碳硅道统·跨域迁移治理法典

000|全局唯一前置定标：负迁移NT1-NT4四类原型·终审定义 零号基准集，独立于七层主体序列，不计入188正集计数。本集为全书负迁移判定唯一法定口径，常规场景永久锁死，不接受衍生释义、简化释义、片面释义，为AI跨域治理公理原点。 前置总叙 AI跨域迁移，是将源域经过闭环验证、边界固化、权责确权的知识包、模型权重、决策逻辑、评价指标、隐式前提与治理规则，迁移至目标域用于推理、预测、研判、决策的工程行为。 正向合规迁移，必须同时满足四大刚性公理： 前提相容、机制同构、语义对齐、权限匹配。 四项任意缺失，即构成负迁移隐患。 负迁移，是指未经全域校验、公理适配、权责重审的跨域行为。因前提断裂、语义错位、未知项伪造、权限偷渡，造成目标域结构性、系统性、累积性的推理失真与治理失序，是AI跨域失控的一级根因。 本集固化NT1、NT2、NT3、NT4四类负迁移原型，覆盖全部已知跨域故障形态，为所有事故解剖、机理推演、权责判定、监管审计、行业风控的终审唯一依据。 NT1机制错配迁移 源域模型赖以生效的底层物理、统计、因果约束机制，在目标域客观边界内不再成立。表层输入输出形态正常，但核心因果链路彻底断裂，属于结构性底层硬失效。 病灶本质为跨域机制不兼容，模型运算沦为无因果数值拟合。短期精度指标可保持优异，形成表面成功陷阱，无法通过调参、增样本、降噪修复，属于范式级不兼容。 判定准则：核验源域核心因果前提集合，任意一条核心机制在目标域失效，直接判定NT1，不以输出结果优劣作为依据。 典型场景：结构化道路自动驾驶模型迁移至非结构化野外道路；标准化医疗影像模型迁移至老旧低分辨设备场景。 NT2语义漂移迁移 同一文字标签、指标、术语、分类符号在源域与目标域字面完全一致，但其对应的样本空间、真值定义、损失基准、价值体系发生根本性偏移，形成符号同构、内核异构的隐性错位。 语义漂移具备链式累积、逐级放大的特征，是算法偏见、评价失真、业务脱节的核心来源。传统可解释算法仅能识别表层符号，无法捕获底层定义域滑移，隐蔽性极强。 判定准则：剥离文字表象，核验概念底层真值与样本边界，出现根本性不一致即判定NT2。 典型场景：消费贷风险标签直接复用至企业信贷风险判定；教育学情评价指标跨域用于司法量刑参考。 NT3未知静默补全迁移 目标域存在源域知识包未覆盖、未训练、未观测的未知场景与未知维度。模型在信息不足、边界超限的前提下，不告警、不拒识、不提示未知，自动调用内置默认假设填充空白，伪造确定性推理结果。 这是四类负迁移中最隐蔽、漏检率最高的核心病灶，本质是AI无知伪装全知。默认假设一旦固化，将跟随所有下游迁移永久传播、持续累积。 判定准则：目标域存在知识边界外未知项，模型未拒绝推理而是自动补全缺省值、输出确定结论，直接判定NT3。 典型场景：晴天训练的农业检测模型，在逆光、阴影、暴雨场景下强行输出病害