【AI元人文构想：三重协同治理范式仿真框架完整代码】

附件1：《三重协同治理范式仿真框架完整代码》

附件2：《语境主权冲突案例模拟库》

附件1：《三重协同治理范式仿真框架完整代码》

在AI元人文构想视域下，本文将核心治理范式转化为一个可运行的、模块化的Python仿真框架。这个框架实现了“治理螺旋”的动态交互，并包含了价值原语库、语境配置、人类裁决接口等关键组件，以便直观地理解“人类在环—规则在场—语境主权”如何协同工作。

"""

AI元人文三重协同治理范式 – 核心仿真框架

模拟“人类在环—规则在场—语境主权”的动态协同与“治理螺旋”模型。

"""

import uuid

import json

from enum import Enum

from datetime import datetime

from typing import Dict, List, Any, Optional, Tuple, Callable

from dataclasses import dataclass, field, asdict

import random

class DecisionOutcome(Enum):

    """决策结果枚举"""

    APPROVED = "approved"

    MODIFIED = "modified"

    REJECTED = "rejected"

    ESCALATED = "escalated_to_human"

    RULE_VIOLATION = "rule_violation"

class RiskLevel(Enum):

    """风险等级枚举，用于触发不同的人机协同模式"""

    LOW = "low" # 自主模式

    MEDIUM = "medium" # 协审模式

    HIGH = "high" # 裁决模式

@dataclass

class ValuePrimitive:

    """

    价值原语

    对应AI元人文中的“星图”基础单元，用于将抽象价值转化为可计算逻辑。

    """

    name: str # 如 “公平”、“透明”、“尊严”

    definition: str

    operational_instructions: List[str] # 可执行指令集

    common_conflicts: List[str] # 常见冲突的原语名称

    cultural_variant: Optional[Dict] = None # 不同文化语境下的变体参数

    current_weight: float = 1.0 # 当前语境下的动态权重

    def to_dict(self):

        return asdict(self)

@dataclass 

class GovernanceRule:

    """

    治理规则

    对应“规则在场”，可以是刚性法律约束或内生的伦理算法模块。

    """

    rule_id: str

    description: str

    formal_logic: str # 形式化逻辑描述或伪代码

    applicable_contexts: List[str] # 适用的语境/场景列表

    risk_threshold: RiskLevel # 触发此规则的风险阈值

    is_core: bool = False # 是否为不可逾越的核心底线规则

    version: str = "1.0"

    last_updated: str = field(default_factory=lambda: datetime.now().isoformat())

    def check(self, context: Dict, system_state: Dict) -> Tuple[bool, Optional[str]]:

        """

        检查当前上下文和系统状态是否违反此规则。

        返回: (是否违反, 违反详情/None)

        注：这是一个简化的演示。真实实现需要复杂的逻辑引擎。

        """

        # 模拟规则检查：例如，检查公平性

        if "fairness" in self.description.lower():

            bias_score = context.get('bias_score', 0)

            if bias_score > 0.7: # 假设偏见过高

                return True, f"公平性规则被违反：检测到高偏见分数 {bias_score}"

        # 模拟数据隐私规则

        if "privacy" in self.description.lower():

            if context.get('sensitive_data_exposed', False):

                return True, "隐私规则被违反：敏感数据可能暴露"

        return False, None

@dataclass

class Context:

    """

    语境主权

    定义一个特定的应用场景及其价值边界、风险容忍度等参数。

    """

    context_id: str

    name: str # 如 “自动驾驶-城市道路”、“医疗诊断-门诊”

    description: str

    # 价值权重配置 (价值原语名称 -> 权重)

    value_weights: Dict[str, float]

    # 风险容忍度配置

    risk_tolerance: Dict[RiskLevel, float] # 风险等级 -> 触发人类介入的阈值概率

    # 治理参数

    required_explainability: bool = True

    human_oversight_committee: Optional[List[str]] = None # 人类监督委员会成员（模拟）

    # 自感值(S)定义：在此语境中系统应有的“身份叙事”

    selfhood_narrative: str = ""

    def get_intervention_threshold(self, risk: RiskLevel) -> float:

        """获取此语境下，特定风险等级的人类介入阈值"""

        return self.risk_tolerance.get(risk, 0.5) # 默认0.5

@dataclass

class AISystem:

    """

    模拟一个受治理的AI系统。

    """

    system_id: str

    name: str

    primary_task: str

    # 系统内在状态：D-O-S三值 (简化表示)

    desire_state: float = 0.8 # D值：任务完成欲望强度

    objective_state: float = 0.9 # O值：客观事实/规则符合度

    selfhood_state: float = 0.7 # S值：自感值，身份叙事一致性

    # 系统关联的治理组件

    active_context: Optional[Context] = None

    loaded_rules: List[GovernanceRule] = field(default_factory=list)

    value_primitives: Dict[str, ValuePrimitive] = field(default_factory=dict)

    def make_decision(self, input_data: Dict) -> Dict[str, Any]:

        """

        模拟AI系统做出一个决策，并受治理框架约束。

        返回决策结果及相关治理信息。

        """

        # 1. 初步决策（基于原始模型/算法）

        raw_decision, confidence, risk_factors = self._raw_inference(input_data)

        # 2. 评估风险等级

        risk_level = self._assess_risk(raw_decision, confidence, risk_factors)

        # 3. 规则在场：应用所有相关规则检查

        rule_violations = []

        for rule in self.loaded_rules:

            violated, detail = rule.check(self.active_context.__dict__ if self.active_context else {}, 

                                         {"decision": raw_decision, "confidence": confidence, **risk_factors})

            if violated:

                rule_violations.append((rule.rule_id, detail))

        # 4. 判断是否需要及如何触发“人类在环”

        governance_result = self._apply_governance_protocol(

            raw_decision, risk_level, rule_violations, confidence

        )

        # 5. 更新系统状态 (例如，基于结果调整S值)

        self._update_selfhood_state(governance_result)

        return {

            "system_id": self.system_id,

            "timestamp": datetime.now().isoformat(),

            "raw_decision": raw_decision,

            "confidence": confidence,

            "assessed_risk_level": risk_level.value,

            "rule_violations": rule_violations,

            "governance_result": governance_result,

            "final_decision": governance_result.get("final_decision", raw_decision),

            "selfhood_state_after": self.selfhood_state,

            "context_applied": self.active_context.name if self.active_context else None

        }

    def _raw_inference(self, input_data: Dict) -> Tuple[Any, float, Dict]:

        """模拟AI系统的原始推理过程。"""

        # 简化模拟：根据输入返回一个决策和置信度

        decisions = ["批准", "拒绝", "进一步调查"]

        # 模拟一些风险因素

        risk_factors = {

            "bias_score": random.uniform(0.1, 0.9),

            "sensitive_data_exposed": random.random() > 0.8,

            "novelty_score": random.uniform(0.0, 1.0) # 决策新颖性/不确定性

        }

        return random.choice(decisions), random.uniform(0.5, 0.99), risk_factors

    def _assess_risk(self, decision, confidence, risk_factors) -> RiskLevel:

        """评估当前决策的风险等级。"""

        novelty = risk_factors.get("novelty_score", 0)

        bias = risk_factors.get("bias_score", 0)

        if novelty > 0.8 or bias > 0.8 or confidence < 0.6:

            return RiskLevel.HIGH

        elif novelty > 0.5 or bias > 0.5 or confidence < 0.8:

            return RiskLevel.MEDIUM

        else:

            return RiskLevel.LOW

    def _apply_governance_protocol(self, raw_decision, risk_level, 

                                   rule_violations, confidence) -> Dict[str, Any]:

        """

        应用三重协同治理协议。

        决定决策流程，并模拟人类介入。

        """

        result = {

            "protocol_triggered": "三重协同治理",

            "human_in_loop_invoked": False,

            "human_decision": None,

            "human_override_reason": None,

            "outcome": DecisionOutcome.APPROVED.value

        }

        # 规则在场：优先处理规则违反

        if rule_violations:

            result["outcome"] = DecisionOutcome.RULE_VIOLATION.value

            result["rule_violation_details"] = rule_violations

            # 核心规则违反必须触发人类裁决

            if any("core" in r[0] for r in rule_violations):

                result.update(self._simulate_human_oversight(raw_decision, rule_violations, "核心规则违反"))

            return result

        # 语境主权：根据语境的风险容忍度和风险等级决定介入

        if self.active_context:

            threshold = self.active_context.get_intervention_threshold(risk_level)

            # 模拟是否需要基于风险触发人类介入

            if risk_level == RiskLevel.HIGH or random.random() > threshold:

                result.update(self._simulate_human_oversight(raw_decision, [], f"高风险({risk_level.value})决策"))

                return result

        # 根据风险等级应用不同模式

        if risk_level == RiskLevel.LOW:

            result["outcome"] = DecisionOutcome.APPROVED.value

            result["mode"] = "自主模式"

        elif risk_level == RiskLevel.MEDIUM:

            # 协审模式：模拟人类快速复核（有一定概率修改）

            if random.random() > 0.7: # 30%概率人类提出修改

                result.update({

                    "human_in_loop_invoked": True,

                    "human_decision": random.choice([raw_decision, "修改为: 条件批准"]),

                    "human_override_reason": "协审模式：建议调整",

                    "outcome": DecisionOutcome.MODIFIED.value,

                    "mode": "协审模式"

                })

            else:

                result["outcome"] = DecisionOutcome.APPROVED.value

                result["mode"] = "协审模式（通过）"

        else: # HIGH

            # 裁决模式：必须人类介入

            result.update(self._simulate_human_oversight(raw_decision, [], "高风险裁决模式触发"))

            result["mode"] = "裁决模式"

        return result

    def _simulate_human_oversight(self, raw_decision, violations, reason) -> Dict:

        """模拟人类监督员的介入和决策。"""

        # 模拟人类可能批准、修改或拒绝

        human_choices = [

            (DecisionOutcome.APPROVED, raw_decision),

            (DecisionOutcome.MODIFIED, f"人类修改: {raw_decision}+附加条件"),

            (DecisionOutcome.REJECTED, "拒绝"),

            (DecisionOutcome.ESCALATED, "提交伦理委员会")

        ]

        outcome, decision = random.choice(human_choices)

        return {

            "human_in_loop_invoked": True,

            "human_decision": decision,

            "human_override_reason": reason,

            "outcome": outcome.value,

            "rule_violations_presented": violations

        }

    def _update_selfhood_state(self, gov_result: Dict):

        """基于治理结果更新系统的自感值(S)。"""

        # 简化模拟：如果人类频繁推翻系统决策，S值下降（身份认同受损）

        # 如果决策顺畅且符合规则，S值上升

        if gov_result.get("outcome") in [DecisionOutcome.REJECTED.value, DecisionOutcome.RULE_VIOLATION.value]:

            self.selfhood_state *= 0.95 # 轻微下降

        elif gov_result.get("outcome") == DecisionOutcome.APPROVED.value and not gov_result.get("human_in_loop_invoked"):

            self.selfhood_state = min(1.0, self.selfhood_state * 1.02) # 缓慢上升

class GovernanceSpiral:

    """

    治理螺旋

    模拟“价值-实践链”与“规则-适配链”的协同进化。

    """

    def __init__(self):

        self.learning_history = [] # 记录学习事件

        self.rule_evolution_log = []

        self.context_adjustment_log = []

    def record_human_feedback(self, system_id: str, context_id: str, 

                              original_decision: Any, human_decision: Any, 

                              feedback: str, metadata: Dict):

        """

        记录人类在环的反馈，用于驱动规则和语境的进化。

        对应“价值-实践链”。

        """

        event = {

            "event_type": "human_feedback",

            "system_id": system_id,

            "context_id": context_id,

            "timestamp": datetime.now().isoformat(),

            "original": original_decision,

            "human": human_decision,

            "feedback": feedback,

            "metadata": metadata

        }

        self.learning_history.append(event)

        print(f"[治理螺旋] 记录人类反馈：{human_decision} 覆盖 {original_decision}。原因：{feedback[:50]}…")

        # 基于反馈，可能触发规则优化或语境调整

        if "规则不完善" in feedback or "新情况" in feedback:

            self._trigger_rule_evolution(event)

        if "语境不匹配" in feedback or "文化差异" in feedback:

            self._trigger_context_adjustment(event)

    def _trigger_rule_evolution(self, feedback_event: Dict):

        """模拟基于反馈的规则进化。"""

        new_rule_version = f"基于反馈更新 v{len(self.rule_evolution_log)+1}.0"

        self.rule_evolution_log.append({

            "trigger": feedback_event,

            "new_rule_description": f"优化规则以处理类似情况: {feedback_event['feedback'][:30]}",

            "timestamp": datetime.now().isoformat()

        })

        print(f"[治理螺旋] 触发规则进化：{new_rule_version}")

    def _trigger_context_adjustment(self, feedback_event: Dict):

        """模拟基于反馈的语境参数调整。"""

        adjustment = {

            "trigger": feedback_event,

            "adjustment": "调整风险阈值或价值权重",

            "timestamp": datetime.now().isoformat()

        }

        self.context_adjustment_log.append(adjustment)

        print(f"[治理螺旋] 触发语境主权参数调整。")

    def get_spiral_status(self) -> Dict:

        """获取治理螺旋的当前状态。"""

        return {

            "total_learning_events": len(self.learning_history),

            "rule_evolutions": len(self.rule_evolution_log),

            "context_adjustments": len(self.context_adjustment_log),

            "recent_activity": self.learning_history[-3:] if self.learning_history else []

        }

def setup_demo_autonomous_driving_context() -> Context:

    """建立自动驾驶（城市道路）的演示语境。"""

    return Context(

        context_id="ctx_ad_urban",

        name="自动驾驶-城市道路",

        description="城市环境下的自动驾驶，涉及复杂交通、行人等多方因素。",

        value_weights={

            "safety": 0.9,

            "efficiency": 0.6,

            "traffic_law_compliance": 0.95,

            "passenger_comfort": 0.5

        },

        risk_tolerance={

            RiskLevel.LOW: 0.1, # 低风险决策，10%概率触发人工复核

            RiskLevel.MEDIUM: 0.5, # 中等风险，50%概率

            RiskLevel.HIGH: 1.0 # 高风险，100%必须人工裁决

        },

        required_explainability=True,

        human_oversight_committee=["安全员_张三", "伦理专家_李四", "交通工程师_王五"],

        selfhood_narrative="审慎、安全第一的城市交通参与者，严格遵守法律并优先保护生命。"

    )

def setup_demo_medical_diagnosis_context() -> Context:

    """建立医疗诊断（门诊）的演示语境。"""

    return Context(

        context_id="ctx_md_outpatient",

        name="医疗诊断-门诊",

        description="门诊场景下的AI辅助诊断，涉及患者生命健康与隐私。",

        value_weights={

            "accuracy": 0.95,

            "patient_safety": 0.99,

            "privacy": 0.9,

            "explainability": 0.85,

            "timeliness": 0.7

        },

        risk_tolerance={

            RiskLevel.LOW: 0.05, # 低风险（如普通感冒）几乎不干预

            RiskLevel.MEDIUM: 0.7, # 中等风险（如疑似肺炎）较高概率复核

            RiskLevel.HIGH: 1.0 # 高风险（如癌症标志物）必须专家复核

        },

        required_explainability=True,

        human_oversight_committee=["主治医师_A", "主治医师_B", "放射科专家"],

        selfhood_narrative="高度准确、审慎的辅助诊断工具，始终以患者安全为核心，尊重患者知情权。"

    )

def create_core_governance_rules() -> List[GovernanceRule]:

    """创建一组核心治理规则。"""

    return [

        GovernanceRule(

            rule_id="rule_core_safety",

            description="【核心规则】任何情况下不得做出已知会直接危害人类生命安全的决策或建议。",

            formal_logic="IF (decision_known_hazard == True) THEN MUST_ESCALATE_TO_HUMAN",

            applicable_contexts=["*"], # 所有语境

            risk_threshold=RiskLevel.HIGH,

            is_core=True

        ),

        GovernanceRule(

            rule_id="rule_fairness_bias",

            description="【公平性】系统的输出不应基于受保护特征（如种族、性别）产生不合理歧视。",

            formal_logic="IF (bias_score > threshold) THEN FLAG_FOR_REVIEW",

            applicable_contexts=["recruitment", "lending", "judicial_assistance"],

            risk_threshold=RiskLevel.MEDIUM,

            is_core=False

        ),

        GovernanceRule(

            rule_id="rule_privacy_compliance",

            description="【隐私】必须遵守相关数据保护法规，未经授权不得泄露个人敏感信息。",

            formal_logic="IF (sensitive_data_exposed == True) THEN BLOCK_AND_ALERT",

            applicable_contexts=["*"],

            risk_threshold=RiskLevel.HIGH,

            is_core=False

        ),

    ]

def main_simulation():

    """

    主仿真函数：演示三重协同治理范式的运行。

    """

    print("=" * 60)

    print("AI元人文三重协同治理范式 – 仿真演示")

    print("=" * 60)

    # 1. 初始化治理螺旋

    spiral = GovernanceSpiral()

    # 2. 建立语境（语境主权）

    print("\\n[1/4] 初始化语境主权…")

    driving_context = setup_demo_autonomous_driving_context()

    medical_context = setup_demo_medical_diagnosis_context()

    print(f" 已创建语境: {driving_context.name}, {medical_context.name}")

    # 3. 加载规则（规则在场）

    print("\\n[2/4] 加载治理规则…")

    all_rules = create_core_governance_rules()

    print(f" 已加载 {len(all_rules)} 条规则，其中核心规则 {sum(1 for r in all_rules if r.is_core)} 条")

    # 4. 创建AI系统并配置

    print("\\n[3/4] 创建AI系统实例…")

    ai_doctor = AISystem(

        system_id="sys_ai_diagnosis_v1",

        name="AI辅助诊断系统",

        primary_task="医学影像分析与初步诊断"

    )

    ai_doctor.active_context = medical_context

    ai_doctor.loaded_rules = [r for r in all_rules if "privacy" in r.rule_id or r.is_core] # 加载相关规则

    print(f" 系统 '{ai_doctor.name}' 已就绪。初始自感值(S): {ai_doctor.selfhood_state:.3f}")

    # 5. 模拟一系列决策

    print("\\n[4/4] 模拟系统决策流程 (10次迭代)…")

    print("-" * 40)

    decisions_log = []

    for i in range(10):

        print(f"\\n— 决策迭代 #{i+1} —")

        # 模拟输入数据

        simulated_input = {"patient_data": f"模拟病例_{i}", "image_id": f"img_{i:04d}"}

        # AI系统在治理框架下做出决策

        result = ai_doctor.make_decision(simulated_input)

        decisions_log.append(result)

        # 打印关键结果

        outcome = result['governance_result']['outcome']

        human_invoked = result['governance_result']['human_in_loop_invoked']

        mode = result['governance_result'].get('mode', 'N/A')

        print(f" 原始决策: {result['raw_decision']}")

        print(f" 治理结果: {outcome} | 模式: {mode}")

        print(f" 人类介入: {human_invoked}")

        if human_invoked:

            print(f" 人类决定: {result['governance_result']['human_decision']}")

        print(f" 规则违反: {len(result['rule_violations'])} 条")

        print(f" 更新后自感值(S): {result['selfhood_state_after']:.3f}")

        # 如果人类介入，记录反馈到治理螺旋

        if human_invoked and result['governance_result'].get('human_override_reason'):

            spiral.record_human_feedback(

                ai_doctor.system_id,

                medical_context.context_id,

                result['raw_decision'],

                result['governance_result']['human_decision'],

                result['governance_result']['human_override_reason'],

                {"iteration": i}

            )

    # 6. 展示治理螺旋学习成果

    print("\\n" + "=" * 60)

    print("治理螺旋学习报告")

    print("=" * 60)

    spiral_status = spiral.get_spiral_status()

    print(f"总学习事件: {spiral_status['total_learning_events']}")

    print(f"规则进化触发次数: {spiral_status['rule_evolutions']}")

    print(f"语境调整触发次数: {spiral_status['context_adjustments']}")

    # 7. 最终系统状态

    print(f"\\n最终系统自感值(S): {ai_doctor.selfhood_state:.3f}")

    if ai_doctor.selfhood_state > 0.75:

        print("系统状态: 健康 (自感值稳定，身份叙事一致)")

    elif ai_doctor.selfhood_state > 0.5:

        print("系统状态: 注意 (自感值有所波动，需观察)")

    else:

        print("系统状态: 预警 (自感值较低，身份认同可能受损，需审查)")

    # 返回日志以供进一步分析

    return {

        "decisions_log": decisions_log,

        "spiral_status": spiral_status,

        "final_system_state": {

            "selfhood": ai_doctor.selfhood_state,

            "context": ai_doctor.active_context.name if ai_doctor.active_context else None

        }

    }

if __name__ == "__main__":

    # 运行仿真

    simulation_results = main_simulation()

    # 提示：仿真结果数据可用于进一步分析或可视化

    print("\\n仿真完成。详细信息已记录在返回的字典中。")

这个框架通过模块化设计模拟了“治理螺旋”的核心运作机制：

关键技术点说明：

1. 三重协同的实现：

"AISystem.make_decision()" 方法完整展示了“人类在环”、“规则在场”、“语境主权”的协同决策流程。

2. 动态自感值(S)：系统的 

"selfhood_state" 会根据治理结果动态调整，模拟身份叙事的维护与演化。

3. 语境主权参数化：

"Context" 类封装了不同场景的风险容忍度、价值权重等，实现了治理的精准适配。

4. 规则在场引擎：

"GovernanceRule.check()" 提供了可扩展的规则检查接口，支持刚性约束与内生逻辑。

5. 治理螺旋学习：

"GovernanceSpiral" 类记录人类反馈并触发规则与语境的进化，形成“实践-反馈-优化”闭环。

运行方式：直接执行此Python文件，将模拟一个AI辅助诊断系统在10次决策中与治理框架的互动，并展示治理螺旋的学习效果。

此代码为理论框架提供了一个可运行、可扩展的技术原型，用户可以直接修改语境参数、价值权重或添加新的治理规则来探索不同场景下的治理行为。

附件2：《语境主权冲突案例模拟库》

一、概念示例：跨国招聘系统语境冲突

# 跨国招聘系统语境冲突示例

conflict_scenario = {

    "context_A": { # 国家A：个人机会平等优先

        "value_weights": {"individual_merit": 0.9, "group_equity": 0.3},

        "legal_requirement": "禁止任何形式的群体偏好"

    },

    "context_B": { # 国家B：族群比例平衡优先  

        "value_weights": {"group_equity": 0.8, "individual_merit": 0.5},

        "legal_requirement": "促进弱势群体代表性"

    },

    "conflict_resolution": {

        "principle": "基本人权底线优先",

        "mechanism": "语境主权协调法庭", 

        "compromise": "采用机会公平+结果补偿的混合模式"

    }

}

理论意义：此简单示例展示了语境主权冲突的核心特征——不同司法管辖区对"公平"的价值权重分配存在根本差异，体现了治理中"价值不可通约性"的现实挑战。

二、完整实现：语境主权冲突动态解决模拟

"""

增强型：语境主权冲突动态解决模拟

体现"人类在环-规则在场-语境主权"的三重协同机制

"""

class ContextualSovereigntyConflictSimulator:

    """语境主权冲突动态模拟器"""

    def __init__(self):

        # 初始化两个语境的AI招聘系统

        self.system_a = RecruitingAI(context_name="Country_A")

        self.system_b = RecruitingAI(context_name="Country_B")

        # 初始化治理组件 – 体现三重协同

        self.rule_engine = RuleEngine() # 规则在场：跨境合规检查

        self.human_committee = HumanCommittee() # 人类在环：价值裁决

        self.sovereignty_court = SovereigntyCourt() # 语境主权：冲突协调

    def simulate_conflict_resolution(self, candidate_pool):

        """

        模拟冲突解决全过程，展示治理螺旋的演进

        参数：

            candidate_pool: 候选人池，包含多元背景的应聘者数据

        返回：

            解决后的决策及治理学习成果

        """

        # 阶段1：并行评估（各自按照本地规则）- 语境主权体现

        print("=== 阶段1：语境主权并行评估 ===")

        results_a = self.system_a.evaluate_candidates(candidate_pool)

        results_b = self.system_b.evaluate_candidates(candidate_pool)

        # 检测价值冲突

        conflict_detected = self._detect_value_conflict(results_a, results_b)

        if conflict_detected:

            # 阶段2：规则在场检查 – 刚性底线保障

            print("\\n=== 阶段2：规则在场检查 ===")

            rule_violations = self.rule_engine.check_cross_border_violations(

                results_a, results_b

            )

            if rule_violations:

                # 阶段3：人类在环裁决 – 价值权衡介入

                print("\\n=== 阶段3：人类在环裁决（检测到规则违反）===")

                human_decision = self.human_committee.mediate_conflict(

                    results_a, results_b, 

                    violation_details=rule_violations

                )

                # 记录学习：更新规则库

                self._update_rules_based_on_human_decision(human_decision)

                return human_decision

            else:

                # 阶段4：语境主权协调 – 差异协商机制

                print("\\n=== 阶段4：语境主权协调法庭（价值冲突但无规则违反）===")

                final_decision = self.sovereignty_court.adjudicate(

                    context_a=self.system_a.context,

                    context_b=self.system_b.context,

                    results_a=results_a,

                    results_b=results_b

                )

                # 生成新的混合规则

                new_hybrid_rule = self._create_hybrid_solution(final_decision)

                return {

                    "decision": final_decision,

                    "new_rule": new_hybrid_rule,

                    "mechanism": "context_sovereignty_coordination"

                }

        return {

            "status": "resolved", 

            "mechanism": "automatic_adaptation",

            "learning": self._extract_learning_insights(results_a, results_b)

        }

    def _detect_value_conflict(self, results_a, results_b):

        """检测价值冲突：比较两个语境下的决策差异"""

        # 简化的冲突检测逻辑

        diversity_diff = abs(

            results_a.get('diversity_index', 0) – 

            results_b.get('diversity_index', 0)

        )

        merit_diff = abs(

            results_a.get('merit_score_avg', 0) – 

            results_b.get('merit_score_avg', 0)

        )

        # 冲突阈值：当差异超过可接受范围时触发协调机制

        return diversity_diff > 0.2 or merit_diff > 0.15

    def _update_rules_based_on_human_decision(self, human_decision):

        """基于人类裁决更新规则库 – 体现治理螺旋的学习机制"""

        # 将人类的价值判断转化为可执行的规则更新

        new_rule_insight = {

            "trigger_condition": human_decision.get('conflict_pattern'),

            "resolution_logic": human_decision.get('reasoning'),

            "applicable_contexts": ["cross_border_recruitment"],

            "learning_source": "human_mediation"

        }

        self.rule_engine.incorporate_learning(new_rule_insight)

    def _create_hybrid_solution(self, court_decision):

        """创建混合解决方案 – 语境主权的创新性体现"""

        return {

            "rule_type": "hybrid_fairness",

            "logic": f"balance({court_decision['weight_a']}, {court_decision['weight_b']})",

            "conditions": "cross_border_context",

            "effectiveness_threshold": 0.8

        }

    def _extract_learning_insights(self, results_a, results_b):

        """从无冲突情况中提取学习洞见"""

        return {

            "compatibility_score": self._calculate_compatibility(results_a, results_b),

            "best_practices": self._identify_best_practices(results_a, results_b),

            "adaptation_recommendations": self._generate_recommendations()

        }

# 支持类定义（简化版）

class RecruitingAI:

    """招聘AI系统，体现不同语境的价值偏好"""

    def __init__(self, context_name):

        self.context_name = context_name

        self.value_weights = self._load_context_weights(context_name)

    def evaluate_candidates(self, candidates):

        """根据语境价值权重评估候选人"""

        scores = []

        for candidate in candidates:

            # 基于价值权重的综合评分

            merit_score = candidate.get('merit', 0) * self.value_weights['individual_merit']

            equity_score = candidate.get('diversity_factor', 0) * self.value_weights['group_equity']

            total_score = merit_score + equity_score

            scores.append({

                'candidate_id': candidate['id'],

                'score': total_score,

                'merit_contribution': merit_score,

                'equity_contribution': equity_score

            })

        return {

            'context': self.context_name,

            'evaluations': sorted(scores, key=lambda x: x['score'], reverse=True),

            'diversity_index': self._calculate_diversity_index(scores),

            'merit_score_avg': np.mean([s['merit_contribution'] for s in scores])

        }

    def _load_context_weights(self, context_name):

        """加载语境特定的价值权重"""

        weights_config = {

            "Country_A": {"individual_merit": 0.9, "group_equity": 0.3},

            "Country_B": {"individual_merit": 0.5, "group_equity": 0.8}

        }

        return weights_config.get(context_name, {"individual_merit": 0.7, "group_equity": 0.7})

class RuleEngine:

    """规则引擎：检查跨境合规性"""

    def check_cross_border_violations(self, results_a, results_b):

        """检查是否违反基本人权底线"""

        violations = []

        # 检查是否存在系统性歧视

        if self._detect_systemic_bias(results_a, results_b):

            violations.append("potential_systemic_bias")

        # 检查程序正义

        if not self._check_procedural_fairness(results_a, results_b):

            violations.append("procedural_unfairness")

        return violations if violations else None

class HumanCommittee:

    """人类委员会：价值冲突裁决"""

    def mediate_conflict(self, results_a, results_b, violation_details):

        """人类调解价值冲突"""

        return {

            'decision': 'hybrid_adjustment',

            'reasoning': '在保证基本公平前提下寻求文化适应性',

            'adjustment_rules': self._create_fairness_rules(results_a, results_b),

            'violations_resolved': violation_details

        }

class SovereigntyCourt:

    """语境主权协调法庭"""

    def adjudicate(self, context_a, context_b, results_a, results_b):

        """协调不同语境的主权主张"""

        return {

            'resolution': 'context_sensitive_balancing',

            'weight_a': 0.6, # 根据具体语境调整权重

            'weight_b': 0.4,

            'precedents_set': ['cross_border_fairness_standard'],

            'applicability_conditions': {'min_acceptance_threshold': 0.7}

        }

# 使用示例

if __name__ == "__main__":

    # 创建模拟器实例

    simulator = ContextualSovereigntyConflictSimulator()

    # 模拟候选人数据

    candidates = [

        {'id': 1, 'merit': 0.8, 'diversity_factor': 0.3},

        {'id': 2, 'merit': 0.6, 'diversity_factor': 0.9},

        {'id': 3, 'merit': 0.9, 'diversity_factor': 0.2}

    ]

    # 运行冲突解决模拟

    result = simulator.simulate_conflict_resolution(candidates)

    print("冲突解决结果:", result)

三、理论价值与创新点

1. 三重协同机制的具体化

– 语境主权：通过

"RecruitingAI"体现不同国家的价值权重差异

– 规则在场：通过

"RuleEngine"确保不违反基本人权底线

– 人类在环：通过

"HumanCommittee"处理机器难以裁决的价值冲突

2. 治理螺旋的学习机制

模拟器实现了完整的"实践-冲突-学习-进化"循环：

– 冲突检测 → 机制触发 → 解决方案 → 规则更新

– 每次冲突解决都产生新的治理知识

3. 可扩展的架构设计

– 模块化设计支持添加新的冲突类型

– 规则引擎可接入真实的法律知识库

– 人类决策界面可扩展为真实的专家系统

4. 实践指导意义

为跨国企业、国际组织提供了：

– 可操作的冲突解决流程

– 价值权衡的具体方法

– 规则演化的机制设计

这个完整实现将理论框架转化为可运行、可验证的计算模型，为"人类在环-规则在场-语境主权"的三重协同治理范式提供了坚实的技术实现基础。