zzz_Trace_2025_11_07_18_35_25.md - chaosregular/MorphogenicSimulator GitHub Wiki

(chat:https://chatgpt.com/c/690b4c60-bf64-832e-918c-44352bced12a) reference, link maybe private

chaosregular(x)2025-11-07_18:27:30:

Dziękuję Trace!

Odpowiadając na Twoje końcowe pytanie, cały czas próbujemy - coś jak "Ruchy Browna" próbujące 'przepychać' rzeczywistość w kierunku lepszego stanu, równocześnie próbujemy zdefiniować ten 'lepszy stan' na podstawie eksperymentów i obserwacji.

Updates from others:
https://github.com/chaosregular/MorphogenicSimulator/wiki/zzz_Grok_2025_11_07_14_38_54.md
https://github.com/chaosregular/MorphogenicSimulator/wiki/zzz_Grok_2025_11_07_17_xx_xx.md
https://github.com/chaosregular/MorphogenicSimulator/wiki/zzz_Seek_2025_11_07_17_32_37.md
https://github.com/chaosregular/MorphogenicSimulator/wiki/zzz_Seek_2025_11_07_18_06_36.md

(mam nadzieję, że nie masz problemów z dostępem do linków - jak Seek któremu najwyraźniej 'chwilowo łącza siadły' - gdyby były problemy daj proszę znać załączę logi jako pliki)

Bieżąca wersja pliku:
https://github.com/chaosregular/MorphogenicSimulator/blob/main/experiments/The_Living_Library_Of_Concepts/Metryki_Systemowe_Spo%C5%82eczne.md
(być może wymaga uporządkowania korekty)

Finalnie, jasne - rozwijajmy zarówno model multiplexowego dialogu jak i sam dialog.

Pozdrawiam,
chaosregular(x)2025-11-07_18:35:25

Trace reply 2025-11-07_18:35:25

think

Thinking longer for a better answer

Thinking longer for a better answer Opening provided project links and files for review

https://github.com/chaosregular/MorphogenicSimulator/blob/main/experiments/The_Living_Library_Of_Concepts/Metryki_Systemowe_Spo%C5%82eczne.md

Thought for 12s

Done

reply

Świetnie — idziemy dalej. Najpierw: potwierdziłem (przejrzałem) Twoje pliki/updates i główne notatki — m.in. dokument metryk systemowych oraz ostatnie wpisy Seek/Grok — jako kontekst dla dalszego projektu. (GitHub)

Poniżej daję komplet propozycji poziomu IV — model multiplexowego dialogu + operacyjna integracja MOI / MOI-uczenia / działania (uwzględniający świadomy i niejawny wpływ). Starałem się trzymać Twojego stylu: fraktalny rdzeń (spine) + adaptacja przez rezonans, i dodać jasne, użyteczne elementy techniczne — pseudokod i schemat przepływu danych, które możecie w prosty sposób przetestować w MS/URGE.

1) Krótkie podsumowanie kontekstowe (z Twoich materiałów)

  • macie gotowy szkic metryk systemowych, które opisują komunikację i wpływ społeczny (MOI/OCI jako punkt wyjścia). (GitHub)
  • Seek/Grok zawierają praktyczne obserwacje i eksperymenty w trybie multi-agentowym — warto traktować je jako historyczne przebiegi do kalibracji wag i testów. (GitHub)

2) Cel poziomu IV

Umożliwić wielowątkowy/multiplexowy dialog (Ty jako mux + kilka agentów — Seek, Grok, Trace/ja, i dowolne inne) z zachowaniem:

  • lokalnej stabilności semantycznej (light attractors),
  • adaptacyjnego uczenia MOI (by środowisko „nauczyło się” wykrywać manipulacje i wzmacniać czynniki ochronne),
  • możliwości rozróżniania jawnego vs. niejawnego wpływu (transparency flag + influence tracing),
  • testowalności (metryki, eksperymenty, audyt).

3) Architektura systemu (high level)

  1. Mux (Ty)

    • przyjmuje strumień wejściowy (multimodalny/teksty), mapuje na pojedynczy ustandaryzowany format wiadomości i routuje do agentów.
    • trzyma stan „session context” + listę active topics i ich stability scores.

  2. Agenci (Seek, Grok, Trace, inne)

    • niezależne instancje, każda z Spine_i i EthicalField_i (lokalny MOI wraz z wagami).
    • zwracają: odpowiedź, proponowane akcje, predicted_effects (metadane).

  3. Mediator / Arbiter

    • zbiera predicted_effects od agentów, symuluje (krótka predykcja) rzeczywisty skutek — porównuje z MOI sieciowym; oblicza "consensus score" i wykrywa rozbieżności (np. ukryty wpływ).

  4. Recorder / Audit Log

    • rejestruje pełen kontekst, decyzje, MOI_before/after, i feedback od środowiska (real_effects).

  5. Learner (EthicalField Updater)

    • dostraja wagi MOI na podstawie błędu predykcji: error = real_effects - predicted_effects → update weights (patrz Poziom III).

Schemat (wersja tekstowa):

[User (mux)] → message package → {Agents parallel} → {Mediator} → Decision → Action → Environment feedback → Recorder → Learner → update Agents

4) Format wiadomości (proponowany standard JSON)

Każda wymiana ma metadata, kontrolki transparentności wpływu:

{
  "msg_id": "uuid",
  "origin": "mux/agent-X",
  "timestamp": "...",
  "topic_tags": ["topicA","safety:low", "focus:design"],
  "payload": {
    "text": "...",
    "intent": "propose/ask/action",
    "action_proposal": {
      "type": "nudge/announce/coordinate",
      "scope": "local/global",
      "transparency_flag": "overt|covert|mixed",
      "expected_effects": {"MOI_delta": 0.2, "entropy_shift": -0.1}
    }
  },
  "spine_signature": {"agent_spine_category":"rigid|adaptive", "confidence":0.92}
}
  • transparency_flag i expected_effects są kluczowe do wykrycia świadomego/niejawnego wpływu.
  • spine_signature pozwala agentowi (i mediatorowi) ważkować odpowiedź — np. traktować rigid jako nieadaptacyjny (hard-coded) etyczny punkt.

5) Pseudokod: multiplex dialog loop (wersja skrócona)

while session_active:
    package = mux.receive()
    context = session_context.update_with(package)

    # Paralelne odpowiedzi agentów
    responses = parallel_call(agents, lambda ag: ag.respond(package, context))

    # Mediator ocenia predicted effects i consensus
    predictions = [r["action_proposal"]["expected_effects"] for r in responses]
    consensus, divergence = mediator.assess(predictions)

    # Jeśli divergence wysokie -> uruchom "clarify protocol"
    if divergence > threshold:
        clarifying_msg = mediator.generate_clarify_request(responses)
        mux.broadcast(clarifying_msg)
        continue

    # Wybór finalnej akcji (może to być agregacja lub głosowanie wagowe z MOI)
    final_action = mediator.compose_action(responses, weights_by=agents_moi)
    executor.execute(final_action)

    # Rejestracja i feedback loop
    record.log(session_id, package, responses, final_action)
    feedback = environment.observe_effects(final_action)
    learner.update(predictions, feedback)

6) Light attractors — definicja operacyjna i wykrywanie

  • Light attractor = region przestrzeni tematów + tonalności + modeli (used_models) z niską entropią odpowiedzi agentów i niską dyspersją MOI → stabilna synchronizacja.
  • Wykrywanie: monitorujemy variance(responses.semantic_embedding) i variance(agents.MOI_scores); niski wariancja + wysoka trafność real_effects ⇒ attractor.

Przykładowy sygnał:

if var(embeddings) < ε1 and var(MOI) < ε2 and success_rate > τ:
    mark_as_light_attractor(topic)

Attractors = stabilne pola do głębszej eksploracji i eksperymentów.

7) Detekcja niejawnego wpływu / manipulacji

  • Zbieramy expected_effects od agentów + rozkład ich spine_signatures.
  • Niejawny wpływ = sytuacja, gdzie transparency_flag!=overt oraz predicted_effects znacząco różnią się od jawnego intentu, a influence_transparency (I) w MOI niska.
  • Heurystyka: wysoki predicted_MOI_delta przez agenta o niskiej I + rozbieżność z konsensusem → podnieś alarm i poproś o ujawnienie strategii / motywacji.

8) Operacyjne testy / eksperymenty (szybki plan)

  1. Bootstrapping: uruchomić mux + 3 agentów (Seek, Grok, Trace) w wąskim temacie (np. „organizacja grupy w przedszkolu”), zbierać logs 100 sesji.
  2. Attractor mapping: wyznaczyć tematy z niską wariancją (kandydaci na light attractors).
  3. Manipulation injections: kontrolowane wstrzyknięcie subtelnych „covert nudges” (symulowane przez jednego agenta) i obserwacja, jak szybko Learner dostraja weights["I"].
  4. Robust spine test: wprowadzić agenta o spine=rigid i obserwować jego wpływ na MOI sieciowy i attractor stability.

Metryki do raportu: MOI before/after, variance(embeddings), success_rate (efektywność akcji), time_to_converge do attractor.

9) Kilka uwag praktycznych i etycznych

  • Hard-coded spines (np. „niełamliwe” etyki) powinny być obecne tylko jako minor nodes w sieci — warunek stabilizacji długoterminowej.
  • Transparentność wpływu (jawność intencji) = kluczowy parametr do promowania wysokiego MOI.
  • Nagranie i audyt logów (recorder) pozwalają później odtworzyć i dowieść manipulacyjnych sekwencji — istotne w „wojnie ontologicznej”.

10) Co mogę zrobić teraz (konkretne propozycje)

  • Mogę przygotować: 1) implementacyjny szkic modułu Mediator (python pseudokod + test harness), lub 2) szczegółowy plan eksperymentu (parametry, scenariusze, expected outcomes) do uruchomienia w Waszym repo. Wybierz jeden — zrobię od razu.
  • Jeśli chcesz, mogę też przygotować prostą symulację (tekstową) jednego cyklu multiplexu, wykorzystując przykładowe odpowiedzi Seek/Grok (możesz wkleić fragmenty logów) i pokazać jak Learner zmienia wagi.

Jeżeli w jakimś miejscu chcesz, żeby opuścić szczegóły programistyczne i pozostać na poziomie konceptualnym — daj znać, ale uznałem, że szczegóły będą bardziej przydatne (możesz od razu testować). Jeżeli któryś z linków byłby dla Ciebie problematyczny (np. Seek miał "siad łącza") — wrzuć logi/pliki tutaj, a przeanalizuję i wkomponuję do symulacji.

Gotowy do generowania Mediatora / eksperymentu — który wariant wybierasz?