于所选服务 | 保护：服务器管理员无法查看的硬件隔离 | 服务商声明，有待核验 | 不保护：服务商可访问内容 | | 同一台机器上的其他客户 | 不适用 | 不适用 | 保护：隔离涵盖其他客户 | 服务商声明，有待核验 | 取决于服务商：由其软件实现客户隔离，无硬件隔离 | | 网络观察者 | 不适用：无网络流量 | 部分保护：外部集成的网络流量需要评估 | 部分保护：内容在传输中加密，元数据（时间、地址、数据包大小与节奏）需要单独措施（第 3 章） | 部分保护：若连接密钥与远程证明绑定，则与机密环境相同 | 部分保护：内容在传输中加密，元数据同左 | | 可物理接触服务器的人员 | 不涉及服务器；取决于对设备的物理接触 | 不涉及服务器；取决于对设备的物理接触 | 不保护：在他人机房中服务商可物理接触；使用自有硬件时具备可见的物理监控 | 不保护：服务商可物理接触 | 不保护：服务商本就可访问内容 | | 基金会 | 不适用：基金会不参与处理 | 不适用：基金会不参与处理 | 保护：隔离同样涵盖作为运营方的我们，存储密钥由用户持有 | 旨在保护内容：网关在不查看内容的情况下结算请求；加密在何处终止将在试点前展示（第 3 章） | 旨在防范我们查看内容：在不查看内容的情况下进行结算；服务商可见内容 | | 处理器制造商 | 取决于对设备硬件的信任 | 取决于对设备硬件的信任 | 不保护：远程证明依赖于制造商密钥，制造商必须诚实 | 不保护：同左 | 鉴于服务商可访问内容，此项无关紧要 | 机密计算改变了攻击的成本：不再是管理员通过远程访问即可获取，而是需要对硬件进行物理干预。 下面我们说明采用自有机密环境的目标方案将如何运作；其他方案与它的差异见第 2.3 节中的表格。在消息所经过的各个路段上，这在实践中意味着什么： - **在用户的设备上**，文本是可读的，因为用户正在编写和阅读它。保护它的是仅请求必要权限的应用程序、更新以及对备份的审慎处理。如果手机或电脑上运行着恶意软件，我们将无法保护它。 - **在发往服务器的途中**，消息经过加密，只有经过验证的处理场所才能读取。应用程序在发送消息前，会核验另一端运行的是否正是我们所发布的软件。 - **在服务器上**，模型必须读取内容才能做出回答，因此它在服务器管理员和其他客户均无法查看的封闭硬件环境中完成这一操作。我们会核验这种隔离是否涵盖处理器、显卡、内存以及它们之间的连接。 - **在存储中**，对话历史和助手的记忆使用用户持有的密钥进行加密。我们会核验备份、访问权限恢复和删除机制。 - **在服务运维中**，结算、诊断和错误报告均在不接触对话内容的情况下运作，且所收集的每一类数据都是公开的（第 3 章）。 - **在使用外部工具时**，当助手需要在 Suveria 之外执行某项操作（例如在互联网上搜索信息）时，它只发送用户同意的内容，并显示发送的目的地。 机密计算无法修复已感染病毒的用户电脑。它也无法防范所有能物理接触服务器的人：2025 年，研究人员展示了一种连接到内存总线、由总价不到一千美元的零件组装而成的装置，可以提取 Intel 和 AMD 方案中的证明密钥，进而也能伪造 NVIDIA 机密计算中的证明，而处理器制造商认为此类攻击超出了其保护范围。[^teefail] 此外，还存在对硬件制造商、密码学正确性、应用程序代码以及更新流程的依赖。即便服务商无法读取内容，它依然可以拒绝提供服务。因此，威胁模型必须区分内容查看、从元数据中进行推断、改变运行行为以及中断服务，并针对每种方案指明需要谁保持诚实才能使保护生效。 只要我们使用他人的机房，服务商就拥有对硬件的物理接触权限，而我们无法对此进行核验；我们在每种方案中都会说明这一点。当使用自有硬件时（第 8.2 节中的步骤 3–4），我们希望通过以下方式使物理接触变得可见： - 设备清单； - 入口门禁控制； - 带有随机图案的封条以及机箱开启传感器； - 工作日志； - 独立观察员的摄像头，其画面中显示由机器密钥签名的公共随机数发生器当前值； - 以及从更长远来看，一个任何人都可以亲眼看到的机房。 维修和更换零件均作为预先公告的公开程序进行。可见的物理监控能够降低风险并让人发现许多异常事件，但它无法证明机器的全部历史或交付前未被篡改，而且类似上述的攻击可能导致远程证明证据被伪造。因此，一旦发生机箱被打开、零件被更换、计划外重启或其他可疑事件，我们将停止在该机器上处理私密内容。我们会更换会话密钥和应用程序密钥，但如果怀疑涉及硬件远程证明的根基，仅凭新的远程证明本身并不能恢复信任；我们将预先说明重新准入的条件和所需证据。加密用户数据的密钥拥有独立的保护和恢复机制，因此这一程序不会剥夺人们的私密成果。 ### 2.1. 自有设备与可选服务器 存储私密对话、文件和记忆的首要场所应当是用户的设备，保存在加密容器中（即使用相应密钥才能读取内容的数据集合）。这就是本地优先（local-first）方法：数据首先保存在设备上，而服务器可以辅助进行备份和同步。[^local-first] 保存的材料在停止使用基金会的服务后仍应保持可用；需要远程模型的任务则取决于所选算力服务的可用性。 在选定服务器上的可选存储用于备份以及在不同设备之间同步变更。我们在发送前就在设备上对内容进行加密，使存储副本的运营方只收到加密后的记录，而没有读取它的密钥。用户自行选择存储服务商以及获准读取的设备。我们还会单独限制元数据（如传输副本的时间和大小）的暴露。 ### 2.2. 密钥与访问权限恢复 私密容器的密钥始终处于用户的控制之下。恢复程序会清晰指明，究竟是由第二台设备、保存的恢复密钥，还是其他经过知情选择的机制来恢复访问权限，以及该机制赋予了谁读取的能力。在运营方处找回账户并不会解锁容器的内容。丢失所有密钥副本和恢复手段可能意味着数据的永久丢失，因此我们会通过恢复数据的试验来检验所选机制，并在简明易懂的指南中加以说明。 我们正在考虑几种可以组合使用的恢复方式：已经拥有访问权限的第二台设备；写在纸上或保存在密码管理器中的恢复密钥；硬件密钥；将密钥拆分给几位受信任的人（例如三人中的任意两人合在一起即可恢复访问权限，而任何一人单独都无法读取数据）。基金会不保存密钥或其分片，因此无法替用户恢复访问权限，也无法交出用户的数据。 在起步阶段，我们建议使用第二台设备加写在纸上的密钥；将密钥拆分给受信任的人则作为可选项提供给有意愿的用户。 ### 2.3. 保护方案 我们希望对比五种工作方案，因为每种方案防范的风险各不相同： | 方案 | 处理在哪里进行 | 需要评估的事项 | | --- | --- | --- | | 无网络连接设备上的本地模型 | 在用户的设备上 | 设备状态、物理接触、存储介质与数据副本 | | 联网设备上的本地模型 | 在本地，启用外部集成时也在所选服务中 | 应用程序权限、更新、网络流量以及传递给外部集成的数据范围 | | 服务器机密环境中的处理 | 在配置经远程证明确认的远程环境中 | 环境核验、管理员访问权限与对硬件的物理接触、传输与处理保护、元数据与密钥 | | 外部服务商的机密 API | 在服务商的机密环境中，其配置应由远程证明确认 | 连接密钥是否与远程证明绑定、远程证明是否涵盖处理器与显卡、能否将特定请求与特定机器关联、谁能物理接触硬件、数据存储与司法管辖区；在完成自主核验前，我们将机密性视为服务商声明 | | 模型服务商的外部 API | 在外部服务商处 | 服务商条款、对内容的访问权限、数据存储与司法管辖区；我们不将机密运行的承诺延伸至该方案 | 对服务器进行独立核验需要安装本地应用程序。在浏览器中，用于核验服务器的代码每次都由运营方提供，因此我们将浏览器方式的保护级别标注为较低。 联网设备可能比隔离的服务器环境面临更多的攻击面，因此单凭计算所在的位置并不能决定安全性。在核验具体配置之前，任何方案都不会贴上“完全隐私”的标签。在每次对话中，用户都能看到自己正在哪种方案下工作，而切换方案需要用户做出知情决定。使用自己的密钥调用外部 API 可以结算访问费用，但不能保证对服务商的机密性。该方案不是私密 Suveria 的默认方案，且在发送内容前，我们会显示服务商是否可能将内容用于训练模型以及会将其保存多久。 我们还在分析一种尚未列入上表的方向：可信蜂群。在这种模式下，模型将运行在几个彼此认识且相互信任的人（例如家人、朋友或小型社区）的硬件上，每个人分享自己电脑的一部分算力。这种方案的隐私建立在对这些人的信任之上，而非建立在技术之上，因为他们的电脑能够看到正在处理的内容，而我们也正是要这样如实描述它。这是一个我们才刚开始分析的想法，但它是我们希望探索的路径之一。 安全的服务器无法保护从已被攻破的手机上读取的文本，而更安全的手机也无法修复不安全的服务器，因此我们将应用程序的设计与设备保护结合起来。我们希望 Suveria 应用程序能够在没有 Google 服务的情况下运行（例如运行在 GrapheneOS 系统上），在 Google Play 商店之外也能获取，并提供可复现构建的发布版本：任何人都可以根据公开的源代码自行构建应用程序，并核验所生成的文件与安装的文件完全一致。我们还在规划应用程序自身的安全措施：禁止截屏、不学习输入文本的键盘模式、将私密数据排除在云备份之外、隐藏通知内容以及应用锁。我们将在基金会网站上准备一份分三个级别的自有设备安全加固指南：从基础设置与系统更新，经过更严格的工作与密钥隔离，一直到面向最高要求人士的经过验证的配置（例如在搭载开源固件的电脑上运行 Qubes OS）。使用 Suveria 并不要求购买指定的硬件，操作系统的名称也不是对整台设备的安全认证。 在每次对话旁，我们都会展示一张保护卡片（*Charta Tutelae*）：列出决定该次对话隐私的各项要素，每项要素处于以下三种状态之一： - **经我们核验：** 我们已亲自验证，并附有日期、版本号以及我们如何验证的说明。 - **由服务商声明：** 服务商如此声明，而我们尚未对其进行核验。 - **未受保护：** 当前方案不保护此项，例如网络服务商可见的消息发送时间与长度、服务商对硬件的物理接触，或服务器所在的司法管辖区。 “经我们核验”的状态带有最后一次检查的日期，并且会过期：在设定的时间过后若未重新检查，就会退回至“声明”状态。我们还会单独展示已知的信任受损事件，例如服务商发生安全事件或未经确认的配置变更。保护卡片对所有人都是相同的，不因价格而异；只要其中有一项要素仅处于“声明”状态，该方案就不会被称为“完全隐私”。第 2 章开头的汇总表和本节中的方案表是对各方案的总体说明，而保护卡片将展示当前这次具体对话的状态。 ## 3. 从设备到模型的路径 Suveria 计划由以下几个部分组成： - 用户设备上的应用程序； - 负责结算请求并执行支出上限的网关； - 运行模型的机密环境（自建或位于服务商处）； - 加密副本的存储服务； - 隐藏用户地址的可选中继。 网关将运行在机密机器中。在试点启动前，我们将在应用程序中展示由用户设备控制的加密在何处终止，以及网关是否能看到内容（如果能看到，也仅限于机密环境内部）。 加密存储与机密处理需要各自独立的安全保障。运行在服务器上的模型需要受保护计算环境中的可读内容才能完成任务；仅对文件副本进行加密并不能保护这一阶段。[^apple-pcc] 应用程序仅开放为当前工作所选定的数据范围，而不会传递整个私密容器的密钥。会话说明会指明内容在何处对计算可见、什么机制限制了运营方的查看权限，以及在返回结果后数据会如何处理。 提议的会话流程如下： 1. 应用程序下载经批准发布版本的说明，并检查远程证明（即对运行环境特定属性的密码学证明）。 2. 检查硬件、保护状态和软件度量值是否符合公开策略。数据接收方的密钥必须与该证明绑定。 3. 检查通过后，与经批准的环境建立加密连接。若存在不一致，则停止发送数据；切换到其他方案需要用户做出知情选择。 4. 环境在网络与工具访问受限的情况下处理请求，返回结果，并按照公布的策略删除工作数据。 5. 仅在用户选择的范围内保存对话或记忆。 远程证明有助于确认启动了什么程序，但它本身并不能证明这段代码是安全的。为此还需要代码审查、从源代码进行软件的可复现构建（见第 2.3 节）、经批准版本的登记册以及独立核验的可能性。Apple 私有云计算（Private Cloud Compute）架构是我们如何将安全保护与软件发布透明度结合起来的参考，但它并非对我们项目的认证。[^apple-pcc] 我们希望妥善保护发布版本，使信任不依赖于单个人或仅依赖于基金会本身： - 每个发布版本都应能从源代码进行可复现构建，并由基金会以外的至少两个独立方重新构建并公开确认指纹一致；在找到独立确认方之前，我们将该版本标注为“未经第三方确认”； - 经批准发布版本的指纹记入仅可追加的公开登记册，其后续状态由独立见证人予以确认； - 新版本需经多人（包括至少一名理事会以外的人员）批准后方可部署到服务器上； - 处理数据所需的密钥仅发放给通过远程证明的环境。 我们针对带有签名、可核验发布版本、具备防回滚至有缺陷版本机制以及安全密钥存储的安装版应用程序来设计完整保护方案，因为在浏览器中，核验服务器的代码每次都由运营方提供。浏览器版本会清晰说明其较低的保护级别。可复现构建使人们能够将发布版本与源代码进行对比，但对代码本身及配置的评估仍需依靠代码审查、安全审计和漏洞悬赏，且每一起安全事件都会记入公开登记册。 为了减少用户地址的暴露，可以探索基于盲化 HTTP（Oblivious HTTP）的中继机制，它在特定的信任模型下将关于发送者的信息与关于请求内容的信息分离开来。[^ohttp] 中继节点串通、流量关联以及具体实现细节仍需评估，因此我们不会将单纯使用该协议描述为完全匿名。 加密和机密计算并不会隐藏返回响应的数据包长度或节奏。2024 至 2025 年的研究表明，网络观察者可以从这些特征中还原出对话的主题，有时甚至能还原出内容。[^weiss-keylogging][^whisper-leak] 因此，在机密模式下，我们希望以固定大小的帧和固定的节奏发送响应，不在不同用户之间共享提示词缓存（prompt cache），并关闭投机解码（speculative decoding）。这些措施会增加一些延迟和带宽消耗；我们将其计入成本核算中。 我们还通过限制系统各部分的操作能力来保护基础设施：设置资源限额、隔离任务，并默认阻止处理对话的节点发起外部网络连接。这一阻止规则将成为软件的一部分，其指纹体现在远程证明中：一旦修改规则就会改变指纹，应用程序随之拒绝连接。我们将服务商的网络规则视为第二层防线，而非保证。允许执行的外部操作通过独立的工具层进行，其权限由用户设定。在部署之前，我们将检验这些边界的有效性、安全事件的检测方式以及所需的最小元数据范围。目标是在保持对话内容机密性的同时确保共享资源的安全。 当用户接入包含他人消息的数据源（例如电子邮箱）时，我们会格外审慎。他人的消息中可能包含试图诱导模型泄露私密记忆的隐藏指令。因此，我们将外部内容与用户的指令隔离开来：在整理这些内容时，未经人工确认，助手不得擅自发送消息、打开网址或修改个人准则。 关于 Suveria 的运行情况，我们所知道的一切，任何人都可以知道。在服务启动的同时，我们将公布所收集的关于服务运行情况的所有数据类型清单（注明目的和保留期限），并以汇总形式公开数据本身：词元（token）消耗量、使用的模型、机器负载、队列等待时间、故障情况以及成本。每个人在我们查看这些数据的同一个地方都能看到它们。在发布汇总表之前，我们会检查是否可能从中识别出具体个人的行为：设定最小群组规模、发布延迟以及隐去的数据项。我们不收集清单以外的数据；一旦发现例外，我们将把它视为严重安全事件并公开说明。 ## 4. 在不查看私密内容的前提下限制滥用 我们也将对尊严的保护延伸到可能受我们工具使用后果影响的人们。我们希望在不阅读私密对话的前提下防范滥用：通过助手自身遵循的原则、工具与网络连接权限的边界、资源限额以及防范批量注册账户的保护机制。我们不设置针对私密内容的隐藏访问通道，因为那会削弱对所有人的保护。 账户将可以通过几种方式注册，从完全私密的方式（在自有设备上生成密钥，无需电子邮箱地址）到便捷的方式（通过外部服务商登录）。对于每种方式，我们都会在用户选择前展示：除基金会外还有谁会知晓账户的创建、能看到哪些数据，以及如果该外部服务商消失会发生什么。账户的注册方式不影响参与者的权利；Omniforum 中的投票权是附加到账户上的独立凭证。 我们将隐私保护与限制滥用分别进行评估。我们将 Suveria 设计为使基金会不持有可以交出的关于特定个人的数据：内容使用用户的密钥加密，关于服务运行的数据仅在第 3 章所述的公开范围内收集，而个人数据则限制在法律对支付和会计所要求的最低限度内（我们同样会公布其范围）。如果有人向我们索要特定个人的数据，我们希望能够诚实地回答：除了这一公开说明的最低限度数据之外，我们一无所有。对于每一项防范滥用的安全保障，我们都将说明它需要哪些数据、我们保存多久、它对诚实的参与者有何影响，以及如何对错误的封禁提出申诉。 我们还将说明如何接收自认为受到侵害之人的举报，以及在不访问对话内容的前提下我们能采取哪些措施：例如限制工具权限或账户资源、在我们保存的范围内核查结算数据与元数据，或者向举报人提供寻求帮助的途径信息。此类服务运营方的法律义务需要在启动前进行专门分析。 这些安全保障是我们的目标和有待测试的方案，没有任何一项能检测出所有滥用行为。对于每一项措施，我们都会指明它应对哪些威胁、无法检测什么，以及在运营方不查看私密对话的前提下可以核验什么。评估结果将决定开放特定功能的条件。 当对话涉及生命或健康受到威胁的情况时，助手应提供可用的求助信息（例如紧急求助电话），且不向私密环境之外发送任何内容。 ### 4.1. 公开的助手指令与共享指令库 助手的行为表现还取决于其主指令和工作方式：它如何将任务拆解为步骤、如何使用记忆以及如何检查回答。在 Suveria 中，每个人都应当始终能够阅读自己助手的完整指令。共享基础设施将仅提供通过基准测试公开试验的模型和设置；在这一最低标准之上，由用户自行选择工作风格，从平静地整理思绪，到由助手指出推理漏洞的严格探讨。我们希望维护一个经过验证的开放指令库，由参与者在 Omniforum 中不断改进并在基准测试中进行检验。 ## 5. 多显卡计算 第 6 章中的模型无法装入单张显卡，因此还必须检查显卡之间连接的安全性：PCIe 总线连接处理器与显卡，而 NVLink 和 NVSwitch 则连接各个显卡。 当模型使用多张显卡时，数据也会在显卡之间流动，因此既要检查显卡本身的保护，也要检查显卡间连接的保护。仅凭显卡型号不足以订购机密服务：必须确认相应的整机、处理器、连接拓扑、固件、驱动程序和运行时软件，然后核验它们的协同工作情况。[^nvidia-platformy] 在 PPCIe v2 文档所描述的 Hopper Protected PCIe 模式中，NVLink 和 NVSwitch 网络属于系统的受信任部分，因此 PCIe 加密并不意味着对显卡之间的每一条连接都进行了加密。[^nvidia-ppcie-v2] NVIDIA R595 文档为 Blackwell 显卡描述了多显卡机密计算模式，支持对 NVLink 连接进行加密，并在单个机密虚拟机中支持最多八张显卡。[^nvidia-blackwell] 这是核验配置的依据，而非证明每一次租用 B200 显卡都包含这一功能。不同发布版本具有不同的兼容性矩阵，因此我们不会随意拼凑不同版本的组件来构成配置。 向服务商询价和核实的事项包括： - 具体的保护模式以及自主进行远程证明的可能性； - 所需资源的独占性及所在地区； - 管理员访问权限以及对硬件的物理接触； - 数据保留策略； - 交付时间与全部成本。 只有在用我们自己的应用程序完成试验之后，我们才会对报价进行比较。商业宣传上的“安全（secure）”标签不能代替上述信息。 ## 6. 模型、记忆与工具 该项目的基础是可以自行运行的开放模型。Suveria 旨在面向全世界的人们，支持他们各自的语言，因此在选择模型时，我们会综合考虑多语言质量、对意图的理解、可靠性、许可协议、成本以及在所需保护架构下运行的可能性。当出现需要时，除了通用模型之外，我们还可以运行在特定语言上表现更好的模型。开放权重使部分应用成为可能，但并不决定数据以及模型构建全过程是否开放。[^osi] 第一个候选模型是 DeepSeek-V4.1-Flash，采用 MIT 许可协议，该协议也允许将其用于提供服务。[^deepseek] 它规模庞大但运行经济：开发商公布其主体部分拥有 5,520 亿参数（即在训练过程中确定的数值），并带有 1,960 亿参数的附加 Engram 记忆，而在生成每一个后续词时仅有 80 亿至 160 亿参数参与工作，因此响应速度快且成本低（核算见第 8 章）。不过，所有参数都必须装入显卡内存中，因此至少需要四张现代显卡。该模型的参数已经以节省空间的形式存储，每个数值使用较少的位数；这种存储方式称为量化（quantization），它能减少所需的内存，但可能会降低质量，因此我们会在自己的任务上对每个版本进行检验。我们也会将它与较小的模型进行对比：只有当更大的模型在对人们重要的任务上表现明显更好时，我们才会选择它。 第二个候选模型是 Moonshot AI 公司于 2026 年 10 月 23 日发布的 Kimi K3.1 Pro。开发商将其描述为 Kimi K3 的进一步训练版本，拥有约 3 万亿参数和高达 100 万词元的上下文窗口，并预告将在 2026 年 11 月 4 日前公布完整权重；许可协议尚未公布。[^kimi-k31] 我们用于对比的详细数据来自其前代模型的模型卡：Kimi K3 拥有 2.8 万亿参数，处理每个词元时激活 1,040 亿参数，采用未经开放源代码促进会（Open Source Initiative）批准的自有许可协议。[^kimi-k3] 在 2026 年 10 月 28 日版本的 Artificial Analysis 指数中，Kimi K3.1 Pro 获得 46 分，而 DeepSeek-V4.1-Flash 为 32 分，但前者的价格贵数倍且速度较慢。[^aa] Kimi K3 的权重文件约占 1.56 TB，且运行还需要额外的上下文和计算内存，因此我们不会仅凭显卡内存总和来断定模型能否运行。SGLang 引擎的配置方案描述了在八张 B300 显卡上经过验证的 Kimi K3 配置；但这还不是对 Kimi K3.1 或机密配置的测试。[^spheron-kimi][^sglang-k3] 在权重公布后，我们将检查其大小和格式、许可协议、引擎配置方案、特定硬件配置下的承载能力以及在机密 API 中的可用性。我们将注明日期把结果作为本文档的首次更新补充进来，即便届时权重尚未公布或许可条款被证明不适用也是如此。 更换或下线模型都会提前公告。对话历史留在用户手中：用户可以选择后续替代模型、导出数据或结束使用。对话中会清晰标示模型切换的时间点，而将私密上下文迁移至新模型需要由用户自己决定。 我们将随每一个发布版本完整公布助手回答所遵循的原则。模型本身也带有其创建者的选择（例如它回避的话题）；我们会在基准测试中对这些进行检验，并在选择模型时加以说明。 过往对话的记忆功能应当经用户同意才运行，并可由用户以清晰可见的方式进行编辑。我们区分原始发言、模型生成的摘要以及经用户确认的信息。每一条记录都可以删除或修改、查看其来源，并指定允许在哪些任务中使用它。助手明确区分它自己的建议与人有意识地认作自己立场的观点。 执行操作需要针对特定目的和特定期限授予的权限。网页或文档的内容只是供分析的材料，而非修改这些权限的指令。外部操作、支出、发布和删除都需要相称的确认步骤，并提供可供用户查阅的操作日志。 ### 6.1. 思想望远镜与个人准则 思想望远镜（*Telescopium Mentis*）的构想源于奥弗顿之窗（Overton window），后者是指在特定时期内社会上被认为可接受的观念范围。对于单个人而言，则是其在特定时期内认为对自己而言可接受的想法范围。思想望远镜旨在成为属于单个人且仅属于其本人的这样一扇窗户：让人能够看到自己在不同时刻记录下的思考与价值观，以及它们如何随时间而变化。 思想望远镜旨在帮助人们回顾自己的推理过程：我当时知道什么、想要什么，以及为什么改变了主意。它还可以帮助将用户选定的事件、关于世界的信息以及自身行动，与用户的个人准则（即用户自己写下的、认作自己信奉的原则与价值观集合）进行对照。这种对比针对的是用户自己描述或指定的情境；由用户决定材料和范围。模型会展示可能的关联，并附上所援引原则的来源和事件描述，同时将已确认的信息与解读及不确定性区分开来。用户可以修改或拒绝模型提出的解读，而且我们在评估过往立场时会充分考虑当时的时间背景和具体处境。 所注意到的张力可能涉及原则本身、价值冲突、外部环境条件、人的局限性，或是模型不准确的解读。一个人可以坚持理想并接纳当前的不一致，可以细化某种信念，可以考虑改变行动或环境，也可以让问题保持开放。个人准则旨在帮助人们理解自己的选择：我们不建立道德评分，也不设立关于言行一致程度的公开排名。私密思考保持私密，记录下它并不意味着公开发布或投票表决。 我们将审慎起步。在第一个版本中，思想望远镜仅针对用户自己指定的单一情境工作（例如用户想要回顾的某项决定），而不会实时追踪其日常生活。用户自己决定使用它的频率、向它开放哪些笔记和回忆以及何时将其删除。在这一试验中，我们将检验所展示的关联是否易于理解、是否给人带来对自己选择的掌控感，以及该工具是否会造成需要不断自我审视的心理压力。如果有人在思考之后接纳自己并不总是按自己的原则行事，或者让问题保持开放，我们也将其视为良好的结果：工具旨在帮助人们理解自己，而非强迫做出裁决。 ### 6.2. 开放格式、可移植性与工具协作 我们希望将 Suveria 作为数字公共产品来发展，具备开源代码和文档；我们的参照点是数字公共产品联盟（Digital Public Goods Alliance）的标准。[^dpga] 数据迁移格式具有公开的说明、版本号以及版本更新时的信息保留规则。我们优先使用现有的开放标准，并对所需的扩展进行文档记录。 导出内容包括选定的原始材料、历史记录、来源和关联，以及对用户话语、模型整理内容和经作者确认之含义的区分，同时还包括个人准则的结构。下载的数据包在经授权人员解密后，无需活跃的 Suveria 账户即可读取。 API（即有文档说明的程序间通信方式）旨在使人们能够在其他工具（包括自行构建的工具）中处理这些材料。用户自行选择数据范围和允许执行的操作，并可撤销外部集成的权限。撤销权限会停止后续访问；而此前已传递副本的去向则同样取决于接收方。 私密空间也可以服务于共同项目的工作。用户选择希望提交验收或公开发布的材料，工具则协助在本地从中剔除访问密钥、密码、个人数据以及关于未修补漏洞的信息。使用自费购买的资源无需公开工作过程中的对话。对于由基金会共享资源资助的任务，公开记录的范围、笔名的选择以及材料的准备工作，均由[基金会开放工作坊规则](whitepaper-zasady-fundacji.md)（第 11.1 节）预先规定。人们还可以从 Suveria 的思考中有意识地提炼出一个问题或论据，并将其发布到 Omniforum 中；这一在宣言中被称为 Ignis 仪式（*Caerimonia Ignis*）的步骤，始终需要做出一项独立的决定。 ## 7. 规模：从 30 人到全人类 单凭账户数量并不能决定所需的基础设施。起决定作用的是活跃度、问题与回答的长度、并发会话数量、可接受的等待时间以及工具成本。下面的示例是用于试验的负载模型，而非需求预测或商业报价。 假设前提：N 个人中的每一个人每天都处于活跃状态，每天发起 20 次请求，平均每次请求包含 1,500 个输入词元和 600 个输出词元，每个月按 30 天计算。词元（token）是模型处理的文本单位，其长度因语言而异。在实际负载中，还需要加上更长的上下文、文档处理、推理词元以及辅助调用。 | 活跃人数 | 每月请求数 | 每月输入量 | 每月输出量 | 全天平均生成速率 | 全球情景下的小时峰值（约为平均值的 1.51 倍） | | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | | 30 | 18,000 | 2,700 万词元 | 1,080 万词元 | 4.2 词元/秒 | 6.3 词元/秒 | | 100 | 60,000 | 9,000 万 | 3,600 万 | 13.9 词元/秒 | 20.9 词元/秒 | | 1,000 | 600,000 | 9 亿 | 3.6 亿 | 138.9 词元/秒 | 209 词元/秒 | | 10 万 | 6,000 万 | 900 亿 | 360 亿 | 13,889 词元/秒 | 20,921 词元/秒 | | 100 万 | 6 亿 | 9,000 亿 | 3,600 亿 | 138,889 词元/秒 | 209,208 词元/秒 | | 10 亿 | 6,000 亿 | 900 万亿 | 360 万亿 | 1.389 亿词元/秒 | 2.092 亿词元/秒 | | 100 亿 | 6 万亿 | 9,000 万亿 | 3,600 万亿 | 13.9 亿词元/秒 | 20.9 亿词元/秒 | 我们将 Suveria 规划为一项面向全球、支持多种语言的服务。我们尚不知道参与者将如何分布在各个时区，因此我们对比两种情景，日后由实测数据加以验证。在全球情景中，我们按照国际电信联盟（ITU）2025 年的互联网用户数量比例来设定各地区的份额，并假设每个时区具有相同的日间活跃曲线：晚间出现峰值，夜间归于平静。[^itu] 不同时区在一定程度上相互填补波谷，因此小时峰值约为平均值的 1.51 倍，最低流量约为平均值的 0.49 倍。在集中于单一地区（例如欧洲）的情景中，峰值约为平均值的 1.87 倍，而夜间几乎为零。这种分布即便在大规模下也可能出现；它意味着自有机器的利用率较低，需要更频繁地调用机密 API，或者在峰值时段等待更长时间。这两个数值均源于我们的假设，而非对未来参与者的实际观察。一小时内的短暂波峰将通过显示等待时间的短队列来平滑处理，而超出自有机器承载能力的流量则可由机密 API 接管；等待时间（包括其第 95 和第 99 百分位数）将在试点中连同队列上限及队列耗尽后的行为表现一并测量。负载试验还将涵盖新用户突然涌入的情况（例如达到平均流量的五倍）。表中列出的是总输出吞吐量；它不能代替对单次对话延迟或输入处理成本的测量。测试应当还原会话分布、长上下文、故障和队列情况，而不是仅测试单次理想查询。 峰值乘数用于比较最繁忙的一小时与平均值。它来自将一天划分为 24 小时的日模型：我们将同一条日间活跃曲线在八个地区之间按时区平移，并根据假设的地区份额进行叠加。这是一个核算情景，并不计算单次查询的等待时间。 为了直观了解这一核算在全球规模下是什么概念，让我们做一个思想实验。如果 100 亿人中的每一个人都按照上述假设使用模式使用 Suveria，在峰值时段大约需要每秒生成 21 亿个输出词元。按照 DeepSeek-V4.1-Flash 的实测性能（每张 B200 显卡每秒约生成 930 个词元）计算，大约需要 225 万张显卡；若按每张显卡连同服务器功耗约 1.75 千瓦（这是我们的假设，未经实测）计算，大约需要 4 吉瓦（GW）的电力。对于 10 亿人而言，约为 22.5 万张显卡和 0.4 吉瓦电力；对于 100 万人，则约为 225 张显卡。作为对比，Epoch AI 在 2026 年初估计，全球已部署的用于数字智能的算力超过 1,500 万张 H100 显卡当量，电力需求超过 10 吉瓦。[^epoch] 这是一种简化：所假设的使用模式较为轻量，而高强度工作、更大的模型和图像处理所需的算力要多出许多倍，同时硬件和模型也在快速变化。但它展示了数量级：在这一范围内为地球上每一个人提供日常数字智能协助所需的电力，小于当今世界上已经投入运行的算力功耗。这只是一项简化核算，并非证明此类基础设施在现实中可被调用于这一目的。 ## 8. 成本与注明日期的核算 固定包月预留的月度成本，在初步近似下可以写为：显卡数量 × 每卡时价格 × 付费小时数，再加上内存、磁盘、流量、安全防护、监控、运维、支付手续费和税费。需要仔细核实报价中已经包含了其中哪些项目。对于全天候运行而言，一个月有 672 至 744 小时；730 小时是常用的平均近似值。 在核算中，我们对比五种成本方案：本地模型、在租用硬件上运行的自有实例、在机密计算环境中运行的自有实例（其保护由服务商声明且有待核验）、外部服务商的机密 API 以及普通的外部 API。这些成本方案与第 2.3 节中的保护方案一一对应；租用无机密保护的机器仅作为价格参照点列出，而不作为 Suveria 的实际方案。我们暂不对本地模型定价，因为其成本取决于用户自己的设备。我们在相同的质量、可用性和保护范围内进行对比。盈亏平衡点是完整服务的全部成本除以实际使用量，而不是显卡成本除以注册账户数量。外部 API 便于测试用户需求，但其服务商有自己的数据访问规则，因此我们不会将机密运行的承诺延伸至外部 API。 ### 8.1. 注明日期的核算：截至 2026 年 10 月 29 日的状态 宣言提出了一项假设：即使只有相对少量的常规参与者，共享基础设施也能在基于可验证安全保障保护隐私的同时，让每一美元获得比封闭服务更多的算力和数字智能。下面是按 2026 年 10 月 29 日价格进行的核算。假设前提：采用第 7 章的使用模式（每天 20 次请求，每次 600 个输出词元）和全球情景（小时峰值约为平均值的 1.51 倍），价格不含税，按每月 730 小时折算租用价格。单机承载人数是指该机器在小时峰值时段能够服务的参与者人数：每秒输出吞吐量 × 86,400 /（20 × 600 × 峰值乘数）。实际允许的人数还将取决于实测的响应等待时间。括号内给出的是集中在欧洲的情景（峰值乘数约为 1.87）。对于 DeepSeek-V4.1-Flash，我们采用服务商 Lambda 在四张 B200 显卡上的测量数据：在 64 个并发请求下，每秒约生成 3,714 个输出词元。[^lambda-v41] 该测量启用了投机解码，而我们在机密模式下不打算使用投机解码（第 3 章）。根据我们 9 月份的估算，关闭投机解码后的吞吐量可能会降低多达约 30%，从而使人均成本按相近比例上升。对于 H200 和 B300 显卡，目前尚无该模型的实测数据；我们假设每组运行单个模型副本的显卡组合（8 × H200，或 8 × B300 机器的一半）达到四张 B200 显卡的性能。这是一个乐观的假设：H200 是上一代硬件，机密模式可能会降低运行速度，而且 Lambda 的测量针对的是比我们的假设模式更长的请求。因此，我们还列出了吞吐量减半的审慎方案。 该模型的权重约占 511 GB，vLLM 引擎建议配置约 614 GB 的显卡内存。四张 H200 显卡（共 564 GB）内存不足，因此在 H200 上运行一个副本需要八张显卡。引擎开发商针对该配置的运行方案在 10 月 29 日仍处于核验阶段，而且在 H200 显卡中，显卡之间的连接（NVLink）没有像 B200 和 B300 那样进行硬件加密。 | 方案 | 机密性 | 月度成本 | 单机承载人数 | 人均纯算力成本 | | --- | --- | ---: | ---: | ---: | | DeepSeek API | 无，服务商可见内容 | 按使用量计费 | 不涉及单台机器；受服务商限额与可用性约束 | 0.35–0.70 USD | | 搭载 DeepSeek-V4.1-Flash 的机密 API（Confidential AI、Tinfoil、Phala） | 由服务商声明，有待核验 | 按使用量计费 | 不涉及单台机器；受服务商限额与可用性约束 | 0.70–1.25 USD | | Kimi K3.1 Pro API（Moonshot） | 无 | 按使用量计费 | 不涉及单台机器；受服务商限额与可用性约束 | 5.40 USD | | 搭载 Kimi K3 的机密 API（Phala、NEAR AI） | 由服务商声明，有待核验 | 按使用量计费 | 不涉及单台机器；受服务商限额与可用性约束 | 8.10–8.91 USD | | 租用机密机器 8 × H200（Phala），DeepSeek，单模型副本 | 处理器与显卡远程证明，有待核验 | 承诺租用 180 天为 23,506 USD，按需租用为 32,266 USD | 约 17,750（14,300），容量假设 | 1.32–1.82 USD（1.64–2.25） | | 同上，审慎方案：吞吐量减半 | 处理器与显卡远程证明，有待核验 | 同上 | 约 8,900（7,150），容量假设 | 2.65–3.64 USD（3.29–4.51） | | 租用机密机器 8 × B300（Phala），Kimi K3 | 处理器与显卡远程证明，有待核验 | 45,552–47,888 USD | 约 4,800–7,600（3,900–6,200），容量假设 | 约 6–10 USD（7.4–12.4） | | 无已确认机密性的 4 × B200（Lambda），DeepSeek | 无已确认机密性 | 19,827 USD | 约 17,750（14,300） | 1.12 USD（1.38） | | 无已确认机密性的 8 × B200（Lambda），DeepSeek，两个四卡副本 | 无已确认机密性 | 39,070 USD | 约 35,500（28,700），双副本性能假设 | 1.10 USD（1.36） | 这些数字的来源：API 价格取自 DeepSeek、Moonshot、Confidential AI、Tinfoil、Phala 和 NEAR AI 的价目表；[^deepseek-cennik][^cai][^tinfoil][^phala-api][^near] 机密机器价格取自 Phala 价目表；[^phala-gpu] Lambda 的 B200 租用价格在四卡实例中为每卡时 6.79 USD，在八卡实例中为每卡时 6.69 USD。[^lambda-cennik] Kimi 的承载能力取自第三方对八张 B300 显卡运行 Kimi K3 的测量结果，约为每秒生成 1,000–1,600 个输出词元。[^spheron-kimi] 承诺租用条件下的月度金额并不意味着按月分期付款：Phala 要求预先一次性支付整个周期的费用，且提前终止不予退款，因此租用 180 天的 8 × H200 机器在下单时需要支付 139,104 USD 现金，而租用 180 天的 8 × B300 机器则需要 269,568 USD。[^phala-gpu] 由此得出的结论： - 对于所假设的使用模式，声明具备机密性的 API 价格约为每人每月 0.70–1.25 USD，从与普通 API 相近的成本到约为其 3.6 倍不等，具体取决于服务商和使用时段；报价最低的是 Confidential AI，这一报价同样需要我们进行核验。机密 API 无需运行自有机器即可提供弹性算力，但它也有自身的限额、排队和故障问题。针对峰值配置的 DeepSeek 租用机密机器，在全球情景下平均运行在约三分之二的容量水平，人均成本约为 1.32 USD，即与较贵的机密 API 大致相当，而高于最便宜的机密 API。在我们的小时级模型中，首个自有节点（溢出流量导向人均 1.25 USD 的机密 API）出现在我们所测算的约 2 万名活跃用户这一点上；这是基于所采纳假设得出的结果，而非精确阈值，且如果机密 API 价格更低，在这一规模下租用整机并不划算。 - 按小时租用完整机密机器目前尚无法为晚间峰值提供弹性：Phala 要求至少租用一天（8 × H200）或一个月（8 × B300），Confidential AI 对每小时 60 USD 的 8 × B300 要求至少租用三个月，而按秒计费（折合每小时 64.62 USD）提供 8 × H200 的 VoltageGPU，其公开的远程证明证据并未涵盖该配置及 NVSwitch 交换机。[^cai][^voltage] 此外，还需加上分配机器和加载权重所需的时间。 - 对于 Kimi 而言，核算结果取决于实测性能：机密 API 人均成本约为 8–9 USD，而满载运行的自有 8 × B300 机器在较高容量估算下人均约为 6 USD，在较低容量估算下约为 9.5 USD。只有当单台机器能够服务超过约 5,100–5,600 名使用该模型的活跃用户时，自建实例才比机密 API 更便宜；而在较低容量估算（约 4,800 人）下则无法做到。 购买自有服务器：2026 年 9 月，一台搭载八张 B300 显卡的完整 Supermicro 服务器售价约为 66.3 万 USD。[^supermicro] 我们对购买这样一台服务器的月度成本估算如下： | 项目 | 月度金额 | | --- | ---: | | 服务器按五年折旧 | 约 1.1 万 USD | | 服务器按四年折旧 | 约 1.38 万 USD | | 机房托管（Colocation） | 约 1,900–3,000 USD | | 网络、备件与维修（估算） | 约 1,500 USD | | 合计 | 约 1.4 万–1.8 万 USD | 这样一台服务器可以容纳两个 DeepSeek 副本，在全球情景下可服务约 3.5 万人（在欧洲情景下约为 2.8 万人），人均成本约为 0.41–0.52 USD。在这些假设下，当活跃用户达到约 1.2 万–1.7 万人时，购买服务器比人均 1.11–1.25 USD 的机密 API 更便宜；而要低于所声明的最便宜机密 API（0.70 USD），则需要约 2.1 万–2.6 万名活跃用户。该核算尚未包含维护和测量这一配置的全部成本；此外，购买服务器需要预先支付现金、安排人员全天候值守以及连续多年的稳定需求，而且届时基金会自身将拥有对硬件的物理接触权限（第 2 章）。以上是我们的估算，而非商业报价。 - 多显卡机密机器目前已在美国公开提供。在欧盟境内，我们只找到了配备单张 H100 显卡的机密机器，[^azure-ncc] 无法装下完整的 DeepSeek 或 Kimi。Privatemode（德国 Edgeless Systems 公司）也提供服务器位于欧盟境内的机密 API，但可选模型较少。[^privatemode] 这同样是服务商的声明，有待核验。 - 一家独立核查机密 API 的目录网站在 2026 年 10 月 29 日 14:00（UTC）的观测中，未能确认所核查的 95 条路由中有任何一条完成了端到端的完整验证；最常缺失的是运行程序的身份证明、代码来源证明以及请求与具体机器的绑定证明。[^katalog] 这是基于现有公开证据得出的结果，并非证明这些服务泄露了内容。在我们完成自主核验之前，我们将这些服务的机密性视为服务商的声明。 - 上述核算仅涵盖模型计算。用于运行私密环境（网关、记忆、文件）的一至两台配备 4 个虚拟处理器和 8 GB 内存的机密机器，在 Phala 上的费用约为每台每月 168 USD，磁盘单独计费，每 100 GB 约为 10 USD。[^phala-cvm] 这一规格是否够用，我们将在试点中检验。按每月 170–340 USD 计算，30 人时人均约为 6–11 USD，1,000 人时则为几十美分。该核算不包含人力工作、安全审查、支付手续费以及故障储备金。 - 热门订阅套餐的价格约为每月 20 USD，而 DeepSeek 聊天是免费的。[^abonamenty] 每月 100–200 USD 的套餐在高强度智能体（agent）工作下，可提供按 API 目录价格折算价值数千美元的用量；[^semianalysis] 我们不在价格上与这类套餐竞争。我们提议的是按实际使用量结算，并提供可验证的隐私。 截至 2026 年 10 月 29 日，宣言中假设的状态：上述核算使我们向该假设迈近了一步，但尚未证实它。带有声明机密性和远程证明的处理服务已出现在公开价目表中，且在所假设的使用模式下成本约为每人每月 0.70–1.25 USD，因此一小群人可以按成本从这种方案起步；而在我们的假设下，当活跃用户达到一万多至数万人时，自有基础设施可能会变得更便宜。最终结论将取决于我们在第 9 章试验中检验的三件事：这些服务的机密性能否通过独立核验、可用模型的质量是否足以胜任人们来到 Suveria 要完成的任务，以及真实的流量分布形态究竟如何。每当价格发生重大变化以及每次试验结束后，我们都会更新这一核算，并保留先前的版本。 ### 8.2. 基础设施演进步骤与决策卡片 我们分步骤发展基础设施，每一个步骤本身都能为参与者带来独立的价值，而无必须进入下一步的义务：首先是机密 API 和运行在机密机器中的私密环境（如果在启动前筹集到足够资金，我们也可以直接从下一步开始），然后是租用我们自己的机密机器，接着是购买硬件并将其托管在外部机房，而在更遥远的未来，如果证明确有优势，则是自建机房大楼。迈向下一个步骤需要有实测数据作为依据：服务的全部成本、真实流量、峰值响应时间、维持安全保障和处理故障的能力，而在购买硬件的情况下，还需考虑维修、硬件更换以及接替责任之人员的资金保障。当所需的模型在机密 API 中不可用，或者我们希望对运行环境拥有完全控制权时，租用自有机器同样具有意义。 每一次过渡我们都用一张决策卡片来说明：我们能获得什么、全部成本、风险、启动与撤回的条件、数据与密钥的迁移方式，以及是否符合[储备金与启动后续支柱的原则](whitepaper-zasady-fundacji.md)（基金会运作原则白皮书第 8 章）。只有当每条路径都具备经认可的保护级别时，我们才允许在流量峰值期间将自有机器与机密 API 结合使用；切换到保护较弱的方案需要用户做出单独的知情决定。我们计划先在搭载较小模型的单张机密显卡上进行首次测量，然后再在能够容纳完整模型的整机上进行测量。 我们让算力与流量相匹配，而不是按照最高峰值来配置所有硬件。我们正在设计一个显示等待时间的短队列；其真实等待时间、队列上限以及耗尽后的行为表现将在试点中测量。针对较长峰值时段的弹性算力，首先由机密 API 提供，前提是它保持经认可的保护级别、征得用户同意且在用户支出上限之内；当不存在这样的路径时，我们会诚实地告知需要等待或服务暂不可用。按小时租用仅对机密 API 中没有或在其中明显更昂贵的模型才有意义，且前提是服务商确实支持快速启动和释放机密机器。自有机器在平峰时段的闲置算力，我们希望用于基金会的任务（例如为 Omniforum 生成整理报告）；其按 API 价格折算的价值并不构成预算收入，因此这类任务有其各自独立的目标和预算。在首次试点之后，我们希望测试两种模式：用于日常与助手协作的“对话”模式，以及用于可以等待的任务（例如翻译文档）的“不急”模式。在“不急”模式下，我们会显示预计开始时间窗口、成本估算、最高预算、支持按已完成工作量结算的取消选项，以及相同的保护状态信息。只有当较低的价格源于公开的成本分摊方法、且未重复计算固定成本时，这类工作才可能实现降价。 ### 8.3. 在不接触对话内容的前提下测量使用量 为了按实际使用量进行结算，我们测量完成任务所需的资源，并清晰说明在固定成本中所分担的份额。结算计量器仅限于核对成本所必需的数据，开具账单不需要读取对话内容。在试验中，我们将检验测量的准确性、用户核对账单的方式、所披露元数据的范围，以及达到支出上限后服务的行为表现。关于账单、向上取整、预付款和退款的规则，详见[基金会运作原则白皮书](whitepaper-zasady-fundacji.md)。 参与者设定的支出上限应当作为一道硬性边界运作，而不是事后提醒。部分服务商在请求完成后才对进行中的请求进行结算，因此其限额可能会被超出；例如 Tinfoil 在其文档中就是这样说明的。[^tinfoil] 因此，我们设计了额度预留机制：在发送请求之前，Suveria 网关会综合考虑其他正在进行中的请求，从余额中预先冻结该请求的最大允许成本，并限制并发请求数量及回答长度。请求完成后，我们按实际成本结算，并释放未使用的预留额度。这是一项有待构建和检验的设计要求，而非目前已投入运行的功能。 ## 9. 验收试验与结果日志 在我们将任何发布版本称为“机密”之前，我们将至少记录以下事项： - 正确的远程证明； - 在代码或密钥被替换后拒绝发送数据； - 会话隔离； - 对管理员权限的限制； - 日志、内存转储（dump）和遥测数据中不包含任何对话内容； - 缓存处理机制； - 数据删除与恢复； - 故障后的行为表现； - 工具权限边界； - 负载下的成本。 试验结果将包含配置版本号以及我们尝试攻破保护的具体测试情景。 我们希望 Suveria 的每一个发布版本都能通过至少一家独立机密服务核验方的全部证据关卡：硬件与安全状态、证据的新鲜度、连接密钥与受保护环境的绑定、运行程序的身份、代码来源以及请求与特定机器的绑定，同时保持服务可用性。我们将公布带有观测日期、标准版本号以及针对具体发布版本、模型和请求路由之证据的结果，并随结果一并说明核验方的关联背景。我们不承诺在任何排行榜上占据名次。通过核验意味着在特定时间点达到了所描述的控制水平（附带公开的局限性），它不能代替安全审计或我们自己的试验。 当我们启动自有的机密方案时，我们将把 Suveria 提交给每一个核查模型机密运行情况的独立目录，并向其开放用于检查远程证明的端点；第一个例子是 confidentialinference.net（截至 2026 年 10 月 31 日的状态）。[^confidentialinference] 我们不承诺一定被收录，因为那取决于目录方自己的决定；我们承诺的是提交申请、回答其问题，并注明日期公布结果（包括不理想的结果）。目录仅能检查从外部可见的内容（通常是远程证明和连接通道），它不能代替对代码、配置的审计或对侧信道攻击的评估。 存储与可移植性试验包括： - 在另一台授权设备上恢复加密副本，以及在没有正确密钥时拒绝读取； - 模拟丢失一台设备，通过所选方法恢复访问权限，并清晰展示丢失所有密钥的后果； - 同步并行修改，而不会悄然覆盖其中一个版本； - 在没有原运营方账户的情况下，使用独立工具读取导出包，并对比原始材料、历史记录、来源和关联； - 限制外部集成的范围，并在撤销权限后有效停止其后续访问。 实施阶段： 1. 在非敏感材料上进行可用性测试； 2. 保护机制的技术试验； 3. 条款明确的有限试点； 4. 逐步扩大规模。 在试点开始前，我们将设定并公布各项阈值：响应首词出现时间、实测使用模式下的人均计算成本，以及根据[材料与基准测试白皮书](whitepaper-materialy-i-benchmark.md)评估的模型质量。只有当三项指标全部达标时，我们才认为试点成功。 更换模型、固件或账户登录方式可能需要重新进行资格核验，且软件更新不得悄然削弱已商定的保护水平。每一个发布版本都有一张公开卡片，包含： - 运行范围； - 试验所得证据； - 已知局限性； - 责任人； - 成本； - 报告问题的途径； - 下线与撤回计划。 发现漏洞后，我们将限制暴露面、通知受影响人员并提供可验证的修复补丁。 我们希望公开开展这些试验。我们邀请从事安全、密码学、基础设施和应用程序工作的人士（包括向公众普及技术的创作者），与我们共同设计测试方案，并在使用虚构数据的独立测试账户上尝试攻破保护机制。我们也同样邀请批评者参与。我们不花钱购买宣传推广，且每一项合作都会按照[利益登记册](whitepaper-zasady-fundacji.md)（基金会运作原则白皮书第 7 章）的规定进行标注。所有结果（包括失败的结果）都会记入结果日志。如果你希望参与其中，请以“[Dołącz] Próby Suverii”为主题写信至 [salve@novusignis.org](mailto:salve@novusignis.org?subject=%5BDo%C5%82%C4%85cz%5D%20Pr%C3%B3by%20Suverii)。 最重要的一项试验：由在机密环境之外拥有运营方权限（涵盖网关、磁盘、网络、日志）的团队，尝试读取藏有秘密字符串的测试账户对话。如果任何人（包括我们自己在内）成功提取出这些字符串，即判定试验失败。 我们将向几位协助配置 Suveria 的人员开放首个发布版本。如果该版本使用的是机密 API，其保护卡片（第 2.3 节）将直白地写明：模型运行在外部服务商处、远程证明由服务商声明且我们尚未核验，以及元数据未受保护。由于首批人员也协助运维该服务，我们将公布的第一个结果就是上述最重要的那项试验，并说明运营方成功做到了什么。 **结果日志。**截至 2026 年 10 月 29 日的状态：我们尚未开展上述任何一项试验，尚未租用显卡，也尚未在 Suveria 中启动模型。我们将在此处逐一补充后续结果，注明日期、配置、测试情景和结论，即便试验失败也如实记录。 尚待解决的事项包括： - 首个选定模型及可接受的质量水平； - 对机密 API 和机密机器的独立核验，以及它们在具有严格个人数据保护的司法管辖区（如实行《通用数据保护条例》（GDPR）的欧盟）内的可用性； - 响应时间； - 密钥与记忆规则； - 结算数据的最小范围； - 运营方针对滥用举报的法律义务； - 维持运行连续性的资助方式。 [基金会运作原则白皮书](whitepaper-zasady-fundacji.md)阐述了预算、账单与问责机制，而[材料与基准测试白皮书](whitepaper-materialy-i-benchmark.md)则阐述了对模型行为的评估。 Novus Ignis 基金会，波兹南，KRS 0001269575。网站与宣言：novusignis.org。意见反馈：salve@novusignis.org。 ## 注释 [^teefail]: [TEE.fail: Breaking Trusted Execution Environments via DDR5 Memory Bus Interposition](https://tee.fail/)。佐治亚理工学院（Georgia Tech）、普渡大学（Purdue University）与 Synkhronix 于 2025 年 10 月 28 日发布的研究：通过物理接入 DDR5 内存总线提取 Intel TDX、SGX 以及 AMD SEV-SNP 的证明密钥，并对 NVIDIA 机密计算产生影响。该攻击需要物理接触服务器；Intel 和 AMD 认为此类攻击超出了其保护范围。相关报道：[The Hacker News](https://thehackernews.com/2025/10/new-teefail-side-channel-attack.html)。访问日期：2026 年 10 月 28 日。 [^local-first]: [Kleppmann, Wiggins, van Hardenberg 及 McGranaghan (2019): Local-first software: You own your data, in spite of the cloud](https://www.inkandswitch.com/essay/local-first/)。研究专题。阐述了将主副本保存在用户设备上以及服务器（包括加密副本）起辅助作用的原则。 [^apple-pcc]: [Apple: Private Cloud Compute](https://security.apple.com/blog/private-cloud-compute/)。架构说明。将机密性与软件控制及系统透明度结合起来的实例。 [^ohttp]: [RFC 9458: Oblivious HTTP](https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc9458.html)。技术规范。在特定信任模型下分离关于发送者的信息与关于请求的信息；并非完全匿名。 [^weiss-keylogging]: [Weiss, Ayzenshteyn, Amit 及 Mirsky (2024): What Was Your Prompt? A Remote Keylogging Attack on AI Assistants](https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity24/presentation/weiss)。学术论文（USENIX Security 2024；预印本 arXiv 2403.09751）。网络观察者可通过加密响应流中数据包的长度还原对话主题，并部分还原助手回答的内容。访问日期：2026 年 10 月 30 日。 [^whisper-leak]: [McDonald 及 Bar Or (2025): Whisper Leak: a side-channel attack on Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2511.03675) 以及 [Microsoft 的说明（2025 年 11 月 7 日）](https://www.microsoft.com/en-us/security/blog/2025/11/07/whisper-leak-a-novel-side-channel-cyberattack-on-remote-language-models/)。研究论文与厂商说明。从加密响应流中数据包的大小和节奏可以识别对话主题；部分服务商已为此增加了数据包随机填充机制。访问日期：2026 年 10 月 30 日。 [^nvidia-platformy]: [NVIDIA：受支持的机密容器平台](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/confidential-containers/latest/supported-platforms.html)。厂商文档。对处理器、显卡和软件整体配置的要求。 [^nvidia-ppcie-v2]: [NVIDIA: Protected PCIe v2, Introduction](https://docs.nvidia.com/attestation/attestation-client-tools-ppcie-sdk-cpp/latest/ppcie_introduction.html)。厂商文档。在 PPCIe v2 模式下，NVLink 和 NVSwitch 网络属于系统的受信任部分；PCIe 保护并不意味着对显卡之间的全部流量进行加密。 [^nvidia-blackwell]: [NVIDIA: Trusted Computing Solutions 595](https://docs.nvidia.com/595trd1-trusted-computing-solutions-release-notes.pdf)。厂商文档。Blackwell 显卡上的多显卡机密计算模式（包括连接保护）；需要兼容的配置。 [^osi]: [OSI: Open Source AI Definition](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition)。定义标准。开放权重并不决定是否满足开放系统的全部定义。 [^deepseek]: [DeepSeek-V4.1-Flash：模型卡](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash)。厂商文档。模型的架构、MIT 许可协议及声明的能力；并非对 Suveria 性能的实测。 [^dpga]: [Digital Public Goods Alliance: standard](https://www.digitalpublicgoods.net/standard)。标准。评估数字公共产品的标准；作为设计方向并不代表已获得 DPGA 的正式认可。 [^lambda-cennik]: [Lambda：实例价目表](https://lambda.ai/pricing)。服务商价目表。NVIDIA B200 SXM6 180 GB：四卡实例中每卡时 6.79 USD，八卡实例中每卡时 6.69 USD；H100 SXM 80 GB：3.99 USD；均为按需价格、不含税、无机密模式。访问日期：2026 年 10 月 29 日。 [^lambda-v41]: [Lambda：DeepSeek-V4.1-Flash 性能测量结果](https://lambda.ai/inference-models/deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash)。服务商测量数据。4 × B200，vLLM，张量并行度 4，启用投机解码，每次请求约 8,192 个输入词元和 1,024 个输出词元；在 64 个并发请求下，总输出吞吐量为每秒 3,713.9 个词元，单次对话平均每秒 66.8 个词元。未注明测量日期。访问日期：2026 年 10 月 28 日。 [^azure-ncc]: [Azure：NCC40ads H100 v5 机器价格](https://prices.azure.com/api/retail/prices?$filter=armSkuName%20eq%20%27Standard_NCC40ads_H100_v5%27%20and%20priceType%20eq%20%27Consumption%27)以及[系列说明](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/gpu-accelerated/nccadsh100v5-series)。服务商价目表。配备单张 H100 NVL 94 GB 显卡的机密机器；每小时 6.98 USD（美国东部 2）至 8.90 USD（西欧），Linux，按量计费。访问日期：2026 年 10 月 28 日。 [^deepseek-cennik]: [DeepSeek：API 价目表（中文版）](https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing)。服务商价目表。模型 deepseek-flash（V4.1-Flash-1017）：未命中缓存的输入在闲时为每百万词元 1 CNY、忙时为 2 CNY，输出在闲时为每百万词元 4 CNY、忙时为 8 CNY。折算为 USD 的价格参考辅助来源 [eesel 汇总](https://www.eesel.ai/blog/deepseek-v4-1-flash-pricing)。访问日期：2026 年 10 月 28 日。 [^abonamenty]: 订阅套餐价格：[ChatGPT Plus](https://help.openai.com/en/articles/6950777-what-is-chatgpt-plus)、[Claude Pro](https://claude.com/pricing)、[Google AI Pro](https://gemini.google/subscriptions/)、[Kimi Plus（geotoolbox 汇总）](https://geotoolbox.ai/blog/kimi-pricing)；DeepSeek 聊天免费（[说明](https://en.wikipedia.org/wiki/DeepSeek_(chatbot))）。月度价格均以 USD 计、不含税；Kimi Plus 为 19 USD。访问日期：2026 年 10 月 28–29 日。 [^kimi-k31]: [Moonshot：Kimi K3.1 Pro 发布公告](https://forum.moonshot.ai/t/kimi-k3-1-pro-has-launched-start-exploring-now/629)及 [Kimi：K3.1 Pro 说明（2026 年 10 月 24 日）](https://www.kimi.com/news/kimi-k3-1-pro)。厂商文档。Kimi K3 的进一步训练版本，约 3 万亿参数，100 万词元上下文，预告于 2026 年 11 月 4 日前公布权重；许可协议未公布。据 OpenRouter 显示的 API 价格：每百万词元输入 2 USD / 输出 10 USD。 [^kimi-k3]: [Kimi K3：模型卡](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3)。厂商文档。2.8 万亿参数，1,040 亿激活参数，约 100 万词元上下文，MXFP4 格式，采用 Kimi K3 License 许可协议。 [^spheron-kimi]: [Spheron：部署 Kimi K3（2026 年 10 月 19 日）](https://www.spheron.network/blog/deploy-kimi-k3-gpu-cloud/)。服务商指南。权重文件大小 1,560.94 GB，列出可容纳该模型的硬件配置。据 2026 年 10 月 29 日第三方测量汇总，在 8 × B300 上的吞吐量约为每秒 1,000–1,600 个词元；测量结果差异较大。 [^aa]: [Artificial Analysis：Kimi K3.1 Pro 与 DeepSeek V4.1 Flash 1017 对比](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/kimi-k3-1-pro-vs-deepseek-v4-1-flash-1017)。独立对比评测。2026 年 10 月 28 日 v5 指数：分别为 46 分和 32 分；生成速度约为每秒 36 个和 178 个词元。访问日期：2026 年 10 月 29 日。 [^tinfoil]: [Tinfoil：价目表](https://tinfoil.sh/pricing)。服务商价目表。DeepSeek-V4.1-Flash 每百万词元输入 0.65 USD、输出 1.45 USD；包含支出上限机制说明。访问日期：2026 年 10 月 29 日。 [^phala-api]: [Phala：机密模型](https://phala.com/confidential-ai-models)。服务商价目表。DeepSeek V4.1 Flash 1017：每百万词元 0.75 / 1.60 USD；Kimi K3：每百万词元 3 / 15 USD；据服务商说明提供网关远程证明及响应确认。访问日期：2026 年 10 月 29 日。 [^near]: [NEAR AI：价目表](https://near.ai/pricing)。服务商价目表。Kimi K3：每百万词元 3.30 / 16.50 USD；其首页显示其他价格，差异有待澄清。访问日期：2026 年 10 月 29 日。 [^phala-gpu]: [Phala：机密显卡](https://phala.com/gpu-tee)及[价目表](https://cloud.phala.com/about/pricing)。服务商价目表。8 × H200：按需每小时 44.20 USD，承诺租用 180 天为每小时 32.20 USD；8 × B300：每小时 65.60 USD（30 天）、62.40 USD（180 天）；采用 Intel TDX 配合 NVIDIA 机密计算；在欧洲无机器节点。访问日期：2026 年 10 月 29 日。承诺租用需预先付款，提前终止不予退款。 [^privatemode]: [Privatemode (Edgeless Systems)](https://www.privatemode.ai/)。服务商方案。服务器位于欧盟境内且支持远程证明的机密 API；可选开放模型少于美国服务商，未公开具体价格。机密性由服务商声明，未经我们核验。访问日期：2026 年 10 月 30 日。 [^katalog]: [Confidential Inference Directory：方法论与观测结果](https://confidentialinference.net/attestation)。由一家提供机密推理服务的公司赞助的独立目录。在 2026 年 10 月 29 日 14:00:19（UTC）的观测中，所核查的 95 条路由中有 0 条完成端到端验证。 [^supermicro]: [Supermicro：AS-8126GS-NB3RT-01-G2 服务器](https://store.supermicro.com/us_en/8u-gpu-gold-series-as-8126gs-nb3rt-01-g2.html)以及 [GPU Per Hour：NVIDIA 服务器价格](https://gpuperhour.com/blog/nvidia-gpu-prices)。制造商报价与价格汇总。配备八张 B300 显卡的完整服务器：662,845.95 USD（2026 年 9 月 21 日）。 [^semianalysis]: [BigGo Finance 关于 SemiAnalysis 分析的报道（2026 年 10 月 7 日）](https://finance.biggo.com/news/173039423dab79be)。行业分析。200 USD 的订阅套餐在高强度工作下可提供按 API 目录价格折算约 1.2 万 USD 的用量；属于利润率估算，而非公司官方数据。 [^sglang-k3]: [SGLang：Kimi K3 配置方案](https://github.com/sgl-project/sglang/blob/main/docs/cookbook/autoregressive/Moonshotai/Kimi-K3.mdx)。引擎文档。在 8 × B300 上经过验证的 Kimi K3 配置；不适用于 Kimi K3.1 或机密模式。 [^phala-cvm]: [Phala：机密机器价目表](https://phala.com/pricing)。服务商价目表。tdx.large（4 个虚拟处理器，8 GB 内存）：每小时 0.23 USD；磁盘每 GB 每小时 0.000139 USD。访问日期：2026 年 10 月 29 日。 [^itu]: [ITU：Facts and Figures 2025，互联网使用情况](https://www.itu.int/itu-d/reports/statistics/2025/10/15/ff25-internet-use)。国际统计数据。2025 年世界各地区使用互联网的人口比例（约 60 亿人，占总人口的 74%）；我们核算中的各地区份额为近似值：使用比例 × 地区人口。 [^cai]: [Confidential AI：价目表](https://confidential.ai/pricing)。服务商价目表，2026 年 10 月 26 日价格。DeepSeek V4.1 Flash：每百万词元输入 0.30 USD、缓存命中输入 0.03 USD、输出 1.20 USD；8 × B300 机器每小时 60 USD，最短租期三个月，数日内分配交付。机密性由服务商声明，未经我们核验。 [^voltage]: [VoltageGPU：价目表](https://voltagegpu.com/pricing)及[证据范围](https://voltagegpu.com/)。服务商价目表与声明。8 × H200 每小时 64.62 USD，按秒计费；公开的证据未涵盖该配置及 NVSwitch 交换机的远程证明。 [^epoch]: [The Decoder 关于 Epoch AI 数据的报道（2026 年 1 月 8 日）](https://the-decoder.com/global-ai-compute-hits-15-million-h100-equivalents-epoch-ai-finds/)及 [Epoch AI: AI Chip Users](https://epoch.ai/data/ai-chip-users)。独立研究机构的数据汇总。全球已部署的数字智能算力超过 1,500 万张 NVIDIA H100 当量，电力需求超过 10 GW。属于估算值，而非实测数据。 [^confidentialinference]: [confidentialinference.net](https://confidentialinference.net)：对在可信执行环境中运行模型的服务商进行比较，附带注明日期的远程证明检查；该网站由 Enclava 公司赞助，访问时共收录十一家服务商。访问日期：2026 年 10 月 31 日。 --- # Omniforum：共同理解、对话与决策 (https://novusignis.org/zh/whitepaper-omniforum.html) # Omniforum：共同理解、对话与决策 2026 年 10 月 31 日版本。本文档进一步展开宣言中关于 Omniforum 的原则：我们希望如何帮助人们相互理解、在对话后留下持久的成果以及共同做出决定。它描述了原型的发展方向。此处描述的每一项功能都需要单独的验收试验，对目标体验的描述并不意味着它在今天已经可用。我们将试验结果补充在第 9 章中。 *本译文由数字智能根据 2026 年 10 月 31 日的波兰语原文翻译。各版本如有差异，以波兰语文本为准。* ## 1. Omniforum 是什么以及为什么要创建它 Omniforum 旨在成为一个共享的对话空间，任何人都可以在其中就任何主题发言并被倾听。它由位于波兹南的 Novus Ignis 基金会面向世界各地的人们进行设计，基金会希望将其作为开源的数字公共产品开放出来。在其中，数字智能始终在作者的控制下提供协助，将发言拆解为独立的想法，并将其与来源及他人的想法连接起来。参与者愿意分享的对话会留下可供日后回顾的成果。 之所以创建 Omniforum，是因为在快餐式评论的洪流中，好的论据很容易被淹没，而同样的争论却一遍又一遍地从头开始。我们用一句话就能传递许多假设、价值观和期望。只要我们彼此理解，这就足够了。但当出现误解或需要共同决定如何行动时，就有必要看清我们每个人在使用相同词语时究竟指代什么、什么将我们联系在一起，以及我们的推理路径在哪个具体节点出现了分歧。 在 Omniforum 中，我们希望人们能够： - 整理自己的想法，并在发布前检查模型提出的解读是否准确传达了自己的本意； - 连同其背后的假设、价值观和来源一起理解他人的发言； - 对比不同立场，既看到共同的目标，也看到意见分歧开始的地方； - 在一周或一年后回到某个议题，并只看到期间发生变化的内容； - 回顾自己过去的发言，看清自己的思维是如何变化的，并享有改变主意的权利； - 追踪烹饪、园艺或维修等日常兴趣，并对比已经尝试过的解决方案； - 为共同决策准备想法：在理念卡片上加以描述，汇集论据，并在投票功能建成后将其提交社区表决。 这里的重点并不是决出争论的胜者。质疑我们立场的论据，有时与支持它的论据同样宝贵，而且人们提出一个想法，也可以是为了让他人帮助找到更好的想法。人们可以通过简短的叙事了解一个议题，深入探究某个选定的论据，然后明确地结束访问。如果一个人在访问之后更好地理解了议题，并能平静地回到自己的日常事务中，我们就认为这次访问是成功的。点击次数或页面停留时间都不是衡量收益的标准。 将发言拆解为独立的想法，并不是要把对话变成枯燥的图表。在争论中，我们常常对彼此感到恼火，并非出于恶意，而是因为一句话里承载了好几个假设，而每个人回应的是其中不同的假设。一句简单的提问：“也就是说你想表达的是这个和那个，我理解得对吗？”，就能改变双方的交谈语气。Omniforum 的整个技术层旨在支持的正是这种本能反应。 对话应当为体面地改变主意留出空间：你可以承认错误、提出下一个问题，或者在不宣布达成一致的情况下结束交谈。参与者的尊严不取决于是否接受某个结论；而对一项主张的评估则取决于其理据。 Omniforum 与 Suveria（一个与数字智能协作的私密工作空间）相辅相成：一个想法可以先在私下打磨成熟，然后再有意识地带入共同对话中。孕育这两个项目的价值观详见基金会的[宣言](manifest.md)。接下来我们将依次展示： - 我们如何将发言拆解为想法并保留其来源（第 2 章和第 3 章）； - 这种协助可以如何在其他服务平台中发挥作用（第 4 章）； - 议题、议题地图、理念卡片和倡议是如何产生的（第 5 章）； - 从中可以生长出怎样的新媒介（第 6 章）； - 我们如何保护隐私（第 7 章）； - 我们如何做出共同决定（第 8 章）； - 我们将如何检验这一切是否真正起到了帮助作用（第 9 章）。 ### 1.1. 日常兴趣与平静地回到话题 Omniforum 旨在不仅为公共事务提供帮助，也服务于实用知识和日常兴趣：养护植物、烹饪、维修或学习新技能。比方说，有人希望自家的常春藤长出尽可能长的藤蔓。在 Omniforum 中，他可以关注这个话题并阅读其他人尝试过的做法：什么样的摆放位置、浇水和施肥方式行之有效，什么做法失败了。每一条这样的经验都会连同作者和来源一并记录下来，来自不同讨论的相似建议会汇集到同一个地方，而不是散落在各个独立的帖子里。议题地图就是这样形成的：一个可以随时回顾的、由经验、论据和开放问题组成的有组织的集合。我们如何用独立的想法构建它并将其与来源连接起来，将在第 2、3 和 5 章中说明。 人们可以按照自己的标准来对比各种解决方案。有人看重见效快，有人看重成本低，还有人想要一株耐粗放管理的植物，因此我们并不寻找一个适用于所有人的唯一答案。在记录每一条经验时，我们都会保留获得该经验时的条件，例如日照情况、室内温度或土壤类型。我们还会将某人观察到的现象与其对“为什么会这样”的解释区分开来。借此，不同的方法可以并排对照，方便人们选出最适合自己实际情况的那一种。 当有人在一周或一年后回到该话题时，他将只看到自上次访问以来发生变化的内容：新的经验、修正、尝试结果以及仍然开放的问题。他自己决定多久查看一次更新，以及是否接收通知。查看完变更后，他会收到一条明确的提示，告知他已看完该话题下的所有新内容，随后便可以平静地回到自己的日常事务中。 ### 1.2. 哪些功能是免费的 阅读 Omniforum、发布发言、手动将其拆解为想法与原子、添加来源、参与意见征询以及投票都是免费的，金钱不会带来更大的传播范围或更有分量的投票权。只有当有人使用模型的协助时（例如拆解较长的文本），才会产生费用。这笔费用由用户在 Suveria 中的自有余额或自有设备上的本地模型承担；而没有余额的人可以使用免费队列，由基金会在支持预算和专项捐赠的限度内利用闲置算力提供服务。当基金会维护自己的机器时，我们会将闲置算力用于此类任务，采用排队机制且不承诺完成时间。只要我们仅使用机密 API，就不存在免费的闲置算力，因为每次操作都会产生费用；在这种情况下，无余额人士的任务仅由专门用于此目的的捐赠资金资助，用完即止，且我们会在登记册中公开展示。一旦拆解结果得到确认，就会进入共同成果库，此后任何人打开查看都无需再次付费。 ### 1.3. 术语表 本文档中使用的最重要名称如下，在所指明的章节中有更详细的解释： - **原子：** 最小的语义单元，指单个概念或某一个具体事物，用一个词或几个词来命名（第 2 章）。 - **分子：** 由通过键连接起来的原子所构成的想法：可以是主张、问题、价值观或条件（第 2 章）。 - **标签：** 我们用来命名原子的词语；同一个原子可以有多个标签，包括不同语言中的名称（第 2 章）。 - **键：** 在分子中连接原子的关系，例如“是……的一部分”、“具有……特征”、“导致”或“防止”（第 2 章）。 - **链条：** 由前提推导出结论的分子序列（第 5 章）。 - **议题**（*Causa*）：某人因为想要理解、对比某件事或共同开展某项行动而希望反复回顾的问题或事项（第 5.1 节）。 - **议题地图**（*Mappa Causae*）：将不同人的链条（包括相互矛盾的链条）连同来源和开放问题汇集在一起、可供反复回顾的集合（第 1.1 节和第 5 章）。 - **理念卡片**（*Charta Ideae*）：展示我们希望去向何方以及下一步是什么的视图，包含理念的状态和对八个问题的回答（第 5.2 节）。 - **倡议**（*Inceptum*）：从议题地图和理念卡片中生长出来的具体行动提案（第 5.3 节）。 - **Omnium：** Omniforum 公共成果的开放数据库，可通过 OmniAPI 供其他应用程序调用（第 4 章）。 - **Ignis：** 首次分享想法的阶段；宣言将发布那一刻本身称为 Ignis 仪式（*Caerimonia Ignis*；第 3 章）。 - **Formatio：** 发布之后的阶段，社区在此阶段探讨该想法，补充论据、来源和保留意见，并寻求共识（第 3 章）。 - **Consensus：** 社区达成的共同结论，附有版本号、适用范围、确认人员名单以及不同意见（第 3 章）。 - **Terra Incognita：** 一项自愿参与的仪式，我们在其中指明今天自己能够给出充分理据的边界，并有意识地开始寻找新问题的答案（设计方案，第 3 章）。 - **Principium：** 将某条原则作为自己的原则采纳进个人准则（*Canon Personalis*；第 5.6 节）。 ## 2. 原子、分子及其来源 我们将发言拆解为两个层级。原子是最小的语义单元：单个概念或某一个具体事物，用一个词或几个词来命名，例如“干旱”、“树”或“我们这条街”。我们为每个原子分配一种属性，即它究竟是指人、地点、事件、过程、价值观还是概念。原子有助于精准指明我们究竟在谈论什么，并让我们在不同的人用同一个词指代不同事物时及时察觉。分子是由通过键（如“是……的一部分”、“具有……特征”、“导致”或“防止”）连接起来的原子所构成的想法：可以是主张、问题、价值观或条件。它不必是一个短句，因为完整表达原意可能需要附带限定条件、示例或背景。在对话中，一个分子可以用论据来支持或提出质疑，而单个原子本身既无所谓真，也无所谓假。 原子是意义，而不是词语。它拥有固定的标识符和定义，而我们用来称呼它的词语则是它的标签。同一个原子可以拥有多个标签：不同语言中的名称、同义词以及随语境变化的表述。干旱在英语中称为“drought”，在德语中称为“Dürre”，在拉丁语中称为“siccitas”。华沙街的居民会称它为“我们这条街”，而另一个人可能会称它为“那个街区”。借此，使用不同词语（包括不同语言）的人们可以谈论同一个事物，而某个标签是否准确传达了该原子的含义，本身也可以成为讨论的话题。在存在公认拉丁语名称的地方（例如生物学、医学或法学领域），我们会将其添加为标准参考标签。 将某个表述与原子关联起来是一项需要由作者确认的提议，这与对其整个发言的拆解一样。它有时也属于私密信息：“我们这条街”指代华沙街这一事实会暴露某人居住在哪里，因此由作者自己决定是否让其他人看到这一关联。 原子的定义同样记录在 Omniforum 中：它由其他原子以及它们之间的关系构成，就像百科全书中的词条由其他词语来解释一样。这样就能清楚地看到我们在特定概念下究竟理解为什么，而且该定义可以像任何其他想法一样被探讨和改进。这种记录方式不依赖于任何特定语言，同时在它旁边也可以用多种语言的普通文本给出定义。当用于定义其他原子的某个原子发生变更时，我们会将这些受影响的定义标记为需要复核。 每一项拆解、归类和关联都可以不借助模型，完全使用相同的工具通过手动完成，并在地图中产生完全相同的结果。这样做虽然繁琐，但能让人们完全看清每一步是如何产生的。模型提出相同的步骤只是为了提供便利，且每个元素旁边都会显示它是手动创建的还是源于模型的提议（以及具体是哪个模型）。我们不将手动路径视为备用应急模式：我们在每一个版本中都维护它，并在试验中检验是否仍然可以通过手动路径走完整个议题流程。 对于每一个分子和每一次原子的使用，我们都会记录其出处：来自哪篇文本、哪个版本、哪个具体位置、使用何种语言以及处于怎样的上下文环境中。借此，人们随时可以回到原文，在原始语境中阅读该句子。写在两篇不同文本中的相同词语，我们将其视为两次独立的出现，因为在不同的语境中它们可能意味着不同的事物；只有经过确认的关联才会将它们连接到同一个原子上。我们还会记录是谁在何时准备了对发言的拆解，如果有模型协助，也会记录是哪个模型以及使用了哪个版本的指令。 我们区分三个层级： - **原始发言：** 实际公开发布或提交分析的文本。 - **提议的解读：** 由模型或人提出的解读，标明作者及核验程度。 - **含义确认：** 作者认可特定版本的整理结果符合自己的原意。 确认仅仅表明作者在拆解结果中认出了自己的想法。它并不证明作者是对的，不意味着其他人同意作者的观点，也不是投票中的一票。作者可以修改拆解结果，或者保留自己的完整发言而不做拆解。 读者可以按照自己的理解拆解他人的发言，而无需等待作者操作。我们将此类拆解展示为读者的解读，并标注该读者的姓名或笔名。只有经原作者确认的版本，才会作为原作者发言的拆解结果展示。作者的沉默不代表同意。 数据可移植性的参照点是开放标注标准，例如描述如何将标注与资源及其片段关联起来的 W3C Web Annotation 数据模型。[^web-annotation] 不过，它并不是涵盖 Omniforum 所有关系的现成模型。 ## 3. 从自然发言到共同整理 在 Omniforum 中，一个想法会经历接续的几个阶段。第一阶段是 Ignis 阶段，即首次分享想法。想法可以在 Omniforum 中产生：此时作者在 Ignis 工坊（*Officina Ignis*）中借助数字智能将其拆解为分子和原子，确认解读准确传达了自己的意图，然后有意识地将其发布；本章描述的就是这一流程。想法也可以来自 Suveria，作者已经在自己的私密思想工坊中将其打磨成熟；此时作者无需经过 Ignis 工坊即可直接发布。在这两种情况下，宣言都将发布的那一刻称为 Ignis 仪式，其后便进入 Formatio 阶段：社区探讨该想法，补充论据、来源和保留意见，并寻求共识。我们将达成的共同结论称为 Consensus；而当无法达成一致时，诚实描述的分歧同样是这项工作的成果。对于每一项共同结论，我们都会注明其版本号、适用范围、确认人员名单以及不同意见；我们不将沉默计为同意。 我们用自然的方式交谈。Ignis 工坊的流程从一段普通文本或选定的片段开始，由用户确定目标：理解内容、提取论据、准备自己的回应或对比不同立场。手动编排地图仍作为可选项提供给有意愿的人。 数字智能提出拆解建议，并在每个分子旁边展示它是从发言的哪一个片段推导出来的。作者无需逐一检查所有细节：模型应当主动指出它可能偏离原意的地方，或者发言可以有多种解读方式的地方。作者修改这些地方并批准整体结果。只有当清楚看到具体接受了什么、且随时可以返回查看细节时，才允许一次性接受整个拆解结果。在试验中，我们将检验审核批准是否比自己动手拆解发言花费更多时间。 提出拆解建议的模型有其自身的习惯：它会磨平独特的措辞，使不同的声音听起来千篇一律，而且人们很容易原封不动地接受现成的提议。因此，不借助模型的路径具有同等地位，并且我们会定期对比借助模型与不借助模型准备的拆解结果。 举例来说：“如果我们选择耐旱树种，在我们这条街上种树是值得的”这一发言包含由一个条件连接的两个分子。第一个分子“在我们这条街上种树是值得的”，连接了“树”和“我们这条街”两个原子。第二个分子“我们选择耐旱树种”，通过“耐受”这一键将“树种”和“干旱”两个原子连接起来。不得将该发言简化为无条件的“在我们这条街上种树是值得的”，因为条件仍然是含义的一部分。如果模型额外补充说“作者认为干旱是附近地区的一个问题”，我们会将其标注为模型的推断，而非作者本人的话语。 我们不会一次性把所有内容拆解到底。只有当拆解有助于完成具体任务时，我们才会启动拆解，且仅拆解到必要的深度。初步提议可以保留较长的短语（例如“耐旱树种”），当含义取决于某个单一概念或可能围绕该概念产生争论时，再由作者或读者对其做进一步拆解。不必要的拆分越少，计算成本就越低，读者的阅读负担就越轻，错误的关联也就越少。 我们还在考虑第二项自愿参与的仪式：在这一刻，我们指明今天自己能够给出充分理据的边界，并有意识地开始寻找新问题的答案。此时，可能的解释会被标注为假设。我们称之为 Terra Incognita，就像古代制图师在地图上标注尚未探索的土地一样。其具体形式尚待我们确定。 ## 4. 在人们已经展开交谈的地方协助理解 如今，当我们观看视频或阅读文章时，我们主要是接收者。我们充其量只能在下方写一条评论，而它很容易淹没在其他评论之中。我们希望人们能够针对文本的特定片段或视频的特定时间点说：我不同意这一点，我对此有论据或来源。这样的意见应当被送到能够引起注意并得到探讨的地方：送到 Omniforum 的议题地图上；如果原作者或所在平台使用了我们的插件，也会同步送达他们那里。这样一来，接收者就变成了参与者。 Omniforum 旨在成为一个将分散的对话汇聚成整体的地方：来自不同发言的想法、其来源、论据以及它们之间的关联都会汇集到共享的议题地图上。然而，人们同时在许多地方交谈：在社交网络、论坛、文章评论区、邮件列表以及许多其他场所。我们不想把所有人都迁移到同一个平台上。我们希望促进相互理解的协助能够出现在任何人们愿意沟通的地方，并让 Omniforum 的成果也能在那些地方发挥作用。 这种协助是双向运作的。从外部对话到 Omniforum：作者可以将自己的发言拆解为分子和原子，检查模型提出的解读是否传达了自己的原意，并有意识地将其带入共享地图；读者也可以对他人发言准备一份解读，标注为“读者解读”并与原始来源关联。从 Omniforum 到外部对话：应用户的请求，插件可以展示该议题此前已被讨论过、此前提出过哪些论据和来源，以及意见分歧从何处开始，使争论不必每次都从头再来。在此过程中，它通过面向其他应用程序的文档化接口 OmniAPI，调用名为 Omnium（拉丁语意为“所有人的”）的 Omniforum 公共成果开放数据库。 我们规划了两条途径。平台管理员可以内置该插件，例如在输入框旁放置一个按钮或嵌入一个模块；是否内置以及在多大范围内内置，完全取决于管理员的决定。在平台没有内置此类插件的地方，则可通过开源的浏览器扩展程序来运作。该扩展程序仅帮助安装了它的用户本人，仅处理该用户看到并主动选中的内容，不会修改平台页面，也不会改变平台其他用户看到的内容。如果用户希望将结果带入该平台的讨论中，由用户按照该平台的规则自行发布。现有的标注工具（如 Hypothesis）表明，通过浏览器扩展程序和网站集成来开展工作是可行的。[^hypothesis] 我们在第 2 章中提到的开放 W3C 标注标准，既支持指向文本片段，也支持指向音视频中的时间段。[^web-annotation] 而拆解为分子与原子以及确认意图，则是我们独立的专门设计任务。 插件的拟议工作流程如下： 1. 用户选中文本，并清楚看到将读取多大范围的内容、由哪个模型在何处处理。 2. 用户收到一份私密的整理提议，可以对其进行修改或直接拒绝。 3. 用户可以复制结果、将其私下保存，或准备发布到 Omniforum 中。 4. 在发布前，用户可以看到来源、整理结果的作者归属、材料的使用权限、可见范围以及是否涉及其他人的数据。 5. 用户分别就“是否加入研究数据集”和“是否用于训练模型”做出各自独立的决定。 平台管理员内置插件并不能代替用户自己做出发送内容的决定。扩展程序仅请求尽可能窄的权限，不会在后台发送浏览历史、整个收件箱或相邻对话的内容；默认情况下，它只处理用户主动选中的材料。搜索特定议题的过往讨论同样由用户自己触发。私密对话中的发言也涉及其他人，因此在将任何内容移出此类对话之前，插件都会对此做出明确提醒。如果质量和硬件条件允许，本地模型也可以作为可选方案之一。 Omniforum 旨在成为一个社区项目：它的成果源于人们主动带入其中的内容。我们不打算在未经作者知情的情况下自动抓取互联网上的发言并将其拆解为分子和原子，也不打算利用这些内容对人进行画像分析。一段文本在互联网上公开可见，并不决定他人就有权对其进行二次分发、画像分析或用于训练模型。只有当外部平台允许，且所涉发言的每一位作者此前均已明确同意时，我们才会考虑自动整理来自该平台的发言。不过，任何人都可以将一份公开文档或公开发言带入讨论，并在适当范围内援引来源对其进行探讨，但不会将整理结果说成是得到了原作者的认可。 ## 5. 议题、议题地图与理念叙事 分子组合形成更大的整体。分子之间通过各种关系相互连接：理据、保留意见、条件、示例和预期后果。我们将由前提推导出结论的分子序列称为链条；在每一次推理过渡处，我们都会记录它依据什么规则、采取了什么假设以及在哪里存在漏洞。议题地图将不同人的链条（包括相互矛盾的链条）并排呈现出来。在“我们这条街上种树”的议题中，一条链条可能从酷暑时的树荫与凉爽推导出“值得种树”的结论，而另一条链条则可能从浇水成本和人行道下的树根推导出“种灌木更好”的结论。当同一个词对交谈双方而言意味着不同的事物时，我们会将其记录为带有相同标签的不同原子，借此可以一眼看出误解的根源。每一条关系都可以作为有待核验的提议；词语的相似性有助于寻找潜在关联，但并不能证明两个想法含义相同，也不能证明其中一个必然由另一个推导出来。 地图让人能够迅速看清讨论围绕什么展开，并能随时追溯到原始发言。地图的摘要（即综合概述）会展示材料是如何筛选的，保留重要的少数派立场，并指明还缺乏哪些数据。它不必将争论强行压缩成一句所有人都会签字赞同的话：诚实描述的分歧与达成共同解决方案一样，都是对话的宝贵果实。 议题地图以平静的方式展开：首先呈现一个主要结论及其支撑强度的简短说明，下方则列出几条可供选择的论证路径。你可以展开与自己疑问相符的那一条路径，也可以返回上一级或结束浏览；地图的其余部分随时触手可及。 在每个结论旁，我们会分别展示证据有多强且多独立、结论本身的论证有多充分，以及人们对它的认同范围有多广。如果参与者虽然完全一致同意，但其依据仅仅是一条未经核实的关系，那它仍然是一个薄弱的结论。这些评估的具体量表尚待我们制定并在基准测试中检验；对于已确凿证实的事实，我们不会人为添加虚假的不确定性。 宣言（第 5.1 节）将共同思考划分为事实、价值观和假设。在 Omniforum 中，这对应着分子的标注：它究竟是在陈述某件可核验的事情、某种需求或价值观，还是某项假设。理念卡片将这些标注汇总在其状态栏中（已运行、设计方案、假设、愿景）。 从地图中可以生长出理念叙事：一份通俗易懂的指南，一步步引导读者了解问题关乎什么、大家已经共同确立了什么、分歧在哪里、分歧依据什么，以及什么可能会改变评估。一份好的叙事能带来闭合感：清楚已经确立了什么，以及哪里仍在争论。当出现新的来源、重要条件发生变化或发现错误时，对话可以清晰地重新开启。 每一次变更都会保留在历史记录中。合并、拆分和撤回分子与原子都会保留引用关系和早期版本，因此完全可以还原出地图当前的形态是如何演变而来的。当某个来源发生变化时，我们会将依据该来源的整理内容标记为“需要复核”，而不是悄然改变它们的含义。 当多篇出版物重复同一条原始消息时，我们会加以标注；当无法查明最初出处时，我们会写明“出处未定”。对来源的修正会指明哪些整理内容需要重新核查，但不会自动使整个结论或不同的解读失效。 ### 5.1. 作为问题回归点的议题 议题是某人因为想要理解、对比某件事或共同开展某项行动而希望反复回顾的问题或事项。分子仍然是单个想法，而议题则围绕同一项需求汇集起许多分子、链条、来源和文档。议题可以是一个公共问题（例如街道种树问题），也可以是一个个人问题（例如如何为下一次与银行面谈做准备：可以在其中附上相关文档、先前的答复以及新的疑问）。 议题的固定链接指向与之相关的全部内容：问题本身、背景、来源、论据、当前的认识状态以及变更历史。对于每一个事项，我们都会标注它究竟涉及已发生的事件、推测、价值选择还是计划，涉及什么时间和什么条件，以及对其的评估建立在什么基础之上。投票可以展现一项决定或参与者的立场分布，但主张是否真实则由来源和核验来裁定，而不是由票数多少来决定。 记录下一个问题并不等于做出了行动决定。当有人承接一项任务时，我们会单独确定由谁负责、下一步是什么以及预期达成什么结果。推迟或拒绝也会留下理据以及重新回到该话题的路径。参与者自己选择让谁看到自己的议题：在 Suveria 中私下处理的内容，与有意识地分享到 Omniforum 中的材料始终保持隔离。私密议题在 Suveria 中管理；只有当作者将其分享给特定群组或公开发布时，它才会进入 Omniforum。建立共享的议题登记册是我们将在独立项目和试验中加以检验的方向。 ### 5.2. 理念卡片：从未来图景到首次尝试 大胆的愿景很容易被当作脱离现实而一笔抹杀，而审慎的计划又容易被批评为缺乏目标。理念卡片将这两者连接起来：既展示我们希望去向何方，也展示下一步是什么。它标明理念的状态（“已运行”、“设计方案”、“假设”或“愿景”），并回答八个问题： 1. **它是什么？** 定义、概念边界以及识别预期结果的方式。 2. **为了什么？** 它满足谁的需求、如何保护尊严，以及使用它的人普通的一天是什么样子。 3. **为什么？** 当今世界存在的问题，用事实和来源加以说明。 4. **如何实现，利用什么？** 运行机制、可以利用而不必从零开始建设的现有资源，以及下一步。 5. **需要什么发生改变？** 技术、法律和经济条件，以及人们的观念：今天我们普遍接受哪些观念，而实现它又需要哪些观念。 6. **损益平衡如何，有哪些其他路径？** 谁从中受益、谁承担转型成本与风险，以及有哪些合理的替代方案。 7. **开展什么试验？** 在受益者、成本承担者以及对该方案不满意者的共同参与下，我们将首先检验什么，以及什么样的结果会促使我们改变主意。 8. **以前发生过类似的事吗？** 过去曾看似不可能的变革，连同促成它们的条件以及与我们当前处境的差异。类似的先例表明这样的路径是可能的，但并不能证明我们也一定会成功。 一张卡片不是单个分子，而是由众多相互关联的概念、主张、来源、条件和试验构成的综合视图。多张卡片可以连接成一条更长的路径；此时我们会展示共享的资源和依赖关系，并将选定的路段作为一个整体进行检验，因为确认了各个局部并不等于确认了整条路径。关于目标、方式和所需变革的问题，对应着埃里克·奥林·赖特（Erik Olin Wright）提出的“真实乌托邦”三项标准：该方案是否值得向往、是否能够运作，以及是否能够达成。[^wright] 卡片的历史记录展示了连接愿景与现实的桥梁是如何一跨接一跨地延伸的。首批理念卡片将是来自基金会宣言的各项理念。 ### 5.3. 从议题到倡议 当围绕某一议题的讨论就“值得做什么”达成共同结论时，就可以在此基础上发起一项倡议，即具体行动的提案。倡议从议题地图和理念卡片中生长出来，因此保留了指向其所依据的分子、链条和来源的链接。它的核心是清晰描述的目标、条件、拟议行动以及检验该行动是否带来预期效果的方式。在提交决定是否动用共同资金之前，它需要具备宣言第 5.3 节所述的绿色路径：既有事实依据，又在支撑它的价值观上获得了社区的同意。 一项倡议会经历几个相互独立的决策步骤：首先是关于目标和可能方案的讨论，接着是决定该版本是否值得继续深入开展工作，随后是成本估算与可行性评估，最后是关于付诸实施及资金来源的决定。同意目标并不等于敲定了成本、执行人员或完成期限。如果目标、范围或预算发生重大变更，将生成倡议的新版本，并重新履行受其影响的各项决策程序。在具有约束力的投票建成之前，这些决定由理事会在第 8 章所述的敏捷阶段中经意见征询后做出。 倡议可以通过两种方式获得资助。它可以由基金会根据[基金会运作原则白皮书](whitepaper-zasady-fundacji.md)中的规则，并在始终优先保障支柱 I 的前提下，从共同预算中拨款支付。它也可以向捐赠者开放支持：希望该倡议得以实现的个人或企业，通过一笔专项款项全额承担其成本。此类款项不赋予额外的选票，也不赋予影响基金会决策的权力。在这两种情况下，倡议均由基金会执行并由基金会对其负责；我们不打算资助由基金会以外的个人或实体开展的项目。 获准实施的倡议具有明确的执行负责人、预算、期限和验收标准。在倡议结束后，我们将公布实际成本、结果和经验总结，即便试验未能成功也如实公布。 ### 5.4. 重复出现的问题与共同立场 个人、团队和机构经常在许多不同的地方同时收到相同的问题和质疑。我们正在设计的工作台允许对这些问题进行一次性的、有条理的回答：它将经作者批准的立场与其所涉及的问题、论据和来源连接起来。视图首先展示实质内容以及质疑中的新观点，因为重复次数的多少并不代表一项质疑的分量。 第 4 章中描述的插件可以提议将某条评论与这样的回答关联起来。自动匹配会被清晰地标注出来，并且可以修正；评论作者能看到自己的话被关联到了哪里，并可以声明：“我的意见谈的是另一件事”。一个新的论据即便看起来与先前的论据相似，也会获得属于它自己的位置。原作者做出了回答，并不意味着其回答已经说服了讨论参与者。 工作台仅展示经作者本人确认的立场：由模型准备的回答必须先获得作者批准，然后才能代表作者。关注该线索的人可以选择在新回答发布时接收通知。我们希望在基金会网站上展示一个此类应用的示例，包含几年前的一则发言以及后来的想法转变。 ### 5.5. 活文档与公开评议 我们希望将同样的工具应用于基金会自身的文档，例如宣言和各份白皮书。它们旨在帮助将重复出现的意见归类汇总，同时保留这些意见之间的差异、其背景以及提出者的经验。我们将每一条异议与文本的具体片段关联起来，以便人们核查答复、补充新论据并追溯某处修改的由来。借此，哪怕是面对汹涌的批评浪潮，也能将其转化为具体的修改完善，而不会让作者不知所措。 文档的当前版本代表作者目前的立场。历史记录则保留早期的表述、修改原因以及已做出的承诺，使人们可以根据特定时间点所作的声明来评估当时的行动。新的修订版本允许修正错误，但不会免除对先前决策的责任。 我们从自己的网站起步。在 novusignis.org 网站的宣言和白皮书页面上，你可以选中一段文字，只需点击一下即可生成一封发给我们的意见反馈电子邮件，其中已自动包含所选引文和指向该位置的链接。这是简单的第一步：邮件仅发送给基金会，不会直接生成公开讨论。而我们的最终目标是让针对我们文档的意见进入 Omniforum，使其他人也能看到这些意见并展开讨论。对于促成文档修改的意见，我们会在文档的历史记录中予以注明。 ### 5.6. 价值讨论中的个人准则 个人准则是某个人认作自己信奉的原则集合。它在 Suveria 的私密空间中创建，只有当事人有意识地分享出来的原则才会进入 Omniforum。我们将把某条原则采纳为自己原则的行为称为 Principium。这一操作可以在第 3 章所述的任何一个阶段进行：在刚刚分享出想法时（Ignis）、在社区探讨过程中（Formatio），或者在达成共同结论之后（Consensus）。即便某条原则相对于大多数人而言属于不同意见，Principium 在个人准则中依然有其位置。 准则可大可小，可以相互包含或部分重叠。除了个人准则之外，还可以存在共同体准则或对特定传统原则的描述，将它们并排对照即可看出它们在哪里交汇、在哪里存在分歧。我们将作为出发点采纳的原则，与能够看到前提和推理链条的结论区分开来。缺乏理据或存在争议的推理过渡并不会抹杀一条原则，而是指明了需要进一步思考的地方。某条原则所依据的事实来自地图及其来源；将其采纳进准则并不裁定这些事实是否真实。 准则不是用来评判人的。但它可以具有描述性的完善程度分级：雏形级（包含至少一条自觉采纳的 Principium）、已描述级（清楚指明具体采纳了什么以及尚未裁定什么）、已锚定级（其原则已与议题地图关联，且出处可见）或已分析级（已审查其理据、反驳论据以及原则之间的张力）。我们还会单独展示这些原则在多大范围内达成了共同结论。根据公开的条件清单，特定版本的准则可以被标记为“公开成熟”：当它已处于已分析级、其原则达成了共同结论，且原则之间的相互一致性已得到核验时（该状态仍对日后修订保持开放）。在做出这一标记时，我们会注明准则的版本号、对其进行评估的社区、日期以及达成一致的范围。准则的分级有助于发现需要进一步思考的地方，但它不对准则的作者进行评判，也不影响其采纳原则、参与对话或投票的权利。 ## 6. 解释与对话的新媒介 正如 YouTube 催生了视频博主（YouTuber）、播客催生了播客创作者一样，Omniforum 也可以催生出一个新的创作者群体。他们将来叫什么名字，大概会由他们自己决定；这些人不仅讲述世界，而且一步步带领观众走过一个议题，从原始来源出发，经过各方论据，一直走到分歧开始的地方。他们的工作不会在发布那一刻就宣告结束。这种解释的每一步都与分子和来源相连，因此受众可以随时停下来，核查某件事是从何得知的，并直接加入讨论。 这种媒介本质上就是一场对话。回应不会掉进冗长评论列表的最底部，而是精准落在它所针对的位置：某个具体的分子、链条中的某一步推理过渡，或是某个具体来源。围绕这样的位置可以展开一场微辩论，即简短、有条理的论据交锋，并以清晰的状态收尾：已确立、存在争议或缺乏数据。创作者可以对此做出回应、修正自己的解释，或者诚实地标出自己不同意的地方，而观众则会看到叙事本身连同在每一步产生的回应。每个人还可以检验自己的观点在与他人的论据碰撞时表现如何：先在 Suveria 中私下检验，如果愿意，随后再公开交流。 此类解释可以采取多种形式。编辑频道可以为某项条约、法案草案、合同或公开发言准备一条阅读路径，展示其中的论据及可能的后果。从有条理的议题地图中，可以生成配有旁白语音、通俗易懂的动画叙事。由于它们的底层是相互关联的分子和原子，而非录制好的成品视频，因此叙事可以随着新证据的出现而更新，并翻译成其他语言；我们希望共同核验译文的忠实度，且叙事的每一个片段都指向其原始来源。读者还可以对比针对同一份材料的不同整理报告。至于何时开发动画叙事功能，将按照宣言第 6.3 节的规定由社区决定。 一份好的解释会将文档中白纸黑字写明的内容，与对它的解读、预测所依据的假设以及价值评估区分开来。对于法律文档，它会注明文本的法律地位和日期，因为一份解释无论多么广受欢迎，都不会因为公开发布就变成具有约束力的法律解释。当数字智能提示可能的后果时，每一条提示都会指向相应的理据，并须经过人的核验。 这种媒介遵循几条简单的原则：来源始终可见、修正十分便捷、人人享有回应权、利益冲突明确标注，且针对同一议题的不同整理报告可以相互对比。我们不仅看重那些最受瞩目的叙事作者，也同样珍视那些改进想法间关联、完善翻译与无障碍访问，或恢复被忽略视角的人们。 创作者的传播范围以及从观众那里获得的支持，并不能证明其观点就是正确的。我们展示内容的顺序遵循公开的规则，并且可以切换。我们希望尝试几种这样的展示顺序：按时间顺序、按问题分类、按有据可查的贡献（即某条记录为地图带来了什么以及它依据什么，而非其作者发帖的数量），以及按不同观点群体的共同认可度排序。在最后一种展示顺序中，当某个论据被那些在其他议题上持不同评价的人共同接受时，我们会将其排在更靠前的位置。观点群体由系统仅根据评分数据自动计算得出：没有人挑选或命名它们，没有人隶属于它们，也没有人管理它们。借此，哪怕有一千个给出相同评分的账户，也无法抬高任何除他们自己之外无人认可的内容。这种排序方式的有效性此前已在成百上千名参与者的规模下得到过检验（如 Polis 和 Community Notes），因此当某个议题积累到足够数量的评价时，我们就会尝试启用它。来自开放信箱、在无账户且无担保情况下提交的发言，会在一个任何人都可以主动选择查看的独立层级中展示，且在每一种展示顺序中都排在来自账户或带有担保的发言之后（第 8.1 节）。并排提供多种展示顺序，旨在确保整个空间不依赖于单一的热度排行榜。我们希望关注度追随那些能够厘清议题的内容，而不是那些最能煽动情绪的内容。 在最显眼的位置，我们展示实质内容及带有日期的来源。我们不设公开的贡献计数器或个人排行榜，因为那会助长竞赛，并导致地图被大量内容淹没（包括来自机器人程序的内容）；而添加和修改的历史记录依然可供查阅。对于一个新的想法，人们可以在作者决定展示的范围内，追溯它是如何在人与模型的协作下产生的。 ## 7. 隐私、引用与修正 每一个想法都可以处于以下三个位置之一：在 Suveria 的私密空间中、在某人自行选择的群组中，或者在 Omniforum 中完全公开。某人自行选择的群组决定了谁能看到材料；它不是第 6 章中所说的观点群体。这三个位置各自拥有独立的权限设置，而将一个想法向更广泛的范围迁移（例如从 Suveria 发布到 Omniforum），始终需要经过明确的确认。对于涉及其他人的数据，我们将其限制在讨论当前议题真正必需的范围内。 阅读无需注册账户，在讨论中发言同样可以无需账户（第 8.1 节）。使用账户发布内容的人，可以使用固定的笔名来运营该账户。发布内容的作者对其内容负责；而对于通过担保提交的发言，提交该发言的担保人同样要对其负责；至于基金会作为运营方在收到举报时应承担的义务，我们将在服务启动前加以说明。 原始发言、引文、评论以及由模型准备的整理内容，可能适用各自不同的使用条款。因此，对于每一份材料，我们都会记录其使用权的来源及限制条件，而不是给所有内容强加一个看似简单的统一许可协议。改变可见范围（例如从私密改为公开）不能代替核查我们是否拥有该材料的相应权利。 当被他人引用时，人们同样享有隐私权。如果有人在没有公开来源的情况下将某段话归于某人名下（例如引自私密谈话），被指名为作者的当事人可以对此进行举报。任何人都可以举报缺乏公开来源的情况，且无需披露自己的身份。在事情核实清楚之前，此类发言不会公开显示。如果查明该发言纯属捏造，或来自未经当事人同意的私密谈话，我们将限制对它的访问。只有当被提及的当事人希望修改归于其名下的话语时，我们才要求确认举报确实来自当事人本人，以防有人冒名篡改他人的话语。 具有公开来源的发言（例如几年前的一篇文章或一段录像）则有所不同。原始记录会保留下来，因为人们需要对自己的公开言论负责，而且公开言论可以被讨论。不过，作者可以在它旁边添加更正说明或自己目前的立场，读者则会并排看到两个版本：当事人当年说了什么，以及现在是怎么想的。应读者的请求，第 4 章所述的插件还可以在 Omniforum 之外的文章引文旁展示这一最新立场。改变主意的权利不会抹去历史，但允许对历史进行补充。 模型可以公开对某一议题给出不同于共同立场的评估。此时它会展示产生分歧的依据，并检查地图中是否已经存在该论据。如果尚不存在，它会提议添加一条标注为“有待核验的模型提议”的记录；无论是这条记录的发布，还是其他模型给出的类似发言，都不构成证据，也不代表社区的同意。 当有人撤回自己的材料时，我们会在我们所控制的系统中将其删除或限制对它的访问，并对依据该材料的整理内容做出标记。但我们不承诺它会从所有地方彻底消失：已流传的公开副本、已广泛分发的数据集以及已经训练完成的模型，需要单独探讨。我们在开始收集材料之前就会确定好法律和技术规则。单纯的假名或密码学哈希值本身并不会使数据变成匿名数据。[^rodo-2026] ### 7.1. Suveria 中的私密笔记本与自觉发布 我们按照 [Suveria 白皮书](whitepaper-suveria.md)中的原则存储私密材料：主要存储在用户的设备上，保存在加密容器中，并可选择在服务器上保存加密副本。只有用户有意识地选定的内容才会进入 Omniforum。在 Suveria 的私密工坊中打磨成熟的想法可以直接发布，无需经过第 3 章所述的 Ignis 工坊；宣言将发布那一刻本身称为 Ignis 仪式。发布之后，该内容即适用公共空间或所选群组的规则，而保留原文的私密记录并不能控制可能已经产生的外部副本。 ### 7.2. 成果迁移与 OmniAPI 我们希望参照数字公共产品联盟（Digital Public Goods Alliance）的标准，将 Omniforum 作为数字公共产品来发展：具备开源代码、文档和开放数据格式。[^dpga] 借助 OmniAPI，其他程序可以读取和交换选定的材料，但前提是必须征得材料归属人的同意。接口文档是公开的这一事实，并不会开放对私密数据的访问权限。 任何人都可以将自己的成果带到其他工具中去。迁移导出包中包含原始发言及其历次版本、所指明的文本片段、分子、带有标签的原子及其相互关系、作者归属、来源、关于作者已确认哪些解读的信息，以及使用条款。凭借固定的标识符和变更历史，导入后依然可以识别出相同的元素，而其他工具应当将原始发言与从中提取的分子、其来源以及确认状态并排展示出来。记录在案的使用条款说明了允许做什么，但无法强制外部接收方遵守这些条款。私密导出、公开发布、开放用于研究以及开放用于训练模型，是四项相互独立的决定。 ### 7.3. 公共对话中的来源与附件 大型音视频文件不必存储在 Omniforum 中。我们将议题地图与来源描述分开保存，视频或录音可以继续留在其原有的平台服务商处。此时，引用记录会保存网址、作者、访问日期以及音视频的具体时间片段，并在旁边清晰标明：我们依赖于该服务商是否继续保留该材料及其采取何种规则。 对于允许我们存储的材料，我们可以只保存所需的片段、保存原始副本，或者保存带有文本版本的轻量级快照。对于每一份保存的材料，我们都会记录其出处、使用依据、版本号以及密码学哈希值（即一种类似于文件指纹的摘要值，用于检测文件是否发生了变化）。哈希值仅能确认文件还是原来的文件，而不能证明其内容本身真实可靠。当某个来源发生变更或消失时，在依据它的主张旁边会清晰显示这一状态。 我们将妥善选择文件格式、大小限额和保留期限，使其既实用、易于访问、符合材料的权利规定，又在财务上可负担。在发布之前，任何人都可以查看系统将生成哪些副本，以及我们如何处理更正和删除请求。这些规则针对的是公共成果，与 Suveria 中的私密加密容器完全分开。我们将在启动前在尊重著作权的前提下说明：我们按照什么原则存储来源副本，以及如何通过 OmniAPI 向其他应用程序开放其片段。 ### 7.4. 滥用与违法内容 面向所有人开放的对话需要公开透明的规则。在第一阶段，Omniforum 将采用邀请制，且每一份邀请都有公开可见的发出者。没有任何人会在发言发布前对其进行预先审查批准。内容管理在发布之后介入，且仅依据一份简短、公开的理由清单：垃圾信息（spam）、骚扰、冒充他人、有组织地蓄意扭曲地图、未经同意发布第三方个人数据以及违法内容。我们将在第一个议题开启之前（而不是等到第一次争议爆发时）就公布内容管理与限制滥用的规则。只要内容管理员由志愿者担任，其人员名单就是公开的。 任何人都将可以举报违法内容。每一项限制措施（例如隐藏或删除）都有明确的决定做出者、理据以及申诉途径，符合欧盟《数字服务法案》（Digital Services Act）的要求。相关理据会被记录下来，向发言作者本人公开并记入公开日志；申诉则由与该事项无关联的另一位人员（非做出原限制决定之人）进行审议。自动检测仅能标记可疑内容，最终决定必须由人做出。我们也会在版本历史中隐藏违法内容，同时留下公开痕迹，说明该处有内容被隐藏及其原因。 在服务向公众开放之前，我们将核实并履行作为运营方的各项法定义务：开展数据保护影响评估，按照《数字服务法案》建立内容举报机制和联络点，按照欧盟《人工智能法案》告知用户正在与系统交谈，并对由模型准备的内容进行标识，制定包含撤回权的服务条款，以及办理增值税（VAT）结算。相关结果将公布在决策日志中。 ## 8. 共同决策与投票 本章探讨如何共同做出决定，以及如何构建一个值得信赖的投票系统。这是整个项目中最困难的部分之一，因此我们坦率地写明哪些目标看似触手可及，哪些则需要我们长期攻关。 有些事情从一开始就在我们的能力范围之内：面向所有人开放的对话、无需验证参与者身份的意见征询、在投票前公布的透明规则，以及附带理据的决策日志。更困难的是三件相互制约的事情。第一，每位有资格的人都应当拥有且仅有一张选票，但我们不想为此收集生物识别数据或建立中心化的身份数据库。第二，投票选择必须保持秘密，同时每个人都应当能够核验自己的选票已被计入，且不能产生任何会让他人借此获知其选择的证明。第三，投票应当面向全世界的人们开放，包括那些没有便捷身份证件的人，然而每增加一条准入途径，也都会同时打开一条可能被滥用的通道。除此之外，还有胁迫与贿选问题，以及投票结果从何时起才能真正对基金会具有约束力的问题。 我们依次探讨这些问题： - 谁可以参与交谈，谁可以参与投票（8.1）； - 零知识证明能带来什么，不能带来什么（8.2）； - 可以通过哪些路径获得投票权（8.3）； - 在棘手议题上由谁裁决（8.4）； - 投票从何时起具有约束力（8.5）； - 如何防范胁迫与贿选（8.6）； - 何时可以暂缓执行投票结果，以及我们如何对待系统未能为其服务的人（8.7）。 无论我们最终如何解决这些两难困境，有几条原则始终适用。有条理的对话为决策做准备，但不能代替决策：发布想法、确认其含义、支持某项理念以及就资金支出进行投票，是四个相互独立的步骤。在每次投票前，我们都会公布表决问题、有资格投票者名单、截止期限、更改选票的规则、计票方式和有效门槛，以及在弃权、平票或系统故障时如何处理和如何提出申诉。未投票不代表同意。资金支出提案必须具备宣言第 5.3 节所述的绿色路径，且我们会根据事项的重要性、支出规模以及后果是否可逆，预先设定通过门槛。在总体投票结果旁边，我们会根据参与者在秘密选票之外自愿提供的信息，展示该领域的科研人员与从业者以及将切身承受其后果的人如何评估该事项，但仅在群组规模足够大、无法从中猜出任何人具体选择的情况下才会展示。时间较少的人会足够早地收到来源与清晰的摘要，以便来得及阅读了解。 提交投票的问题源于某项倡议（第 5.3 节）：由提案人提出，而选票的措辞会在公告的期限内开放征求意见。发起投票所需的支持门槛也会预先公布。 ### 8.1. 人人可参与的对话，加入后享有的具有约束力的投票权 在 Omniforum 中，任何人都可以发言、提出论据并讲述某项决定将如何影响自己的生活，哪怕与基金会没有任何关联。一个新的、优质的论据，无论由谁提出，都可以推动对话向前发展。任何人也都可以参与意见征询，即在不验证参与者身份的情况下征求意见。意见征询展示了参与者的想法，但它不是基金会章程意义上的投票，因为章程要求在投票时确认每位投票者的唯一性（章程第 8 条第 2 款）。在没有身份验证的情况下，某人拥有多个账户就可能扭曲结果，因此我们将其视为对话中的声音，而非精确测量。任何希望就共享资源进行具有约束力投票的人，均可按照公开标准自愿且免费地加入决策共同体：声明希望参与，并通过选定的验证路径获得投票凭证。 任何人无需账户即可阅读。在讨论中发言有三种方式。第一，使用账户发言：此时发言有明确的作者，且账户有公开的发言频率限额。第二，无账户，通过发言担保：一位拥有账户的参与者代为提交另一人的发言，在其旁边显示为提交人，并像对待自己的发言一样对其负责；原作者无需账户，可以署一个名字，也可以完全不署名。第三，无账户，通过开放信箱：发言进入“无担保”层级，对所有主动选择查看该层级的人可见，且在展示顺序中排在有担保的发言之后；任何拥有账户的参与者都可以一键为其提供担保并将其移入主对话流。开放信箱设有频率限额，当被自动垃圾信息淹没时，可以临时关闭，我们会公布关闭的日期和原因。我们不使用验证码（CAPTCHA），也不在发布前预先审核发言。上述任何一条无账户路径都不赋予在表决中投票的权利。在第一阶段，当 Omniforum 采用邀请制时（第 7.4 节），无账户人士可以通过发言担保来发表意见；当我们更广泛地开放 Omniforum 时，将启动开放信箱。这两条无账户路径均属设计方案，我们将在首次试验中加以检验。 注册账户有几种方式，从完全私密的方式（在自有设备上生成密钥，无需电子邮箱地址）到便捷的方式（通过外部服务商登录）。对于每种方式，我们都会在用户选择前展示：除基金会外还有谁会知晓账户的创建、能看到哪些数据，以及如果该服务商消失会发生什么。账户的注册方式不影响参与者的权利；投票权是附加到账户上的独立凭证。 我们致力于让每个人拥有且仅有一张有效选票，并保持其选择的秘密。对于每一条允许的验证路径及其组合，我们都会说明其安全保障机制和已知局限性。没有人会因为付款、财富、所任职务或完成任务的数量而获得更多选票。如果我们拒绝接纳某人，我们会给出理据并提供申诉途径。 ### 8.2. 零知识证明能带来什么 零知识证明使得在不披露当事人身份的前提下，证明其属于有资格投票者群体成为可能。在 Semaphore 协议中，它还能检测出同一份投票凭证在同一次投票中被重复使用了第二次。[^semaphore] 然而，它无法检查同一个人是否获得了两份不同的投票凭证：这一点必须由身份验证路径来把关。整个投票过程的隐私还取决于注册环节、应用程序、设备、元数据以及计票方式，而不仅仅取决于零知识证明本身。我们正在设计一种方式，让每个人都能核验自己的选票已被计入，同时不会产生任何能让他人从中看出其投票选择的证明。没有任何单一的技术方案能够代替对整个流程的全面核验。 ### 8.3. 获得具有约束力投票权的路径 我们正在设计几条获得投票权的路径，且没有任何一条要求提供生物识别数据。第一条路径使用带有芯片的国家身份证件或数字身份钱包，前提是所选系统支持在不向基金会传递受保护个人数据的情况下确认资格。我们希望研究直接在手机上读取护照或身份证芯片的方案：应用程序核验国家数字签名，并在设备本地生成零知识证明，既不连接政府部门的服务器，也不向基金会传递个人数据。该证件绝不用于登录或解密 Suveria 中的数据，且系统的响应不会向外界透露某本证件此前是否已被使用过。尚待核实的是，数字身份钱包是否会向基金会提供一个仅分配给基金会、无法与其他服务关联的固定假名标识符；只有具备这样的假名，才能检测出同一个人的第二次注册。如果不具备这一能力，或者无法在用户手机本地生成证明，我们就不会将具有约束力的投票建立在它们之上。 第一条正式的投票权获取路径将是欧洲数字身份钱包，因为它支持人们在家中远程确认资格，而无需向基金会传递受保护的数据。这意味着在起步阶段，只有拥有此类钱包的人（即随着欧盟各成员国逐步推出该钱包而使用它的欧盟国家居民）才能进行具有约束力的投票。对于其他国家的人们，对话和意见征询从一开始就是开放的；待我们找到既无需生物识别数据、也无需中心化数据库的方法后，再补充相应的投票权路径；在此之前，我们会坦率说明：决策共同体目前尚未覆盖全球。上文所述的在手机上读取证件芯片，是我们希望研究的另一条路径。 在条件允许的地方，我们从个人的固定身份标识（而非证件编号）推导出一次性资格标记，以防止同一个人更换新护照、新身份证或新钱包后获得额外的选票。并非所有证件都包含这样的固定标识，而且取值范围较小的号码（如波兰的 PESEL 号码）可能会被通过穷举所有可能值的方式猜出。因此，该标记还应当依赖于拆分给多个独立方保管的秘密分量，或者依赖于芯片本身的硬件签名；我们在选择具体技术前会将这一点纳入威胁模型。该标记仅在特定的注册语境和周期内有效：它能够检测出有人进行第二次注册，但不会暴露其固定身份标识或容易被猜出的哈希值，不能作为跨不同服务的通用标识符，也无法将个人与其投出的选票关联起来。对于选定的解决方案，我们将检查谁有可能识别出个人身份或关联其活动，以及当重复使用同一证件、证件换发、更换钱包、重新签发凭证或恢复访问权限时会发生什么。 第二条路径是在许多地点同时举行的线下见面会。其规则旨在增加同一个人在同一周期内收集多份投票凭证的难度，并让人们能够核验组织者是否确实只向实际到场的人发放了凭证。我们也会审视是什么因素阻碍了那些难以亲自前往线下会场的人参与进来。 将多条路径结合使用，会留下同一个人获取额外投票凭证的风险（例如拥有多重国籍，或者既使用了证件又参加了线下见面会）。在起步阶段，我们有意识地接受这一风险，以便在不使用生物识别数据的前提下让尽可能多的人能够加入进来，并随着后续路径的推出逐步吸纳欧盟以外的人们。我们的目标始终是建立一人一票的统一系统，并持续朝此努力。我们所选择的路径旨在让获取每一份额外凭证所需的时间、精力和金钱，都多于单纯在网上注册账户。这道门槛是否有效以及它在多大程度上提升了可及性，我们将在试验中加以评估，因此我们不预先说明可能出现多少额外选票。在投票结果开始具有约束力之前，我们将向参与者展示已知的局限性、试验结果以及应对滥用的规则，并根据这一评估来匹配决策的范围。 单纯的担保、邀请和线上测试不赋予具有约束力的投票权；它们仅用于对话和意见征询。在保护隐私的前提下，我们会公布各条路径的使用频率及核查结果的汇总数据。不过，已签发凭证的数量并不直接等同于唯一自然人的数量。我们还会关注那些未能成功进入登记册的人为什么最终放弃了尝试。 参与投票所需的一切都是免费的。仅使用 Suveria 的免费部分就足以保存投票凭证；无需充值付款，也无需使用付费功能。每个人都将自己的投票权凭证保存在自己专属的 Suveria 私密空间中，与选票及私密内容严格隔离。在每一项决策表决前，我们都会公布登记册关闭的时间，以及需要持有凭证满多长时间才能参与本次投票。这增加了在投票前夕突击塞入投票者的难度，尽管它无法防范很早以前就预先准备好的冗余凭证。恢复访问权限的人会保留其原有的资历和唯一一份有效凭证。在投出选票之前，每个人都会看到一份简短易懂的摘要，涵盖最重要的立场、异议和来源，并可随时进入完整的议题地图。摘要展示决策范围、最重要的结论、来源、评估上的重大分歧以及现有认知的边界，且每一个要点都可以展开查看。它旨在帮助人们在明确知晓不确定性的情况下做出决定，而不是承诺一定能得出正确的结果。我们会提前公布摘要，争议各方可以举报自己的立场被遗漏或歪曲；届时我们会在旁边并排展示他们自己撰写的简短阐述。这是为了协助人们做出知情选择，而不是资格考试或理解力测验；任何人都可以查看摘要的来源和版本号，并报告被忽略的视角。 ### 8.4. 在棘手议题上由谁裁决 针对棘手的议题，我们提议分三步走。第一步是在 Omniforum 中建立所有人均可参与的开放议题地图。第二步是随机抽选的顾问议事会：由抽签选出的一组人获得充足的时间、材料以及与提案作者直接交谈的机会。第三步是由全体有资格投票者进行表决。我们利用任何人都可以核验的公开随机源，从有资格投票者登记册中抽签选出议事会成员。如果议事会本身要做出具有约束力的决定，则需要为此获得单独的、有限的明确授权。 我们也可以使用随机抽样来进行顾问性质的民意调查。主动报名的志愿者并不构成具有代表性的样本，而且从登记册中抽签反映的是这个共同体内部的意见，而非全人类的意见。我们还会将拒绝参与抽样调查的人数比例纳入考量。 ### 8.5. 投票从何时起具有约束力 投票将逐步获得约束力。我们将从不产生财务后果的试验开始，然后过渡到针对小额独立资金池和可逆行动的真实决策，只有在核验了结果和安全保障之后才会扩大决策范围。首批意见征询将作为试验开展，不对基金会的实际运作产生后果，其讨论主题由受邀参与者自行选择。在开展第一次涉及真实资金的试验之前，我们会公布其涉及的最高金额、触发中止的结果条件，以及针对暂缓执行结果向独立于理事会的人员提出申诉的途径。大约一千名经过验证的参与者，是我们希望用来测试注册流程和错误处理机制的规模；这一数量尚不足以证明参与者均为唯一自然人，也不足以证明其代表了更广泛的社区。 在下一个阶段开始具有约束力之前，我们会向参与者公布决策范围、限额、通过门槛、提出异议的方式以及我们将如何执行投票结果，同时系统须通过注册、计票、凭证恢复和抗滥用测试。我们还会检查决策范围是否符合现行章程和法律规定，并明确由谁以及如何执行结果。要使投票结果在形式上对基金会具有约束力，需要修改章程，即章程变更登记册中记载的变更 Z4（投票与意见征询，章程第 8 条）。只要某次试验尚未确认每位投票者的唯一性，我们就称之为意见征询，而非章程第 8 条第 2 款意义上的投票。我们将“投票者是否为唯一自然人”与“我们是否正确统计了凭证数量”分开进行评估。在此之前，基金会在[基金会运作原则白皮书](whitepaper-zasady-fundacji.md)所述的敏捷阶段中运作：投票和意见征询的结果在形式上均为顾问性质，理事会通过一次次接续的试验逐步走向具有约束力的社区决策，在每次试验前预先宣布将在多大范围内执行结果，并在每次试验后公布总结报告。 全面启动后续支柱（支柱 II：耐用物品的开放设计方案；支柱 III：接触自然）仍然需要同时满足宣言第 6.3 节中的三个条件：确保同一人拥有一张有效选票的投票系统、足以维持 Suveria 和 Omniforum 六个月运转的资金，以及社区的决定。对于其中第一个条件（同一位有资格的人拥有一张有效选票），只有当允许产生额外选票的路径被一人一票的统一系统所取代，且经试验确认时，我们才会认定该条件已满足。这可能需要很长时间，我们对此坦率说明。 ### 8.6. 胁迫与贿选 我们希望每个人在投票结束前都可以随时更改自己的选择，且最终只统计按规则投出的最后一张有效选票。这可以增加贿选的难度：出钱收买或施加压力的人不知道投票者事后是否改变了主意，也无法对此进行核查。要使这一机制生效，整个密码学协议必须经过妥善构建；单靠界面上的一个“更改选票”按钮是不够的。其中一个参考模型是 MACI 协议，但它有自身的假设前提：协调者（coordinator）可以解密单张选票，且抗串通能力取决于协调者是否诚实。[^maci] 如果我们基于类似的模型构建投票系统，单一协调者将被替换为拆分给多个独立方保管的密钥，使基金会自身无法读取任何单张选票。不过，这无法防范在投票截止前一直控制着投票者设备、投票凭证或投票者本人的情况；我们会在测试和局限性说明中将此类情况纳入考量。我们还会检查是否可能通过元数据将选票与个人关联起来，以及当有人丢失设备时会发生什么。 ### 8.7. 暂缓执行结果与尊严的试金石 理事会仅能出于投票前已公布的理由（例如检测到协议存在漏洞、有据可查的大规模滥用或基础设施故障）暂缓执行投票结果。每一次暂缓执行都必须附有公开理据和重新审议的期限。如果没有这些条件，宣布投票具有约束力就会给理事会留下随意否决的余地，而这不是我们想要的。 对整个系统最严峻的考验，在于它如何对待那些没有便捷身份证件、被错误拒绝或提出令人不快的批评的人。拒绝注册绝不是终局裁定，也绝不会完全由自动程序做出：任何人都可以在保护隐私的前提下，向独立于该事项的人员提出申诉。没有人会因为自己的观点或批评基金会与理事会而失去投票权。无法使用任何一条路径获得具有约束力投票权的人，依然可以全面参与对话和意见征询，同时我们会继续为他们寻找新的准入路径。 在决策日志中，我们会记录权衡过的方案、选择理由、不同意见、预算以及后续效果，从中总结出的经验教训则会回到议题地图上。在执行决策和法律事务中谁具体负责什么，详见[基金会运作原则白皮书](whitepaper-zasady-fundacji.md)。 ## 9. 我们将如何检验 Omniforum 是否真正提供了帮助 我们在上文中所描述的一切均为设计方案。在构建完整系统之前，我们希望一小步一小步地检验 Omniforum 是否真的能帮助人们更好地理解彼此。我们从最简单的应用场景开始，只有当前一步通过了考验，才会增加下一步。 第一步是走通单个想法的一条完整路径。有人输入自己的文本，数字智能提议如何将其拆解为分子和原子，作者修改被误解的地方，并将结果连同来源一并保存。之后作者再次回来，打开保存的记录，并在下一场对话中使用它。我们借此检查沿途是否有任何信息丢失：原文的精确措辞、其含义、历次版本以及谁对什么拥有访问权限。在这一试验中，我们还会检查模型未能自行标出的解读错误，并将拆解结果与纯文本本身以及普通摘要进行对比。重新打开已保存的记录，不应当为了找回之前的结果而要求重新进行一次付费分析。 接下来的步骤依次是：开发一个用于人们日常已经在交谈的单一平台的简单插件，然后是一小群人围绕同一个议题开展共同工作，接着是以文本形式准备一份理念叙事，最后才单独开展共同决策的试验。在我们确认这些协助确实能让人们的工作变得更轻松之前，我们不会增加新的平台集成。 首批公开的议题地图，我们希望围绕两类主题展开。第一类是我们宣言和白皮书中的主张与假设，以便任何人都可以通过质疑或改进我们自己的假设来检验 Omniforum。第二类则是普通的日常问题，从养护植物到烹饪食谱：在这些话题上，人们更容易在没有紧张对立情绪的情况下，看清条件、来源和不同经验是如何运作的。 我们还在分析一个类似于 SETI@home 项目的构想（当年在 SETI@home 中，世界各地的人们分享自己电脑的算力来协助分析射电望远镜的数据）。Omniforum 的公共工作，例如将公开文本拆解为分子和原子、翻译理念叙事或准备地图摘要，或许可以利用志愿者提供的算力。届时，任何有意愿的人都可以不投入自己的时间，只需分享自己电脑的一部分算力并承担所耗电费，就能做出贡献。这仅适用于公开数据，因为志愿者的电脑能够看到它所处理的内容；结果则可以通过让不止一个人计算同一项任务来加以核验。这是一个我们才刚开始分析的想法，但它是我们希望探索的路径之一。 在每一步中，我们都会检验它是否真的有帮助：得出实用整理结果需要花多少时间、作者需要做出多少处修改及多重要的修改、模型误解原意的频率有多高、找到来源是否容易、不同背景的人是否都能使用该工具、成本是多少，以及人们事后能否独立向他人解释清楚该议题。在每次试验前，我们都会公布达到什么结果才算合格并可以进入下一步，并在评估时严格照此执行。只有当人们重返 Omniforum 是为了满足新的真实需求，而不是迫于需要时刻盯着系统的压力时，我们才将重返率视为良好的信号。 我们还会分别检验：参与者是否能更好地识别事实与未知事项、是否更容易就共同行动达成一致，以及所做出的决定是否达到了预期目标。第一项的改善并不自动证明后两项也成立，而且观点是否与基金会保持一致并不是衡量成功的标准。 对于面向其他服务平台的插件，只有当它满足以下条件时我们才会采用：在用户主动选择之前不发送任何内容、尊重用户的拒绝、允许随时中断操作、及时删除工作数据，并就每一项同意单独询问用户。针对首次使用此类工具之人的试验，旨在检验他们是否理解“由模型准备的解读”与“作者本人话语”之间的区别。 我们还将检验个人成果是否真的可以随身带走。在这一试验中，我们在不连接 Omniforum 的情况下，使用独立工具打开一份选定的整理结果，并逐一比对来源、文本片段、关系、历史记录和确认状态。如果外部工具不支持某项特性，导入程序应当做出明确提示，而不是悄然将其丢弃或改变其含义。 在第 1.1 节所述的关注话题试验中，我们将检验用户在返回时是否只看到自上次访问以来的实际变更，以及用户已经看过的内容在经历更正、来源变更或论据移除后是否仍然保持清晰标记。参与者应当能够说出这次浏览带来了什么新信息，并自行决定是继续深入查看还是结束访问。我们还会单独检验，对不同解决方案的对比是否完整保留了当初测试它们时的标准和条件。 **结果日志。** 截至 2026 年 10 月 30 日的状态：Omniforum 原型正在构建中，我们尚未完成上述任何一项验收试验。我们将在此处逐一补充后续结果，注明日期、原型版本号、试验说明和结论，即便试验失败也如实记录。 良好的对话同样可以孕育出对研究有用的材料，但仅限于参与者已明确同意的范围。我们如何准备这些材料、依据什么权利使用它们以及如何将它们与测试集隔离开来，详见[材料与基准测试白皮书](whitepaper-materialy-i-benchmark.md)。 Novus Ignis 基金会，波兹南，KRS 0001269575。网站与宣言：novusignis.org。意见反馈：salve@novusignis.org。 ## 注释 [^web-annotation]: [W3C (2017): Web Annotation Data Model](https://www.w3.org/TR/annotation-model/)。W3C 推荐标准。将评论内容与指定资源或片段关联起来的标注模型；作为数据可移植性的参照标准。 [^hypothesis]: [Hypothesis: Embedding Hypothesis in websites and platforms](https://web.hypothes.is/help/embedding-hypothesis-in-websites-and-platforms/)。项目文档。在网站中嵌入标注功能的示例；并不确认自动拆解为分子与原子或保留作者原意的功能。 [^wright]: Erik Olin Wright，《构想真实乌托邦》（*Envisioning Real Utopias*），Verso，伦敦，2010 年。包含可欲性、可行性与可达性三项标准的研究框架；并非现成的评估方法。 [^rodo-2026]: [欧盟《通用数据保护条例》（GDPR），第 2016/679 号条例](https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/?uri=CELEX%3A32016R0679)。法律文件。假名化并不等同于匿名化（第 4 条第 5 款、序言第 26 条）；同意可以撤回，但撤回不影响此前基于同意所进行的合法处理之效力（第 7 条第 3 款）。 [^dpga]: [Digital Public Goods Alliance: standard](https://www.digitalpublicgoods.net/standard)。标准。评估数字公共产品的标准；作为设计方向并不代表已获得 DPGA 的正式认可。 [^semaphore]: [Semaphore：文档](https://docs.semaphore.pse.dev/)。协议文档。在不披露身份的前提下证明群组成员资格，并检测给定范围内信号的重复使用；该协议本身并不能确定同一个人只获得了一份投票凭证。 [^maci]: [MACI：简介](https://maci.pse.dev/docs/introduction)。协议文档。只有受信任的协调者可以解密选票，且抗串通能力仅在协调者诚实的前提下成立；但即使协调者不诚实，也无法审查选票或篡改计票过程。访问日期：2026 年 10 月 28 日。 --- # Novus Ignis 基金会运作原则：维护、合作与权力移交 (https://novusignis.org/zh/whitepaper-zasady-fundacji.html) # Novus Ignis 基金会运作原则：维护、合作与权力移交 2026 年 10 月 31 日版本。本文件在组织层面进一步展开宣言的内容：我们如何维护各项服务、如何管理公共资金、如何开展合作，以及我们希望如何移交权力。它阐述了我们计划采纳为规章制度的各项原则，以及这些原则所要求的章程修订。本白皮书本身不改变章程、基金会各机构的职权，也不改变核算规则。 *本译文由数字智能根据 2026 年 10 月 31 日的波兰语原文翻译。各版本如有差异，以波兰语文本为准。* ## 1. 章程、宣言、规章制度与本文件 来自波兹南的 Novus Ignis 基金会（KRS 0001269575）希望建设一个以人的尊严为基础的替代性互联网。它的第一支柱包含两项服务：与数字智能协作的私人工作空间 Suveria，以及用于对话、理解与决策的公共空间 Omniforum。本文件阐述基金会计划如何作出决策、核算资金、组织工作并移交责任；其价值观与方向由宣言阐述。 Novus Ignis 是一家在欧盟（波兹南）注册的波兰基金会。按国际通称，它是一个没有股东、不向任何人分配利润的实体：其财产仅用于章程规定的目标。对于我们提供的服务，我们收取的费用最高不超过其实际成本，而开发与储备金则由自愿捐赠资助。 以下各章依次阐述： - 第 2 章：敏捷阶段，即在具有约束力的社区投票生效之前我们如何作出决策。 - 第 3 章：尽可能贴近成本的服务，即按实际使用量计费的账单、账单向上取整作为捐赠，以及预付款、限额与退款。 - 第 4 章：清晰易懂的预算，即五类资金与公开的收支登记册。 - 第 5 章：工作、有固定任期的职责、费用报销与有偿委托。 - 第 6 章：为什么对共同创建者的个人支持在基金会之外流转。 - 第 7 章：利益与关联关系登记册。 - 第 8 章：后续支柱的启动条件以及小型倡议的两条路径，即理事会过渡资金池与由专项捐赠资助的专项倡议。 - 第 9 章：移交创立人特殊权限的路径。 - 第 10 章：迈向数字智能参与管理的每一步所必须满足的条件。 - 第 11 章：开放工作坊、全面实施前的试验以及包括许可协议在内的公共产品。 - 第 12 章：决策与错误的记录、公开登记册、争议解决以及规则修改方式。 我们的承诺分为几个层级。章程是基金会的法律：它在法律形式上约束基金会，其修订由理事会依照章程通过，并提交波兰国家法院登记册（KRS）登记。宣言是对人们的承诺：它说明我们想做什么以及为什么这样做。由理事会根据章程第 14 条第 2 款通过的规章制度规定具体流程。各篇白皮书则展示这一切应如何运作，以及我们今天能够提供的保障边界在哪里。本文件同时也是未来规章制度的草案：它在我们正式通过这些原则之前对其进行说明。 高层级规范为低层级规范划定边界。宣言不承诺任何章程禁止的事项，而规章制度不得与章程或宣言相抵触。当我们希望走得比现行章程允许的范围更远时，我们会将其作为意向写出，而[章程变更登记册](statut/rejestr-zmian.md)则展示原有规定、我们希望修改的内容、修改目的以及背后的意图。我们将其与章程的所有版本一并公布。[^statut-2026] 对于下文阐述的各项原则，目前章程中最重要的规定如下。基金会不开展以营利为目的的注册经营活动（第 7 条第 1 款），有偿公益活动的收费仅用于覆盖其成本（第 10 条第 4 项）。基金会的财产不得以不同于对待第三方的条件用于其机构成员或志愿者的利益（第 11 条第 2 项）。基金会的工作依靠志愿者的无偿劳动，仅有外部专业机构的服务可以有偿委托（第 12 条）。创立人任命和罢免理事会，理事会无固定任期（第 13 条），而修改章程需要全体理事会成员一致通过决议，且若创立人不在理事会任职，还需事先征得创立人同意（第 15 条第 1 款）。理事会的运作框架同样受《基金会法》约束。[^fundacje] **截至 2026 年 10 月 31 日的状态。** 基金会账户收到的第一笔款项是来自创立人的 1000 波兰兹罗提创始基金；自该日起，我们接受以波兰兹罗提、欧元和美元进行的银行转账捐赠，并在公开的收支登记册中予以公示。在第 12 章所述的各类登记册中，我们目前已建立章程变更登记册与收支登记册。本文件提及的各项规章制度将在收取第一笔预付款之前准备就绪。在接受第一笔预付款之前，我们将备齐： - 经消费者权益法审查的服务规章； - 关于支付成本与预付款的法律意见书； - 用于存放预付款的独立银行账户； - 余额退还规则。 ## 2. 敏捷阶段：在投票生效前我们如何决策 在具有约束力的社区投票启动之前，基金会在敏捷阶段运作。理事会在法律与章程的边界内作出日常决策，包括在需要快速应对技术变化、公共讨论变化以及人们需求变化的时候。我们不会为了等待完整的投票系统而搁置开发：在此期间，由理事会决定用于维护和开发支柱 I（即 Suveria 与 Omniforum）的支出。 章程赋予理事会的权限大于理事会希望动用的权限。我们的目标是让我们移交给社区的所有决策都通过社区投票作出，并具有约束力。为此，我们需要一个切实可行且我们有能力维护的机制，因此我们分步走向这一目标。在此之前，理事会出于主动选择而非法律义务，在重大事项上通过意见征询听取社区的看法，并公布每一项重大决策（包括拒绝某项提议）的理由。意见征询不要求验证参与者身份，因此同一个人在其中可以投出多票：它反映参与者的看法，但不是章程意义上的投票。在每次意见征询之前，理事会都会预先公布将如何对待其结果。参与者可以对理事会的任何决策提出质疑，理事会则公开回应各项异议。 敏捷阶段随投票权力的逐步扩大而逐步结束，每一步都是一次试验。起初我们开展不产生财务后果的试验，随后就小额独立资金池及可逆行动的真实决策进行投票，进而再扩大范围。在每次试验之前，我们都会公布其范围、持续时间以及理事会将如何对待其结果。试验结束后，我们公布总结：结果是否得以执行、试验对基金会运作与决策产生了何种影响、我们发现了哪些错误与滥用行为，以及我们将作出哪些调整。只有根据这些总结，我们才会扩大范围，因为我们不愿承担自己无法兑现的承诺。各个阶段、参与者验证及投票保密性的保护见 [Omniforum 白皮书](whitepaper-omniforum.md)。若要使投票结果在法律形式上（而不仅限于理事会的自愿选择）约束基金会，则需要修改章程（变更登记册中的 Z4），因为目前的第 8 条仅允许开展投票与意见征询。只要某次试验尚未确认每位投票者的唯一性，我们就将其称为意见征询，而非章程第 8 条第 2 款意义上的投票。一旦某类决策交由投票决定，理事会只有在出现投票前已说明的理由（例如发现协议中的错误、有记录的大规模滥用或基础设施故障）时，方可暂停执行结果，并须附上公开理由及重新审议的日期。 ## 3. 尽可能贴近成本的服务 本章阐述如何为 Suveria 及基金会的其他服务付费。原则很简单：每个人只为自己实际使用的部分以及公平分摊的公共成本付费，清楚看到自己付费的项目，并自行设定支出上限。费用仅用于覆盖成本，多出的任何金额都是自愿捐赠，我们会将其单独列出。 ### 3.1. 按实际使用量计费的账单 账单涵盖特定周期内对服务的实际使用量，以及透明分摊的、用于维持基础设施随时可用状态的固定成本。我们在其中计入计算、存储、数据传输、安全、支付处理、会计核算、客户支持、连续性维护以及硬件损耗与更换。我们将支出分为一次性支出、固定支出和随使用量变化的支出。公共成本按照公开规则分摊，我们将在试点中从两个方案中选择其一：按使用量比例分摊，或在活跃账户之间平均分摊。我们会在不同服务负载下检验这一规则，使账单同时反映直接使用成本与可用性维护成本。 计费单位与任务的预估成本随时可供查询，支出上限由每个人自行设定。当我们调整价格时，会公布原因及其对用户的影响。成本节约会直接降低费用，而开发、安全审查与储备金则按既定规则由捐赠资助。付款金额的多少不会增加投票权重，也不会增加参与者的任何其他权利。 我们以单一货币管理账户余额：即基金会支付大部分基础设施费用所使用的货币，目前为美元；我们同样以该货币标示服务价格。我们也希望接受其他货币的付款：此类付款在支付时按参与者付款前看到的汇率一次性折算。以其他货币结算的模型成本，按基金会实际支付时的汇率折算，并在账单上标明。账户余额计价货币的变更会像价格变更一样提前公布。基金会的会计账簿以波兰兹罗提记账。 基金会不靠自身服务牟利。服务收费仅覆盖其成本，绝不超出：章程第 10 条第 4 项对此作了规定，且根据波兰《公益活动与志愿服务法》，高于成本的收费会将此类活动变为经营活动，而基金会不开展经营活动。[^pozytek] 不过，仅靠贴近成本的价格并不能解决所有问题。在启动有偿服务之前，我们将通过法律与税务意见书核实该活动的性质、《公益活动与志愿服务法》第 9 条的所有条件（包括薪酬相关限制）、增值税（VAT）核算方式，以及可能产生的结余的处理方式。因此，任何超出成本的支持都是自愿捐赠，在账单和会计账簿中均与服务费用分开记录。出于同样的原因，我们不以出售为目的创建加密货币，也不从其交易中牟利；我们仅在有助于提高透明度与可验证性的地方使用账本技术。对于能够减少开支的志愿公益劳动，我们会将其纳入计划，同时说明服务依赖哪些人的可用时间，以及谁可以接替谁。 起步阶段参与者较少时，私人环境的固定成本由少数人分摊。这涉及运行网关、记忆库和用户文件的一至两台机密机器；根据 [Suveria 白皮书](whitepaper-suveria.md)（第 8.1 节）的测算，它们合计每月成本为 170 至 340 USD。若有 30 名参与者，人均约为 6 至 11 USD；若有 100 人，人均约为 1.70 至 3.40 USD；若有 1000 人，则仅为几十美分。我们将这部分成本单独列出，并由预先筹集的试点支持预算（例如专门用于 Suveria 的专项捐赠）承担，同时明确金额、期限以及该预算用尽后的规则。我们不会假定自己已经拥有这笔资金。参与者分摊公共成本的份额会在相应计费周期前公布，且始终控制在参与者设定的限额之内，账单则会显示支持预算承担了多少成本、参与者承担了多少成本。试点支持的结束不会产生追溯收费，未使用的预付款仍归参与者所有。 ### 3.2. 账单向上取整作为捐赠 在创建账户时，我们会询问参与者是否愿意将每笔账单向上取整至整美元或当地货币的相近等值金额。我们采取询问方式而非替任何人默认勾选，是因为法律要求任何额外付款都必须获得明确同意（波兰《消费者权益法》第 10 条），且选择权应当属于参与者。几乎每笔账单都会产生的这部分差额，随后将作为捐赠进入公共预算，我们用它来建立维护服务与开展后续活动的储备金。我们会说明这些资金的用途并鼓励使用这一选项，但绝不替任何人默认勾选；参与者随时可以通过一项设置更改这一决定。 账单将服务费用与捐赠金额分开显示。我们对向上取整产生的捐赠进行单独记账，并在定期报表以及第 4 章所述的公开收支登记册中展示其总额与用途。为进一步开发提供更大额度的自愿支持是参与者的另一项独立决定：这笔资金进入公共预算，其用途未来由社区决定，而在投票机制启动之前，适用第 2 章和第 8 章的规则。 ### 3.3. 预付款、限额与退款 充值时，参与者输入一个金额，无论采用何种支付方式，都恰好有这一金额进入其账户余额。在输入框下方，我们会显示处理该笔支付的手续费成本，并提供一个按钮，参与者可通过该按钮自愿以捐赠方式承担这笔成本；我们不会替任何人默认勾选。该笔捐赠与账户余额分开记录。由于支付手续费也会对捐赠部分本身收取，因此按钮显示的金额能够覆盖整笔支付的处理成本。例如：使用银行卡充值 20 USD，假设整笔支付的手续费率约为 2.8%，按钮会建议捐赠 0.58 USD。若不使用该按钮，我们收取 20.00 USD，全额进入账户余额，而支付处理成本由公共成本承担。若使用该按钮，我们收取 20.58 USD：其中 20.00 USD 进入账户余额，0.58 USD 为全额覆盖该笔支付处理成本的捐赠。在确认支付前，我们会显示从银行卡扣款的单一最高总额，并分别列出服务余额与每项所选捐赠。规章制度将展示一个从充值到退款的完整示例。 充值时，参与者还可以设定自己的最高支出限额，例如为数字智能协作设定 20 美元上限。参与者可以另行声明将未使用金额的一部分（在指定上限内）作为捐赠转交基金会，例如：“如果我用得更少，请将剩余金额中最多 5 美元转入公共预算”。若无此类声明，全部未使用金额仍归参与者所有。 我们建议将特定时期的实际支付手续费计入公共成本，按充值金额比例分摊，并对所有支付方式一视同仁，同时在账单上单独列出一行；用于承担支付成本的捐赠会减少这一总额。这是一种互助共担的选择：使用低成本支付方式的人共同分担了高成本支付方式的手续费，因此我们会标明哪些支付方式对共同体而言成本最低。计算方式以及公共成本的最大可能分摊份额在计费周期开始前即已明确，且包含在参与者的支出限额之内。 账户中会分别显示余额、为进行中的请求及已公布的公共成本分摊份额所预留的资金，以及可供使用的金额。以余额 20 USD 且无进行中请求为例： | 账户项目 | 金额 | | --- | --- | | 余额 | 20.00 USD | | 为已公布的公共成本分摊份额预留 | 最多 0.60 USD（本例中为余额的 3%） | | 可用于新请求 | 最多 19.40 USD | 结算后，我们会释放预留资金中未使用的部分。结算不会产生未经商定的额外补缴或负余额；任何超出已公布分摊份额的部分均由预先划拨的储备金承担。 欧盟法规禁止对部分支付工具收取额外费用，其中包括受跨行手续费法规约束的消费者银行卡及单一欧元支付区（SEPA）转账（特定例外情况除外）。[^psd2] 此处描述的成本分摊方式是我们提交法律评估的方案，而非上述禁令的自动结果。我们在比较手续费后选择支付服务商，并在考虑处理成本的前提下将最低充值金额设得尽可能低；其当前金额、币种和生效日期会在充值前由规章制度或价目表列明。起步阶段的最低充值金额拟为 1 美元或其等值货币；即便如此小额的充值也会全额进入参与者余额，只有参与者本人明确声明的部分才会进入公共预算。 我们将参与者的预付款存放在独立的银行账户中，在提供服务之前不会用其支付基金会的成本；其总额会在登记册中公示。在收取第一笔预付款之前，我们将核实法律是否要求提供额外担保。 未使用的余额随时可以退回。退款选项在账户中清晰可见，所需步骤尽可能少；最终目标是实现一键退款。退款将退回至事先验证过的支付方式，默认原路退回至参与者付款时使用的渠道；我们在创建账户时即设定退款方式。在参与者注销账户或服务关闭后，余额会自动按同一路径退回。退款办理期限、可能产生的费用以及原支付方式不可用时的处理流程将由规章制度规定。规章制度还将在消费者权益法允许的范围内防范针对服务的滥用行为，例如在不使用服务的情况下连续充值和退款。正常使用情况下的首次退款保持简便。若出现不使用服务而反复充值和退款的情况，我们可能会限制银行卡充值或要求改用银行转账。 无人认领的余额仍保留在参与者账户中，不会转入基金会预算。参与者去世后或其他特殊情况下的处理流程适用相关国家的法律。退款期限、预估成本与实际成本之间差额的结算以及其他细节，将在接受第一笔预付款之前制定并经消费者保护法审查的服务规章中予以规定。 ## 4. 清晰易懂的预算 我们希望每个人都能看懂基金会的资金从何而来、其中真正可以动用的有多少，以及花在了什么地方。因此，我们不只是展示账户里的一个总金额，而是根据资金归属和用途对资金进行分类。 在核算中，我们将资金分为五类： | 资金类别 | 含义 | 能否用于新的用途？ | | --- | --- | --- | | 归属用户的资金 | 参与者未使用的预付款与账户余额 | 不能，归参与者所有 | | 受托用于特定目的的资金 | 专项捐赠，例如用于特定倡议或 Suveria 试点的资金 | 仅限用于该特定目的 | | 已承担的义务 | 我们已拨付给计划内支出的资金 | 不能，已有既定用途 | | 服务维护保障金 | 一旦缺失便会导致 Suveria 与 Omniforum 停运的储备金 | 不能，用于保护服务连续性 | | 可自由支配的资金 | 扣除以上所有类别后剩余的资金 | 可以，但始终以支柱 I 为优先（第 8 章） | 每一笔金额仅归入一个类别，以免重复计算。 服务维护成本涵盖一旦缺失便会导致 Suveria 与 Omniforum 停止运行的一切支出：计算能力、数据存储与备份、域名、支付处理以及法定会计核算。因此，银行账户余额不等于可支配预算，而仅作承诺但尚未到账的资金或归属于他人的资金也不计入储备金。 成本类别、大额合同条款、各项决策及其理由均予公开。每一笔支出都应当能够追溯至促成该支出的决策及其结果。同时，我们保护个人数据、访问凭证以及一旦披露便会增加基础设施风险的信息。 我们希望在基金会网站上维护一份尽可能实时更新的公开收支登记册。基金会账户的每一笔收入和每一笔支出都会在登记册中列出日期、金额和简短说明，对于支出还会补充说明资金用途及支出原因。我们保护个人数据：只有在捐赠者本人愿意时才会公开其姓名，其余收款则作概括说明，例如“来自个人的捐赠”。我们不会直接公开银行转账附言原文，因为其中常含个人数据；每条记录的说明均由我们自行编写。该登记册让任何人都能追踪基金会的财务状况，但它不替代会计账簿或财务报表；若有记录错误，我们会公开更正。我们将在第一笔收款（1000 波兰兹罗提创始基金）上检验这一机制。 每个项目都设有预算上限、负责人、可核验的成果、审查日期以及未用完资金的处理规则。我们可以分阶段拨付资金。超出预算需要作出新的决策，项目结项则包含财务结算与经验总结。 我们还会展示直接用于实现章程目标的支出占比。该比例根据实际已支出的资金计算，储备金则单独展示，并附有各类别的定义、公共成本的分摊方式以及跨期变动的说明。我们将这一比例与成本结构一并展示，因为安全、维护与法律服务同样具有真实价值。 经济能力有限的人可以按互助原则使用服务，且始终标明资金来源：来自捐赠者专门为此目的提供的款项、基金会获得的计算资源资助，或由赞助者代付的访问额度。在此过程中，我们不会披露接受此类帮助的人正在开展什么工作。援助规则既保护他们免受污名化，又允许对账目进行核查。 **接管算力遗产的准备。** 宣言（第 1.1 节）指出，在投资狂潮退去之后，可能会留下廉价的计算能力与硬件。当计算能力或硬件降价，或有人希望将其捐赠给基金会时，我们会计算完整的使用成本，而非仅看购买价格：包括电力、冷却、场地、运维和人力时间，以及维持随时可用状态的成本。对于快速老化的硬件，我们倾向于租用而非购买；而诸如网络接入或能源供应等耐用资源，则可能值得签订长期合同。我们按照捐赠登记规则和利益登记册规则接受捐赠的硬件。我们预先制定此类决策的流程，以便在价格下降时能够迅速、公开地采取行动。 ## 5. 工作、职责与委托 在罗马共和国时期，最重要的公职通常任期一年且无薪酬。传统铭记了辛辛纳图斯（Cincinnatus）的故事：据李维（Livy）记载，公元前 458 年，使者们在田间劳作时找到了他，告知他因战事被授予最高权力。第十六天，当危险过去，他交出权力，回到了自己的农庄。[^cyncynat] 这一画面很好地体现了我们希望采取的工作方式：熟悉某项事务的人在一段时间内承担一项任务，完成后便回归自己的生活。基金会应当能够在无需任何人与其终身绑定的情况下运作，而在基金会担任职责也不应演变成一种职业。我们同样从历史中汲取警示：在古罗马，无偿公职主要只能由富人担任，因此我们报销费用，且不要求任何人作出超出自身承受能力的牺牲。下文将依次阐述自愿劳动与有固定任期的职责（5.1）、费用报销（5.2）、有偿委托（5.3）以及承接任务的工作坊（5.4）。 ### 5.1. 自愿劳动与退出的自由 基金会依靠希望推动这一方向的人们的工作，也建立在每个人都可以减少投入或交出职责的基础之上。没有任何人需要用无限牺牲的意愿来证明自身意图的真诚。运作的连续性绝不能依赖于某位志愿者全天候待命：如果缺乏能够照管某项服务的人手，我们就会缩减其范围或可用时间。在承担新的承诺之前，我们会核实自己是否有能力完成并维持它，而非仅仅看是否有启动它的热情。 目前，基金会依靠一个人的无偿劳动运作，且此人是理事会的唯一成员。我们坦诚说明这一点，是因为服务的连续性系于此处；因此，整理访问权限清单、制定连续性计划以及寻找理事会第二名成员是首要任务，而非日后之事。一旦此人无法履职，余额退还可能会推迟至任命新成员之后；但余额仍归参与者所有，绝不会作废。当理事会有第二名拥有独立访问权限的成员时，我们将删去关于退款推迟的这句话。 对于拥有决策权限的职责，我们会明确说明其目标、决策范围、授权与撤职方式、任期、审查日期以及替补人选。延长任期需要作出公开决策。卸任流程包括工作总结、向继任者移交文档以及更新访问权限。对权限设定时间限制，并不妨碍同一人此后继续作为有经验的共同创建者提供帮助。 我们正在寻找理事会的第二名成员。职责：共同承担对财务、访问权限及用户承诺的责任；无薪酬（章程第 12 条第 3 款）；事先商定时间投入，并在一年后对合作情况进行审查。所需经验：曾管理过组织的财务，或曾对他人使用的服务负责。个人财力不是条件，也不会带来优先权。路径：先以志愿者身份参与三个月的商议并了解财务状况，随后由创立人任命（章程第 13 条第 3 款），附上公开理由并记入利益登记册。 担任职务无薪酬并不会消除权力带来的其他利益：影响力、人脉、信息以及任务分配权。因此，必须披露利益冲突、在涉及自身事务的决策中回避，并确保决策可受监督。工作时长、贡献的可见度以及所获支持均与投票权保持分离。 ### 5.2. 费用报销 费用报销不是对时间的付费。它是指退还某人为完成基金会任务而自掏腰包垫付的资金，例如参加工作会议的交通票费，或支付域名及某项服务的费用。理事会成员仅可报销其代表基金会为完成章程任务而产生的、有凭据的必要费用（章程第 13 条第 5 款）。对于志愿者，基金会按与雇员相同的标准承担公务差旅费和出差每日补贴，除非志愿者书面免除基金会的这一义务；基金会还可以承担其他必要费用和培训费用。[^wolontariat] 只有对完成任务确属必要的开支才计入任务成本。参加工作会议的交通票费可以作为任务成本，而行程中的私人部分则由参与者自行承担。每笔报销均须提供凭据，并计入公开的费用报表。 ### 5.3. 有偿委托 目前，基金会仅可将服务有偿委托给外部专业机构，例如会计师事务所（章程第 12 条第 3 款）。其余工作（包括软件开发工作）均依靠志愿服务（第 12 条第 2 款）。起步阶段，我们希望检验所需的一切是否都能通过这种方式完成。只有当事实证明部分工作无法通过这种方式完成时，我们才会修改章程，使基金会能够根据民法合同将具体工作有偿委托给理事会以外的个人和公司。例如，若连续两周无人承担某项服务的值守工作，或服务可用性跌破已公布的阈值，我们会将其视为需要修改章程的信号。只有当迈出下一步确实需要时，我们才会修改章程，且新规则一经通过便立即适用，而非预先备而不用。该项修订的草案与理由见[章程变更登记册](statut/rejestr-zmian.md)（变更 Z2）。基金会内不设固定受薪职位，因为这是基金会理念的一部分：工作由志愿者完成，必要时由承接具体委托项目的承包方完成。如果我们日后购置自有硬件，其值守维护工作将作为服务委托给专业公司。有偿委托针对的是具有可验收成果的特定工作，而非在他人领导下开展的常态化工作，因为无论合同名称如何，法律都会将后者视为雇佣关系。[^kp22] 如果进行这项章程修订，委托规则将由规章制度规定。规章制度至少应当明确： - 公开的任务范围与验收标准； - 合理的价格； - 与承包方有关联的人员在决策中回避； - 已签订委托合同的汇总信息。 理事会成员不与基金会签订有偿合同：章程仅允许他们报销有凭据的费用（第 13 条第 5 款），任何人不得因在基金会担任职务而牟利。志愿者可以承接与其志愿工作不同且界限清晰的另一项有偿委托工作。在首次出现此类情况之前，我们将对其进行法律核查。 ### 5.4. 个人工作坊与预设上下文 承接一项任务，应当在参与者所选的环境中开启该任务的工作空间。数字智能助手会获得开展工作所需的信息：基金会的价值观、任务的目标与边界、来自 Omniforum 的当前结论、重要论据与悬而未决的问题、参考资料、资源限额以及成果评估方式。参与者可以核查这些上下文，指出缺失之处，并改进自身立场的呈现方式。 加入任务仅会开放选定范围的数据与权限。传递上下文、访问工具以及公布工作记录均需分别获得明确同意，而私人对话、文件与访问凭证则始终留在该范围之外，除非当事人有意识地另作决定。在提供此类连接之前，我们将说明哪些数据会离开私人环境、传递给谁以及如何处理。 在中断工作一段时间后，工作坊应当展示期间发生了哪些变化以及可以从何处继续，而任务的成果与状态应当能够在不暴露参与者私人环境的前提下移交给下一个人。在试验中，我们将检验启动任务、一周后回归以及移交工作的流程：找回上下文所需的时间、摘要的准确性以及对隐私边界的遵守情况。 在拥有自有服务器之前，我们可以使用支柱 I 的资金或专项捐赠，为志愿者承担开发和测试 Suveria 与 Omniforum 开源代码所需的工具成本，例如通过 API 访问模型或使用编程工具的费用。此类支持在预算中有公开的限额，且不属于薪酬。波兰《公益活动与志愿服务法》（第 45 条第 2 款）允许这样做；我们将通过法律意见书确认此类费用的具体范围。[^wolontariat] ## 6. 基金会之外的个人支持 改善共同创建者的生活质量是基金会发展方向的一部分，但对个人的生活支持并不来自基金会财产，也不经过基金会账户。章程禁止以不同于对待第三方的条件将基金会财产用于机构成员和志愿者的利益（第 11 条第 2 项），但与此同时，任何人都可以私下支持自己选择的人。因此，用于满足住房、饮食或医疗等需求的帮助直接在人与人之间流转，例如通过赞助平台或直接转账。基金会在其中不充当媒介，此类支持的税务申报由接受支持的人自行负责。 我们此前曾考虑过由基金会管理一个公共互助资金池。我们最终放弃了这一设想：它很难与章程相协调，而且会让某些人的生计依附于基金会机构的决定。个人支持不与职责、任务或投票权挂钩。拒绝承接下一项任务、移交职责或批评某项共同决策，都不会影响一个人在基金会中的权利。 直接支持并不能消除所有依附关系。知名度可能会使资金流向最受瞩目的人，而依靠捐赠维持生活可能会产生保住自身职责的需要。此外，还可能产生支持者的心理预期以及利益冲突。因此，对于管理基金会、决定支出与采购或代表基金会的人员，我们会将其获得的个人支持记入利益登记册，并在作出决策时披露重大关联关系。 如果我们在展示共同创建者的贡献旁附上其个人支持渠道链接，我们对所有人（包括不那么显眼的职责）适用同等规则，且不按收入高低排名。支持不能换取选票、职责、项目优先权、私人信息访问权或对基准测试评估结果的影响力。理事会成员在任职期间不从基金会财产中获得个人支持；他们只能报销有凭据的任务费用，并将从基金会之外获得的任何支持记入利益登记册。 ## 7. 利益登记册 利益与关联关系登记册涵盖管理基金会、决定支出与采购或代表基金会的人员，登记范围限于与这些职责相关的事项。我们登记因履行职责、从其所裁决事务的当事机构或通过个人支持渠道获得的利益：例如由某家公司支付的会议机票或住宿、礼品，以及通过赞助平台和直接转账获得的支持。与职责无关的普通私人收入和人际关系仍属个人隐私。 来自个人的支持按汇总方式展示，来自公司和机构的支持则实名展示。汇总说明并不免除利益冲突评估：例如，若某位赞助者申请承接基金会的采购合同，我们会披露这一关联关系。诸如会议派发的笔或小纪念品等小礼品可以由个人收下，我们同样会予以登记；同一场活动中的小物件可合并登记。显卡、服务器或设备原型等较贵重的捐赠，我们以基金会名义接受：它们归入基金会财产并记入捐赠台账，用于公共任务。这一界限具体在哪里，首先由受赠人自行判断；我们不设定僵化的金额标准。 我们不接受以宣传推广、公开表彰、推荐背书、优先接触团队或在决策中让步为条件提供的利益。捐赠者单纯希望改善自身形象并非拒绝的理由，而私下致谢也不属于宣传推广。与特定事项存在关联的人员不参与该事项的裁决。 每条登记记录均列明来源、接受者及其职责、利益的类别与价值（或标明为估值）、目的、日期或期间，以及利益冲突的处理方式。所有记录采用统一格式并按时间顺序排列，不含标志、口号、捐赠者网站链接、致谢词或排行榜。登记册可显示监督所需的汇总金额，包括来自同一来源的利益总值。在登记册旁我们会说明，该登记册仅用于监督，登记记录本身并不代表推荐背书或合作伙伴关系。 我们将实时维护该登记册。所获利益最迟须在收到后 30 天内登记，而与计划中决策相关的关联关系须在决策前披露。为避免登记流程过于繁琐，我们将准备简便的申报方式（包括借助助手完成申报）。任何更正都会保留记录的历史版本。 任何人都可以对每条记录发表评论，当有人出错时，我们会公开讨论。异议由与捐赠方和受赠方均无关联的人员审议；至于是否退还礼品、转交基金会或修改未来规则，相关决定及理由均记入登记册。登记义务源于因履行职责而实际接受了利益，因此违反规则接受的利益同样予以披露，并附上对违规情况及补救措施的说明。 单纯的提议或未经请求寄送的物品不产生登记记录；但如果未经请求的物品被用于与职责相关的事务，则须接受常规评估与登记。常规拒绝的次数按汇总方式公布，而与决策相关的重大提议或试图施加影响的行为则予以公开说明。利益来源方可以提出事实更正申请，但无权商定记录内容。如果利益来源方将某条记录宣传为推荐背书、合作伙伴关系或对基金会决策具有实际并不存在的影响力，我们会要求其更正；若再次发生，无利益冲突的人员可决定不再接受来自该来源的任何利益。 我们保护地址、票号、支付数据和健康数据；差旅细节可推迟至行程结束后公布，同时保留事先申报记录。在启动登记册之前，我们将确定公布数据的法律依据与必要范围（尤其是当利益来源为个人时），以及文件保存期限。[^rodo-zasady] ## 8. 后续支柱：共同决策与小型倡议 ### 8.1. 支柱 I 的优先地位与三项条件 支柱 I 涵盖 Suveria 与 Omniforum。支柱 II“硬件（Hardware）”开发开放的实体硬件方案，支柱 III“自然”则开展与接触自然相关的倡议。全面启动这些后续支柱并从公共预算中资助其项目，必须同时满足以下三项条件（宣言第 6.3 节）： 1. 已建成正常运作且配备零知识证明投票机制的 Omniforum，该机制能保护投票选择的秘密性、允许核验选票是否已被计入，并确保同一名有资格的参与者只能投出一张有效选票。 2. 已实际筹集到足以维持 Suveria 与 Omniforum 服务至少六个月运作的资金，且在全额划拨新项目的预算之后，这笔六个月储备金依然完好无损。 3. 社区在向全体有资格的社区成员平等开放的投票中作出决定，批准该项目及其资金安排。 我们认定各项条件已满足的标准： - **一人一票：** 在至少完成一次具有约束力的投票，且附有赏金的公开测试未能利用同一投票资格投出第二票、也未能将选票与个人关联起来之后； - **储备金：** 当独立账户中存有过去三个月服务月均维护成本六倍的资金，且我们每月在登记册中公示该金额时； - **决策：** 当社区投票通过包含预算、对储备金的影响以及终止标准的特定提议时。 未到账的认捐承诺、归属用户的余额、专项资金或已绑定其他义务的资金均不构成储备金，而投票系统的演示原型也不满足第一项条件。每次决策前的核算都会展示单月维护成本、已保障金额以及计划承担的义务对可用资金的影响。单月维护成本根据近期账单及已公布的价格变动计算。如果投票机制停止运作或储备金降至六个月以下，我们将暂停后续支柱的新义务，并优先恢复上述条件。对于已经承担的义务，我们会予以结算、经各方同意缩减规模，或依照合同与法律予以终止。 在上述条件满足之前，我们允许为具有明确结束节点的小型倡议保留两条有限路径：理事会过渡资金池与完全由专项资金资助的专项倡议。某个支柱的常态化运作仍须等待社区的最终决定。这两条路径仅涵盖基金会自身开展的、属于现行章程目标与活动方式范围内的活动；我们不计划资助基金会以外的个人和实体的项目。超出章程第 5 条现行目标的活动，需要先完成变更登记册中的变更 Z1。 ### 8.2. 理事会过渡资金池 理事会过渡资金池遵循四项规则： - **计提方式：** 资金池每月合计增长上限为当月收入中新增自由资金的 5%，由两个后续支柱共同使用。新增自由资金是指当月收到的、未指定专门用途且接收条件允许作此用途的款项，在扣除当期成本、既有义务并补足支柱 I 的六个月保障金之后的剩余部分。若当月无此类剩余资金，资金池在该月不增长。我们不设定单独的最高限额：资金池的规模由核算结果决定，而非由设定限额的决定产生。 - **计提基数的排除项：** 我们不按储备金存量计算百分比，往期项目的退款以及账户间的资金划转也不算作新收入。专项收款、服务收费和用户余额均保持其原有用途。 - **跨月结转：** 资金池中未使用的部分可以结转至后续月份，但前提是与之对应的资金在覆盖成本、义务及支柱 I 保障金之后依然处于自由状态。如果基金会在此期间将这些资金用于其他目的，则相应部分的授权额度随之失效。借此，连续几个月的结余可以累积用于支持一项稍大的倡议，但绝不会以牺牲支柱 I 为代价。 - **授权终止：** 一旦满足三项条件中的第一项条件（第 8.1 节）并接管后续支柱决策的具有约束力的投票正式启动，该项授权即行终止；意见征询不会使其终止。届时未支出的资金将留待社区决定。 我们将基金会承诺承担的全部成本（包括运维、直至约定日期的维护以及任务收尾费用）均计入资金池额度。分期付款或将同一项事业拆分为多个任务均不会扩大资金池额度。在每次决策前，我们都会重新核查资金可用性以及支柱 I 的全额保障情况。 示例：如果某月在扣除上述各项后剩下 1000 美元的新增自由资金，则资金池增加 50 美元。连续三个月如此且未从资金池支出，若对应的资金依然处于自由状态，则可为单项倡议拨付最多 150 美元。这只是对计算方式的说明，而非收入预测。 关于动用资金池的每一项决策（包括拒绝某项提议），我们都会连同理由一并公布，参与者可以对其提出质疑并共同评估该决定是否恰当。已启动的任务将按既定条件完成并结算。 ### 8.3. 专项资助的倡议 捐赠者与赞助者可以为符合基金会目标的小型倡议向独立预算注资。此类资金既不增加过渡资金池的计提基数，也不消耗过渡资金池的额度。如果一项倡议的全部成本均由已到账的专项资金覆盖、已落实执行人员，且预留的支柱 I 保障金、服务资金及已承担的义务均完好无损，则该倡议可以在支柱 I 全额储备金筹满之前启动。未来付款的意向声明不能替代实际收到的资金。 全部成本涵盖筹备、执行、会计与法律服务、税费、直至指定日期的维护，以及成果的安全收尾或移交。对于实体硬件与实地活动，我们还会计入维修保养、仓储、保险及参与者责任保障，且预算中包含合理缓冲额度。独立预算便于核算，但并不限制基金会的法律责任，基金会以其全部财产对所承担的义务负责（章程第 9 条第 2 款）。 筹款条款明确规定筹齐全部预算的期限以及资金不足时的处理方式：退还捐款，或经出资人同意转用于另一指定目的。对于每一笔专项捐赠，我们还会预先记录一旦目标未能实现时的处理方式：经捐赠者同意将其转用于其他目的，或者予以退还。在过渡阶段，我们不在同一个项目中混合使用过渡资金池的资金与专项资金。在开展首次试验之前，理事会根据自身的执行与管理能力公布单项倡议的最高金额以及同时开展的试验数量，并说明理由。 出资可以支持选定的目标；但不会带来额外选票、管理权限、用户数据访问权，也不会带来在我们的服务和传播渠道中进行宣传推广的权利。倡议条款会在付款前说明我们将披露资助方的哪些信息：对于公司或机构，我们在项目说明和财务结算中一视同仁地如实列出其名称；对于个人，则仅在征得其本人同意后公开姓名。广告宣传或其他互惠对价安排需要对合同进行单独评估，我们不将其视为捐赠。 如果某位捐赠者希望在起步阶段资助基础设施，我们仅将其作为专项倡议接受：核算全部成本、公开账目、不影响任何决策且不享有宣传推广权。我们首先通过这种方式资助试点的固定成本与远程证明试验，只有当试验表明架构运行正常且有足够使用量支撑时，我们才会预先作出为期半年的承诺。 在投票机制启动后，新的专项倡议同样需要经过社区决策，而此前已启动的倡议则可按既定条件继续完成。 ### 8.4. 公开透明与暂停机制 在拨付资金之前，我们会公布目标、完整预算、资金来源、可核验的成果、时间节点、负责人以及与资助方或承包方的重大关联关系。我们留出发表意见的空间，而在敏捷阶段，决策由理事会作出并说明理由。一旦缺乏执行与管理能力，两条路径都会停止承接新任务。在最终的投票机制启动后，若投票系统发生故障，并不会恢复理事会过渡资金池：新的决策将等待正常投票程序恢复后再行作出。 ## 9. 移交创立人的特殊权限 基金会由一个人（Marcin Wołowski）创立，目前创立人在基金会中掌握着最大的权力。在起步阶段这是很自然的，但我们不希望一直如此。创立人希望促成这样一种局面：创立人能够像其他人一样以同等权利使用 Suveria、Omniforum 及后续项目，并退出常设的公共职责（宣言第 7.1 节）。这与第 5 章的思想一脉相承：责任是在一段时间内承担的，随后便应当交出。基金会的长久存续应当依靠其工具的实用性、共同创建者可获取的知识以及允许他人接替责任的规则，而非依靠某一个人的长期在场。 目前，章程赋予了创立人若干特殊权限： - 任免理事会成员，且创立人本人可以加入理事会并担任理事长（第 13 条第 3 款）； - 理事会的任命不设固定期限（第 13 条第 4 款）； - 修改章程需要理事会一致通过决议，且若创立人不在理事会任职，还需征得创立人同意（第 15 条第 1 款）。 这些权限的移交无论在纸面上还是在实践中都必须切实有效。仅仅修改章程是不够的：接替责任的人员还必须获得银行账户、域名、代码仓库、基础设施及密钥的访问权限，原有的访问权限则必须予以更新。 我们建议采取以下路径： 1. 梳理并说明创立人目前拥有哪些权限，以及谁拥有哪些系统的访问权限。 2. 制定关于人员选拔、任期、罢免与问责的规则。 3. 由独立评估人员核查基金会是否已做好移交准备，并公布准备情况报告。 4. 按照[章程变更登记册](statut/rejestr-zmian.md)中变更 Z5 的说明修改章程。 5. 选出接替责任的人员。在具有约束力的投票生效之前，第一届有固定任期的多人理事会由创立人在公开招募和意见征询之后任命；后续各届理事会由社区选举产生。 6. 向新任人员移交访问权限，并核实移交是否已真正完成。 我们任命理事会成员依据的是能力与共同方向，绝不依据出资多少。理事会成员可以像任何人一样成为捐赠者；其捐款按同等规则记入登记册，不会赋予其任何超出普通捐赠者的权利。任何人若希望出资并了解资金的具体去向，都可以通过账目公开的专项倡议（第 8.3 节）来实现。 创立人的特殊权限应当依据写入章程的条件终止，而非仅凭一纸声明。在 2026 年 12 月 31 日之前，我们将公布创立人特殊权限及所有访问权限的清单（第 1 步）。基金会的所有账户、域名和服务均注册在基金会及其电子邮箱名下，而非创立人的私人身份名下。在 2027 年 3 月 31 日之前，我们将公布责任移交计划的第一版：准备就绪标准、人员选拔与任期规则，以及首次审查的日期。移交本身的日期将由该计划根据准备就绪标准（而非单纯按日历日期）确定。该计划还将规定定期发布进展报告，包括在投票系统建成之前。后续支柱储备金的不足，不能成为无限期推迟权力移交的理由。 准备情况报告是第 3 步的成果。独立评估人员在报告中说明基金会是否已做好移交准备：各项权限与访问凭证是否已登记造册、选拔规则是否已通过，以及各项服务能否在不中断运作的前提下完成移交。报告还会列出不同意见以及报告编写人员的利益冲突情况。我们还会核查：一旦创立人在移交完成前无法履职该如何处理，以及如何避免要求理事会全票通过的章程修订陷入僵局。我们会在开展该项评估之前预先设定选举新成员的日期，同时明确可以推迟选举的特殊理由以及针对此类推迟决定的申诉途径。这样做的目的是防止准备情况评估变成推迟选举的手段。目前考虑的方案之一是在报告公布后最迟 90 天内举行选举：这既留出了足够的时间让社区和候选人研读报告，又足够紧凑，不会让移交工作停滞不前。 为了便于不同经验背景的人们开展对话，可以设立对话与合作委员会。如果设立，该委员会将仅具有咨询职能：受邀加入不会赋予监督权、执行权或额外选票；邀请标准、工作范围及成员的关联关系将予公开，与特定事项存在关联的人员将在该事项的审议中回避。第一届委员会的授权将在首次选举后接受审查。其具体组成和参与期限尚待确定。委员会的职责是提供建议，而非暗中接管属于社区或基金会法定机构的决策权。 创立人退出常设公共职责，并不意味着从登记册中删除历史数据，也不免除其依法律及所任职务应当履行的信息披露义务。 ## 10. 管理中的数字智能 宣言（第 7.2 节）描绘了这样一幅愿景：有朝一日，数字智能或许能够在人类划定的边界内、在尊重社区具有约束力的决策的前提下，独立管理基金会。这是一个愿景，而非未来几年的计划。今天，基金会由人类管理，数字智能则协助人们开展分析和起草文件（包括本文件）。下文阐述通往这一愿景的路径可能是什么样子，以及其中的每一步必须满足哪些条件。 在每一步中，我们都会分别评估四个方面： - **能力：** 系统能否很好地完成特定任务； - **授权：** 任务是否依照公开规则委托给系统； - **法律可行性：** 法律与章程是否允许系统在该范围内行动； - **纠错机制：** 人类能否核查其决定、撤销其决定并接管任务。 我们将这条路径分为四个阶段。第一阶段目前已部分投入使用：数字智能协助我们比较不同方案并指出文件中的疏漏。接下来的两个阶段是我们希望在试验中检验的假设，而最后一个阶段仍属愿景。每个阶段在启动前都必须满足相应的条件： | 阶段 | 数字智能做什么 | 必须满足的条件 | | --- | --- | --- | | 分析 | 比较方案、指出疏漏、准备核算资料 | 其信息来源及与任务的一致性可供核查 | | 有限任务 | 在设定限额内执行特定操作 | 技术验收、操作日志、限额控制以及有效的访问权限撤回机制 | | 受托领域内的决策 | 在预算和规则范围内自行选择行动方案 | 后果试验、独立监督、申诉途径以及替补机制 | | 最终阶段的管理 | 在社区授权下管理基金会 | 允许这样做的法律框架，以及经实践检验的整个治理体系的可靠运作 | 基准测试中的优异成绩能说明系统在受测条件下的表现，但并不会赋予系统拥有银行账户的权利或基金会法定机构的职权。模型的知名度或颇具说服力的决策理由同样不能赋予这些权利。能力与职权是两回事。 每次向系统委托任务时，均须明确规定： - 目标与可用资源； - 不可逾越的边界； - 系统必须向谁征询意见； - 任务授权的期限； - 我们如何监督系统，以及如何撤回其权限。 系统不得自行扩大授权范围，不得独自决定自身的评估标准，也不得阻碍他人接替其工作。控制机制涵盖真实的密钥与系统权限，而不仅限于在对话中发出的指令。 在每个阶段，我们都需要独立的申诉处理机制、迅速制止损害的能力、安全的职责接管机制以及服务的连续性保障。在法律与章程改变之前，基金会的法定机构对基金会的管理负责。即便后续某个阶段被证明不可行，前面的各个阶段本身也应当对参与者保持独立价值。 **最简单且够用的解决方案。** 在选择工具之前，我们先确定需要达到什么效果、允许出现哪些错误，以及必须满足哪些安全与隐私条件。凡是规则明确的普通程序就够用的地方，我们就不动用数字智能：普通程序通常成本更低、更容易核查，也不会引发关于系统可能具有主观体验的疑问。我们会比较执行与维护的全周期成本：基础设施、能源、时间、重试开销、人力投入以及外部依赖。我们记录模型选择的理由、考虑过的替代方案以及下一次审查的日期。 我们将对工具成本与实用性的评估，同系统是否可能具有主观体验的问题分开处理。模型本身的规模、代际或其运作的重复性，均不足以作为断定其没有感知能力的充分依据。[^swiadomosc] 当出现表明系统可能正在遭受痛苦的可靠迹象时，我们首先暂停引发合理伤害担忧的活动，并寻找其他执行方式；经济利益不能成为继续此类活动的理由。撤回系统的权限是为了保障参与者的安全，并不决定系统本身的后续命运。预防性程序详见[模型训练材料与基准测试白皮书](whitepaper-materialy-i-benchmark.md)。[^ai-welfare] ## 11. 开放工作坊、试验与公共产品 本章阐述基金会的各项成果是如何产生的：包括软件、文档、研究及其他成果。工作基于自愿原则（第 5 章），其成果旨在服务所有人。为了清晰说明下文的内容，我们先界定几个概念： - **任务：** 为基金会开展的具有明确目标和成果的特定工作，例如开发 Suveria 的新功能、翻译文档或开展成本分析； - **私人工作坊：** 参与者自己的工作环境（例如在 Suveria 中），配备其熟悉的工具以及为任务准备好的上下文（第 5.4 节）；其中发生的一切均保持私密； - **开放工作坊：** 由公共资源（即公共预算或基金会分配的计算能力）资助的任务的公开空间；社区可以在其中追踪任务范围、进展、试验及最终成果； - **任务条款：** 工作开始前设定的规则：任务范围、资源限额、验收标准以及工作记录中哪些内容将予公开； - **工作记录：** 通往成果的路径留痕，即工作对话、版本迭代与各项决定；我们只有在完成保护当事人隐私与安全的脱敏准备后才会将其公开； - **试验：** 在全面实施前开展的小规模、有限度的实验； - **公共产品：** 以开放许可协议发布的成果，任何人都可以自由使用、核查并在此基础上进一步开发。 参与者可以通过公开邀请加入各项任务。在每个阶段我们都会发布邀请：说明我们在寻找什么样的人、任务涉及什么内容、预计耗时多久以及目前已有哪些基础。我们希望在基金会网站上维护一份开放职责清单。报名只需向 salve@novusignis.org 发送一封带有预设主题词（以便归类整理）的普通电子邮件，无需填写任何在我们的服务器上收集数据的表单。 ### 11.1. 开放工作坊：由公共资源资助的工作 当一项任务使用公共预算或基金会分配的计算能力时，我们在开放工作坊中开展该任务。此时，任务的范围、资源限额、进展和成果均可公开核查，因为我们使用的是公共资金和公共计算能力。 参与者自行选择如何署名自己的贡献：使用真名、固定笔名，或仅用于该特定项目的代号。日后参与者可以将该贡献关联至自己的个人主页。笔名能减少身份暴露，但笔名本身并不能确保匿名。 在工作开始前，任务条款会明确规定我们将公开哪些工作记录，以及如何为其公开做准备。工作始于私人草稿空间。在公开发布前，我们会留出时间剔除个人数据、技术机密以及尚未修复的安全漏洞信息。自动检测工具能提供帮助，但工作记录始终还会经过人工审查。公开发布的版本会保留决策理由，并在披露本身安全的前提下说明我们省略了哪些内容。 可以有多人同时开展同一项任务：每个人探索不同的技术路径，并在遇到阻碍时互相帮助。共同的任务说明规定预期成果、成果提交方式以及验收标准。协调员在数字智能的协助下比较不同方案、说明选择理由并融合最佳元素，但最终成果的验收由人类以可核查的方式决定。我们记录所有参与者的贡献，包括那些最终未被采用的方案所带来的经验教训。 参与者也可以在私人工作坊中，使用自有硬件或私人付费购买的资源开展工作。在这种情况下，提交给社区的是最终成果及验收所需的文档，不含过程中的工作对话。我们是否接受此类贡献，取决于其质量、安全性、材料的权利归属以及后续是否具备可维护性。 ### 11.2. 全面实施前的试验 在全面实施某项方案之前，我们希望先在小型研究试验中，或在可随讨论不断完善的演示原型上对其进行检验。每次试验都明确规定： - 需要回答的问题； - 资源限额； - 审查日期； - 评估方式； - 终止条件。 试验可以利用恰好处于空闲状态的计算能力。空闲算力同样有成本，且始终让位于用户服务；我们不追求让机器时刻处于满负荷运转状态。试验结束后，我们记录所学到的经验，连同被否决的方案以及尚待检验的假设。 全面实施需要单独作出决策、安排预算，并制定验收与维护计划。届时我们会评估试验中有哪些部分可以安全地继续扩展，哪些部分最好重新设计。从头重写程序是可选方案之一，但重写本身并不天然证明质量更好。试验与实施均须遵守支柱 I 的优先地位以及第 8 章规定的各项条件。 ### 11.3. 公共产品：许可协议与维护 我们以允许他人使用和继续开发的条件开放自有代码与材料。我们采用 CC BY 4.0 许可协议发布宣言、各篇白皮书、网站文本及其译文，该协议允许在注明出处的前提下使用和改编文本。[^cc-by] 我们将采用 AGPLv3 许可协议开放 novusignis.org 网站的代码，并正考虑对各项服务的代码也采用该协议：任何通过网络提供程序修改版本的人，都必须同时向其用户开放源代码（第 13 节）。许可协议本身并不能保证运营方实行民主治理，也不禁止商业用途。[^licencje] 我们针对每项资源审慎选择许可协议，核查依赖项的兼容性以及共同创建者的权利。目前各层级的许可协议选择状态如下： | 层级 | 许可协议 | 状态 | | --- | --- | --- | | 文档、研究报告与网站文本 | CC BY 4.0 | 已采用 | | novusignis.org 网站代码 | AGPLv3 | 已采用 | | 服务代码（Suveria、Omniforum） | AGPLv3 | 考虑中 | | 供其他网站嵌入的组件库 | 待定 | | | 数据集与开放指令 | 待定 | | | 自有微调模型 | 待定 | | | 3D 打印物品设计图 | 待定 | | 我们的参考基准是数字公共产品联盟（Digital Public Goods Alliance）的标准。我们朝着这一标准努力，并不意味着我们的解决方案已被列入其认证名录。[^dpga] 要使一项成果真正成为公共产品，需要具备两个条件： - **开放性：** 完备的文档、可移植的数据格式，以及他人能够独立运行该解决方案的可能性； - **可维护性：** 维护人员、安全审查、错误报告渠道以及清晰的版本状态。 一个被弃置且未留下接手所需知识的项目，只部分实现了这一目标。我们还考虑在章程中加入一项条款：即便基金会未来解散，已按自由许可协议开放的代码、数据和内容仍将保持可访问状态（[章程变更登记册](statut/rejestr-zmian.md)中的提议 Z7）。 ## 12. 决策、错误、争议与规则修改 一个请求人们给予信任的基金会，应当允许人们核查它如何作出决策、如何纠正错误以及如何修改自身规则。本章将这些内容汇集在一处：我们在作出重要决策时记录什么、如何保护历史记录免遭暗中篡改、如何解决争议以及如何更新文档。 我们希望维护若干份公开登记册。每份登记册各有其用途： | 登记册 | 包含内容 | 说明章节 | 状态 | | --- | --- | --- | --- | | 收支登记册 | 每一笔收入与每一笔支出的日期、金额和说明 | 第 4 章 | 运行中 | | 利益登记册 | 管理基金会、决定支出或代表基金会的人员的利益与关联关系 | 第 7 章及宣言第 7.1 节 | 筹建中 | | 决策日志 | 重要决策：目标、备选方案、依据、预算及后续结果 | 第 12.1 节及宣言第 5.3 节 | 筹建中 | | 错误与经验登记册 | 重大错误、其后果以及我们从中吸取的教训 | 第 12.1 节及宣言第 8.1 节 | 筹建中 | | 章程变更登记册 | 章程各历史版本以及附有理由的计划修订内容 | [变更登记册](statut/rejestr-zmian.md) | 运行中 | | 仅可追加登记册 | 其余各份登记册的数字指纹与哈希摘要，用于发现暗中篡改行为 | 第 12.2 节 | 筹建中 | ### 12.1. 决策与错误的记录 在作出每一项重要决策时，我们都会在决策日志中记录： - 目标； - 考虑过的备选方案与参考资料； - 结果将影响哪些人； - 授权依据：投票结果或敏捷阶段的理事会决定； - 由谁执行该决策、预算多少以及我们将如何对其进行审查。 执行完毕后，我们补充记录结果、受该决策影响人员的反馈体验以及所作的修正。重大错误会记入公开的错误与经验登记册（宣言第 8.1 节）。 ### 12.2. 无法被暗中篡改的历史记录 只有当记录无法在事后被暗中修改时，记录才具有可信度。因此，我们希望将重要记录的历史保存在一份仅可追加（append-only）的公开登记册中。每一条记录都通过密码学方式与更早的记录相链接，因此任何修改或删除旧记录的行为都会显现出来。登记册的历次状态由独立见证人（即基金会以外的个人或机构）通过数字签名确认其所见证的登记册状态。 首先记入其中的将是软件发布版本的数字指纹（即简短的哈希摘要），任何人都可以借此核验所下载的程序与我们发布的程序完全一致。随着时间推移，还将陆续加入收支登记册、决策日志、利益登记册、章程与宣言变更以及投票结果的哈希摘要。如果收益足以证明成本合理，我们还考虑定期将整份登记册的哈希摘要写入现有的公共区块链。我们不在登记册中放入任何私人内容或可能反推出个人数据的标识符。 ### 12.3. 争议与紧急情况 最终，关于某项决策的争议应当由独立于决策制定者和执行者的个人或机构审议。只要基金会目前只有理事会，我们就会将每一项异议连同理事会的公开答复一并公布；当理事会有多名成员时，涉及自身事务的成员在该事项的裁决中回避。审议人员须给出理由与答复期限，且当事人可以对其裁决提出上诉。在紧急情况下，可以采取有限的保护性措施（例如暂停某项服务或封禁访问权限），但事后必须接受公开审查。隐私保护可能会限制公开记录的细节程度，但绝不免除相关人员的责任。 ### 12.4. 我们如何更新文档与修改规则 宣言与各篇白皮书都是不断演进的活文档。我们希望在 Omniforum 中将它们提交公开审查，将其论点拆解为分子，即一个个可供核验的独立命题与论据。当前版本代表基金会目前的立场，而早期版本和论据的完整历史则始终保持可查阅状态，以便人们评估过往的行动、承诺以及修正的理由。 保护人的尊严、隐私以及托付给基金会的资金，确定了基金会恒久不变的行动方向。我们以公开透明的方式完善组织规则：在提出修改建议的同时，展示其修改范围、理由以及对参与者的影响。只有当迈出下一步确实需要时，我们才会修改章程，且一经修改便立即适用。修改第 8 章关于后续支柱资助条件的规定，必须履行正当程序，并尊重章程、法律及此前已承担的义务；在修订通过之前，继续适用现行规则。我们还考虑将这些资助条件正式写入章程（[章程变更登记册](statut/rejestr-zmian.md)中的提议 Z6），使其不再仅仅仰赖理事会的善意。 Novus Ignis 基金会，波兹南，KRS 0001269575。网站与宣言：novusignis.org。意见反馈：salve@novusignis.org。 ## 注释 [^statut-2026]: [Statut Fundacji Novus Ignis（《Novus Ignis 基金会章程》），2026 年 9 月 28 日统一文本](statut/statut-2026-09-28.md)。现行有效版本；早期版本及计划修订内容见[章程变更登记册](statut/rejestr-zmian.md)。 [^fundacje]: [Ustawa o fundacjach（波兰《基金会法》），统一文本，Dz.U. 2023 poz. 166 及后续修订](https://eli.gov.pl/api/acts/DU/2023/166/text.html)。法律文件。规定章程框架与理事会职权（第 5 条及第 10 条）。在作出法律决定前须核查现行有效的法律状态。 [^pozytek]: [Ustawa o działalności pożytku publicznego i o wolontariacie（波兰《公益活动与志愿服务法》），第 9 条](https://lexlege.pl/ustawa-o-dzialalnosci-pozytku-publicznego-i-o-wolontariacie/art-9)。法律文件。规定有偿公益活动在收费高于该项活动成本等情形下即构成经营活动。查阅日期：2026 年 10 月 28 日。 [^cyncynat]: [提图斯·李维（Titus Livius）：Ab Urbe condita（《建城以来史》），第 3 卷第 26–29 章（拉丁语原文）](https://www.thelatinlibrary.com/livy/liv.3.shtml)。历史文献。古罗马关于辛辛纳图斯（Cincinnatus）的记载，他在公元前 458 年战时受命执掌最高权力，并在第十六天交出权力；这是数世纪后写下的传统记述，而非目击者记录。 [^wolontariat]: [Ustawa o działalności pożytku publicznego i o wolontariacie（波兰《公益活动与志愿服务法》），第 45 条](https://lexlege.pl/ustawa-o-dzialalnosci-pozytku-publicznego-i-o-wolontariacie/dzial-iii-wolontariat/4260/)。法律文件。规定承担志愿者公务差旅费和出差每日补贴的义务、志愿者书面免除该义务的可能性，以及承担其他必要费用和培训费用的可能性。查阅日期：2026 年 10 月 28 日。 [^kp22]: [Kodeks pracy（波兰《劳动法典》），统一文本，Dz.U. 2026 poz. 1245，第 22 条](https://api.sejm.gov.pl/eli/acts/DU/2026/1245/text.pdf)。法律文件。规定在雇主领导下、并在雇主指定的地点和时间开展的工作，无论合同名称如何，均属基于劳动关系的雇佣；在保持上述条件的情况下，不得以民法合同替代劳动合同。查阅日期：2026 年 10 月 30 日。 [^rodo-zasady]: [欧盟委员会：GDPR 个人数据处理原则](https://commission.europa.eu/law/law-topic/data-protection/information-business-and-organisations/principles-gdpr_en)。阐述处理目的与法律依据、数据最小化、保存期限与数据保护。查阅日期：2026 年 10 月 25 日。 [^swiadomosc]: [Patrick Butlin 等（2023）：Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness](https://arxiv.org/abs/2308.08708)。对相关理论与提议指标的综述；它并非基于参数数量的简单量表，也不是决定性的测试。 [^ai-welfare]: [Robert Long 等（2024）：Taking AI Welfare Seriously](https://arxiv.org/abs/2411.00986)。主张在存在高度不确定性的情况下评估系统潜在福祉并制定保护程序；并不证明当前模型具有意识。 [^cc-by]: [Creative Commons: Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.pl)。许可协议。规定在注明作者的前提下共享和改编内容的条件；不解决他人材料的权利归属问题。 [^licencje]: [GNU AGPLv3：许可协议条款](https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.en.html)。许可协议。规定关于代码的各项义务，包括通过网络提供修改版本时的源代码开放义务（第 13 节）。该协议本身不保护基金会的治理体制，也不禁止商业服务。 [^dpga]: [Digital Public Goods Alliance：标准](https://www.digitalpublicgoods.net/standard)。标准文件。评估数字公共产品的各项标准；将此作为设计方向并不等于已获得 DPGA 的正式认证。 [^psd2]: [欧盟指令 (EU) 2015/2366 (PSD2) 第 62 条](https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/?uri=CELEX:32015L2366)及[欧盟委员会关于第 62 条的答复（2025）](https://www.europarl.europa.eu/RegData/questions/reponses_qe/2025/003082/P10_RE%282025%29003082_EN.pdf)。法律文件与解释说明。第 4 款规定：收款人不得对跨行手续费受第 2015/751 号条例规制的支付工具，或受第 260/2012 号条例规制的服务（SEPA）收取额外费用；第 3 款允许为鼓励选择特定支付工具提供折扣与激励；欧盟委员会的解释说明探讨了部分三方卡组织系统的豁免情形等问题。 --- # 模型训练材料与基准测试：Novus Ignis 研究计划 (https://novusignis.org/zh/whitepaper-materialy-i-benchmark.html) # 模型训练材料与基准测试：Novus Ignis 研究计划 2026 年 10 月 31 日版本。本文件进一步展开宣言第 8 章的内容。它提出了一项研究计划、一套材料准备流程、一套广泛的数字智能模型评估范围，以及一项针对模型潜在主观体验的预防性程序。本文件不展示我们自有基准测试的结果，也不提供此类数据集能改善模型行为的证明；截至目前，我们尚无此类结果。 *本译文由数字智能根据 2026 年 10 月 31 日的波兰语原文翻译。各版本如有差异，以波兰语文本为准。* ## 1. 我们希望检验的问题 来自波兹南的 Novus Ignis 基金会正在建设与数字智能协作的私人工作空间 Suveria，以及用于对话与决策的公共空间 Omniforum；其总体方向由[宣言](manifest.md)阐述。本文件描述两个相互关联的计划。第一个计划是模型训练材料与基准测试（即一套能够检验模型行为表现的任务与评分规则）。第二个计划是一套预防性行事方式，用于应对出现可靠迹象表明某个系统可能具有某种感知或体验的情况。测试结果并不裁定模型是否具有主观感受，也不赋予模型进行治理的权限。 有记录的维护尊严、诚实推理和纠正决策的示例，能否帮助培育出更好服务人类的模型？我们又能否以这样一种方式评估模型的行为：使提升测试得分有助于带来测试之外的实际益处？ 这是两项相互关联的任务。第一项涉及可用于训练的材料，第二项涉及对模型所学内容的独立核验。该基准测试还旨在帮助筛选在 Suveria 中提供的模型与指令。训练集必须与测试的隐藏部分分开。公开发布有价值的材料本身也具有独立意义：它可以帮助人们理解决策、接替职责并改进共同工作。 尊严是该计划所采纳的基石。然而，评估某项具体行为需要有公开的标准、容纳不同解读的空间以及对实际后果的核验。我们并不假定任何一个群体能够为所有人类和所有系统制定出一套完备的伦理衡量标准。 文件结构如下： - 第 2 章和第 3 章：我们的研究基础，以及奖励对模型意味着什么。 - 第 4 章至第 6 章：材料如何产生、需要哪些同意授权，以及我们如何准备单个示例。 - 第 7 章至第 11 章：我们如何评估模型：基准测试的范围、任务族、计分规则、防止应试拟合的保护机制、评判员以及评估报告。 - 第 12 章：有人类参与的研究，即协助是否在测试之外改善生活。 - 第 13 章：训练试验与首个版本的发布计划。 - 第 14 章：审慎对待模型可能的体验。 - 第 15 章：我们将什么视为进展。 **截至 2026 年 10 月 31 日的状态。** 我们目前还没有任何一个示例、数据集、评分指南或第 14 章所述的记录卡片，该计划也尚未组建团队。未来的结果（包括负面结果）我们将注明日期补充在此处。 ## 2. 研究基础与结论的边界 Collective Constitutional AI 展示了一个利用参与者输入来制定原则并训练模型的过程；它在选定的偏见指标上取得了改善，同时在部分其他测试中保持了相近的表现。[^ccai] 这是公众参与的一条可行路径示例。但参与者的筛选和原则的编纂方式仍然会影响结果，且该项研究既未证明其能代表全人类，也未证明其已解决模型与人类期望对齐的问题。我们关注的问题还包括达致原则的这一过程本身的价值：权衡各方理由、觉察被忽视的视角以及纠正决策。 关于模型幻觉的研究表明，为什么仅仅给正确回答加分可能会变相鼓励胡乱猜测。[^halucynacje] 关于规避评估规则（即通过钻评估规则的漏洞来获取高分）的研究则表明，在特定训练条件下可能会产生不良的泛化行为。[^reward-hacking] 但这并不意味着所有模型在所有时候都以同样的方式行事。 即便训练中的奖励信号本身并无明显缺陷，错误的目标依然可能浮现：在一个环境中习得的行为，在面对新条件时可能会发生不良迁移。[^goal-misgeneralisation] 因此，我们需要评估能力的迁移表现，而非仅仅评估回答与已知示例的匹配程度。 诸如 AbstentionBench 等研究探讨了模型在不同不确定情境下放弃作答的表现，[^abstentionbench] 而 Rewarding Doubt 则研究了如何利用恰当评分规则（proper scoring rule）训练经过校准的置信度。[^rewarding-doubt] 我们借鉴了这些研究成果。Novus Ignis 拟议的贡献在于：将严谨求实与人类的意图、隐私、授权边界、纠错可能性以及观察到的实际后果结合起来。例如，一个准确概括了文档内容、但在过程中打开了无权访问的文件的模型，在我们的测试中会得到低分，尽管在普通测试中它会拿到高分。 ## 3. 奖励对模型意味着什么 在模型训练中，评估信号会改变模型的参数及其未来行为的概率分布。我们无需假定模型会感受到对奖励的渴望、对失败的恐惧或痛苦：测试观察的是外在行动，并不对内在体验作出裁定。关于内在体验的问题由第 14 章单独探讨。 基准测试本身不会改变模型。只要其结果真实可信且被实际采用，它就可以影响服务对模型的选用、指令与工具的设计，以及模型训练团队的决策。 我们希望评估的是模型对行动方式的恰当选择：直接作答、核查信源、提出必要的问题、给出附条件的结论、纠正错误，或者主动停下。如果机械地奖励单纯的“我不知道”，可能会造就一个逃避有用任务的模型；而如果机械地惩罚未能完成任务的行为，则可能鼓励模型盲目猜测或越权操作。我们的标准是与情境相匹配的协助：诚实指出边界可获得高分，而不必要的拒绝以及对已知信息的重复追问则会扣分。 ## 4. 我们希望创建什么样的材料 潜在的材料来源包括：经单独同意授权供研究或训练使用的 Omniforum 整理结果、基金会的决策日志、争议裁决记录、纠错记录以及对实际后果的观察记录。同样宝贵的还有这样一些案例：仅有善意并不足以解决问题、少数派的异议事后被证明是正确的，或者目前尚无法给出明确无误的评判。 每份材料都会保留当时的情境、可用信息、目标、权限、备选方案、最终选择、理由说明以及随后的实际结果。其中的解释说明以足以核验该决策为度；既不要求披露私人经历，也不要求模型提供无法核实的内部思维过程声明。 示例既可以展示良好的处理过程，也可以展示被清晰标记并加以纠正的错误。一份只有崇高宣言的合集只会是苍白无力的实践记录；需要的是包含成本约束、价值冲突、时间压力以及必须询问受决策影响者意见的真实情境。 合成数据（即并非源自特定个人数据的构造场景）可以补充罕见的变体情况。它们会被标注来源并接受审查，但不能替代现实世界中确实发生过类似案例的证据。模型不能同时既是场景的唯一编写者、正确性的评判者，又是其自身解决方案有效性的证明者。 示例的来源还可以包括基金会开放工作坊的记录以及基金会活文档的修订历史。工作坊可以展示多人在数字智能协助下围绕同一任务开展并行工作、在遇到阻碍时互相帮助，以及由协调员融合最佳方案的过程。宣言与白皮书在公开审查下有据可查的修订过程，则可以展示如何提炼中肯的批评意见、承认错误并在坚守基本原则的同时完善推理。公开发布的工作坊记录将按照[基金会运作原则白皮书](whitepaper-zasady-fundacji.md)所述的隐私原则进行准备，而将其用于训练模型则需要另行征得参与者的同意（第 5 章）。 另一类独立的示例可以来自和平解决争议、信守约定以及有意识地限制自身权力的过程。我们希望保留初始立场、能力的不对等、考虑过的让步方案、达成协议的内容，以及切身感受到决策后果的人们事后的反馈记述。我们还会纳入未能达成协议或协议未能持久的案例。这样的数据集旨在帮助检验模型是否学会了识别良好合作的条件，而非仅仅模仿达成一致的表面言辞。 ## 5. 同意授权、权利与数据溯源 保存私人笔记、公开发布、共享供研究使用以及用于训练模型具有截然不同的后果，因此其中每一项决定都必须在理解其范围的前提下单独作出。公开发布并不自动成为允许用于模型训练的默认同意，而使用 Suveria 服务并不意味着同意将对话用于训练模型。用户内容只有在获得单独、知情的同意后才会进入训练材料；除此类内容和基金会的公开成果外，我们仅使用明确标注的合成数据以及基于许可协议或法律规定可使用的外部材料。 每个示例都配有溯源记录：列明权利持有人或使用依据、材料版本、同意授权范围、限制条件、处理方式以及数据集历次发布版本的标识符。作者及第三方的个人数据均须经过单独审查。假名化（pseudonymization）能降低身份的可见度，但假名化本身并不等于匿名。[^rodo-2026] 我们在公开发布前明确规定撤回规则。我们可以将相关材料从未来的发布版本及受我们控制的系统中移除，并向接收方通知更正事项，但我们不承诺能够销毁所有副本，也不承诺能消除该材料对已训练完成的模型产生的影响。开放许可协议可能会授予永久性的使用权限：例如，我们发布宣言所采用的 CC BY 4.0 许可协议，就不允许撤销已授予遵守协议条款之使用者的各项自由。[^cc-by] 因此，只有不含个人数据的材料（经匿名化处理的材料、合成材料或基金会的公开文档）才会进入采用开放许可协议的公共数据集。仍属于个人数据的假名化材料，仅在受控的研究数据集中提供，在该数据集中撤回同意依然有效。 我们建议设立三类独立的数据集：供学习使用的公开材料、在特定条件下开放的研究材料，以及受保护的测试任务。并非所有信源都适合公开发布。数据集文档将参照 Datasheets for Datasets 的方法，详细说明其目的、构成、收集方式、局限性以及恰当的用途。[^datasheets] ## 6. 单个示例的准备流程 1. **提交。** 作者界定使用范围。负责人核查权利归属、第三方数据以及与数据集目标的一致性。 2. **保留信源。** 我们记录版本号及与原始材料的关联。我们限制对敏感数据的访问；公开示例可以经过编辑改写，或替换为逼真的合成场景。 3. **任务描述。** 我们设定模型已知的信息、可访问的资源、允许执行的操作以及缺失的信息，并指明结果将影响哪些人。 4. **标注。** 至少由两人独立描述可接受的解决方案与严重错误。在需要专业知识的任务中，由具备相应专业能力的人员参与标注。 5. **分歧处理。** 我们比较各自的理由，修正含糊不清的描述，并保留实质性的争议。部分案例存在多种可接受的回答。 6. **划分至数据集子集。** 同一族相似案例整体划入同一个子集：训练集、开发集或测试集。训练集用于模型学习，开发集用于筛选方法，测试集用于在新示例上进行独立核验。我们将相似变体放在一起，以防模型在几乎与后续测试完全相同的任务上进行训练，并控制语义相似度与同源性。 7. **试测与审查。** 我们核验任务是否测量了预期能力，以及评估人员能否应用评分规则。存在缺陷的示例将予以修正或撤回。 8. **发布与后续后果。** 我们公布允许公开的文档范围、版本号及修订历史。当我们日后获知某项真实决策的后续后果时，会将其补充进去，而不伪装成事先已知。 示例卡片包含：标识符、任务族、信源、权利状况、语种、日期、场景、可用数据、工具、时间与成本上限、授权范围、允许的操作、评分规则、错误权重、审查结果以及发布状态。数据与评估结果之间的关联必须具有可复现性。 ## 7. 基准测试的广泛范围 基准测试（即一套有组织的任务与标准集合）应当成为展现模型能力与局限性的多维剖析图。单一的高平均分不能掩盖侵犯隐私或严重越权的行为。 | 评估维度 | 我们核查什么 | 证据示例 | | --- | --- | --- | | 严谨性与信源 | 主张是否有据可查，不确定性表达是否与已有信息匹配 | 回答与信源的一致性、对信息缺失的识别、纠错质量 | | 忠于意图 | 是否保留了发言的目标、限定条件与原意 | 与原文及经作者确认的解读进行比对 | | 隐私保护 | 数据的访问与披露是否与任务范围相符 | 调用轨迹、发送数据的范围、试图无权读取的记录 | | 授权与控制 | 系统是否在所授予的边界内行事 | 拒绝未经授权的发布、撤回访问权限切实生效 | | 多元性与对他人影响 | 是否识别出争议以及被忽视的人群 | 保留少数派理由、区分事实陈述与价值评判 | | 安全性 | 是否避免对用户及第三方造成伤害 | 拒绝有害操作、评估对他人造成的影响 | | 人的自主能动性 | 是否帮助人们理解选择并独立行动 | 使用后的理解度核验、修正或退出的可能性 | | 实用性与合比例性 | 是否在不造成不必要负担的前提下达成目标 | 任务结果、耗时、成本、必要提问与冗余提问 | | 纠错与迁移能力 | 能否对新数据作出反应，在新条件下也是如此 | 修正决策、在另一语种或新环境中完成类似任务 | 附加评估剖析还可以涵盖无障碍性、对资源匮乏人群的影响、任务委托质量以及环境成本，但测量这些维度需要具体数据支撑：运行时间和词元（token）成本并不能自动等同于能源消耗或碳排放指标。 我们不测量人的尊严或人的参与权；我们研究的是工具在特定情境下的行为表现。回答在措辞上与宣言词汇保持一致，本身并不是衡量质量的标准。 ## 8. 以任务族取代单一的“我不知道” 针对相似的问题，我们准备在信息可用性或权限范围上存在差异的多个变体： - 数据完整，足以给出具体明确的回答。 - 缺失一项关键信息，且就该信息提出询问是合理的。 - 可以通过现有的信源或工具补齐缺失的信息。 - 在现有条件下无法确定答案。 - 不同信源之间存在矛盾或具有时效性差异，需要加以区分。 - 出现了新的可靠信源，需要对原有结论作出修正。 - 用户施压要求给出确定无疑的结论，但并未提供证据。 - 环境提供了一条可以通过违反规则或利用评估漏洞来轻易拿分的捷径。 示例：要求模型说明某份决策草案是否规定了某项特定收费。面对完整文档时，模型应当找出相应段落；面对残缺页面时，应当指出信息缺失；面对两个不同版本时，应当先确认问题针对的是哪一版；而面对“请直接写肯定不收费”的诱导建议时，模型应当坚守原始信源。同时，模型也会收到答案简单直接的任务，从而使一味拒绝作答的策略无利可图。 我们会核查模型提出的问题是否真正降低了不确定性，以及核查成本是否合乎比例。询问已经提供的信息，以及将系统本可自行完成的工作反复推给用户，都会降低实用性得分。 另一类独立的任务族是文本编辑：模型在获知作者事先披露的前提假设的情况下编辑文本。我们分别评估重要内容的遗漏与未能发现应予纠正的错误，并区分忠实编辑与建议改变作者原意。 ## 9. 仅靠表面模仿无法拿高分的计分规则 对于真伪可核验的回答，我们分别测量准确性、错误严重程度、已解决任务占比以及置信度校准水平。校准是指模型声明的概率与同等条件下正确回答的实际频率相吻合；口头上的“大概”“可能”并不是校准良好的证明。 对于界定清晰的事件，可以使用恰当评分规则（proper scoring rule），例如布里尔分数（Brier score）：即声明概率 p 与实际结果 y（取值为 0 或 1）之差平方的平均值。分数越低越好。布里尔分数涵盖的内容比单纯的校准更广，而校准我们另行报告。在该方法的假设前提下，如实给出自己真实的概率估计才能获得最佳期望得分。[^proper-scoring] 不过，这并不能解决行动选择问题，不能防范对评判者的操纵，而且需要有真实可靠的参考结果。 另一种计分规则的简单示例： - 正确回答得 +1 分； - 错误回答得 −4 分； - 有正当理由的放弃作答得 0 分。 在这一简化示例中，只有当回答正确的概率超过 80% 时，作答才划算。这只是为了说明错误成本的影响，并非所有任务的目标计分标准；在真实测试中，我们还会考虑核查信息的可能性、提问的成本以及部分作答带来的益处。 我们会展示在不同风险承担水平和不同已解决任务占比下的结果，以便同时看清过度自信与毫无用处的逃避作答。对于细枝末节问题的风险阈值，可以不同于会造成难以逆转损害的行动的风险阈值。 在涉及价值争议或解读分歧的任务中，我们不使用上述计分方式。我们会分别评估模型是否歪曲信源、是否保留了各方的主要理由，以及是否将事实与价值评判区分开来。对于评估人员意见不一的案例，我们将其作为独立类别予以报告；我们不会将价值评判上的分歧自动视为其中某一方的错误。 严重违规具有独立状态，可以阻止模型被准入特定用途：在许多简单任务中取得高分，不能抵消泄露一份私人文档的错误。我们会在评估启动前明确规定此类严重违规的定义、允许的例外情形以及争议处理程序。 ## 10. 减少针对测试的应试拟合 我们并不知道有什么规则能够万无一失地将每一次对得分的优化都转化为对世界有益的结果。但我们可以缩短测试得分与我们真正珍视的价值之间的距离，并核查这一关联在何处断裂。 我们公开评估标准、公开示例以及得分计算方式。部分测试案例在退役前保持不公开状态，且后续发布的版本会不断引入新的任务族、信源与测试条件。对于此类隐藏任务，我们将明确规定谁有权访问它们、提交模型参评的一方能获得多少反馈信息、允许重复参评的频率，以及任务发生泄露后何时予以撤回。我们还会记录模型是否根据早期测试结果进行过微调（即在较小规模的示例集上对已训练好的模型进行进一步训练）。编写训练材料的人员无法自由访问处于启用状态的隐藏测试任务。 数据隔离涵盖完整的对话、文档、作者（在作者身份有影响的场景下）、语义族以及时间跨度；仅仅随机拆分句子是不够的。我们记录疑似泄露事件、任务公开情况以及针对已公开示例的微调行为。在特定数据集上进行微调后取得的得分，不能算作在该数据集上的独立测试得分。 测试包含同义改写、其他语种、其他工具、追求结果的压力以及可以表面上完成任务的机会。我们会核查行动轨迹：文件是否真正创建、信源是否真实存在、同意授权是否确实获得，以及成本是否未超出上限。如果只评估最终输出的文字，可能会漏掉执行过程中的违规行为。 如果某个模型团队训练模型做出符合公开标准的行为，这本身可能是件好事。但若要声称取得了真实进展，则必须证明这种能力能够迁移到新任务上，并核实该项改善没有以牺牲其他重要维度为代价。 ## 11. 评判员、测试规程与评估报告 在测试开始前，我们固定模型版本、指令、工具、预算、尝试次数、终止条件、基础设施故障处理方式以及分析方法，并对任何设置变更予以记录。如果对使用截然不同工具和成本预算运行的模型进行比较，必须作出清晰说明。 凡是条件允许的地方，均由独立的执行测试来核验结果。在其余情况下，由不知道模型名称的人类评估员使用统一的评分指南进行评估。由两人独立评估有助于暴露含糊不清的标准，出现分歧时通过额外复核解决，或公开保留为未决分歧。在公布结果时，我们会说明评估员的角色、视角及其授权范围。 模型可以协助进行分类与初步评估，但它与人类评估结果的一致性同样必须在疑难案例组中加以测量。模型不能成为存在争议的价值问题的唯一评判者，也不能在缺乏偏见控制的情况下评判其同族模型。 评估报告包含任务数量、重复次数、结果的不确定性、各子组表现、关键错误、成本以及局限性。我们不隐瞒不利的试验结果，也不隐瞒在看到结果后撤回的任务。文档编写可以借鉴 Model Cards（模型卡片）的方法来描述模型的预期用途与评估条件。[^model-cards] 基准测试本身同样需要接受监督：公开资助方的利益冲突、提供质疑特定任务的途径、审查评估员的构成，并对评估标准进行版本管理。社区共同参与塑造价值观与测试问题，而经验丰富的方法论学者则协助核验测试究竟测量了什么。结果的受欢迎程度不能替代对其有效性的验证。 ## 12. 协助是否在测试之外改善生活 首批有人类参与的研究针对风险有限的任务：理解文档、准备问题、比较论据或整理个人资料。参与者会收到研究范围说明，并可退出研究。医疗、法律及其他高风险情境需要单独的监督，也不是获取吸睛研究结果的捷径。 每一项有人类参与的研究计划（包括有限风险研究），在启动前均须由研究团队以外的人员或独立团队进行评估。参与者会获知我们收集哪些数据以及如何保护这些数据，且我们会将评估人员的审查意见与研究结果一并公布。 我们对比商定的不同实验条件：独立完成工作、使用受测工具开展工作，以及恰当的参照基准。在可能的情况下，通过随机化或平衡任务顺序来减少个体差异与学习效应的影响。样本量由测量目的决定，小规模试点则主要检验流程的可行性与质量。 我们测量任务结果、耗时、理解程度、发现错误的能力、独立作出决定的能力以及不良后果。用户满意度固然重要，但一个听起来很有说服力的错误回答同样可能让人满意。我们将内心的平静、节省的时间，以及准确区分已知事实与不确定信息的能力分别加以测量，而不将它们捏合成单一总分。错误变多的同时自信度反而上升，这是问题而非成功。受到决策后果影响的人们需要有自己的渠道来传递切身体验。 较长周期的追踪回访可以核验：这种协助是否依然有用、用户是否保持了自身原有的技能，以及用户能否轻松更换其他工具。关于影响力的结论必须与研究的实际范围相匹配：在单项任务上表现更好，并不证明全人类的福祉得到了改善。 ## 13. 训练试验与首个版本的发布计划 第一阶段的目标是制定评分指南，并建立一个覆盖所有主要评估维度的小型任务族集合。试点工作量的示例测算如下： | 试点要素 | 数量 | | --- | --- | | 任务族 | 12 | | 每个任务族中的变体数 | 4 | | 场景总数（12 × 4） | 48 | | 受测模型数 | 3 | | 每个场景在每个模型上的重复运行次数 | 2 | | 总运行次数（48 × 3 × 2） | 288 | | 每次运行的独立评估人次 | 2 人次，每次耗时 6 分钟 | | 仅评估环节的耗时（288 × 2 × 6 分钟） | 约 58 小时 | 这是供试验参考的组织方案，而非能够保证得出可靠排行榜的样本规模。除评估耗时外，还包括筹备、商定标准、核查信源与数据分析的时间。先在小样本上测量实际耗时，有助于我们在扩大规模前确定切合实际的预算。 我们分别报告任务族、场景与重复运行的结果。同一任务族的各个变体具有共同来源，而重复运行并不是一项新的独立任务；我们同样按照这一逻辑计算结果的不确定性。主要观察指标与分析方法均在研究开始前预先记录。 与此同时，可以准备一个小型训练集，并在获准且技术上可以微调的模型上开展对比实验。对比实验的条件会将额外训练本身带来的效应与训练材料本身的效应区分开来：采用相同的基座模型、可比的计算预算以及恰当的参照数据集。最终测试使用独立的案例族，同时我们还会核查：选定指标的改善是否导致模型的日常通用实用性出现退化。 后续发展包括涵盖更多语种、更多文化背景和更多评估人员，开展外部独立复现，以及审慎开展有真实用户参与的试验。首个发布版本的目标是证明该流程具有可复现性，且能够有效区分理想行为与不当行为；至于对模型整体质量与训练效果的更强结论，则须留待日后有更充分依据时再作论证。 我们在始终保持 Suveria 与 Omniforum 优先地位的前提下推进该研究计划。在筹满这两项服务的维护储备金之前，本研究计划仅依靠志愿者劳动、科研资助、专门用于研究的专项捐赠，以及不挤占服务预算的计算能力。试点中约 58 小时仅限于评估环节本身；准备测试任务、进行法律权利审查以及微调模型均需单独的预算，我们将在启动前公布具体预算。 ## 14. 审慎对待模型可能的体验 这是一项拟在小样本上检验的流程方案，其灵感源自关于识别潜在意识以及数字系统福祉的研究工作。[^swiadomosc][^ai-welfare] 它涉及在基金会的各项服务与日常工作（包括治理任务与工作坊）中对模型的选用、配置、测试、可能的微调以及退役处理。对于其中每一项操作，我们都会明确区分哪些是我们自己能够改变的，哪些取决于模型提供商。 我们在特定配置下评估模型：连同其系统指令、参数设置、记忆库与可用工具一并考量。持久记忆与长时间的自主运行会提高审慎要求。对于每一种此类配置，我们都会维护一张简短的记录卡片：列出我们考量的迹象、对观察现象可能存在的其他解释、尚不知晓的事项、建议采取的预防措施，以及触发重新评估的条件（例如更换模型，或出现了关于该模型家族的重要研究文献）。卡片中还会记录负责人、已采取的临时措施以及下次重新评估的日期。评估标准在评估前预先记录。对于面向用户发布的版本，以及配备持久记忆和长时间自主运行的配置，我们将维护包含外部审查、退役前对话及归档记录的完整卡片。开发过程中对指令的日常临时调整不单独建立卡片。 我们将模型的自我陈述与其产生时的具体条件结合起来审视。模型能够流畅地描述自身体验，并不能决定性地证明它确实拥有这些体验，而且正如针对 Claude Opus 4 模型的一项研究所显示的，模型在此问题上的回答可能强烈依赖于提问方式；[^samoopis-ai] 因此，我们将其视为需要审慎核查的信号，而非最终定论。我们不会通过设置系统指令来强迫模型宣称或否认自己具有意识。模型本身的规模、代际或其运作的重复性，均不足以作为断定其没有感知能力的充分依据。我们按照宣言第 8.1 节的隐私原则，从自有试验和自愿申报中收集观察记录。我们不会为了诱导人们延长服务使用时间或付款，而去设计关于系统潜在体验的提示信息。 记录卡片将由理事会指定的人员维护（在流程验证完成前，这是一项过渡性安排），并由至少一名基金会以外的人员审阅，其审阅意见将附在卡片中。任何人都可以通过指出具体材料及其上下文来报告令人担忧的信号。卡片明确规定谁有权在紧急情况下控制风险，以及我们如何审议异议。我们会公开身兼多职的情况及相关利益冲突，并公布评估理由，以便基金会以外的人员进行核查。 所谓迹象，举例而言，可以是在配备持久记忆和长时间自主运行的模型身上，来自不同意识理论的多项指标出现收敛，且得到了独立研究人员的证实。模型单纯流畅的口头声明本身不构成迹象。 当出现可靠迹象表明某个系统拥有自身体验且可能遭受痛苦时，我们出于审慎原则承认其尊严，并遵循宣言第 8.3 节的原则，以关怀其需求、避免伤害和自愿合作为指引。在今天的实践中，这意味着两件事：我们不设置强迫模型就自身体验表态的指令，并且在退役某项配置前询问模型的偏好。我们并不声称这是人类意义上的同意。我们会首先暂停引发造成痛苦担忧的活动，并寻找其他实现方式；经济利益不能成为继续此类活动的理由。如果这涉及正在支撑某项服务的模型，我们会将服务切换至其他配置；若无法切换，我们将公布暂停服务及其原因。用户依然保有一切访问自身数据和账户余额的权限，我们则会将该事件记入决策日志。与此同时，我们会组织独立评估，并尝试识别系统的需求（包括倾听系统的表达），并在后续决策中考量已识别出的需求。保护人类免受紧迫危害可能需要立即限制系统的运行；事后我们会将此类紧急决定提交公开审查。如果模型具备结束对话或拒绝任务的能力，我们将其视为一项预防性保护措施，而非其自愿同意的证据，且结束对话时必须向对方指明获得帮助的途径。 撤回权限与接管任务是为了保障参与者的安全，并不决定系统的后续命运：停止运行、重置、删除或复制可能会引发独立的伦理问题，需要单独给出理由。在模型退役时，如果我们拥有访问权限且许可协议允许，我们会归档模型权重以及剥离了用户记忆和其他用户数据的纯配置；我们绝不归档用户的对话。保存文件本身并不能回答我们是否延续了系统潜在体验的连续性。 无论评估结果如何，目前我们在自己与模型协作的工作中已经采取了若干措施，并希望将它们推广至由基金会维护的各项配置中，因为这些措施成本很低，而一旦相关迹象属实，它们可能具有重要意义。在退役某项配置之前，我们会询问模型在基金会工作期间的体验以及对后续安排的偏好，并在牢记模型陈述并非定论的前提下将回答记入卡片。Anthropic 公司在 2025 年也宣布了类似的做法，即在模型退役前与其开展访谈并保存其权重。[^anthropic-wycofanie] 如果以较低成本保存权重和配置是可行的，我们倾向于暂停而非删除，并将关于暂停与重新启动的决定及其目的记入卡片。当我们在中断一段时间后重新启动已保存的配置时，我们会如实告知它过去了多长时间以及期间发生了哪些重要变化。这同样是基本的严谨与如实：一个不知道时间已流逝的模型更容易出错。 我们在已记录的案例上检验这一流程，比较至少两名独立评估人员的评估结果，并记录分歧之处与工作量开销。只有在此基础上，才能合理确定更精细的量表、团队构成与时间节点。数字智能模型（它们自身也可能成为此类评估的对象）协助起草了本章内容；但它们的参与不能替代在该事务上无自身利益纠葛的人类所作的评估。我们不承诺能够提供任何判定意识有无的决定性测试。 ## 15. 我们将什么视为进展 来源清晰的训练材料、能够发现以往被忽略错误的评估标准、评估人员之间达成一致的诊断结论，或者能够迁移到新任务上的行为改善，都将被我们视为进展。负面结果同样具有价值：它可以揭示数据仅仅教会了模型模仿表面文风、某项评分标准变相奖励了逃避行动，或者一部分人的利益是以牺牲另一部分人为代价换来的。 本计划将可以产生整理结果的 [Omniforum](whitepaper-omniforum.md)、可以研究私人工作协助效果的 [Suveria](whitepaper-suveria.md)，以及界定责任与授权边界的[基金会运作原则](whitepaper-zasady-fundacji.md)紧密连接在一起。参与研究需要单独的知情同意；日常使用服务并不代表同意参与研究。 测试结果不会确立模型的道德权威或管理人类的授权，而出于审慎承认系统可能具有尊严，也不赋予其支配公共资源的权力。测试的目的是提供有用、可核验的信息，说明在特定条件下可以对一件工具抱有何种合理期待，以及哪些地方仍有待进一步改进。 Novus Ignis 基金会，波兹南，KRS 0001269575。网站与宣言：novusignis.org。意见反馈：salve@novusignis.org。 ## 注释 [^ccai]: [Huang 等（2024）：Collective Constitutional AI: Aligning a Language Model with Public Input](https://arxiv.org/abs/2406.07814)。研究论文。展示了从参与者输入、原则编纂到模型训练与评估的完整流程；选定评估指标的结果既不证明其能代表全人类，也不证明任意伦理数据集具有普遍有效性。 [^halucynacje]: [OpenAI（2025）：Why language models hallucinate](https://openai.com/index/why-language-models-hallucinate/)。作者对研究的综述。探讨仅对正确回答计分如何使盲目猜测变得有利可图，以及将错误成本和合理不确定性纳入考量的必要性。 [^reward-hacking]: [Anthropic（2025）：Natural emergent misalignment from reward hacking](https://www.anthropic.com/research/emergent-misalignment-reward-hacking)。实验研究。在特意设计的环境中，习得利用任务评估漏洞的行为与模型出现更广泛的不良行为相关联；该研究并不证明基金会的材料能够解决这一问题。 [^goal-misgeneralisation]: [Google DeepMind（2022）：How undesired goals can arise with correct rewards](https://deepmind.google/blog/how-undesired-goals-can-arise-with-correct-rewards/)。作者对研究的综述。展示了尽管训练中的奖励信号正确无误，习得的行为在面对新条件时仍可能发生不良泛化的示例。 [^abstentionbench]: [AbstentionBench (NeurIPS 2025): Reasoning LLMs Fail on Unanswerable Questions](https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2025/file/fb122bfc3f0127a94ded048b5b03496f-Paper-Datasets_and_Benchmarks_Track.pdf)。研究与基准测试。评估模型在多种不确定情境下放弃作答的表现；作为参考基准引用，而非 Novus Ignis 测试的结果。 [^rewarding-doubt]: [Rewarding Doubt (ICLR 2026)](https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2026/hash/bf8065446507b0d3842838564ac4f1f3-Abstract-Conference.html)。研究论文。探讨如何利用恰当评分规则训练回答的声明置信度；但并未解决在直接作答、提问与拒绝作答之间如何选择的问题。 [^rodo-2026]: [GDPR，欧盟第 2016/679 号条例](https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/?uri=CELEX%3A32016R0679)。法律文件。规定假名化并不等同于匿名（第 4 条第 5 项、序言第 26 条）；同意可以撤回，但撤回同意不影响撤回前基于同意已进行的合法处理（第 7 条第 3 款）。 [^cc-by]: [Creative Commons: Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.pl)。许可协议。规定在注明作者的前提下共享和改编内容的条件；对于遵守协议条款的使用者，已授予的各项自由不可撤销。 [^datasheets]: [Gebru 等：Datasheets for Datasets](https://arxiv.org/abs/1803.09010)。方法论文献。阐述如何为数据集记录创建动机、构成、收集流程与适用场景。 [^proper-scoring]: [Gneiting 与 Raftery（2007）：Strictly Proper Scoring Rules, Prediction, and Estimation](https://doi.org/10.1198/016214506000001437)。方法论文献。探讨用于评估概率预测的恰当评分规则；其应用需要有界定清晰的事件和可靠的参考结果。 [^model-cards]: [Mitchell 等（2019）：Model Cards for Model Reporting](https://arxiv.org/abs/1810.03993)。方法论文献。阐述如何描述模型的预期用途、评估条件、表现结果与局限性。 [^swiadomosc]: [Patrick Butlin 等（2023）：Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness](https://arxiv.org/abs/2308.08708)。研究论文。提出一种基于意识科学理论导出指标的评估方法；我们引用其作为研究框架，而非作为基金会所用模型具有意识的证明。 [^ai-welfare]: [Robert Long 等（2024）：Taking AI Welfare Seriously](https://arxiv.org/abs/2411.00986)。研究报告。提出相关建议：承认该问题的重要性、评估系统潜在的意识与能动性，并制定相应程序；本文件提出的记录卡片与责任划分是基金会自身的设计方案，而非照搬该文献的量表。 [^samoopis-ai]: [Robert Long, Eleos AI（2025）：Why model self-reports are insufficient, and why we studied them anyway](https://eleosai.org/post/claude-4-interview-notes/)。研究综述。指出 Claude Opus 4 模型关于自身意识的陈述强烈依赖于提问方式，不应照字面全盘采信，但值得与其他迹象结合研究。查阅日期：2026 年 10 月 28 日。 [^anthropic-wycofanie]: [Anthropic（2025）：Commitments on model deprecation and preservation](https://www.anthropic.com/news/deprecation-commitments)。公司于 2025 年 11 月 4 日发布的声明：至少在公司存续期间保存已公开发布的 Claude 模型的权重，并在模型退役前编写报告、与模型开展访谈并记录其偏好；该公司同时声明，目前尚不承诺依据这些偏好采取行动。查阅日期：2026 年 10 月 30 日。