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Elias 提出了一套工程化的研究假设，用于检验 AI 自我模型中的持续矛盾是否会引出可测量的失效模式，重点关注身份与连续性问题。
本文主张在AI系统中建立问责层，以确保透明度并防止过度信任，强调对大规模AI输出的担忧，并提出使AI行为可检查的方法。