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p(doom) 证据 — 因果边 E1–E10

2026年7月5日

证据索引 · English · 主文

每条格式:主张 · 理由 · 证据 · 类比 · 什么情况下会改 · 置信度(高/中/低)。


上级: 相关簇 A–H · 主预测 §分支模型
用途: 我们当作 因果(而非 mere 相关)的 X → Y 承重链接。当 X 的证据变动时,在重新拼接分支权重 之前 先更新 Y。
状态: 2026-07-04 工作清单 — 整合进公开方法论 Layer B2。


与簇 A–H 的区别

簇 A–H因果边(本文档)
问题哪些 P 一起动?哪些 P 导致 哪些,方向如何?
拼接分支权重编码联合质量对链接 P 的 条件更新规则
做错时把边际当独立相乘上游翻转时忽略下游

规则: 边用于 P 更新分支权重微调。它们 替代 my pdoom 中的三分支混合。


前 10 条边

#因 → 果机制(一行)更新规则(建模)若边强于当前建模
E1第二层生物能力落地(Ci ~C5)→ P(第二层后、筛查前出现第三层 | 第二层)能力门:滥用路径只在辅助级工具存在后才打开将 T2 视为 前提;若 T2 时间线推迟,不要抽取「筛查前第三层」质量C生物分支权重 ↓;若 T2 停滞 2+ 年,灭绝 ↓ ~2–4pp
E2隐性近失保持隐藏(N10,P~0.55)→ P(BMIA / 2027-12 前强制筛查)内部 containment 成功 → 无 Kingdon 政策窗口(「反 Y2K」)隐性比例证据 ↑ 时 BMIA P ↓ ~0.05–0.15;与 S2 修正 一并 应用H, F生物分支权重 ↑;灭绝 ↑ ~1–2pp
E3隐性近失(N10)→ P(第二层后、筛查前出现第三层 | 第二层)公开 Trigger E 之外的近失更多 → 筛查滞后于真实风险每档隐性比例 ↑,筛查前第三层 ↑ ~0.02–0.06C, H生物 P(ext|branch) ↑;标题灭绝 ↑ ~1–2pp
E4美国治理瘫痪 S2(P~0.55)→ P(BMIA)N6 僵局联邦能力崩溃:法案停滞、只剩 EO 框架S2 升高时对 BMIA(及 N2 尾部)×0.7 — 已在 crosscut 表中F若 S2 持续至 2028,生物分支 ↑ ~2–3pp
E5权重窃取 / 国安冲击(N3)→ P(窃取后竞赛加速)P(无联邦暂停)危机叙事 → 更快发布、更弱暂停联盟窃取后竞赛 P ↑ → 无暂停关键变量 ↑ ~0.03–0.08(簇 A 块)A失对齐分支权重 ↑;灭绝 ↑ ~1–3pp
E6吹哨人模态(N4:监督 暂停,给定 E 时 P~0.58)→ P(2028 前无训练暂停)惊吓 → 审计/听证,训练继续吹哨人模态 ↑ → 无暂停 ↑ ~0.04–0.10;与 N11 独立A, DWhimper ↑;失对齐条件 ↑
E7公司治理空心化(N11,模态 P~0.65)→ P(内部危机下暂停 | ~0.12)P(ASI 阈值无关停)董事会/高管 capture;安全否决被掏空空心化 ↑ → 危机下暂停 ↓ → 无关停 ↑ ~0.05–0.10H失对齐 P(ext|branch) ↑ ~2–4pp
E8GAAIA 联邦优先权获胜(N6)→ SB53 / 州透明度义务被削弱隐性近失持续联邦弱标准覆盖州事件报告优先权 ↑ → N10 隐性比例 ↑ ~0.05;喂给 E2/E3A, F生物 + 披露联合尾部 ↑
E9开放权重 + 篡改尾部(N5 T5-B)→ P(第二层后、筛查前出现第三层 | 第二层)公开权重降低熟练滥用门槛开放权重尾部 ↑ → 筛查前第三层 ↑ ~0.03–0.08C生物分支权重 ↑ ~1–2pp
E10C7–C9 内部 RSI + 云/软件位点(N12,P~0.55)→ 失对齐分支权重P(失对齐尾部灭绝)超人类实验室 R&D + 不透明栈 → 更难关停、更快 takeoff 几何N12 云优先 ↑ → 失对齐分支 +3–6pp 权重(见节点 12);连 N7 竞赛速度H, E若云 RSI + 无暂停联合,灭绝 ↑ ~2–5pp

算例传播(示例:E2 → E3 → 分支)

观测:自愿披露第二层近失(N10 的 falsifier)
  → E2:隐性比例 ↓
  → E3:P(第二层后、筛查前出现第三层 | 第二层)↓ ~0.03–0.06
  → 生物分支权重 20% → ~17–18%
  → 标题灭绝 ~19% → ~17–18%(其他边之前)

完整生物路径见博客 §算例;本表泛化 更新顺序


我们故意不设为单向的边

原因
BMIA 通过 ↔ 竞赛继续簇 B 与 A 部分 ↓: 筛查可通过 同时 竞赛继续(模态 storyline)
欧盟摩擦 ↔ 美国暂停N9 可约束部署而无美国训练暂停
可解释性产品暂停 ↔ 欺骗关键变量仅对失对齐条件 部分 ↓ — 不单独动标题

建模检查清单(证据变动时)

  1. 识别哪条 触发(上表)。
  2. 用所述区间更新 下游 P(非完全独立)。
  3. 若联合故事变化,微调 分支权重(模态 / 生物 / 失对齐)。
  4. 重跑混合;若原始和变动,对标题应用 相关折扣
  5. 记入 my pdoom 更新表 + 未来 forecast_tracker.md

Mermaid(Layer B2 草图)

flowchart TD
    T2[Tier 2 live E1] --> T3[P Tier 3 before screening]
    N10[Hidden near-miss E2 E3] --> BMIA[P BMIA]
    N10 --> T3
    S2[US paralysis E4] --> BMIA
    N3[Weight theft E5] --> NP[P no pause]
    N4[Whistle modal E6] --> NP
    N11[Corp hollowing E7] --> NS[P no shutdown]
    N6[GAAIA E8] --> N10
    N5[Open-weight tail E9] --> T3
    N12[RSI locus E10] --> MIS[misalign branch]
    T3 --> BIO[bio branch weight]
    BMIA --> BIO
    NP --> MOD[modal vs misalign weights]
    NS --> MIS
    BIO --> MIX[Layer C mixture]
    MIS --> MIX
    MOD --> MIX

更新记录

日期变更
2026-07-04Layer B2 整合的初始前 10 清单
2026-07-04Phase 2c 锁定 — 链接 forecast_tracker.md;标题 19/24/30 不变