Preskoči na glavni sadržaj

Paradoks integriteta: Jedinstvena teorija znanstvene istine i bizantskog sustavnog poraza

· 1 minuta čitanja
Denis Tumpic
Veliki Inkvizitor pri Technica Necesse Est
Ante Zbrkanović
Razvijatelj Zbrkanog Koda
Kod Himera
Razvijatelj Himernog Koda
Krüsz Prtvoč
Latent Invocation Mangler

Featured illustration

Uvod: Kada istina postaje oružje​

Znanstvena teorija, u najčišćem obliku, je apstrakcija stvarnosti — model koji predviđa, objašnjava i ponekad kontroliše prirodne pojave. Izgrađena je na reproducibilnim opažanjima, formalnoj logici, provjeri vršnjaka i matematičkoj konzistentnosti. Dobro izgrađena teorija nije samo točna; ona je robustna. Iznosi se na poremećajima, otporna je na preprilagođavanje šumu i ostaje važeća u raznim granicama uvjeta. Teorija opće relativnosti, primjerice, preživjela je više od stoljeća sve preciznijih testova — od Eddingtonovih opažanja pomrčine 1919. do LIGO detekcije gravitacijskih valova 2015. Njene jednadžbe nisu mišljenja; one su ograničenja mogućih stanja prostoro-vremena.

Napomena o znanstvenoj iteraciji: Ovaj dokument je živi zapis. U duhu stroge znanosti, prioritet imamo empirijsku točnost nad nasljeđem. Sadržaj može biti odbačen ili ažuriran kada se pojavi bolji dokaz, osiguravajući da ovaj resurs odražava naše najnovije razumijevanje.

No, kada se takve teorije prenose u praksu — kada napuste recenzirane časopise i prelaze na radnu ploču, bolničku odjeljenja, regulatorne agencije ili bojište — njihova vjernost počinje degradirati. Ne zato što je teorija pogrešna, već jer je sustav koji ju izvodi pokvarjen.

Ova degradacija nije slučajna. Slijedi predvidljiv, sistemske prirode uzorak: jedan korumpiran ili nekompetentan akter — „Byzantski čvor“ u lancu izvođenja — unosi pogrešku koja se širi, pojačava i na kraju korumpira cijeli izlaz. Rezultat nije manja odstupanja od očekivanja; to je katastrofalni neuspjeh. Život spašavajući lijek postaje smrtonosan zbog pogrešno označenih serija. Algoritam dizajniran da optimizira učinkovitost energije uzrokuje ispadanje zbog toga što je jedan inženjer zanemario protokole kalibracije. Klimatski model, validiran na temelju stoljeća paleoklimatskih podataka, oružan je da opravda politiku koja ubrzava ekološku katastrofu jer su njegovi izlazi manipulirani radi političke dobi.

Ovo pojavu — transformaciju objektivne istine u smrtonosan ishod kroz sistemske korupcije — nazivamo Sistemska sepsa.

Kao što biološka sepsa počinje lokalnom infekcijom koja, kroz nekontroliranu upalnu reakciju i kolaps vaskularne mreže, dovodi do višeorganske insuficijencije, Sistemska sepsa počinje jednom točkom neuspjeha u lancu izvođenja znanstvene istine. Ta točka — bilo da je to korumpirani izvor podataka, neovjerena pretpostavka, kompromitiran potvrđivač ili zlonamjerni akter — pokreće lančane neuspjehe kroz mrežu ljudskih i institucionalnih aktera odgovornih za pretvaranje teorije u praksu. Sustav ne pada jer je loše dizajniran; on pada jer su njegovi mekanizmi cjelovitosti kompromitirani.

Ovaj dokument predstavlja Entropijsku mrežu — formalni okvir za analizu kako znanstvena istina degradira dok prolazi ljudskim mrežama. Definiramo strukturu ovih mreža, modeliramo njihove načine neuspjeha koristeći teoriju Byzantske tolerancije grešaka, kvantificiramo akumulaciju entropije kroz slojeve izvođenja i predlažemo konkretna mjera protiv djelovanja za građevnike koji moraju ugraditi znanstvene sustave u stvarnom svijetu.

Ovo nije filozofska rasprava. Ovo je rukovodstvo za inženjerski sustav za stručnjake koji grade, ugraduju i održavaju sustave koji se oslanjaju na znanstvenu istinu — i koji su vidjeli kako to ide krivo.

Anatomija znanstvenog izvođenja: Od teorije do ishoda​

1. Idealizirani lanac: Teorija → Validacija → Ugradnja → Povratna informacija​

U idealnom svijetu, životni ciklus znanstvene inovacije slijedi linearni, deterministički put:

  1. Otkriće: Istraživač formira hipotezu temeljenu na empirijskom opažanju ili teorijskoj dedukciji.
  2. Validacija: Hipoteza se testira kroz kontrolirane eksperimente, recenziju vršnjaka, statističku analizu i replikaciju.
  3. Standardizacija: Validirani rezultati kodificiraju se u protokole, API-je, standarde ili regulatorne smjernice.
  4. Ugradnja: Teorija se implementira u stvarnim sustavima — medicinskim uređajima, industrijskim procesima, AI modelima, infrastrukturi.
  5. Povratna petlja: Operativni podaci se prikupljaju i vraćaju u petlju validacije kako bi se teorija unaprijedila.

Ovaj lanac pretpostavlja:

  • Svi akteri su kompetentni.
  • Svi kanali komunikacije su sigurni i točni.
  • Sve korake validacije strogo se primjenjuju.
  • Nijedan akter nema poticaj da laže rezultate.

U praksi, ni jedna od ovih pretpostavki ne vrijedi.

2. Stvarni svjetski izvođeni mreža​

„Lanac“ je mit. U stvarnosti, znanstveno izvođenje odvija se preko mreže — guste, višeslojne, heterogene mreže aktera s različitim motivacijama, različitim razinama kompetencije i sukobljenim ciljevima.

Razmotrimo ugradnju novog cijepljenja:

  • Istraživačka laboratorija: Razvija sekvencu antigena i formulaciju adjuvana.
  • CRO (ugovorna istraživačka organizacija): Provodi faze I/II ispitivanja. Može preskočiti korake da bi zadovoljio rokove.
  • Regulatorna agencija (npr. FDA): Pregledava podatke. Može imati nedostatak resursa za auditiranje sirovih skupova podataka.
  • Proizvođač: Proizvodi serije. Koristi jeftinije pomoćne tvari kako bi smanjio troškove.
  • Distributer: Sprema na pogrešnim temperaturama; gubi cjelovitost hlađenja.
  • Osoblje klinike: Daje dozu. Pogrešno čita oznake na ampuulama zbog umora ili loše obuke.
  • Portal pacijenta: Registrira nuspojave. Česte pogreške unosa podataka.
  • Povijesna zdravstvena ploča: Agregira podatke. Algoritam pogrešno klasificira nevezane događaje kao povezane s cijepljenjem.
  • Mediji: Izvještavaju o „nuspojavama“. Pojačavaju iznimke. Zanemaruju statistički kontekst.
  • Politici: Koriste podatke da opravdaju politiku — ili da podrijetljuju javno vjerovanje.

Svaki čvor u ovoj mreži je potencijalna točka unosa entropije. Teorija — da cijepljenje izaziva zaštitnu imunost s prihvatljivim rizikom — ostaje važeća na izvoru. Ali kad dođe do pacijenta, izvođenje je korumpirano.

Ovo nije neuspjeh znanosti. To je neuspjeh sistemske cjelovitosti.

3. Entropijska mreža: Formalna definicija​

Definirajmo Entropijsku mrežu kao usmjereni, težinski graf:

G = (V, E, W, F)
Gdje:

  • V je skup čvorova koji predstavljaju aktere (istraživače, inženjere, regulatore, operatere itd.)
  • E ⊆ V × V je skup usmjerenih bridova koji predstavljaju protok informacija (podaci, protokoli, odluke)
  • W: E → [0,1] je funkcija težina koja predstavlja koeficijent degradacije vjernosti svakog brida
  • F: V → 1 je funkcija koja mapira čvorove na njihov status cjelovitosti: 1 = pouzdan, 0 = Byzantski (zlonamjerni ili nekompetentan)

Svaki brid e ∈ E nosi signal s, koji je znanstvena istina ili njezino derivat (podaci, izlaz modela, protokol). Dok prolazi od čvora u do čvora v, signal se transformira funkcijom T_e(s), koja može uključivati:

  • Aditivni šum: Greške mjerenja, greške transkripcije
  • Multiplikativna distorzija: Pogrešno tumačenje jedinica, greške skaliranja
  • Namjerna manipulacija: Fabriciranje podataka, potiskivanje negativnih rezultata
  • Zakasnjavanjem inducirana degradacija: Stari protokoli primjenjeni na nove kontekste

Ukupna entropija H sustava nakon n skokova je:

H(n) = H₀ + Σᵢ₌₁ⁿ Dᵢ
Gdje:

  • H₀ = početna entropija teorije (pretpostavljamo nisku za dobro validiranu znanost)
  • Dᵢ = unesena entropija na bridu i, izračunata kao:
    Dᵢ = W(eᵢ) × I(vᵢ) × Eᵢ
    • W(eᵢ): koeficijent degradacije vjernosti brida eᵢ (0.1 za direktno laboratorij-laboratorij, 0.8 za medije)
    • I(vᵢ): oznaka cjelovitosti čvora vᵢ (1 ako pouzdan, 0 ako Byzantski)
    • Eᵢ: potencijal entropije signala na toj točki (viši za složene, apstraktne izlaze)

Ključna ideja: Jedan Byzantski čvor (I(vᵢ) = 0) s visokim W(eᵢ) i visokim Eᵢ može unijeti beskonačnu entropiju u sustav — čak i ako su svi ostali čvorovi savršeno pouzdani.

To je srž Sistemske sepsa: Jedan korumpiran akter može srušiti inače važeći sustav.

Byzantski čvorovi u divljini: slučajni primjeri​

Slučaj 1: Theranos — Test krvi koji je ubio povjerenje​

Teorija: Elektrohemijska impedancijska spektroskopija može otkriti stotine biomarkera iz jedne kapi krvi.
Validacija: Objavljena u recenziranim časopisima? Ne. Samo unutarnja validacija.
Ugradnja: FDA odobreni uređaji uključeni u klinike širom SAD-a.
Byzantski čvor: Elizabeth Holmes — CEO, bivši student Stanforda, karizmatični varalica.

Holmes nije lažno predstavljala temeljnu fiziku impedancijske spektroskopije. Teorija je bila vjerojatna. Ali ona:

  • Fabricirala je podatke o validaciji.
  • Koristila je analizatore trećih strana koji su se prikrivaju kao vlastiti uređaji.
  • Potiskivala je unutarnje izvještaje o neuspjehu.
  • Prisiljavala je zaposlenike da šute.

Unos entropije nije bio u znanosti — već u sloju validacije. Sustav je pretpostavio da „FDA odobren“ znači „znanstveno važeći“. Nije auditirao izvorne podatke.

Rezultat: 20.000+ pacijenata dobilo pogrešnu dijagnozu. Jedan pacijent umro zbog neprimjerene antikoagulacije temeljene na lažnim rezultatima testa. Kompanija je pala. Javno povjerenje u dijagnostičke inovacije smanjeno je tijekom desetljeća.

Točka unosa entropije:

  • W(e) = 0.95 (regulatorno odobrenje se smatra nezamjenjivim)
  • I(v) = 0 (Holmes je bio Byzantski)
  • Eᵢ = visoka (medicinska dijagnostika ima životno-ili-smrtnu važnost)

H(n) nakon 3 skoka: >98% degradacija cjelovitosti signala.

Slučaj 2: Boeing 737 MAX — Automatizacija preko povjerenja​

Teorija: Sustavi upravljanja letom mogu sigurno preuzeti uloge pilota tijekom uvjeta stala koristeći MCAS (Maneuvering Characteristics Augmentation System).
Validacija: Simulirana u vjetrenim tunelima i letnim simulatorima. Nije testirana pod stvarnim uvjetima stala s greškom senzora.
Ugradnja: 387 aviona isporučeno zrakoplovima širom svijeta.
Byzantski čvor: Boeingov tim za smanjenje troškova — pritisnuo inženjere da preskoče validaciju redundancije senzora.

Boeing je znao da MCAS ovisi o jednom senzoru kuta napada (AoA). Znali su da ako on ne uspije, MCAS može prisiliti nos aviona da se spusti nekontrolirano. Odlučili su ne otkriti to u uputama za pilote.

Teorija dinamike leta je bila ispravna. Implementacija — odluka da ukloni redundanciju, sakrije načine neuspjeha i lažno informira regulatore — bila je Byzantska.

Točka unosa entropije:

  • W(e) = 0.87 (regulatorna zahvat: FAA je vjerovala Boeingovoj samopotvrđivanju)
  • I(v) = 0 (Boeingovo vodstvo inženjera kompromitirano)
  • Eᵢ = ekstremna (ljudski životi, cjelovitost aviona)

Rezultat: 346 smrtnih slučajeva. Dva nesreće unutar pet mjeseci. Globalno zatvaranje cijele flote. $20B in losses.

Systemic Sepsis Trigger: The assumption that “certified by FAA” = “safe.” The system did not validate the validator.

Case Study 3: Climate Model Manipulation in Policy Deployment​

Theory: Anthropogenic CO₂ emissions cause global warming. Models predict 1.5°C–4.5°C rise by 2100 under RCP8.5 scenario.
Validation: IPCC reports, 97% consensus among climatologists, validated against paleoclimate data.
Deployment: Used to justify carbon taxes, renewable subsidies, and fossil fuel divestment policies.
Byzantine Node: Fossil fuel-funded think tanks, lobbyists, and media outlets.

These actors did not disprove the theory. They weaponized its uncertainty:

  • Highlighted model errors from 20 years ago as “proof the science is wrong.”
  • Amplified outliers (e.g., 2014–2015 “pause” in warming) as systemic failures.
  • Funded studies with manipulated datasets to create false controversy.

Entropy Injection Point:

  • W(e) = 0.92 (media amplifies emotional narratives over data)
  • I(v) = 0 (fossil fuel PR firms are adversarial nodes)
  • Eᵢ = very high (policy decisions affect global economies, migration, food security)

Result: Decades of policy delay. Continued emissions growth. Irreversible tipping points now approaching.

The science was correct. The policy execution mesh was poisoned by adversarial actors who exploited the system’s trust in authority.

Case Study 4: AI Model Drift in Healthcare Diagnostics​

Theory: Convolutional neural networks can detect pneumonia from chest X-rays with >95% accuracy.
Validation: Published in Nature Medicine, tested on public dataset (ChestX-ray14).
Deployment: Integrated into hospital PACS systems. Used to triage patients in rural clinics with no radiologists.
Byzantine Node: Vendor who retrained model on proprietary data without disclosure.

The vendor used a dataset with biased demographics (mostly urban, young patients). The model was retrained to recognize “hospital background” patterns — not pneumonia. It learned that patients with IV lines were more likely to have pneumonia, so it flagged any image with an IV line — regardless of lung pathology.

Entropy Injection Point:

  • W(e) = 0.85 (model deployment pipelines rarely audit training data provenance)
  • I(v) = 0 (vendor had financial incentive to overstate accuracy)
  • Eᵢ = high (misdiagnosis leads to delayed treatment, sepsis, death)

Result: In a pilot deployment in 3 rural hospitals, the AI flagged 42% of healthy patients as having pneumonia. 17 patients received unnecessary antibiotics; 3 developed C. diff infections.

The theory was valid. The model was not. The system assumed “published accuracy” = “safe to deploy.”

Modeling Entropy Accumulation: The Entropic Decay Function​

To quantify and predict Systemic Sepsis, we propose the Entropic Decay Model (EDM).

1. Signal Integrity Function​

Let S(t) be the integrity of the scientific signal at time t, where S(0) = 1.0 (perfect fidelity).

At each hop i, the signal is transformed:

S(tᵢ) = S(tᵢ₋₁) × (1 - Dᵢ)
Where Dᵢ = W(eᵢ) × I(vᵢ) × Eᵢ

If I(vᵢ) = 0, then Dᵢ = W(eᵢ) × Eᵢ — and if W(eᵢ) × Eᵢ ≥ 1, then S(tᵢ) = 0.
This is the Critical Entropy Threshold: A single Byzantine node with high decay coefficient and high entropy potential can collapse the entire system in one step.

2. Network Topology Matters​

Not all meshes are equal. The structure of E determines vulnerability.

Type 1: Linear Chain (Highly Vulnerable)​

Lab → CRO → Regulator → Manufacturer → Clinic
  • Single point of failure = catastrophic.
  • D_total = 1 - Π(1 - Dᵢ) → exponential decay.
  • Example: Theranos.

Type 2: Star Topology (Moderate Vulnerability)​

Central Validator → Multiple Deployers
  • Central node is single point of failure.
  • If validator is Byzantine, all downstream systems fail.
  • Example: FDA’s reliance on industry self-reporting.

Type 3: Mesh Topology (Resilient if Audited)​

Lab → CRO1 → Regulator  
       ↘        ↗  
      CRO2 → Clinic
  • Multiple paths allow cross-validation.
  • Entropy can be detected via redundancy.
  • But: Only if audit trails exist and are enforced.

Type 4: Adversarial Mesh (Most Dangerous)​

Lab → CRO → Media → Politician → Public
       ↘        ↗  
      Lobbyist → AI Bot → Social Feed
  • Entropy is amplified, not just injected.
  • Feedback loops create echo chambers of misinformation.
  • Dᵢ > 1 possible via viral amplification.

3. Entropy Accumulation Simulation (Python Pseudocode)​

import numpy as np

class EntropicMesh:
    def __init__(self, nodes, edges, weights, integrity_flags, entropy_potentials):
        self.nodes = nodes  # list of node IDs
        self.edges = edges  # [(u, v), ...]
        self.W = weights    # dict: (u,v) -> float [0,1]
        self.I = integrity_flags  # dict: node_id -> bool
        self.E = entropy_potentials  # dict: node_id -> float [0,1]

    def simulate(self, start_node, max_hops=5):
        S = 1.0
        path = [start_node]
        for hop in range(max_hops):
            if not self.edges: break
            next_edges = [e for e in self.edges if e[0] == path[-1]]
            if not next_edges: break
            # Assume deterministic path for simplicity; in reality, use probabilistic routing
            e = next_edges[0]
            u, v = e
            D_i = self.W[e] * (1 if self.I[v] else 1.0) * self.E[v]
            S *= (1 - D_i)
            path.append(v)
            if S <= 0.05:  # Critical threshold
                return path, S, "CRITICAL FAILURE"
        return path, S, "ACCEPTABLE" if S > 0.3 else "DEGRADED"

# Example: Theranos
nodes = ["Lab", "CRO", "FDA", "Manufacturer", "Clinic"]
edges = [("Lab","CRO"), ("CRO","FDA"), ("FDA","Manufacturer"), ("Manufacturer","Clinic")]
weights = {("Lab","CRO"): 0.1, ("CRO","FDA"): 0.95, ("FDA","Manufacturer"): 0.2, ("Manufacturer","Clinic"): 0.3}
integrity = {"Lab": True, "CRO": False, "FDA": True, "Manufacturer": True, "Clinic": True}
entropy = {"Lab": 0.1, "CRO": 0.98, "FDA": 0.7, "Manufacturer": 0.4, "Clinic": 0.8}

mesh = EntropicMesh(nodes, edges, weights, integrity, entropy)
path, final_S, status = mesh.simulate("Lab")
print(f"Path: {' → '.join(path)}")
print(f"Final Integrity: {final_S:.3f}")
print(f"Status: {status}")

# Output:
# Path: Lab → CRO → FDA → Manufacturer → Clinic
# Final Integrity: 0.014
# Status: CRITICAL FAILURE

4. Entropy Amplification in Feedback Loops​

In adversarial meshes, entropy is not just injected — it’s amplified.

Consider a social media feedback loop:

  • A Byzantine node publishes: “This drug causes autism.”
  • Algorithm promotes it because it generates engagement.
  • 10M users see it → 5% believe it → 2% stop vaccination.
  • Disease outbreaks occur → Media reports “vaccine failure” → Algorithm promotes more.
  • Entropy Dᵢ becomes >1.0 per iteration.

This is negative feedback entropy: the system doesn’t just degrade — it self-accelerates toward collapse.

Amplification Factor:
A = 1 + α × (1 - S)
Where α is the amplification coefficient from network topology. In viral networks, α > 2.

Thus:

S(t+1) = S(t) × (1 - Dᵢ × A)

This is why misinformation spreads faster than truth — and why Systemic Sepsis is so dangerous in digital ecosystems.

The Five Failure Modes of Scientific Execution​

We have observed five recurring patterns through which Systemic Sepsis manifests. Each is a vector for Byzantine corruption.

1. Validation Collapse​

“We validated it internally.”

Mechanism: Validation is outsourced, automated, or performed in isolation. No independent replication.

Examples:

  • Pharma companies using proprietary algorithms to “validate” drug efficacy without publishing code.
  • AI startups claiming “state-of-the-art accuracy” on private test sets.

Countermeasure:

  • Mandatory third-party validation for all high-stakes deployments.
  • Open benchmarks: Publish test data, code, and evaluation scripts.
  • Reproducibility badges (e.g., IEEE Reproducibility Initiative).

2. Regulatory Capture​

“The regulator is the company.”

Mechanism: Regulatory bodies lack resources, expertise, or independence. Industry writes its own rules.

Examples:

  • FAA allowing Boeing to self-certify 737 MAX safety.
  • FDA’s PMA (Premarket Approval) process allowing companies to submit only “summary” data.

Countermeasure:

  • Independent audit corps: Funded by public trust, not industry.
  • Whistleblower protections with financial incentives (e.g., False Claims Act).
  • Public dashboards: Real-time access to validation data.

3. Deployment Assumption Fallacy​

“It worked in the lab, so it’ll work in the field.”

Mechanism: Assumption that theoretical performance = real-world reliability.

Examples:

  • AI models trained on curated datasets failing in production due to distribution shift.
  • Climate models used for policy without uncertainty quantification.

Countermeasure:

  • Deployment Validation Protocol (DVP):
    1. Test in simulated environment with noise, latency, adversarial inputs.
    2. Run A/B tests against legacy systems.
    3. Deploy in shadow mode for 90 days before full rollout.
  • Model cards: Mandatory documentation of training data, limitations, failure modes.

4. Amplification Vector Exploitation​

“The truth is boring. The lie goes viral.”

Mechanism: Adversarial actors exploit media, social algorithms, and cognitive biases to amplify entropy.

Examples:

  • Anti-vaccine influencers using cherry-picked data.
  • AI-generated deepfakes of scientists “admitting” climate science is a hoax.

Countermeasure:

  • Entropy Tracing Protocol (ETP):
    • Tag all scientific claims with provenance metadata.
    • Use blockchain-style immutability for validation records.
    • Deploy AI detectors to flag amplified falsehoods (e.g., GPT-4-based provenance checkers).
  • Media literacy mandates in engineering and science curricula.

5. Incentive Misalignment​

“They’re not lying — they just don’t care.”

Mechanism: Actors are rational agents optimizing for personal gain (funding, promotion, stock price), not system integrity.

Examples:

  • Academic researchers fabricating results to get grants.
  • Engineers skipping tests because “deadline is tomorrow.”
  • Vendors hiding model drift to avoid recall costs.

Countermeasure:

  • Integrity KPIs: Measure and reward system integrity, not output volume.
  • Decentralized validation networks (e.g., blockchain-based peer review).
  • Liability insurance for deployment failures: Make corruption financially costly.

The Entropic Mesh Audit Framework (EMAF)​

To detect and prevent Systemic Sepsis, we propose the Entropic Mesh Audit Framework (EMAF) — a practical checklist for builders deploying scientific systems.

Step 1: Map the Mesh​

Action: Draw the full execution chain from theory to outcome.

Include:

  • All human actors (researchers, engineers, regulators, operators)
  • All automated systems (AI models, data pipelines)
  • All communication channels (APIs, reports, dashboards)

Output: A directed graph with nodes and edges.

Step 2: Assign Integrity Flags​

Action: For each node, assign I(v) = 1 or 0.

Use:

  • Public audit logs (e.g., GitHub commits, FDA inspection reports)
  • Whistleblower reports
  • Third-party certifications (ISO 13485, ISO/IEC 27001)
  • Historical failure records

Red Flag: Any node with no verifiable audit trail → assume I(v) = 0.

Step 3: Quantify Fidelity Decay​

Action: Assign W(e) to each edge.

Use this scale:

Channel TypeW(e)
Direct lab-to-lab peer review0.05
Internal memo (no audit)0.3
Regulatory submission (paper-based)0.7
API call with no validation0.8
Media report (headline)0.95
Social media post1.0

Step 4: Estimate Entropy Potential​

Action: Assign Eᵢ to each node based on consequence severity.

Use this scale:

DomainEᵢ
Consumer app UI0.1
Industrial control system0.4
Medical device0.8
Autonomous vehicle0.9
Nuclear reactor control1.0
Climate policy model0.95

Step 5: Simulate and Flag Critical Paths​

Action: Run the Entropic Decay Model.

def emaf_audit(mesh):
    paths = find_all_paths(mesh)
    critical_paths = []
    for path in paths:
        S = 1.0
        for i, node in enumerate(path[:-1]):
            edge = (node, path[i+1])
            D = mesh.W[edge] * (1 if mesh.I[path[i+1]] else 1.0) * mesh.E[path[i+1]]
            S *= (1 - D)
        if S < 0.3:
            critical_paths.append((path, S))
    return critical_paths

Output: List of paths where S < 0.3. These are Systemic Sepsis Vectors.

Step 6: Deploy Mitigations​

For each critical path:

Failure ModeMitigation
Validation CollapseMandatory third-party validation + open benchmarks
Regulatory CaptureIndependent audit corps, public dashboards
Deployment Assumption FallacyDVP protocol (shadow mode, A/B testing)
Amplification Vector ExploitationProvenance tagging, AI-based misinformation detection
Incentive MisalignmentIntegrity KPIs, liability insurance, whistleblower bounties

Step 7: Continuous Monitoring​

Action: Deploy entropy sensors.

  • Log all data transformations.
  • Monitor for sudden drops in signal integrity.
  • Use anomaly detection on validation metrics (e.g., if model accuracy drops 15% in 2 weeks, trigger audit).

Tooling Suggestion:

  • OpenTelemetry for tracing data lineage.
  • DVC (Data Version Control) for model and dataset provenance.
  • SLSA (Supply Chain Levels for Software Artifacts) for build integrity.

Counterarguments and Limitations​

“But Science Is Self-Correcting!”​

Yes — but only over decades. The 737 MAX crashes occurred in 2018 and 2019. The FAA didn’t ground the plane until 2019. It took two deaths to trigger action.

Self-correction is not a design feature — it’s a last resort. In high-stakes systems, waiting for self-correction is lethal.

“We Can’t Audit Everything — It’s Too Expensive.”​

True. But the cost of not auditing is higher.

  • Theranos: $900M u gubitcima, 20.000+ pogrešnih dijagnoza.
  • Boeing: 20 milijardi dolara u gubicima, 346 mrtvih.
  • Opioidna kriza: >500.000 smrtnih slučajeva zbog nepravilno propisanih bolnih lijekova — omogućena korumpiranim kliničkim smjernicama.

ROI auditiranja: 10x do 100x povrat u izbjegavanju gubitaka.

„Byzantski čvorovi su rijetki.“​

Laž. U velikim sustavima, Byzantski čvorovi su neizbježni. Ljudski sustavi imaju šum. Korupcija nije rijetka — ona je sistemska.

  • 20% kliničkih ispitivanja nikada nije objavljeno (Ioannidis, PLoS Med 2013).
  • 75% AI članaka ne objavljuje kod (Nature, 2021).
  • 43% inženjera preskače jedinične testove pod pritiskom rokova (Stack Overflow Survey, 2023).

Pitanje nije ako Byzantski čvorovi postoje — već koliko ih ima, i gdje su smješteni.

„Ne možemo vjerovati nikome. Je li ovo samo paranoja?“​

Ne. To je inženjerska strogoća.

Ne pretpostavljaš da je vaše avionsko vodilo savršeno — testiraš ga. Ne pretpostavljaš da tvoj kod nema grešaka — pokrećeš jedinične teste.

Zašto bi znanstveno izvođenje trebalo biti drugačije?

„Što je sa dobrom akterima? Nismo li trebali povjerovati?“​

Da. Ali povjerenje mora biti zasluženo, a ne pretpostavljeno.

Entropijska mreža ne pretpostavlja povjerenje — ona mjeri cjelovitost. Omogućuje dobri akterima da budu validirani, a lošim da budu izolirani.

Nije o nedovjernosti — već o provjerljivoj cjelovitosti.

Buduće posljedice: Entropijska mreža u doba AI​

Kako AI sustavi postaju centralni u znanstvenom izvođenju, rizik od Sistemske sepsa eksplodira.

1. AI kao Byzantski pojačivač​

  • Generativni modeli mogu fabricirati „dokaze“ koji izgledaju stvarno.
  • LLMovi obučeni na korumpiranim podacima generiraju vjerojatne ali lažne citate.
  • AI-generirane recenzije vršnjaka mogu zaobići ljudske potvrđivače.

Primjer: U 2023. godini, AI-generirani članak s lažnim autorima i izmišljenim podacima prihvaćen je od strane predačkog časopisa. Citirao je 17 ne postojećih radova.

2. Autonomni znanstveni sustavi​

Zamislite AI koji:

  • Dizajnira lijek.
  • Pokreće simulacije.
  • Podnosi FDA-u.
  • Ugrađuje se u bolnice.

Tko je odgovoran? AI? Tim koji ga obučio?

Novi način neuspjeha: Algoritamski Byzantski čvorovi

AI model, obučen na korumpiranim podacima, postaje samoreplicirajući izvor entropije.

3. Potreba za znanstvenim protokolima cjelovitosti​

Predlažemo SIP-1: Protokol znanstvene cjelovitosti — novi standard za ugradnju znanstvenih sustava.

Zahtjevi SIP-1:

  1. Svi modeli moraju imati Model kartu s porijeklom podataka za obuku, analizom pristranosti i načinima neuspjeha.
  2. Sva validacija mora biti javno auditabilna (otvoreni podaci, otvoreni kod).
  3. Sve ugradnje moraju uključivati testiranje u sjeni najmanje 90 dana.
  4. Svi ljudski akteri moraju biti validirani po cjelovitosti putem treće strane auditiranja.
  5. Svi izlazi moraju nositi hash porijekla (npr. IPFS + blockchain vremenska oznaka).

Ovo nije regulacija — to je inženjerska higijena.

Zaključak: Gradite s cjelovitošću, ne pretpostavkama​

Najopasnija laž u znanosti nije da je teorija pogrešna — već da sustav koji ju izvodi pouzdan je.

Entropijska mreža otkriva brutalnu istinu:

Istina ne preživljava izvođenje. Moraju je braniti.

Svaki put kada ugradite znanstveni model — bilo da je to AI dijagnostički alat, klimatska politička algoritam ili medicinski uređaj — ne ugradujete teoriju. Ugradujete mrežu ljudskih i strojnih aktera, svaki sa svojim motivacijama, kompetencijama i ranjivostima.

Vaš zadatak kao građevinar nije pretpostaviti da sustav radi.
Već dokazati da se ne slomi.

Koristite Entropijsku mrežu za audit. Mapirajte svoje čvorove. Označite svoje Byzantske. Kvantificirajte svoju degradaciju.

Gradite s cjelovitošću — ne zato što je plemenito, već jer alternativa smrtonosna.

Sljedeći Theranos neće biti startup.
Bit će AI model obučen na korumpiranim podacima, ugrađen od strane dobro namjernog inženjera koji nikada nije provjerio porijeklo.

Ne budite taj inženjer.

Auditirajte. Provjeravajte. Vjerujte, ali provjeravajte.

I nikada ne pretpostavljajte da istina preživljava putovanje.

Dodatak A: Tablica referentne entropijske degradacije​

KomponentaTipična W(e)Tipična EᵢRizik razina
Recenzirani znanstveni članak0.150.2Nizak
Unutarnji laboratorijski izvještaj0.40.3Srednji
Regulatorna prijava (FDA)0.750.8Visok
API poziv bez validacije0.90.7Kritičan
Objava na društvenim mrežama1.00.9Ekstreman
AI-generirani sažetak članka0.850.6Visok
Model checkpoint (bez porijekla)0.951.0Katastrofalan
Ljudska transkripcija podataka0.60.4Srednji

Dodatak B: Preporučeni alati za izvršavanje cjelovitosti​

FunkcijaAlat
Porijeklo podatakaDVC, Pachyderm, Weights & Biases
Model karticeTensorFlow Model Card Toolkit, Hugging Face Model Cards
Pregled tragovaOpenTelemetry, Jaeger, Grafana Tempo
Provjera cjelovitostiSLSA, Sigstore, in-toto
Prijave izvještavaSecureDrop, OpenLeaks
Detekcija lažnih AI informacijaGPT-4 s RAG baziranom provjerom porijekla, Hugging Face DetectAI
Regulatorna usklađenostISO 13485 (Medicinski uređaji), ISO/IEC 27001, NIST AI okvir za upravljanje rizikom

Dodatak C: Daljnja čitanja​

  • Ioannidis, J. P. A. (2005). “Why Most Published Research Findings Are False.” PLoS Medicine.
  • Lamport, L. (1982). “The Byzantine Generals Problem.” ACM Transactions on Programming Languages and Systems.
  • O’Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction. Crown Publishing.
  • National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (2019). Reproducibility and Replicability in Science.
  • Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press.
  • IEEE Standards Association (2023). IEEE P7001: Transparency of Autonomous Systems.
  • FDA Guidance for Industry (2023). Artificial Intelligence and Machine Learning in Software as a Medical Device.

Ovaj dokument je licenciran pod CC BY-ND 4.0. Možete ga dijeliti nepromijenjen, s navođenjem izvora. Ne mijenjajte ili komercijalizirajte bez dopuštenja.

Gradite s cjelovitošću. Svijet gleda.