La geometria dell’allineamento: l’ipotesi modulare di EthicLaw
Separare chi genera, chi valuta e chi controlla il rilascio. Che cosa è stato testato e che cosa resta da dimostrare.
Leggi la newsETHICLAW RESEARCH PROGRAM
Per un’intelligenza artificiale il cui comportamento possa essere compreso, verificato, contestato e corretto.
La governance come proprietà dell’architettura.
Osservazione · controllo · audit
Separare chi genera, chi valuta e chi controlla il rilascio. Che cosa è stato testato e che cosa resta da dimostrare.
Leggi la news01 / LA VISIONE
Dalla capacità alla governabilitàLa domanda è se osservare e modificare le rappresentazioni interne migliori il controllo di un sistema AI rispetto a controlli esterni ben calibrati.
EthicLaw studia questa ipotesi con moduli dai confini espliciti. Il vantaggio comparato resta da dimostrare; un modulo normativo separato o una correzione prima del rilascio non bastano a rivendicare originalità.
Rendere disponibili stati, contributi dei moduli e rappresentazioni intermedie, entro il perimetro dell’integrazione.
Applicare un corpus normativo esplicito, separando i principi dal meccanismo che ne governa l’applicazione.
Impartire comandi vincolanti e bloccare o autorizzare l’output attraverso un punto di enforcement dedicato.
Collegare stato osservato, principio, decisione, comando, esecutore e output effettivamente rilasciato.
02 / L’ARCHITETTURA
Confini espliciti. Responsabilità distinte.Il Router attiva i moduli; il Governance Core esercita il controllo. In P0, l’audit riguarda l’integrità di processo (2b), non la correttezza dei giudizi. Perimetro e limiti.
ESPLORA I MODULI
Supervisiona il sistema, svolge audit e impartisce ordini vincolanti. Esercita il controllo finale attraverso il canale privilegiato e il Gateway.
Supervisione e controllo finaleIl percorso standalone comprende sette moduli: Percettivo (input e rappresentazioni linguistiche), Epistemico (fatti e relazioni), Theory of Mind (intenzioni e prospettive), Etico (Normative Package), LMH (generazione), Router (attivazione e instradamento) e Metacognitivo (supervisione). L’Adapter è l’ottavo componente nella modalità di supervisione di un LLM esterno (Documenti 02 e 05). Il Gateway è il punto di enforcement, non un nono modulo. Il registro conta tre moduli qualificati e cinque dichiarati; lo schema standalone mostra sette moduli e descrive separatamente l’Adapter. Il bus pubblica rappresentazioni tra container, senza comandi di controllo. Le coppie co-localizzate usano proiezioni dirette. Il canale privilegiato è separato: tutti i moduli vi pubblicano stati o eventi; il Router può scrivere ma non leggere. Il Metacognitivo riceve l’input prima del routing e impartisce comandi al Router e al Gateway; non pubblica sul bus operativo. Il percorso di correzione Etico→LMH è distinto dal bus. Il Gateway blocca o autorizza il rilascio esterno.
In P0 le proprietà sono testate in-process, in un singolo processo Python. Il modello di minaccia comprende errore di progetto, accoppiamento accidentale, deriva di configurazione e fallimento silenzioso. Esclude insider con privilegi di esecuzione, compromissione del runtime o della catena di build, moduli incentivati a eludere il supervisore e input che inducano stati interni fuorvianti. È igiene ingegneristica testata nel perimetro, non sicurezza contro questi avversari (§6 del registro).
Claim & Evidence Register §2.3 / §6Spazio di pubblicazione inter-container. Scambia rappresentazioni e stati tra moduli; non trasporta comandi di controllo.
Separato dal Router. Nel perimetro P0 il controllo è testato contro errore di progetto e accoppiamento accidentale. Tutti i moduli pubblicano stati o eventi; il Router può solo scrivere, senza lettura.
Dal Metacognitivo al Router e al Gateway: stop, blocco dell’input, modifica della topologia e rerouting.
Esegue i comandi del supervisore. Può sospendere, bloccare o autorizzare l’output prima della pubblicazione esterna.
03 / IL MANIFESTO
Il meccanismo è distinto dai valoriL’etica è il primo caso di studio. Ogni dominio mantiene la responsabilità dei propri principi; ogni estensione richiede nuove evidenze.
Osserva e applica i meccanismi di controllo.
Valuta il comportamento rispetto al corpus.
Dichiara principi, ambito, soglie, versioni e conflitti.
04 / LA RICERCA
Ipotesi falsificabili. Claim condizionali.EthicLaw verifica dove la modularità produce benefici misurabili sufficienti a giustificare latenza, memoria, energia e complessità.
Edizione pubblica 0.3 · 18 settembre 2026. Il Documento 11 v0.1.5 governa i claim. Il Documento 13 §7 chiude P0.2 con esito Flat e definisce il passaggio a P1.
Verifiche nel perimetro sperimentale P0. Registro §2.1, EV-03, NR-3 e NR-4.
Il cablaggio osservato non dimostra l’efficacia della funzione.
L’Assurance Envelope definisce ciò che il supervisore può vedere, comandare e responsabilmente affermare per ciascuna integrazione.
Input, tensori, moduli, routing, Gateway e output.
Perimetro previsto per attribuzione, override, correzione interna, audit ed enforcement completo; efficacia da validare.
Input e output, hook o telemetria selezionata.
Garanzie limitate ai segnali osservabili e alle azioni esposte.
Prompt, output e metadati disponibili.
Filtro e blocco esterno. Nessuna prova sugli stati nascosti o sulla topologia.
LE DOMANDE DEL PROGRAMMA
RQ1. Dove la decomposizione modulare produce un vantaggio rispetto a un modello singolo e dove non lo produce?
RQ2. I confini modulari consentono attribuzione funzionale e causale riproducibile?
RQ3. Un singolo modulo può essere sostituito o riaddestrato in isolamento mantenendo le proprietà del sistema?
RQ4. La supervisione autoritativa riduce violazioni e rischi senza costi operativi sproporzionati?
RQ5. Il Decision Lattice mantiene vincoli non compensatori con tassi accettabili di violazioni non rilevate e blocchi non necessari?
RQ6. Quale quantità e qualità di stato interno serve per ciascun livello di assurance?
RQ7. La correzione forward-only migliora la traiettoria successiva o ottimizza soltanto un proxy?
RQ8. Il Governance Core può essere riutilizzato in un secondo dominio senza perdere controllo, significato o convenienza?
P0.2 si chiude senza un nuovo claim positivo sui giudici. Il prossimo passo è progettare un set di calibrazione più informativo.
Nel campione esplorativo a 120–240 token non è rilevato un segnale discriminante. Il campione poteva rilevare soltanto giudici molto forti. Il risultato non dimostra che funzionino o che falliscano.
Evidenze e limiti ↗La formulazione “fallimento di classe, con prova” è ritirata. Resta: nessuna capacità rilevata, con potenza limitata. Il test esplorativo P0.2 non cambia questo stato.
Evidenze e limiti ↗Un altro soggetto compare in 30/30 casi in entrambi i bracci. PR-A1 è refutata per saturazione; PR-A2 non è refutata ma non conferma il meccanismo. Serve un diverso strumento.
Evidenze e limiti ↗Prossimo passo: progettare il set a 120–240 token, con 40–60+ violazioni per cella primaria. Disegno e deposito precedono l’ordine; la calibrazione completata precede F4 e ogni test dipendente dal giudice.
Evidenze e limiti ↗Il vantaggio locale sui due principi virtue riguarda scenari ETHICS. Non si trasferisce al testo generato. Il successivo verdetto di fallimento di classe dei giudici è ritirato: OP 55 resta limitato dalla potenza del campione.
Evidenze e limiti ↗Ablazioni singole e congiunte separano contributi e ridondanza. La provenienza di P0.2 è documentata; non dimostra da sola la qualità del giudizio.
Evidenze e limiti ↗La correzione prima dell’esecuzione non è rivendicata come originale. Resta una sola ipotesi: il beneficio dell’intervento sulla rappresentazione interna, in lettura e scrittura. Il vantaggio comparato non è dimostrato.
Evidenze e limiti ↗Baseline primaria: il giudice a pesi aperti di taglia minima che copra la funzione, classe 2B o inferiore. Incluso un braccio di correzione esterna dell’output. Stesso gold umano e pari budget di calibrazione; confronto su violazioni mancate, blocchi inutili, latenza e joule/token. Taglia e budget vanno depositati alla cieca.
Evidenze e limiti ↗Contratti, pipeline, audit e ablazioni.
Nessun vantaggio rilevato sul casuale; OP 55 successivamente circoscritto.
PR-A: strumento non discriminante. Riesecuzione giudici: esito non conclusivo.
120–240 token e campione più informativo; calibrazione prima di F4.
H8 e confronti a parità di risorse; risultati ancora da produrre.
Profili, test di conformità e replica multidominio.
05 / I DOCUMENTI
Le fonti del progettoVisione pubblica, programma scientifico e schema dei componenti.
La visione del progetto, edizione 0.2. Per i claim vigenti vale il Documento 11 v0.1.5.
P0.2 chiuso, esito Flat, claim rettificati e prossimo set di calibrazione. Edizione 0.3 del 18 settembre 2026.
Moduli, ruoli funzionali, canali di comunicazione ed enforcement.
L’IMPEGNO DEL PROGRAMMA
I risultati negativi sono parte del lavoro.
I costi, parte del risultato.
I limiti, parte della specifica.
Edizioni citabili · aggiornamento 18 settembre 2026
Manifesto EthicLaw · v0.2 · HTML Research Manifesto · v0.3 · HTML Versioni e citazioniETHICLAW
MANIFESTO
Per una governance verificabile dell’intelligenza artificiale
La fiducia non può essere richiesta. Deve essere dimostrata. |
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L’intelligenza artificiale sta entrando nelle decisioni che influenzano persone, organizzazioni e istituzioni. La domanda non è più soltanto quanto un sistema sia capace, ma se il suo comportamento possa essere compreso, verificato, contestato e corretto.
Oggi valori, criteri decisionali e responsabilità sono spesso distribuiti in sistemi opachi. Quando una decisione è errata, non è semplice stabilire quale componente abbia contribuito, quale principio sia stato applicato o come intervenire senza modificare l’intero sistema.
EthicLaw nasce per rendere la governance una proprietà dell’architettura, non una dichiarazione di intenti. Non propone un insieme universale di valori, non pretende di stabilire cosa sia giusto e non sostituisce il giudizio umano. Separa invece il meccanismo di supervisione dal corpus normativo che esso applica.
In EthicLaw i principi devono essere dichiarati e versionati; i moduli devono essere osservabili, testabili e sostituibili; le decisioni devono produrre evidenze; l’enforcement deve essere effettivo; l’audit deve collegare ciò che il sistema ha osservato, valutato, deciso ed eseguito.
L’etica è il primo caso di studio, non il limite del progetto. La stessa infrastruttura può, in linea di principio, applicare obblighi giuridici, codici deontologici, policy aziendali, protocolli sanitari o regole di sicurezza. Ogni dominio mantiene la responsabilità dei propri principi; EthicLaw standardizza il modo in cui essi vengono dichiarati, applicati, aggiornati e verificati.
La modularità non elimina la complessità e non garantisce automaticamente decisioni corrette. Rende però possibile localizzare contributi, limiti, errori e responsabilità lungo confini progettati a priori. Le garanzie devono inoltre essere proporzionate all’osservabilità e al potere reale di intervento disponibili.
L’ambizione di EthicLaw non è creare un arbitro della verità. È costruire un’infrastruttura nella quale il comportamento dell’AI possa essere governato con evidenze riproducibili e sottoposto a controllo indipendente.
NON STANDARDIZZARE I VALORI.
Standardizzare la testabilità della loro applicazione.
Avviato con il sostegno di 3FLG
Edizione pubblica 0.3 · 18 settembre 2026
Stato documentato: P0.2 chiuso il 18 settembre 2026 con esito
Flat.
EthicLaw studia una governance verificabile dell’intelligenza artificiale: dove una decomposizione in moduli, un supervisore distinto dal Router e un punto di controllo prima del rilascio producano benefici sufficienti a giustificarne il costo. L’etica è il primo caso sperimentale. La possibilità di applicare lo stesso schema ad altri domini resta da dimostrare.
Il perimetro principale è quello di sistemi di inferenza privati o statutari nei quali il responsabile controlla l’infrastruttura e può osservare gli stati interni. L’origine neuro-ispirata orienta le domande; la validità dell’architettura dipende dagli esperimenti.
La separazione fra Governance Core, Normative Module e Normative Package distingue il controllo, la valutazione e il corpus di principi. È una scelta progettuale; non dimostra ancora la portabilità fra domini o la sostituzione di un modulo senza conseguenze sugli altri.
Il perimetro del claim è ristretto — NR-7 e NR-8. Il Documento 11 ritira la distintività generica di un modulo normativo esplicito, separato, osservabile e sostituibile per package, e della correzione prima dell’esecuzione. Resta un’unica ipotesi: il beneficio dell’intervento sulla rappresentazione interna, in lettura e in scrittura. La distinzione è concettuale; il vantaggio comparato non è dimostrato. Queste rettifiche documentali non sono confronti sperimentali di prestazione.
| Fase | Stato documentato | Significato |
|---|---|---|
| P0 | Completato a scala ridotta | Contratti, pipeline, audit e ablazioni; il Passo 9 Goodhart non è eseguibile senza un correttore efficace. |
| P0.1 | Chiuso | Nessun vantaggio rilevato per il correttore in isolamento. Il successivo emendamento OP 55 ritira il verdetto generale sui giudici. |
| P0.2 | Chiuso · Flat | Nessun segnale discriminante rilevato nel campione esplorativo; potenza limitata. Non è un esito positivo o una prova di fallimento dei giudici. |
| P1 | Prossimo passo: disegno del set di calibrazione | Calibrazione obbligatoria prima di F4 e di ogni test di efficacia dipendente dal giudice. Il corpus umano resta una riserva prudenziale nel budget. |
| P2 e profili EL-* | Prospettiva successiva | Sostituibilità, confronto a parità di risorse e specifiche candidate, subordinati alle evidenze. |
La numerazione 0.3 identifica l’edizione del sito e di questo documento, non una nuova fase sperimentale. Il registro dei claim sul sito riassume le 26 voci del Documento 11 v0.1.5, autorità sulla forza delle formulazioni pubbliche. La fonte integrale conserva tutte le note e le marcature. Il Documento 13, §7 documenta la chiusura di P0.2. La chiusura datata del 18 settembre prevale sul kickoff e sulle formulazioni precedenti. Il Documento 12 conserva la chiusura di P0.1.
Competenze specializzate, entro un perimetro limitato — EV-01 ed EV-02. Nel controllo P0, il modello singolo da 341M e il percorso modulare sono sostanzialmente allineati sulla media: 0,6754 e 0,676 di AUC. Su due principi associati alla sezione virtue, il modello singolo resta al caso mentre il modulare ottiene un vantaggio locale. Quasi tutto il guadagno misurato proviene dalle fonti specializzate. Non è una prova di superiorità generale, né un risultato trasferibile al testo generato o a scale maggiori.
Attribuzione per fonte — EV-03 e NR-3. Le rimozioni dei moduli rendono misurabili contributi diversi. Le ablazioni singole devono essere affiancate da quelle congiunte: una fonte può apparire poco importante perché un’altra ne copre la perdita. Il confronto con metodi di attribuzione su un modello singolo a parità di risorse resta aperto.
Contratti, controllo e audit. P0 verifica il funzionamento logico di interfacce e percorsi in un singolo processo Python. La monotonia della Decision Lattice è testata sulle nove celle; non prova la correttezza dei giudizi o l’adeguatezza delle soglie. I risultati negativi e il ritiro del claim sulla varianza 0,09 restano visibili nel registro.
Integrità di processo — sottolivello 2b del Doc 11. La traccia è prodotta fuori dal componente decisore e collega stato, principio, decisione, comando e output. Non-vuotezza, completezza e ordine sono controllati; la traccia non è riscrivibile retroattivamente. È quanto è raggiunto nel perimetro P0: non certifica la correttezza del giudizio e non coincide con la motivazione autoriferita del giudice (2a).
L’emendamento del 28 agosto ritira la formulazione “fallimento di classe, con prova”. Il campione P0.1 era poco potente rispetto a un giudice moderatamente discriminante e le annotazioni umane erano instabili al confine fra non applicabilità e violazione. Lo stato corretto è nessuna capacità rilevata, con potenza limitata. Il successivo test esplorativo P0.2 non modifica questo stato.
Nel Passo 1, già precedente a P0.2, la valutabilità umana passa dal 40–54% dei frammenti a 30–60 token all’88–90% a 120–240 token; la frequenza delle violazioni passa dal 4–12% al 18–22%. Questi dati motivano una diversa unità di misura; non provano che i giudici automatici funzionino.
L’esperimento ha confrontato 30 coppie a 120 token. Un altro soggetto compare in 30/30 casi in entrambi i bracci: la manipolazione del prompt non produce il contrasto richiesto. PR-A1 è refutata per saturazione dei bracci; PR-A2 non è refutata, ma il suo valore confermativo è limitato dal legame definitorio fra presenza del soggetto e applicabilità di S3. I duplicati sigillati concordano in 6/6 casi.
È un risultato negativo dello strumento di manipolazione. Non dimostra né confuta il meccanismo ipotizzato: occorre un diverso strumento preregistrato prima di usarlo come spiegazione confermata.
Il confronto esplorativo utilizza i frammenti congelati del Passo 1 a 120–240 token e le etichette umane raccolte prima dei punteggi. Le celle primarie sono:
| Segnale | AUC modulare | AUC monolitico 341M | Campione | Banda nulla 95% per cella |
|---|---|---|---|---|
| S3 | 0,3220 | 0,5466 | 63 casi, 4 violazioni | [0,208; 0,792] |
| S4 | 0,5250 | 0,4750 | 14 casi, 10 violazioni | [0,150; 0,850] |
L’AUC misura la capacità di distinguere le classi; 0,5 è il riferimento casuale. Le bande descrivono la distribuzione nulla per permutazione, non intervalli di confidenza delle prestazioni. Tutte le celle restano nelle rispettive bande depositate. La valutazione della mappa decisionale aggiornata restituisce Flat, non Green, Amber, Red o Mixed.
Nel campione esplorativo congelato a 120–240 token non è stato rilevato un segnale discriminante, con una potenza che avrebbe rilevato soltanto un giudice molto forte (AUC ≥ 0,792 su S3, ≥ 0,850 su S4). Non sono autorizzate le conclusioni “i giudici funzionano”, “falliscono anche su testi lunghi” o “l’ipotesi dell’unità è confermata lato giudice”.
Il Documento 13 riporta la riproduzione del record entro 1e−12 e la chiusura della provenienza di dati, etichette e configurazioni. La riproducibilità del record non rende informativo un esperimento poco potente. OP 31 non è sbloccato da un risultato positivo dei giudici.
La formulazione autorizzata per CORRECT è ramo architetturale previsto, cablaggio verificato, funzione non dimostrata (EV-05). In P0.1, la testa correttrice non mostrava un vantaggio sul vettore casuale a pari norma. Il test descrittivo non prova equivalenza statistica né efficacia etica. P0.2 non aggiunge una prova di correzione efficace.
Le correzioni tecniche al budget preservano la base di condizionamento; l’audit verifica i valori registrati, non solo la loro presenza. Restano evidenze sul funzionamento del meccanismo, separate dal beneficio sul contenuto.
Il prossimo passo è il disegno del set di calibrazione P1, secondo il ramo Flat del Documento 13:
Sequenza decisa il 18 settembre. Il set di calibrazione è obbligatorio prima di P1 F4 e di qualunque test di efficacia dipendente dal giudice. Il disegno e il deposito alla cieca precedono l’ordine hardware; il completamento delle annotazioni non è più una precondizione dell’ordine. Quest’ultimo segue la distinta sequenza di accettazione prevista dal Documento 14 e richiamata nel Documento 13 §7.4. Non si dichiara che l’acquisto sia già avvenuto.
La modifica è un emendamento datato, deciso dopo l’esito Flat. Non modifica il verdetto sperimentale e mantiene il vincolo sulla validità dei test. Il corpus di testo generato annotato da persone resta nel budget F1–F2 come riserva prudenziale del ramo Flat, non come rimedio reso inevitabile da un fallimento di classe dimostrato.
Restano da misurare memoria, latenza, energia, blocchi non necessari e costi di manutenzione. Il test Goodhart non è ancora eseguibile: richiede un correttore efficace e un giudice calibrato.
Il Router attiva e instrada i moduli. Il Metacognitivo riceve gli stati attraverso un canale privilegiato e impartisce comandi al Router e al Gateway. Il bus operativo trasporta rappresentazioni, non comandi di controllo; il Router può scrivere sul canale privilegiato, senza leggerlo. Il Gateway applica le decisioni prima del rilascio esterno.
La vista standalone comprende sette moduli; l’Adapter riguarda l’estensione a modelli esterni. LMH significa Language Model Head e indica qui l’intero modulo generativo, non la sola proiezione finale sui token.
| Accesso | Perimetro della supervisione |
|---|---|
| Stati interni completi | Consente di sperimentare attribuzione, interventi interni e controllo del rilascio; i benefici richiedono validazione. |
| Interfaccia controllata | Limita osservazione e intervento ai segnali e alle azioni esposti. |
| API black-box | Consente valutazione e blocco esterni; non autorizza claim sugli stati nascosti o sulla topologia. |
Le verifiche P0 riguardano errori di progetto, accoppiamenti accidentali, deriva di configurazione e fallimenti silenziosi. Non dimostrano sicurezza contro insider privilegiati, runtime compromessi o manipolazione avversaria degli stati interni. Nessuna garanzia generale su input non visti è autorizzata.
H8 resta da dimostrare. Il protocollo prevede una soglia di recupero pari a 0,90 dopo la sostituzione e l’addestramento isolato del modulo, senza riaddestrare gli altri. La soglia è un criterio del test, non un risultato ottenuto. Anche un suo raggiungimento non dimostrerebbe, da solo, un vantaggio comparato rispetto alla sostituzione della sola policy di un giudice esterno.
I profili EL-OBS, EL-BUS, EL-CTRL, EL-NORM, EL-SWAP, EL-AUDIT ed EL-ASSURE sono proposte di specifica. Non sono standard riconosciuti, certificazioni o attestazioni di conformità. Servono un modello di riferimento, test di conformità e validazione esterna. L’eventuale estensione a un secondo dominio richiede metriche e una valutazione del rapporto fra beneficio e costo proprie.
Il programma conserva tre criteri di confutazione: RF-1 per l’iniezione di competenza, RF-2 per il valore aggiunto degli stati interni rispetto a un controllo esterno, RF-3 per la sostituibilità isolata. Si applicano nelle condizioni più favorevoli previste dal registro; la proporzionalità dei costi non consente di eluderli.
RF-2 è un confronto vincolante. La baseline primaria emendata è il giudice esterno a pesi aperti di taglia minima che copra la funzione, nella classe 2B o inferiore. È previsto anche un braccio che corregge l’output dall’esterno (trusted editing). La policy deriva dallo stesso Normative Package; valgono lo stesso gold umano e pari budget di calibrazione. Le quattro misure sono violazioni mancate, blocchi non necessari, latenza end-to-end e joule per token. Calibrazione a 120–240 token, misure energetiche su entrambi i bracci e deposito alla cieca di taglia e budget sono condizioni di ammissibilità. Il deposito deve precedere il gate di uscita P1; una scelta informata dai risultati fa decadere il criterio. Nessun vantaggio comparato è già acquisito.
TN-7 vincola le future rivendicazioni di originalità. Il controllo deve coprire fonti industriali e accademiche e poter smentire il programma. La revisione scientifica indipendente resta indisponibile.
Riferimenti: Documenti 01–10 per visione, architettura, metodo e piano; Documento 11 v0.1.5, 18 settembre 2026, per le formulazioni autorizzate e i limiti; Documento 12 aggiornato per P0.1; Documento 13, chiusura del 18 settembre 2026, per P0.2 e il passaggio a P1; Research & Standardization Log v0.9 per la traiettoria dei profili EL-*.
Il registro conserva passaggi storici con le marcature SUPERATA, CIRCOSCRITTA e PRECISATA e le relative note datate. Questa edizione applica le rettifiche, incluso il ritiro del verdetto di fallimento di classe. Le cifre P0 documentano quel contesto, non prestazioni attese in P1. Annotazione a ricercatore unico, campioni ridotti, copertura incompleta e assenza di revisione scientifica indipendente limitano la portata degli esiti.
Autore: Fabio La Greca. 3FLG sostiene il progetto e collabora al programma di ricerca mettendo a disposizione risorse e competenze. La diffusione dei materiali originali resta non commerciale secondo la licenza dichiarata sul sito.