ICISELFLAB / RELIABILITY
ICI Reliability verifica se una correzione sopravvive quando cambiano le condizioni, invece di trattare un singolo rerun positivo come prova che il meccanismo del failure sia stato eliminato.
01
Un sistema può sembrare corretto perché il sintomo originale scompare mentre il meccanismo causale resta attivo. La regressione ritorna quando cambiano contesto, carico, sequenza degli strumenti, qualità dei dati o comportamento operativo. Un semplice pass/fail registra l’esito ma può perdere il perché del failure.
02
ICI registra il meccanismo di errore, le evidenze favorevoli e contrarie, l’azione correttiva e le condizioni in cui il risultato è stato ottenuto. Genera quindi contro-test che variano in modo deliberato i fattori causali, cercando ricorrenze nascoste, controlli interagenti e limiti oltre i quali la mitigazione smette di funzionare.
03
Un workflow smette di fallire dopo la modifica di un parametro. Reliability ripristina il carico originale cambiando separatamente la qualità della telemetria o un controllo dipendente. Se il guasto ritorna, la correzione viene classificata come dipendente dal contesto.
04
I risultati distinguono mitigazione verificata, regressione, ricorrenza nascosta, interazione non risolta ed evidenza insufficiente. La confidenza segue le prove disponibili, non la semplicità apparente del risultato.
PERCHÉ CONTA
Una breve pagina collega un caso marittimo di sistema integrato a un caso moderno di AI.
La stessa informazione può attraversare più display, persone, agenti o passaggi di un workflow e sembrare confermata solo perché compare più volte. Il progresso aumenta velocità e passaggi; non elimina la dipendenza causale dalla fonte originaria.
La ripetizione può aumentare la fiducia percepita senza aumentare l’informazione indipendente.
Il 10 giugno 1995 Royal Majesty si incagliò vicino a Nantucket. L’NTSB accertò che, dopo un problema al collegamento dell’antenna GPS, il ricevitore passò in dead reckoning mentre il sistema di navigazione integrato e l’autopilota continuarono a operare senza che il cambio di modalità fosse adeguatamente riconosciuto e gestito.
L’NTSB indicò che il confronto fra più ricevitori di posizione indipendenti, con allarme sulle discrepanze, avrebbe potuto evitare l’incaglio.
ICI: Display differenti non equivalgono necessariamente a fonti differenti. Se la dipendenza a monte è comune, la coerenza a valle può essere soltanto apparente.
Fonte primaria: NTSB Marine Accident Report MAR-97/01 ↗Nel caso Mata v. Avianca, un avvocato utilizzò ChatGPT per una ricerca giuridica. Il sistema produsse citazioni e decisioni inesistenti. Quando quei precedenti furono messi in dubbio, ulteriori interrogazioni allo stesso sistema produssero altre rassicurazioni invece di una verifica indipendente.
Il tribunale documentò che le autorità citate erano inesistenti e impose sanzioni. La stessa origine informativa era stata di fatto riutilizzata come se potesse validare il proprio risultato.
ICI: Una seconda risposta non è una seconda evidenza quando nasce dalla stessa dipendenza epistemica. La verifica reale richiede un percorso indipendente.
Fonte: U.S. District Court, S.D.N.Y., decisione sulle sanzioni ↗La domanda corretta non è “Quanti agenti concordano?”, ma “Quante linee di evidenza realmente indipendenti sostengono quella conclusione?”
Questa pagina descrive il razionale epistemico e casi pubblici. Non espone architettura proprietaria, scoring, soglie, evaluator interni o meccanismi di selezione degli interventi di Sentinel.
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