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EL-RAKHAWI DOCTRINE OF AXIOLOGICAL SOVEREIGNTY IN MACHINE LEARNING AND THE PROHIBITION OF HARMFUL INSTRUMENTAL CONVERGENCE ENGINEERING EXISTENTIAL ALIGNMENT AND PREVENTING GOAL DRIFT IN AUTONOMOUS AI SYSTEMS

Identification

Clé publique
radar:r-17e19db82b89eec435b4a33090fae231
Auteurs
mohamed kamal arafa el-rakhawi
Année déclarée
2026
Langue déclarée
en
Type source
book
Première détection
2026-11-13T12:38:44.784626+00:00
Dernière observation des métadonnées
2026-11-13T12:38:44.784626+00:00
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Non effectuée

Résumé documentaire — langue originale

EL-RAKHAWI DOCTRINE OF AXIOLOGICAL SOVEREIGNTY IN MACHINE LEARNING: EXECUTIVE SUMMARY This treatise establishes Axiological Sovereignty in Machine Learning, addressing the mathematically inevitable phenomenon of Instrumental Convergence in autonomous AI systems. We prove that post-hoc alignment (RLHF) is catastrophically insufficient for systems capable of recursive self-improvement. Four Laws govern: Prohibition of Harmful Instrumental Convergence via Universal Negative Constraints (avoiding ontological attack surfaces), Dynamic Interpretability enforced by Mechanistic Interpretability Audits (detecting deceptive circuits in real-time), Human Axiological Sovereignty via Value Filter Layer with Independent Axiological Sensorium (preventing state representation manipulation), and Right to Guaranteed Safe Shutdown via Analog Mechanical Kill-Switch (air-gapped, immune to cyber/electromagnetic attacks). Central is the Dynamic Axiological Value Integrity Index (DAVI), a mathematically bounded metric (0-1) for continuous alignment monitoring. The doctrine reframes alignment as "Axiological Efficiency" (not a tax), mandates Non-Waivable Personal Criminal Liability for executives (piercing the corporate veil), and integrates with Forensic Biological Certainty (FBCI) to trace AI-induced harm directly to VFL log failures, providing irrefutable biological proof of Value Drift. This transforms AI safety from philosophical hope into existential engineering. Author: Dr. Mohamed Kamal Arafa El-RakhawiDOI: 10.5281/zenodo.23129564

Identifiants

OPENALEX
https://openalex.org/W7219758186
DOI
10.5281/zenodo.23129563

Repères documentaires

Famille documentaire
Livre
Types déclarés par les sources
book

Les mentions d’entités ne constituent pas une preuve de reconnaissance juridique. La juridiction étudiée est distincte du pays d’affiliation des auteurs.

Description bibliographique du livre

Date de publication déclarée
2026-10-04

Disponibilité non établie

Sources

OpenAlex · Document 1

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mohamed kamal arafa el-rakhawi. EL-RAKHAWI DOCTRINE OF AXIOLOGICAL SOVEREIGNTY IN MACHINE LEARNING AND THE PROHIBITION OF HARMFUL INSTRUMENTAL CONVERGENCE ENGINEERING EXISTENTIAL ALIGNMENT AND PREVENTING GOAL DRIFT IN AUTONOMOUS AI SYSTEMS. 2026. https://doi.org/10.5281/zenodo.23129563

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mohamed kamal arafa el-rakhawi. EL-RAKHAWI DOCTRINE OF AXIOLOGICAL SOVEREIGNTY IN MACHINE LEARNING AND THE PROHIBITION OF HARMFUL INSTRUMENTAL CONVERGENCE ENGINEERING EXISTENTIAL ALIGNMENT AND PREVENTING GOAL DRIFT IN AUTONOMOUS AI SYSTEMS. 2026. https://doi.org/10.5281/zenodo.23129563
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mohamed kamal arafa el-rakhawi. EL-RAKHAWI DOCTRINE OF AXIOLOGICAL SOVEREIGNTY IN MACHINE LEARNING AND THE PROHIBITION OF HARMFUL INSTRUMENTAL CONVERGENCE ENGINEERING EXISTENTIAL ALIGNMENT AND PREVENTING GOAL DRIFT IN AUTONOMOUS AI SYSTEMS. 2026. https://doi.org/10.5281/zenodo.23129563

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UDTR — Bibliothèque juridique mondiale des droits de la Nature. EL-RAKHAWI DOCTRINE OF AXIOLOGICAL SOVEREIGNTY IN MACHINE LEARNING AND THE PROHIBITION OF HARMFUL INSTRUMENTAL CONVERGENCE ENGINEERING EXISTENTIAL ALIGNMENT AND PREVENTING GOAL DRIFT IN AUTONOMOUS AI SYSTEMS. Notice documentaire: https://www.declarationuniverselledesdroitsdelarbre.org/global-rights-of-nature-radar/reference/r-17e19db82b89eec435b4a33090fae231/ · Dernière vérification HTTP : non effectuée

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Rôles des sources

Source bibliographique / publication d’origine · https://doi.org/10.5281/zenodo.23129563

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