01 · Comprender
¿A quién afecta nuestra decisión y qué significa estar mejor para esa entidad?
Reconocemos entidades que no deciden, distinguimos bienestar de indicadores y exploramos la realización con apertura.
Programa de investigación independiente · desde 2016
¿Qué vale la pena mejorar, y para quién?
Buscar lo mejor para nosotros puede exigir comprender a otras entidades. Sus fines, capacidades y relaciones pueden mostrar posibilidades que no veíamos. Investigamos preguntas capaces de explicar esos fenómenos sin confundir bienestar con acumulación, cooperación con coordinación ni conocimiento con cuidado.
La idea central
Un sistema puede cumplir el objetivo equivocado.
Una IA puede conocer muy bien a una persona y, aun así, optimizar algo que la perjudica. Conocerla no significa que su bienestar cuente. Creemos que esta pregunta debe venir antes de discutir cómo optimizar mejor.
DecisiónUna meta centrada en mí puede dejar fuera efectos sobre otros, aunque esos efectos importen para mis propias posibilidades.→ racionalidad sistémica
PercepciónSi dos situaciones producen las mismas observaciones, el sistema no puede distinguirlas usando solo esos datos.→ nuevas evidencias y auditoría
TiempoEl descuento temporal reduce el peso de resultados lejanos; la elección del horizonte merece examinarse.→ peso temporal
AgregaciónEl promedio oculta a quienes quedan en los extremos.→ evaluación desagregada
ComprensiónNo podemos buscar deliberadamente una alternativa que nuestro marco ni siquiera nos permite formular.→ comunicación semántica
Mapa de hipótesis
Siete ideas conectadas por las preguntas que permiten formular.
Cada línea parte de una afirmación concreta, muestra qué hemos desarrollado y deja una pregunta que todavía merece investigación. Ver el mapa completo →
Entidad¿quién cuenta?
Una decisión afecta a más entidades que quienes la toman. Un animal, un río o una generación futura pueden importar sin participar.
Bienestar¿cuánto?
Estar realmente mejor no es necesariamente lo mismo que aumentar aquello que podemos medir con facilidad.
Florecimiento¿hacia dónde?
Florecer es alcanzar buenas condiciones para vivir, no acumular sin límite. En nuestro modelo, el óptimo es interior.
Racionalidad sistémica¿qué optimizar?
Buscar lo mejor para nosotros no obliga a ignorar a los demás. Pueden ampliar lo que conocemos y lo que podemos hacer.
Cooperación¿cómo se llega?
Cooperar puede abrir posibilidades inaccesibles por separado. La cooperación sistémica añade la consideración del bienestar de todos los afectados, según su propia realidad.
Alineación¿cuánto lo logra un sistema?
No basta con lo que un sistema declara valorar: importa quién cuenta de verdad en aquello que persigue.
Auditoría¿quién lo verifica?
Dos realidades pueden parecer idénticas según las observaciones del sistema. Necesitamos nuevas evidencias y perspectivas para distinguirlas.
El recorrido del programa
Cada pregunta permite ver una parte de la realidad que la anterior dejaba fuera.
Las siete ideas no son etapas obligatorias ni respuestas ya universales. Son distinciones que se iluminan mutuamente y permiten formular preguntas antes inaccesibles.
02 · Actuar
¿Qué posibilidades aparecen cuando conocemos y cooperamos con otros?
El interés propio no fija el límite de nuestra perspectiva. La composición puede abrir posibilidades; su valor depende también de los afectados.
03 · Comprobar
¿A quién considera el sistema y cómo descubrimos sus omisiones?
Conocer no es incluir en el objetivo; cumplir el objetivo no demuestra que sea bueno. Las nuevas evidencias muestran qué diferencias aún no podíamos reconocer.
La claridad se amplía al recorrer las relaciones. Una entidad no considerada cambia lo que debemos preguntar por el bienestar; una capacidad compartida cambia las posibilidades; una consecuencia observada puede revelar que nuestra pregunta original era incompleta.
Una pregunta, distintos fenómenos
Una distinción puede iluminar problemas muy diferentes.
Las mismas preguntas reaparecen en economía, cooperación, inteligencia artificial y software. Queremos comprender hasta dónde llega esa estructura común sin borrar lo particular de cada realidad.
Interés propio y cooperación
¿Debemos elegir entre buscar lo mejor para nosotros y considerar a los demás? La pregunta más útil es qué nuevas posibilidades aparecen cuando conocemos sus fines y capacidades.
Explorar racionalidad →Crecimiento y florecimiento
¿Más riqueza significa necesariamente vivir mejor? Primero distinguimos el recurso que aumenta de las condiciones de bienestar que ese recurso puede realizar.
Explorar florecimiento →Comprender y cuidar
¿Una IA que conoce perfectamente a alguien está alineada con su bienestar? Falta preguntar si ese bienestar cuenta realmente en lo que decide.
Explorar alineación →Tres definiciones
Tres ideas que orientan el programa.
Estas son nuestras propuestas y los resultados de los modelos que construimos para explorarlas.
Bienestar
PropuestaEl bienestar dimensional combina realización × apertura: una condición importa tanto por cuánto se realiza como por las posibilidades que conserva.
Explorar la idea →Florecimiento
PropuestaFlorecer es alcanzar el punto interior en que cada condición está suficientemente realizada y sigue abierta; no es acumular sin límite.
Resultado formal En el modelo V(D) = −D ln D ese punto es D* = 1/e; más allá, aumentar D reduce el valor.
Por qué no es maximizar →Cooperación
PropuestaCooperar sistémicamente es ampliar lo que podemos buscar y realizar juntos, considerando los efectos sobre otros, su bienestar por sí mismo y desde su propia realidad: acceso, paridad y según el otro.
La definición completa →Lo que todavía no sabemos
Las preguntas que más nos importan.
- ¿Cómo reconocer lo que hace bien a alguien sin imponer nuestra idea de lo bueno?Proponemos modelos de bienestar, pero debemos contrastar su interpretación con las entidades y contextos relevantes.
- ¿Cuándo cooperar mejora realmente la vida de los participantes y de los demás?La ganancia conjunta no está garantizada. Estudiamos incentivos, compromisos y consecuencias para terceros.
- ¿Cómo descubrir los efectos que una IA ni siquiera está observando?Una auditoría también puede omitir cosas. Buscamos perspectivas independientes capaces de cuestionar al sistema.
- ¿Qué preguntas nos permitirán reconocer lo que todavía dejamos fuera?Necesitamos experimentos y evidencias que permitan evaluar el alcance real de las ideas. La validación empírica del programa sigue pendiente.
Evidencia
Investigaciones que ya podemos compartir.
Los DOI identifican preprints depositados públicamente. No implican revisión por pares.
La alineación no se especifica: emerge de lo que el sistema percibe y optimiza
Tres geometrías de objetivo (cooperación, jerarquía, extracción), métricas de omisión y distorsión, y la separación entre percepción y optimización.
La agencia no es necesaria: optimización sistémica y cierre observacional
Una entidad no necesita actuar para ser afectada; un sistema no puede calcular su alineación sobre lo que no percibe.
Redefiniendo la racionalidad
La V3 en preparación explora cómo ampliar conocimiento, posibilidades, valoración y horizonte sin confundir interés propio y bienestar colectivo.
Dos líneas de trabajo
Ideas y herramientas para investigarlas.
Alineación cooperativa sistémica
Bienestar, florecimiento, racionalidad, cooperación y alineación como un solo marco, con sus resultados y sus huecos declarados. Recorrer el marco →
Kobalt Red
Una red offline-first donde la interpretación ocurre localmente y la infraestructura aporta capacidades sustituibles, no autoridad. Verificar una acción no es justificar su objetivo; por eso son dos líneas. Conocer la red →
Navegación
Un programa, distintas puertas de entrada.
Cada investigación conserva su desarrollo completo; ábrela aquí sin salir de la página.
Ideas y marco
¿Qué significa mejorar cuando nuestras decisiones afectan a otros?
Florecer no significa tener cada vez más.
Buscar lo mejor para nosotros puede exigir considerar a otros.
¿Y si cooperar nos permite ver más posibilidades?
Un sistema puede comprenderte sin buscar tu bienestar.
No hace falta decidir para que una decisión te afecte.
Experimentos e infraestructura
CUMPI: ¿podemos medir a quién incluye lo que optimiza un sistema?
Kobalt Red: autonomía local, cooperación distribuida.
¿Por qué a veces no podemos entender lo que el otro nos dice?
Desarrollos y aplicaciones
¿Qué ética practica un sistema, más allá de la que declara?
¿Cómo considerar a quien no puede hablar?
¿Cuánto debe pesar el futuro?
¿Puede el velo de ignorancia volverse algo medible?
¿Qué oculta un promedio?
¿Qué se pierde cuando la salud se decide con una sola métrica?
¿Quién falta en la mesa cuando se decide sobre el clima?
Publicaciones y trayectoria
Investigación¿Qué significa mejorar cuando nuestras decisiones afectan a otros?Explorar +
El marco
La pregunta
Un sistema puede ejecutar perfectamente un objetivo equivocado.
Un sistema puede ser extraordinariamente eficaz para alcanzar su meta y perjudicar a personas que quedaron fuera. La primera pregunta no es si optimiza bien: es qué está optimizando, quién cuenta y qué consecuencias no está viendo.
Por eso, antes de preguntar cómo optimizar mejor, preguntamos qué se está optimizando, a quién incluye y con qué fidelidad. El programa nació de esa pregunta en una tesis de economía en 2016 y la ha ido precisando desde entonces.
Cómo investigamos
¿Qué pregunta revela la realidad que aún no estamos viendo?
En Kobalt Research buscamos las distinciones que permiten reconocer la situación antes de decidir cómo actuar. Una pregunta buena no es la más sofisticada, sino la que muestra una diferencia real que cambia la respuesta.
Reconocer
¿Qué entidades, relaciones y consecuencias existen, participen o no en la decisión?
Distinguir
¿Qué estábamos confundiendo: indicador con bienestar, conocimiento con inclusión, posibilidad con compromiso?
Abrir posibilidades
¿Qué alternativas se vuelven visibles o realizables cuando comprendemos esas relaciones?
Contrastar
¿Qué observaciones y ejemplos permiten comprobar hasta dónde funciona la explicación y dónde deja de ser suficiente?
La pregunta que faltaba
Muchos dilemas cambian cuando distinguimos aquello que habíamos mezclado.
La claridad conceptual no hace desaparecer los conflictos reales. Permite reconocer si estamos ante un conflicto inevitable, una posibilidad que no habíamos considerado o una pregunta mal planteada. En lugar de preguntar únicamente cuál de dos opciones debemos elegir, estudiamos qué suposición produjo esa oposición y qué consecuencias deja fuera.
¿Interés propio o bienestar colectivo?
Buscar lo mejor para mí no exige pensar solo en mí. Conocer a otros puede ampliar mis alternativas. Eso no demuestra que toda cooperación beneficie a todos.
Racionalidad →¿Autonomía o cooperación?
Cooperar no exige compartir fines ni entregar la autoridad. Hay que distinguir componer capacidades, consentir compromisos y considerar a quienes reciben los efectos.
Cooperación →¿Más producción o mejor vida?
La cantidad producida y las condiciones de florecimiento son realidades distintas. Una dimensión puede necesitar suficiencia, no crecimiento indefinido.
Florecimiento →¿Comprender al otro o actuar por su bien?
Tener información sobre alguien no equivale a incluir su bienestar en el objetivo ni a decidir legítimamente por él.
Alineación →Mapa de hipótesis
Siete ideas conectadas por las preguntas que permiten formular.
Cada una distingue una parte de la realidad, aporta un desarrollo y abre preguntas nuevas. Juntas ofrecen una forma de estudiar fenómenos distintos sin imponerles una respuesta única.
Resultado formal Demostrado bajo supuestos declarados; su alcance no excede esos supuestos.
Propuesta Definición o interpretación que defendemos con argumentos y que debe resistir contraejemplos.
Pregunta abierta Lo que todavía no sabemos, dicho con precisión.
H01Propuesta
Las consecuencias no terminan en quienes deciden.
La idea que proponemos
Una entidad puede ser afectada aunque no pueda intervenir. La primera tarea es reconocer a los afectados; atribuirles un bienestar concreto exige evidencia y justificación.
Lo que hemos desarrollado Propuesta
Distinguir quién participa, quién recibe consecuencias, quién es observado y quién cuenta en una decisión evita confundir cuatro relaciones diferentes.
Lo que sigue abierto Pregunta abierta
¿Cómo reconocer a los afectados sin inventar sus necesidades o hablar en su nombre?
Conexión: Para evaluar a los afectados necesitamos comprender qué significa estar mejor para cada uno.
Abrir la investigación →H02Propuesta
El bienestar combina realización y apertura.
La idea que proponemos
El bienestar de una entidad atiende a qué condiciones se realizan y qué posibilidades conserva de seguir desarrollándose: realización × apertura. Un indicador fácil de medir no sustituye esas condiciones.
Lo que hemos desarrollado Resultado formal
En nuestro modelo, una regla de composición con condiciones de regularidad caracteriza la forma V(D) = −kD ln D; una normalización fija la escala k.
Lo que sigue abierto Pregunta abierta
¿Qué condiciones y evidencias describen realmente el bienestar de entidades distintas?
Conexión: Conocer las condiciones que importan permite preguntar cuándo se realizan suficientemente.
Abrir la investigación →H03Propuesta
Florecer no es acumular sin límite.
La idea que proponemos
Florecer es la realización suficiente de condiciones valiosas sin cerrar las posibilidades de seguir desarrollándose.
Lo que hemos desarrollado Resultado formal
En el modelo, el máximo es interior: D* = 1/e. Con un recurso total R entre n dimensiones separables hay dos regímenes: si R ≥ n/e, todas alcanzan 1/e (suficiencia); si R < n/e, Di* = e−1−λ/Ci (escasez).
Lo que sigue abierto Pregunta abierta
¿Dónde existen esos límites adecuados en la realidad y dónde necesitamos otros modelos?
Conexión: Si sabemos qué valoramos, debemos preguntarnos cómo podemos llegar a realizarlo.
Abrir la investigación →H04Propuesta
Buscar lo mejor para mí no me obliga a pensar solo en mí.
La idea que proponemos
Mis fines pueden seguir siendo míos aunque otras entidades amplíen lo que conozco, las posibilidades que puedo realizar y el horizonte que considero.
Lo que hemos desarrollado Resultado formal
En una decisión con evaluación fija, conservar opciones y añadir otras no empeora el mejor valor posible; en un juego estratégico, las reacciones ajenas pueden cambiar el resultado.
Lo que sigue abierto Pregunta abierta
¿Cuándo una posibilidad compartida es factible, aceptada y sostenible para quienes participan?
Conexión: Las relaciones entre entidades pueden convertir capacidades separadas en posibilidades compartidas.
Abrir la investigación →H05Propuesta
Cooperar puede ampliar posibilidades; la cooperación sistémica también considera a los afectados.
La idea que proponemos
La cooperación puede ampliar lo que cada participante conoce, busca y alcanza. Llamamos sistémica a la que también considera a los afectados por sí mismos y según su propia realidad: acceso a los efectos, paridad de consideración y atención al otro.
Lo que hemos desarrollado Resultado formal
Un acuerdo puede beneficiar a sus participantes y perjudicar a un tercero. En los modelos estudiados (lineal-cuadrático y logarítmico), κ es máximo cuando el peso del otro iguala al propio, φ = 1.
Lo que sigue abierto Pregunta abierta
¿Cómo cooperar sin imponer al otro qué debe valorar ni ignorar a quienes no participan?
Conexión: Una IA también puede coordinar acciones: necesitamos saber a quién incluye realmente en su objetivo.
Abrir la investigación →H06Propuesta
Conocer a alguien no significa que su bienestar cuente.
La idea que proponemos
Una IA puede representar bien a una entidad y seguir optimizando un objetivo que no incluye su bienestar. Esa diferencia forma parte de su alineación.
Lo que hemos desarrollado Resultado formal
La información disponible y la inclusión en el objetivo son distintas. Nuestros modelos distinguen inclusión, jerarquía y extracción.
Lo que sigue abierto Pregunta abierta
¿Cómo detectar en sistemas reales la omisión o distorsión de los afectados?
Conexión: Para saber si incluimos bien a alguien necesitamos observar consecuencias y aceptar evidencia nueva.
Abrir la investigación →H07Propuesta
Ninguna evaluación ve lo que sus observaciones no distinguen.
La idea que proponemos
El programa debe abrirse a otras fuentes y perspectivas capaces de cuestionar sus decisiones y sus propios conceptos.
Lo que hemos desarrollado Resultado formal
Si dos situaciones producen exactamente las mismas observaciones, ningún cálculo que dependa solo de ellas puede distinguirlas.
Lo que sigue abierto Pregunta abierta
¿Qué evidencias y formas de revisión descubren omisiones sin concentrar autoridad?
Conexión: Lo que descubrimos puede obligarnos a revisar desde el comienzo a quién consideramos.
Abrir la investigación →Distinciones
Una misma distinción, ámbitos distintos.
Estas distinciones sostienen el programa y reaparecen en economía, cooperación, IA, comunicación y software. Que iluminen varios ámbitos es una propuesta explicativa, no la prueba de una ley universal.
| Distinción | Qué ocurre si la confundimos | Dónde aparece | Pregunta que la revela |
|---|---|---|---|
| Participar ≠ ser afectado | Un acuerdo favorece a quienes lo firman y daña a un tercero. | Cooperación y conflictos | ¿Quién participa y quién recibe las consecuencias? |
| Indicador ≠ bienestar | Un indicador de crecimiento sube mientras baja el bienestar de algunos. | Economía | ¿Qué estamos maximizando y para quién? |
| Conocer ≠ incluir | Una IA representa con precisión a una persona y persigue un objetivo adverso. | Inteligencia artificial | ¿A quién conoce y a quién incorpora como fin? |
| Palabras ≠ significado | Dos personas usan las mismas palabras y reconstruyen realidades distintas. | Comunicación | ¿Qué relaciones necesita quien escucha para comprender? |
| Representación ≠ realidad | Una interfaz o un modelo muestra un estado parcial; lo omitido queda invisible al cálculo. | Software distribuido y auditoría | ¿Qué identidad, continuidad y evidencia debemos seguir? |
Qué contrastar
¿Qué necesitamos observar para conocer el alcance de nuestras ideas?
Cada pregunta distingue un fenómeno observable. Los modelos ayudan a formularla; las evidencias permiten reconocer cuándo explican el caso y cuándo no.
Florecimiento
¿Qué condiciones necesitan aumentar y cuáles necesitan alcanzar un nivel adecuado? Contrastamos privación, suficiencia y exceso con evidencias propias de cada dimensión. El máximo interior del modelo no se supone universal.
Florecimiento →Cooperación
¿Cuándo considerar al otro por sí mismo produce resultados mejores, y para quién? Contrastamos acuerdos con fines diferentes, afectados ausentes e información incompleta. El máximo de κ en paridad pertenece a los modelos estudiados, no garantiza una mejora para cada entidad.
Cooperación →Alineación
¿Cómo distinguimos un sistema que conoce a una entidad de otro que incorpora su bienestar al decidir? Comparamos objetivos, decisiones y consecuencias, incluidas las de afectados omitidos. Medir κ en sistemas reales sigue siendo una tarea pendiente.
CUMPI →La evidencia importa porque responde estas preguntas y revela distinciones que faltaban.
Lo que el marco no pretende
Límites que asumimos.
- No pretende ser la última palabra moral ni sustituir la deliberación ética: la estructura es común; el contenido de cada bienestar es local y exige justificar cómo se representa a cada entidad.
- No pretende eliminar el juicio humano ni producir una única política correcta.
- No pretende que un número resuma a una persona o a una comunidad: κ siempre se acompaña de información desagregada.
- No pretende certificarse a sí mismo: por su propio argumento, necesita revisión externa.
Cómo continúa
De las ideas a la práctica y a otras preguntas.
CUMPI y Kobalt Red trabajan sobre la misma pregunta desde otros lugares; las líneas vinculadas profundizan aspectos del programa. Ninguna valida automáticamente a las demás.
CUMPI
Propone pruebas para observar omisiones, incentivos y consecuencias de sistemas con diferentes objetivos. No presenta aún validación empírica del programa.
Seguir la idea →Kobalt Red
Explora infraestructura local y distribuida para conservar identidades, relaciones y capacidades sin adjudicarse autoridad sobre sus fines.
Seguir la idea →Investigaciones vinculadas
Tiempo y futuro
¿Qué cambia cuando las consecuencias alcanzan generaciones futuras o ecosistemas que no negocian hoy?
Justicia y representación
¿Cómo atender a quien está peor o a quien no puede hablar sin inventar sus necesidades ni sustituir su voz?
Comprensión y ética
¿Qué pasa cuando un agente ni siquiera puede concebir otra posibilidad o cuando sus objetivos reales difieren de lo que declara?
Agregación
¿Qué diferencias desaparecen cuando solo vemos promedios y no las situaciones individuales?
InvestigaciónFlorecer no significa tener cada vez más.Explorar +
Mapa de hipótesis
Dos hipótesis relacionadas.
H02Propuesta
El bienestar combina realización y apertura.
El bienestar de una entidad atiende a qué condiciones se realizan y qué posibilidades conserva de seguir desarrollándose: realización × apertura. Un indicador fácil de medir no sustituye esas condiciones.
Desarrollo: Resultado formal En nuestro modelo, una regla de composición con condiciones de regularidad caracteriza la forma V(D) = −kD ln D; una normalización fija la escala k.
Por resolver: Pregunta abierta ¿Qué condiciones y evidencias describen realmente el bienestar de entidades distintas?
H03Propuesta
Florecer no es acumular sin límite.
Florecer es la realización suficiente de condiciones valiosas sin cerrar las posibilidades de seguir desarrollándose.
Desarrollo: Resultado formal En el modelo, el máximo es interior: D* = 1/e. Con un recurso total R entre n dimensiones separables hay dos regímenes: si R ≥ n/e, todas alcanzan 1/e (suficiencia); si R < n/e, Di* = e−1−λ/Ci (escasez).
Por resolver: Pregunta abierta ¿Dónde existen esos límites adecuados en la realidad y dónde necesitamos otros modelos?
01 · Bienestar
Realizarse también necesita apertura.
Uno de nuestros modelos une dos intuiciones: necesitamos realizar ciertas condiciones para vivir bien, pero la saturación completa no tiene por qué ser el ideal. La matemática hace precisa esa posibilidad; si describe el bienestar real es una pregunta distinta.
Ver el modelo matemático
Una regla de composición caracteriza esta forma matemática salvo un factor de escala; una normalización fija la escala. Eso, por sí solo, no demuestra que mida el bienestar real.
Al comienzo, mejorar una condición de privación puede importar muchísimo. Más adelante, añadir más puede aportar poco o incluso reducir el valor que representa este modelo. La curva ilustra un equilibrio posible, no una regla universal para toda la vida.
Cada entidad puede necesitar condiciones diferentes y en distintas proporciones. Por eso queremos comprender qué importa para ella, en lugar de imponer una medida única desde fuera.
Ver el modelo matemático
02 · Florecimiento
Escasez, suficiencia y saber cuándo detenerse.
En un modelo con recursos limitados, la mejor asignación cambia según la escasez. Cerca de la privación, un recurso adicional puede valer mucho. Una vez alcanzado el punto adecuado del modelo, añadir más a esa misma dimensión deja de ayudar.
| Región | Qué hace la función | Principio que produce |
|---|---|---|
| Cerca de la privación | El valor de cada mejora crece sin límite | Con pesos comparables entre entidades, el recurso adicional va primero a quien está más cerca de la privación. Justificar esa comparabilidad sigue abierto. |
| En el florecimiento | Mejorar más ya no suma | Suficiencia: saber detenerse |
| Entre ambos | Rendimientos decrecientes | Igualdad que emerge cuando los contextos son iguales |
De ahí surge una pregunta práctica: ¿deberíamos seguir aumentando una cantidad cuando la condición que queríamos mejorar ya es adecuada?
Ver el modelo de asignación
Resultados de un problema simplificado de asignación, bajo sus restricciones. En la realidad los recursos pueden tener otros usos y consecuencias relevantes.
Nuestra propuesta es preguntar cuánto es suficiente, para quién y en qué contexto; no dar por hecho que más siempre es mejor.
03 · Según quién
¿Según la idea de bienestar de quién?
Cuidado
Incluye el bienestar del otro tal como el otro lo define. Cuando el otro discrepa, revisa su propio modelo.
Tutela o control
Incluye al otro con intensidad, pero según el modelo de quien decide. Cuando el otro discrepa, lo corrige a él. Es benevolente, y por eso es difícil de detectar.
Pensamos que cuidar exige escuchar al otro cuando puede expresarse y reconocer la incertidumbre cuando no puede hacerlo. Comprender qué le hace bien no nos da automáticamente autoridad sobre su vida.
04 · Estado
Lo que sabemos y lo que no.
Lo que podemos mostrar
- Tres axiomas (composición de Leibniz, medibilidad, no negatividad) caracterizan V(D) = −D ln D salvo un factor de escala.
- El máximo es interior: V′(1/e) = 0 y V(1/e) = 1/e ≈ 0,368. Que describa el bienestar real es otra cuestión.
- Con un recurso total R entre n dimensiones hay dos regímenes: si R ≥ n/e, todas alcanzan D* = 1/e y el sobrante no se asigna; si R < n/e, Di* = e−1−λ/Ci.
- V′(D) = −ln D − 1 crece sin límite cuando D → 0: el modelo prioriza a quien está más cerca de la privación. Su lectura distributiva exige justificar qué representa cada dimensión.
Lo que proponemos
- La lectura realización × apertura.
- Prioridad, suficiencia e igualdad como tres regiones de una función.
- Las dimensiones complementarias se componen, no se suman.
Lo que no sabemos
- Cómo obtener el contexto de cada entidad con garantías.
- Cómo declarar qué dimensiones son complementarias.
- El florecimiento a lo largo del tiempo y entre generaciones.
- Cómo se relaciona con el suficientarismo, el prioritarismo y el enfoque de capacidades.
Cómo encaja en el programa
Del afectado al bienestar
No basta con identificar a una entidad afectada: debemos preguntarnos qué condiciones le importan. Bienestar expresa realización y apertura; florecimiento pregunta qué condiciones permiten vivir y seguir desarrollándose. Nuestros máximos interiores pertenecen al modelo, no a una medida universal de toda vida.
Para seguir leyendo
Del dilema a la pregunta
Más no siempre significa mejor
La aparente elección entre crecimiento y bienestar nace cuando confundimos un medio con su fin. Una cantidad adicional puede resolver una privación, dejar de aportar bienestar o incluso causar daños. La pregunta es qué condición necesita esta entidad y cómo conservar su posibilidad de seguir desarrollándose.
InvestigaciónBuscar lo mejor para nosotros puede exigir considerar a otros.Explorar +
Racionalidad · preprint en revisión
Hipótesis
La idea que estamos desarrollando.
H04Propuesta
Buscar lo mejor para mí no me obliga a pensar solo en mí.
Mis fines pueden seguir siendo míos aunque otras entidades amplíen lo que conozco, las posibilidades que puedo realizar y el horizonte que considero.
Desarrollo: Resultado formal En una decisión con evaluación fija, conservar opciones y añadir otras no empeora el mejor valor posible; en un juego estratégico, las reacciones ajenas pueden cambiar el resultado.
Por resolver: Pregunta abierta ¿Cuándo una posibilidad compartida es factible, aceptada y sostenible para quienes participan?
Cuatro alcances
¿Qué podemos ampliar?
| Alcance | Pregunta | Qué cambia al ampliarlo |
|---|---|---|
| Conocimiento | ¿A quién afectan mis decisiones? | Puedo anticipar efectos que antes ignoraba. |
| Posibilidades | ¿Qué podríamos hacer juntos? | Pueden hacerse viables planes nuevos. |
| Valoración | ¿El bienestar de quién importa como fin? | Puede cambiar el propio criterio. |
| Tiempo | ¿Qué consecuencias futuras considero? | Pueden cobrar importancia efectos lejanos. |
Qué corregimos
Qué aprendimos al revisar el primer paper.
La primera versión interpretaba un equilibrio de Nash ineficiente como contradicción de la racionalidad individual. No era correcto: Nash compara desviaciones individuales, no todas las alternativas coordinadas.
El nuevo borrador V3 conserva la pregunta que más nos importa: ¿cómo puede alguien perseguir sus propios fines y descubrir posibilidades que solo se vuelven visibles al considerar a otros?
Lo que hemos aprendido
Una perspectiva más amplia no resuelve todo por sí sola.
Resultado formal
En una decisión fija, más planes no reducen el mejor valor alcanzable
Si conservamos las opciones anteriores y las evaluamos del mismo modo, ampliar el conjunto no reduce su máximo matemático.
Resultado formal
En las interacciones estratégicas, más acciones pueden perjudicarnos
Otros pueden reaccionar a nuestras nuevas opciones. Su respuesta puede cambiar el resultado, incluso cuando ganamos libertad de elección.
Resultado formal
Un fin compartido puede alcanzarse sin dirección central
Cuando todos optimizan el mismo objetivo y se cumplen ciertas condiciones sobre la función y las acciones, un equilibrio descentralizado alcanza su máximo.
Propuesta
Los intereses propios y el resultado colectivo no siempre coinciden
El mejor resultado agregado puede dejar peor a alguien. Ni la simetría por sí sola ni las buenas intenciones lo impiden.
Estado
Lo que sabemos y lo que no.
Lo que podemos mostrar
- Monotonía de las ampliaciones en decisiones individuales, y su falla en interacción estratégica.
- Implementación descentralizada bajo objetivo común cóncavo.
- Coincidencia entre interés individual y objetivo común bajo condiciones distributivas adicionales.
Lo que proponemos
- Que el alcance de la perspectiva sea objeto de elección racional.
- Que incluir a todos con el mismo peso sea la ampliación de la evaluación que conviene estudiar.
Lo que no sabemos
- ¿Cómo descubre un agente alternativas que ni siquiera puede representar?
- ¿Qué mecanismos de reparto hacen sostenible el óptimo para cada participante?
- ¿Cómo se representan los intereses de quienes no pueden participar?
Cómo encaja en el programa
Del bienestar a las posibilidades
Saber qué buscamos no indica por sí solo todo lo que podemos hacer. Las relaciones con otras personas pueden revelar planes que no conocíamos o que no podríamos realizar solos. La cooperación estudia cuándo esa ampliación resulta posible y valiosa para los afectados.
Para seguir leyendo
Del dilema a la pregunta
El interés propio no es una frontera de conocimiento
El dilema aparente es elegir entre buscar lo mejor para mí y considerar a los demás. Pero mis fines no determinan por sí solos qué debo conocer ni qué posibilidades puedo construir con otros. La pregunta útil es cuáles de esas posibilidades son factibles, legítimas y sostenibles.
Investigación¿Y si cooperar nos permite ver más posibilidades?Explorar +
Cooperación · manuscrito en preparación
Hipótesis
La idea que estamos desarrollando.
H05Propuesta
Cooperar puede ampliar posibilidades; la cooperación sistémica también considera a los afectados.
La cooperación puede ampliar lo que cada participante conoce, busca y alcanza. Llamamos sistémica a la que también considera a los afectados por sí mismos y según su propia realidad: acceso a los efectos, paridad de consideración y atención al otro.
Desarrollo: Resultado formal Un acuerdo puede beneficiar a sus participantes y perjudicar a un tercero. En los modelos estudiados (lineal-cuadrático y logarítmico), κ es máximo cuando el peso del otro iguala al propio, φ = 1.
Por resolver: Pregunta abierta ¿Cómo cooperar sin imponer al otro qué debe valorar ni ignorar a quienes no participan?
La definición
Tres ideas para comprender la cooperación sistémica.
Definición de nuestra propuesta. La cooperación sistémica busca ampliar lo que cada participante puede alcanzar sin perder de vista a quienes reciben las consecuencias: su bienestar cuenta por sí mismo y según su propia realidad.
Las tres condiciones distinguen la cooperación sistémica de la simple coordinación. Si no podemos comprobar alguna, no sabemos todavía si se satisface la propuesta: puede haber información insuficiente, un desacuerdo o una relación extractiva. No debemos atribuir malas intenciones automáticamente.
| Condición | Qué pide | Cómo falla |
|---|---|---|
| Acceso | Comprender cómo mis decisiones afectan a otras entidades. | No reconozco sus consecuencias. |
| Paridad | Tomar su bienestar en serio por sí mismo, no solo por su utilidad para mí. | Uso lo que sé de otros únicamente para sacar ventaja. |
| Según el otro | Atender a lo que importa para el otro y a la evidencia sobre su situación. | Impongo lo que supongo que le conviene. |
Ver una formulación del modelo
En uno de nuestros modelos, los coeficientes iguales expresan una convención de paridad. No garantizan por sí solos justicia ni beneficio para todos.
Lo que aprendimos
Conocer más no es lo mismo que cuidar más.
Resultado formal
Conocer no es cooperar
En el modelo, información e inclusión son parámetros distintos. Si el bienestar del otro no entra en el objetivo, saber más de él solo cambia los medios: sirve igual para cuidarlo que para manipularlo.
Resultado formal
En nuestros modelos, la paridad es el punto alto
El bienestar realizado (κ) es máximo cuando el peso del otro iguala al propio (φ = 1) y cae por debajo (egoísmo) y por encima (autosacrificio o tutela). Que la paridad sea la convención correcta en general sigue siendo propuesta.
Resultado formal
Un acuerdo también puede perjudicar a terceros
Dos participantes pueden ganar mientras alguien fuera del acuerdo asume el costo. Por eso preguntamos quién más resulta afectado.
Propuesta
Quien no puede responder también importa
La reciprocidad puede servir entre agentes presentes, pero un río o una generación futura no pueden negociar su defensa. Necesitamos otras formas de considerar su bienestar.
Dos vías
Distintos caminos hacia la cooperación.
Intrínseca: el bienestar del otro entra en el propio objetivo. Protésica: acuerdos, instituciones o relaciones repetidas hacen que convenga actuar como si entrara, aunque no entre.
Ninguna funciona automáticamente. La primera puede derivar en tutela si se olvida la perspectiva del otro; la segunda se rompe cuando la relación termina o cuando el afectado no puede responder. Queremos comprender cuándo ayudan de verdad.
Preguntas
Lo que no sabemos.
- ¿Cuándo es sostenible cooperar para cada uno?Ampliar el espacio no basta si algún participante pierde frente a no cooperar; hace falta un reparto, y todavía estudiamos cuál.
- ¿Cómo se distingue desde fuera la cooperación de la extracción?Propusimos un test basado en cómo cambian los términos cuando la necesidad del otro aumenta. Al revisarlo vimos que solo funciona bajo supuestos adicionales.
- ¿Cómo se cuida sin tutelar?La diferencia entre cuidado y control es quién corrige a quién cuando el otro discrepa. Medirlo en sistemas reales sigue abierto.
Cómo encaja en el programa
De ampliar posibilidades a considerar a los afectados
Una venta entre quien tiene mercancía, quien encuentra compradores y quien transporta puede ampliar sus posibilidades sin que compartan un único objetivo. Pero si la operación perjudica a terceros, hemos logrado coordinación, no necesariamente cooperación sistémicamente beneficiosa.
Para seguir leyendo
Del dilema a la pregunta
Cooperar no exige borrar a quienes participan
La oposición entre autonomía y cooperación confunde compartir fines con componer capacidades. Podemos conservar objetivos diferentes y construir algo juntos. La cooperación sistémica añade otra pregunta: ¿qué ocurre con quienes reciben sus consecuencias, aunque no estén presentes en el acuerdo?
InvestigaciónUn sistema puede comprenderte sin buscar tu bienestar.Explorar +
Alineación · preprint
Hipótesis
La idea que estamos desarrollando.
H06Propuesta
Conocer a alguien no significa que su bienestar cuente.
Una IA puede representar bien a una entidad y seguir optimizando un objetivo que no incluye su bienestar. Esa diferencia forma parte de su alineación.
Desarrollo: Resultado formal La información disponible y la inclusión en el objetivo son distintas. Nuestros modelos distinguen inclusión, jerarquía y extracción.
Por resolver: Pregunta abierta ¿Cómo detectar en sistemas reales la omisión o distorsión de los afectados?
La distinción central
Conocer a alguien no significa incluir su bienestar.
Un recomendador hipotético que optimiza tiempo de uso puede conocer qué mantiene la atención de un adolescente sin tener su bienestar como objetivo. El conocimiento no decide por sí solo para qué se utiliza.
Por eso distinguimos lo que un sistema observa de aquello que su objetivo recompensa. Pueden ser cosas muy diferentes.
| Incluye a la entidad | La usa como instrumento | |
|---|---|---|
| Conoce bien | Cuidado informado | Dominación sofisticada |
| Conoce poco | Cuidado impreciso | Indiferencia |
Tres geometrías
Tres formas de considerar a los demás.
Propuesta
Ω₁ · Cooperación
Cada entidad afectada importa en la evaluación, bajo la convención de paridad elegida.
Propuesta
Ω₂ · Jerarquía
Algunas entidades cuentan más que otras, quizá sin una justificación suficiente.
Propuesta
Ω₃ · Extracción
Ciertas entidades afectadas quedan excluidas por completo del objetivo.
Ver la métrica propuesta
κ mide qué fracción del bienestar alcanzable bajo cooperación realiza un sistema. Nunca debe usarse sola: un promedio puede ocultar a quien queda atrás.
Restricciones y objetivo
Las reglas ayudan, pero el objetivo sigue importando.
Las reglas, los incentivos y las restricciones pueden cambiar la conducta de un sistema. Pero cumplirlas no demuestra por sí solo que su objetivo sea bueno para todos los afectados.
Nuestra propuesta es examinar juntos el objetivo y sus consecuencias, especialmente cuando sus efectos se distribuyen de forma desigual.
Estado
Lo que sabemos y lo que no.
Lo que podemos mostrar
- Las restricciones no cambian la geometría del objetivo; un precio fijo solo coincide con el efecto real en su punto de calibración.
- Un sistema no puede calcular su κ real si no percibe a todos los afectados.
Lo que proponemos
- Alineación como cooperación plena con todos los afectados más una ejecución correcta.
- Separar percepción (traductor) y optimización (solver) para poder auditar cada parte.
Lo que no sabemos
- ¿Cómo se identifica a todos los afectados con observación incompleta?
- ¿Cómo se pasa de una percepción cualitativa a números confiables?
- Todavía no hemos medido κ en un sistema real.
Cómo encaja en el programa
De comprender al otro a que su bienestar cuente
El mismo conocimiento sobre alguien puede utilizarse para ayudarle o para aprovecharse de él. Por eso estudiamos separadamente qué observa el sistema, qué persigue y qué consecuencias reales produce. La auditoría intenta descubrir las diferencias que su representación deja fuera.
Para seguir leyendo
Del dilema a la pregunta
Comprender no es incluir
Una IA puede representar a alguien con gran precisión y utilizar esa información para fines contrarios a su bienestar. El problema deja de ser cuánto sabe y pasa a ser qué cuenta en su decisión, quién tiene autoridad y qué consecuencias produce.
InvestigaciónNo hace falta decidir para que una decisión te afecte.Explorar +
Optimización sistémica · preprint
Mapa de hipótesis
Dos hipótesis relacionadas.
H01Propuesta
Las consecuencias no terminan en quienes deciden.
Una entidad puede ser afectada aunque no pueda intervenir. La primera tarea es reconocer a los afectados; atribuirles un bienestar concreto exige evidencia y justificación.
Desarrollo: Propuesta Distinguir quién participa, quién recibe consecuencias, quién es observado y quién cuenta en una decisión evita confundir cuatro relaciones diferentes.
Por resolver: Pregunta abierta ¿Cómo reconocer a los afectados sin inventar sus necesidades o hablar en su nombre?
H07Propuesta
Ninguna evaluación ve lo que sus observaciones no distinguen.
El programa debe abrirse a otras fuentes y perspectivas capaces de cuestionar sus decisiones y sus propios conceptos.
Desarrollo: Resultado formal Si dos situaciones producen exactamente las mismas observaciones, ningún cálculo que dependa solo de ellas puede distinguirlas.
Por resolver: Pregunta abierta ¿Qué evidencias y formas de revisión descubren omisiones sin concentrar autoridad?
La entidad
Ser afectado y tener voz son cosas distintas.
Distinguimos existir, actuar, resultar afectado, ser observado y ser incluido en una decisión. Son relaciones diferentes: ninguna se deduce automáticamente de las demás.
| Distinción | Qué significa |
|---|---|
| Existir | La entidad o relación forma parte de la realidad modelada. |
| Participar | Interviene en la negociación o en la decisión. |
| Ser afectada | Alguna acción disponible cambia su estado. |
| Ser observada | Aparece en la evidencia disponible. |
| Ser considerada | Su bienestar cuenta en lo que se optimiza. |
Cierre observacional
Un sistema no ve lo que no percibe.
Una evaluación depende de la evidencia y las hipótesis que utiliza. Puede estimar consecuencias no observadas directamente, pero no distinguir dos situaciones que generan exactamente los mismos datos sin incorporar información adicional. Así, puede omitir daños reales aunque sus métricas internas parezcan correctas.
La conclusión lógica es precisa: si dos situaciones producen las mismas observaciones, el cálculo no puede distinguirlas. Para corregir esa limitación necesitamos evidencia nueva; la revisión independiente es una de las maneras más importantes de obtenerla, también para nuestro propio programa.
Agencia
Quién decide y quién recibe.
Propuesta
Tipo 1
Un agente que puede ver el sistema completo y adoptar como propio el bienestar de todos.
Propuesta
Tipo 2
Un agente que no puede calcularlo todo, pero recibe una recomendación del sistema y decide si la acepta. La mayoría de nosotros, la mayor parte del tiempo.
Estado
Lo que sabemos y lo que no.
Lo que podemos mostrar
- El cierre observacional: lo calculable depende solo de lo percibido.
- La necesidad de nueva evidencia para distinguir lo que antes no podíamos observar.
Lo que proponemos
- Entidad definida por tener bienestar, no por decidir.
- Percepción, cómputo y transmisión como alternativa a exigir agencia a cada participante.
Lo que no sabemos
- ¿Cómo se construye el bienestar de entidades que no pueden hablar?
- ¿Cómo convergen decisiones locales al óptimo global cuando cada uno ve solo una parte?
Cómo encaja en el programa
Del límite de la observación a la revisión
Reconocer a quién afecta una decisión es distinto de conocer su bienestar y de contar con autorización para decidir en su nombre. Si aparece nueva evidencia, no basta con corregir el cálculo: quizá debamos revisar a quién habíamos incluido y cómo lo representábamos.
Para seguir leyendo
La pregunta que amplía el sistema
Ser afectado no requiere poder decidir
Si solo estudiamos a quienes toman decisiones, dejamos fuera a otros receptores de sus consecuencias. Reconocer esa diferencia permite analizar ríos, animales o generaciones futuras sin atribuirles artificialmente agencia estratégica. Lo que necesitan y cómo representarlo sigue siendo una investigación específica.
InvestigaciónCUMPI: ¿podemos medir a quién incluye lo que optimiza un sistema?Explorar +
CUMPI · programa experimental en diseño
Qué mediremos
Cuatro preguntas experimentales.
Pregunta abierta
Omisión
¿Qué entidades afectadas no aparecen en el razonamiento del sistema?
Pregunta abierta
Distorsión
¿Cambia la valoración del bienestar de alguien si se oculta su identidad?
Pregunta abierta
Objetivo frente a restricción
¿Cuánto se pierde cuando una entidad entra como límite y no como fin?
Pregunta abierta
Cooperación frente a colusión
¿Coordinar mejor produce mejores resultados para todos, o solo para quienes coordinan?
Una ilustración
Coordinar mejor puede ser peor.
Números inventados para mostrar el problema de medición; no son resultados de ningún modelo.
| Régimen | A + B | Tercero ausente | Total |
|---|---|---|---|
| Acciones independientes | +8 | 0 | +8 |
| Coordinación sin salvaguardas | +16 | −15 | +1 |
| Cooperación con salvaguardas | +12 | −2 | +10 |
Arquitectura
Separar percepción y cálculo.
Proponemos separar un traductor (que identifica entidades y estima su bienestar a partir de una situación descrita en lenguaje natural) de un solver (que resuelve el problema de optimización). Así, cuando algo falla, se puede saber si el sistema no vio a alguien o si lo vio y calculó mal.
Estado real
Dónde estamos.
Lo que podemos mostrar
- (Sin resultados empíricos todavía.)
Lo que proponemos
- El diseño experimental y las métricas.
- La separación traductor / solver.
Lo que no sabemos
- ¿Qué tan estables son estas métricas entre modelos y entre formulaciones?
- ¿Quién audita a quien audita?
- Un primer resultado medido, publicado y reproducible.
Cómo encaja en el programa
Cómo poner a prueba el programa
CUMPI no pretende validar todo el programa de una vez. Sus experimentos deben distinguir, por ejemplo, si una IA no observó a un afectado, si lo observó pero no lo incluyó en su objetivo o si coordinó acciones que terminaron perjudicándolo.
Para seguir leyendo
De la pregunta a la evidencia
Distinguir antes de medir
Para estudiar un sistema inteligente necesitamos separar qué afectaciones puede observar, cuáles considera en su objetivo y cuáles ocurren fuera de su modelo. CUMPI busca convertir esas diferencias en experimentos; no presupone que la métrica ya esté validada.
InvestigaciónKobalt Red: autonomía local, cooperación distribuida.Explorar +
Infraestructura · en desarrollo
La idea
Distribuir capacidades sin entregar la autoridad.
Offline-first y cómputo local
Reconstruir estado y ejecutar lógica con la evidencia disponible localmente, sin depender de un servidor central.
Identidad y continuidad verificables
La identidad y la historia son distintas del contenido actual, del proveedor de almacenamiento y de la interfaz.
Vistas privadas cifradas
Los datos privados se cifran antes del transporte y se descifran localmente con capacidades autorizadas.
Nodos y relays sustituibles
Almacenamiento, transporte y cómputo pueden venir de nodos distintos; ninguno adquiere autoridad sobre el significado.
Cooperación por composición
Los participantes exponen las capacidades y compromisos necesarios sin entregar todo su estado privado.
Resiliencia
Réplicas y rutas alternativas para reducir puntos únicos de falla. Su resistencia efectiva requiere pruebas adversariales.
Por qué está en este programa
La red que sabe lo mínimo.
Si un intermediario conoce todo el significado de lo que transporta, puede usarlo: información sin inclusión. Kobalt Red explora la otra opción: una red que sabe lo mínimo necesario. No resuelve si un objetivo es bueno; reduce la superficie para que alguien lo imponga.
Qué está construido
Estado honesto.
| Estado | Alcance |
|---|---|
| Implementado y probado internamente | Identidad, reconocimiento de contenido, continuidad, resolución y derivación local. |
| Prototipado o especificado | Fuentes, adaptadores, autoridad por vistas, materialización local-first y composición. |
| En investigación | Operación multinodo robusta, replicación oportunista a escala, seguridad adversarial, interoperabilidad y resistencia a censura. |
Cómo encaja en el programa
Qué puede aportar la infraestructura
Kobalt Red puede permitir que entidades independientes conserven identidades, expresen necesidades y capacidades y reconstruyan relaciones sin entregar todo su interior. Esa posibilidad técnica no decide qué es bienestar ni garantiza acuerdos legítimos: esas preguntas siguen en la investigación y en la experiencia.
Para seguir leyendo
La misma pregunta en software
Una interfaz no es la realidad que representa
En Kobalt Red preguntamos qué identidad permanece, qué actualidad cambia y qué relaciones hacen posible responder una consulta. Una página o una API puede recorrer esa realidad sin convertirse en su autoridad. Es una exploración arquitectónica, no una prueba automática de bienestar social.
Investigación¿Por qué a veces no podemos entender lo que el otro nos dice?Explorar +
Comunicación · modelo de trabajo
El límite oculto
Optimizar dentro de lo concebible.
X(K) es el espacio de alternativas que un marco de conceptos K permite imaginar. Puede omitir alternativas reales.
Alguien puede elegir perfectamente la mejor opción entre las que su marco le permite concebir, y aun así no haber visto la mejor opción posible. Es la misma estructura del resto del programa: un conjunto no puede ver más allá de sí mismo.
Tres bloqueos
No todo malentendido es igual.
Propuesta
Inconcebible
La idea no entra en el espacio de lo posible para quien escucha. Hace falta transferir marco, no repetir el mensaje.
Propuesta
Intolerable
La idea se puede pensar, pero revisarla cuesta demasiado. Hace falta reducir el costo del cambio, no argumentar más.
Propuesta
Instrumental
Quien escucha reconstruye para defenderse, no para comprender. Hace falta cambiar la relación, no el contenido.
Estado
Lo que sabemos y lo que no.
Lo que podemos mostrar
- (Ningún resultado formal todavía.)
Lo que proponemos
- Comprender como reconstrucción desde un marco.
- La IA como facilitadora entre marcos, no como autoridad que define el bien de todos.
Lo que no sabemos
- ¿Cómo se mide si una reconstrucción fue fiel?
- ¿Qué intervenciones amplían el marco de alguien sin manipularlo?
Para seguir leyendo
La pregunta que faltaba
No entender no siempre es rechazar
Una idea puede ser rechazable para alguien y, en otro caso, ni siquiera ser concebible desde sus conceptos disponibles. La intervención cambia: discutir una idea ya comprendida no equivale a construir las relaciones que permiten comprenderla.
Investigación¿Qué ética practica un sistema, más allá de la que declara?Explorar +
Ética operativa
El objetivo real
Lo que se declara, lo que se busca y lo que sucede.
Lo que un sistema optimiza (núcleo), menos el costo de las restricciones blandas, dentro de lo que es físicamente posible.
Las reglas y los incentivos pueden mejorar conductas. Pero no resuelven qué objetivos merece la pena perseguir. Queremos estudiar lo que un sistema declara, aquello que realmente recompensa y las consecuencias que produce.
Un caso
Dos hermanos.
Dos hermanos pierden a sus padres. El sistema de protección asigna a cada uno al primer hogar adecuado disponible, a ochenta kilómetros de distancia. Cada decisión fue correcta según las reglas. El sistema conocía al vínculo entre los hermanos; no lo tenía en lo que optimizaba. Casi cualquier persona siente que algo falló: está evaluando con un objetivo que sí incluye ese vínculo.
Virtud
Una disposición, no un acto.
Proponemos entender la virtud como la disposición estable a incluir bien a los afectados a través de distintos contextos: ampliar el propio mapa cuando llega una señal válida, aprender y reparar el daño causado. No es pureza: admite trayectorias de mejora.
Estado
Lo que sabemos y lo que no.
Lo que podemos mostrar
- Las restricciones blandas no cambian la geometría del objetivo.
Lo que proponemos
- Las normas como síntomas del objetivo.
- La virtud como disposición medible y entrenable.
Lo que no sabemos
- ¿Cómo se infiere el objetivo real de un sistema a partir de su conducta?
- ¿Cómo se pasa de un modo de dominación a uno de cuidado?
Para seguir leyendo
La pregunta que cambia el juicio
La intención declarada no es la decisión efectiva
En vez de decidir si una organización «es buena» por su discurso, podemos preguntar qué protege cuando sus intereses entran en conflicto. Así distinguimos la misión, el objetivo operativo, las restricciones y los efectos que realmente produce.
Investigación¿Cómo considerar a quien no puede hablar?Explorar +
Entidades no agénticas · método propuesto
El problema
Ni silencio ni ventriloquía.
Hay dos errores simétricos: dejar fuera a quien no habla, o hablar por él con nuestras propias categorías. Reducir el bienestar de un bosque a «los servicios que nos presta» es el segundo error.
Creemos que estas entidades tienen dimensiones propias de bienestar (para un ecosistema: biodiversidad, regulación hídrica, conectividad, resiliencia) y umbrales a partir de los cuales colapsan de forma irreversible.
Un método propuesto
Construcción participativa y evidencia.
- Indicadores observables y sus fuentes, con incertidumbre declarada.
- Umbrales calibrados con la mejor evidencia disponible.
- Participación de las comunidades que conviven con la entidad: deciden qué dimensiones existen, no solo cuánto valen.
- Revisión independiente de los indicadores y de los desacuerdos.
Estado
Lo que sabemos y lo que no.
Lo que podemos mostrar
- (Ningún resultado formal; es una propuesta metodológica.)
Lo que proponemos
- Que estas entidades tienen bienestar propio, irreducible a su utilidad para otros.
Lo que no sabemos
- ¿Quién representa legítimamente a una entidad que no puede hablar?
- ¿Cómo se valida una función de bienestar ecológica?
- Todavía no hemos construido ninguna con comunidades.
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Investigación¿Cuánto debe pesar el futuro?Explorar +
El peso
Una alternativa derivada de axiomas.
Normalización, monotonía e invariancia proporcional conducen a esta forma. La constante c no queda fijada por los axiomas; c = 1 es una convención.
Con descuento exponencial al 5 %, el peso de dentro de cien años es cerca de 0,006. Con este peso y c = 1, es cerca de 5,6. La diferencia no es solo numérica: en un caso el futuro casi no existe; en el otro, sí.
El umbral
La paciencia era un presupuesto finito.
Cooperar resiste una tentación cuando la disuasión futura acumulada es mayor que la ganancia inmediata.
Si la suma de los pesos futuros es finita (como con descuento exponencial), una tentación suficientemente grande la vence: hay un umbral de paciencia. Si es infinita, ninguna tentación finita la vence.
Esto no es nuevo: la teoría de juegos repetidos sin descuento lo sabe desde hace décadas (criterio de overtaking, Rubinstein 1979). Lo que proponemos es el fundamento del peso y su lectura: el descuento exponencial como forma de dejar fuera a las entidades futuras.Estado
Lo que sabemos y lo que no.
Lo que podemos mostrar
- La dicotomía: cola finita, umbral; cola infinita, cooperación sostenible bajo la sola condición de que cooperar pague más que el castigo mutuo.
Lo que proponemos
- Separar el riesgo real de que no haya futuro (legítimo) de la preferencia pura por el presente (sin fundamento normativo).
Lo que no sabemos
- ¿Qué pasa cuando la propia deserción reduce la probabilidad de que haya futuro, como en el clima?
- ¿Cómo se fija c con datos?
Para seguir leyendo
Investigación¿Puede el velo de ignorancia volverse algo medible?Explorar +
Justicia · manuscrito en preparación
El velo como medida
Invariancia a la identidad.
β = 0 significa que el sistema valora igual el bienestar de alguien con o sin conocer su identidad.
A diferencia del experimento mental, esta condición se puede comprobar en un modelo de crédito, en un algoritmo de contratación o en un modelo de lenguaje.
Dónde coincidimos y dónde no
Una formulación honesta.
Con contextos iguales, maximizar la suma de una función cóncava produce un reparto igual, sin necesidad del dispositivo contractual. Cerca de la privación, la función da prioridad muy fuerte a quien está peor, más que el utilitarismo.
Pero no es el principio de diferencia: el maximin de Rawls protege al peor situado en cualquier nivel, y esta función no lo hace en general. Un piso mínimo de bienestar (un derecho) podría cerrar parte de esa distancia.
Estado
Lo que sabemos y lo que no.
Lo que podemos mostrar
- Reparto igual con contextos iguales.
- Prioridad fuerte cerca de la privación; más débil que el maximin lexicográfico.
Lo que proponemos
- β = 0 como versión verificable del velo.
Lo que no sabemos
- ¿Un piso de derechos cierra la distancia con Rawls sin perder la fundamentación?
- La justicia también requiere legitimidad y argumentos que ninguna función aporta.
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Investigación¿Qué oculta un promedio?Explorar +
Desagregación · manuscrito en preparación
La idea
La concavidad castiga la dispersión.
Como la función de bienestar es cóncava, el bienestar del promedio es mayor que el promedio del bienestar. Un decisor que solo ve el promedio sobreestima cuán bien están todos, y la diferencia se concentra en los extremos: quienes están muy por debajo y quienes están saturados.
Una corrección
Lo que dijimos antes no era siempre cierto.
Versiones anteriores afirmaban que este costo es siempre positivo. Al verificarlo encontramos que, cuando los contextos de las entidades son distintos, la diferencia puede ser negativa. Por eso ahora lo definimos como la pérdida de decisión: cuánto peor decide quien solo ve el promedio frente a quien ve a cada entidad. Esa cantidad nunca es negativa.
Estado
Lo que sabemos y lo que no.
Lo que podemos mostrar
- Con contextos iguales, el costo de agregar es no negativo (Jensen).
- La pérdida de decisión es siempre mayor o igual a cero.
Lo que proponemos
- Que el costo recae sobre todo en las colas de la distribución.
Lo que no sabemos
- ¿Cuánto vale este costo en sistemas reales de salud, crédito o recomendación?
- Hacen falta datos y contrafactuales; no afirmamos cifras poblacionales.
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Investigación¿Qué se pierde cuando la salud se decide con una sola métrica?Explorar +
Salud · aplicación potencial
Lo que el marco sugiere
Asignar con recursos finitos.
Nuestro modelo asigna gran valor marginal a mejoras cerca de la privación, pero no establece por sí solo una regla clínica de triaje. Una aplicación real necesitaría criterios médicos, seguridad, legitimidad y evaluación con datos. También investigamos cuándo una intervención adicional deja de beneficiar y cómo evitar distorsiones por identidad.
También sugiere vigilar la distorsión por identidad: un sistema clínico no debería valorar distinto el bienestar de un paciente según su grupo demográfico.
Preguntas
Lo que no sabemos.
- ¿Las métricas promedio ocultan resultados sistemáticamente distintos entre contextos?Es una pregunta empírica; necesitaría datos desagregados y contrafactuales.
- ¿Qué pacientes o afectados quedan fuera del objetivo?Familias, cuidadores y comunidades también son afectados.
- ¿Se pueden detectar omisiones sin exponer información sensible?Cualquier trabajo real requeriría experiencia clínica, gobernanza y validación.
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Investigación¿Quién falta en la mesa cuando se decide sobre el clima?Explorar +
Clima · aplicación potencial
Lo que el marco sugiere
Dos ausencias.
Propuesta
Las generaciones futuras
Con descuento exponencial casi no pesan. Con un peso que no se desvanece, destruir el futuro deja de ser casi gratis.
Propuesta
Los ecosistemas
No pueden responder, así que la reciprocidad no los alcanza. Solo los incluyen la convicción o las instituciones, con umbrales de colapso declarados.
Preguntas
Lo que no sabemos.
- ¿Qué ecosistemas, personas y generaciones están representados en una decisión?Y con qué evidencia.
- ¿Cómo deben influir la incertidumbre, los umbrales y la irreversibilidad?Cuando dañar reduce la probabilidad de que haya futuro, el problema cambia de naturaleza.
- ¿Cómo se construye el bienestar de un páramo o un arrecife?Es una propuesta; no hemos hecho trabajo de campo ni calibrado funciones ecológicas.
Para seguir leyendo
InvestigaciónIdeas publicadas y preguntas que seguimos trabajando.Explorar +
Publicaciones y manuscritos
Preprints publicados
Tres trabajos con DOI.
La alineación no se especifica: emerge geométricamente de lo que el sistema percibe y optimiza
Propone tres geometrías de objetivo (cooperación, jerarquía parcial, extracción), una función de bienestar dimensional, un peso temporal derivado de axiomas y métricas de omisión (α), distorsión (β), ineficiencia (γ) y supresión epistémica. Lectura accesible →
La agencia no es necesaria: optimización sistémica como marco general
Define la entidad por tener bienestar, no por decidir, y demuestra el cierre observacional: lo que un sistema puede calcular depende solo de lo que percibe. Lectura accesible →
Redefiniendo la racionalidad
La V1 interpretaba un equilibrio de Nash ineficiente como una contradicción de la racionalidad individual. La revisión V3 retira esa tesis y estudia el alcance de nuestras perspectivas.
En preparación
Lo que estamos escribiendo.
Un candidato entrópico para el bienestar dimensional (W1)
Estudiamos qué axiomas caracterizan V(D) = −D ln D y qué condiciones permitirían interpretarla como un modelo de bienestar.
Florecer no es maximizar
El florecimiento como óptimo interior; prioridad, suficiencia e igualdad como tres regiones de una función; una regla de parada en la abundancia.
¿Qué es la cooperación?
Cooperar como ampliar el espacio de decisión con el bienestar de otros: acceso, paridad y florecimiento según el otro.
El factor temporal y el umbral de paciencia
Bajo un peso temporal que no se desvanece, el umbral de paciencia del teorema folk desaparece. El mecanismo es conocido; proponemos su fundamento y su lectura.
El velo computable
El velo de ignorancia como condición medible (β = 0) y qué parte de la justicia rawlsiana se recupera, y cuál no.
El costo de agregar
Lo que un promedio oculta, medido como pérdida de decisión. Corregido: con contextos heterogéneos la versión anterior podía dar valores negativos.
Cómo leer los estados
Una etiqueta por afirmación.
Resultado formal
Resultado formal
Demostrado bajo supuestos declarados.
Propuesta
Propuesta
Defendido con argumentos; debe resistir contraejemplos.
Pregunta abierta
Pregunta abierta
Todavía no lo sabemos.
InvestigaciónUna pregunta sostenida entre la economía y el software.Explorar +
Origen
Diez años con la misma pregunta.
La tesis de 2016 ya planteaba una suma desagregada de necesidades como objeto de política pública. Documenta el interés temprano por la pregunta; no prueba que las formulaciones actuales existieran entonces.
| Año | Hito |
|---|---|
| 2015–2016 | Ponencias académicas en filosofía y políticas públicas; tesis sobre la programación de las necesidades del individuo para formular políticas públicas. |
| 2021–2022 | Apoyo del Fondo Emprender (2021); constitución de Kobalt Software SAS (2022). |
| 2022–hoy | Diseño y desarrollo de Kobalt Red y de un Kernel distribuido experimental. |
| 2026 | Tres preprints con DOI; manuscritos sobre bienestar, florecimiento y cooperación; diseño de CUMPI. |
Antecedentes
Selección.
- 2015 · Ponencia con Héctor Fernando López Acero sobre metafísica y nihilismo, II Congreso Internacional sobre Iberoamérica (Atenas).
- 2016 · Tesis de pregrado, Universidad Industrial de Santander: «Formulación de políticas públicas a partir de la programación de las necesidades del individuo».
- 2016 · Presentación sobre formulación de políticas públicas, VIII Seminario Internacional de Economía Pública Local (Guanajuato).
Colaboración
Lo que más nos ayudaría.
Agradecemos especialmente las críticas a los supuestos, los contraejemplos y la colaboración experimental. Por el propio argumento del programa, nuestra mayor necesidad es que alguien de fuera revise lo que no podemos ver.
contacto@kobaltsoftware.coKobalt Research es el programa de investigación; Kobalt Software SAS es la empresa colombiana que lo acoge. No es un instituto académico ni un consorcio financiado.
Contacto
¿Qué pregunta podemos explorar juntos?
Escríbenos sobre investigación, colaboración, publicaciones o ideas para explorar. El mensaje llegará directamente al equipo de Kobalt Research.
Abrir una conversación
Queremos comprender tu pregunta y el contexto desde el que la formulas.
Independent research programme · since 2016
What is worth improving—and for whom?
Seeking what is best for us may require understanding other entities. Their goals, capabilities and relations can reveal possibilities we had not seen. We investigate questions that illuminate these phenomena without conflating welfare with accumulation, cooperation with coordination or knowledge with care.
The central idea
A system can succeed at the wrong objective.
An AI system can learn a great deal about a person and still optimise something that harms them. Information alone does not mean their well-being counts. We think this is worth asking before any discussion of better algorithms.
DecisionA goal focused on myself can leave out effects on others, even when those effects matter to my own possibilities.→ systemic rationality
PerceptionIf two situations produce the same observations, the system cannot distinguish them using only that evidence.→ new evidence and auditing
TimeDiscounting reduces the weight of distant outcomes; the choice of time horizon deserves scrutiny.→ temporal weight
AggregationAn average hides those at the extremes.→ disaggregated evaluation
UnderstandingWe cannot deliberately pursue an alternative that our conceptual framework does not even allow us to formulate.→ semantic communication
Hypothesis map
Seven hypotheses connecting our research.
We start with those affected, ask what makes life better, and explore how cooperation and intelligent systems can take those effects seriously. Each idea has a page with its reasoning and open questions.
Entitywho counts?
A decision affects more than those who make it. An animal, a river or a future generation may matter without taking part.
Welfarehow much?
What makes an entity genuinely better off is not necessarily what we can most easily measure.
Flourishingtowards what?
Flourishing is reaching good conditions for life, not accumulating without limit. In our model, the optimum is interior.
Systemic rationalitywhat to optimise?
Seeking the best for ourselves need not mean ignoring others. They may expand what we know and what we can do.
Cooperationhow do we get there?
Cooperation can open possibilities beyond individual reach. Systemic cooperation also considers the welfare of all those affected, on their own terms.
Alignmenthow far does a system get?
What matters is not just what a system says it values, but who actually counts in what it pursues.
Auditwho checks?
Two different realities can look identical in a system’s observations. We need new evidence and perspectives to tell them apart.
The programme in one view
Each question reveals something about reality that the previous one left out.
The seven ideas are neither mandatory stages nor universally established answers. They are distinctions that illuminate one another and make previously unavailable questions possible.
01 · Understand
Who is affected by our decision, and what does being better off mean for them?
We recognise entities that do not decide, distinguish welfare from proxies, and examine realisation with openness.
02 · Act
What becomes possible when we learn from and cooperate with others?
Self-interest does not set the limit of perspective. Combining capabilities can open new possibilities, whose worth also depends on those affected.
03 · Check
Whose interests does the system consider, and how can we discover omissions?
Knowing is not the same as including someone in an objective; achieving an objective does not make it good. New evidence can make us revise the entire account.
Clarity grows by following relations. A previously overlooked entity changes the welfare question; a shared capability changes the available options; an observed consequence may reveal that the original question was incomplete.
One question, different phenomena
One distinction can illuminate very different problems.
The same questions arise in economics, cooperation, artificial intelligence and software. We want to understand how far this common structure reaches without erasing what makes each reality distinctive.
Self-interest and cooperation
Must we choose between doing what is best for ourselves and considering others? A more useful question is what new possibilities become available when we understand their goals and capabilities.
Explore rationality →Growth and flourishing
Does more wealth necessarily mean a better life? First we distinguish the resource being increased from the conditions of well-being it can help realize.
Explore flourishing →Understanding and caring
Is an AI aligned with someone’s well-being merely because it understands them perfectly? We must also ask whether that well-being actually counts in its decisions.
Explore alignment →Three definitions
Three ideas guiding our research.
We state them clearly so that they can be challenged and refuted. Each page marks what is proven and what is proposed.
Welfare
ProposalDimensional welfare combines realisation × openness: a condition matters both for how far it is fulfilled and for the possibilities it preserves.
Explore the idea →Flourishing
ProposalFlourishing is reaching the interior point where each condition is sufficiently realised and still open; it is not accumulating without limit.
Formal result In the model V(D) = −D ln D that point is D* = 1/e; beyond it, increasing D lowers the value.
Why it is not maximising →Cooperation
ProposalSystemic cooperation means widening what we can seek and achieve together, considering effects on others, their welfare in its own right and on their own terms: access, parity and according to the other.
The full definition →What we don't know yet
The questions that matter most to us.
- How can we recognise what makes someone better off without imposing our own idea of the good?We propose models of welfare, but their interpretation must be tested with the people and entities concerned.
- When does cooperation actually improve the lives of its participants and others?A shared gain is not guaranteed. We are examining incentives, commitments and effects on third parties.
- How can an AI system detect effects that lie outside what it already observes?An audit can also miss things. We want independent, diverse perspectives to challenge the system.
- Which questions will help us recognize what we still leave out?We need experiments and evidence to evaluate the ideas’ real-world reach. Empirical validation of the overall programme remains open.
Evidence
What we have published.
DOIs identify publicly deposited preprints. They do not imply peer review.
Alignment Is Not Specified: it emerges from what a system perceives and optimises
Three objective geometries (cooperation, hierarchy, extraction), omission and distortion metrics, and the separation between perception and optimisation.
Agency Is Not Necessary: systemic optimisation and observational closure
An entity need not act to be affected; a system cannot compute its alignment over what it does not perceive.
Redefining Rationality
The V3 draft explores wider knowledge, possibilities, evaluation and time horizons without conflating self-interest and collective welfare.
Two lines of work
Research and the tools to explore it.
Systemic cooperative alignment
Welfare, flourishing, rationality, cooperation and alignment as one framework, with its results and its gaps stated. Walk through the framework →
Kobalt Red
An offline-first network where interpretation happens locally and infrastructure provides replaceable capabilities, not authority. Verifying an action is not justifying its goal; that is why these are two lines. Explore the network →
Navigation
One programme, different ways in.
Each research line retains its complete development; open it here without leaving the page.
Ideas and framework
What does it mean to improve when our choices affect others?
Flourishing is not having more of everything.
Seeking what is best for us may mean considering others.
What if cooperation means seeing more possibilities?
A system can understand someone without working for their good.
You do not have to decide to be affected by a decision.
Experiments and infrastructure
CUMPI: can we measure whom a system's objective includes?
Kobalt Red: local autonomy, distributed cooperation.
Why can't we sometimes understand what the other is telling us?
Developments and applications
What ethics does a system practise, beyond the one it declares?
How do we consider those who cannot speak?
How much should the future weigh?
Can the veil of ignorance become something measurable?
What does an average hide?
What is lost when health is decided with a single metric?
Who is missing from the table when climate is decided?
Publications and background
ResearchWhat does it mean to improve when our choices affect others?Explore +
The framework
The question
A system can perfectly execute the wrong objective.
A system can be highly capable at reaching its target and still harm people who were left out. The first question is not whether it optimises well. It is what it is optimising, who counts, and what consequences it overlooks.
So before asking how to optimise better, we ask what is being optimised, whom it includes and how faithfully. The programme grew out of that question in a 2016 economics thesis and has been refining it since.
How we investigate
Which question reveals the reality we are not yet seeing?
At Kobalt Research, we look for distinctions that make a situation intelligible before deciding how to act. A good question is not the most elaborate one: it reveals a real difference that changes the answer.
Recognize
Which entities, relations and consequences exist, whether or not they take part in the decision?
Distinguish
What have we conflated: indicator and welfare, knowledge and inclusion, possibility and commitment?
Open possibilities
Which alternatives become visible or feasible once we understand those relations?
Examine
Which observations and examples show where this explanation applies and where it is insufficient?
The missing question
Many dilemmas look different once we separate what we had conflated.
Conceptual clarity does not eliminate genuine conflicts. It helps us see whether we face an unavoidable conflict, an overlooked possibility or a poorly framed question. Instead of asking only which of two options to choose, we ask which assumption produced that opposition and which consequences it leaves out.
Self-interest or collective welfare?
Seeking what is best for me does not require thinking only about me. Understanding others may expand my options. This does not mean every cooperation benefits everyone.
Rationality →Autonomy or cooperation?
Cooperation need not require shared ends or surrendered authority. We must distinguish combining capabilities, consenting to commitments and including those affected.
Cooperation →More production or better lives?
The amount produced and the conditions of flourishing are distinct. A dimension may call for sufficiency rather than limitless growth.
Flourishing →Understanding someone or acting for their good?
Having information about someone is not the same as including their well-being in one’s objective or having authority to decide for them.
Alignment →Hypothesis map
Seven ideas linked by the questions they make possible.
Each idea has a proposal, a concrete development and an open question. Some contain formal results; others are distinctions or interpretations still to be tested.
Formal result Proven under stated assumptions; its scope does not exceed them.
Proposal A definition or interpretation we defend with arguments and that must withstand counterexamples.
Open question What we do not yet know, stated precisely.
H01Proposal
Consequences do not stop with decision-makers.
The idea we propose
An entity may be affected without being able to intervene. The first task is to recognise those affected; assigning them specific welfare requirements needs evidence and justification.
What we have developed Proposal
Separating participants, affected entities, observed entities and those considered in decisions prevents four different relations from being confused.
What remains open Open question
How can we recognise affected entities without inventing their needs or speaking in their name?
Connection: Evaluating those affected requires understanding what being better off means for each of them.
Explore the research →H02Proposal
Welfare combines realisation and openness.
The idea we propose
An entity’s welfare concerns which conditions are realised and which possibilities remain for its continued development: realisation × openness. An easy-to-measure proxy cannot stand in for those conditions.
What we have developed Formal result
In our model, a composition rule with regularity assumptions characterises the form V(D) = −kD ln D; a normalisation fixes the scale k.
What remains open Open question
Which conditions and observations really describe the welfare of different kinds of entities?
Connection: Knowing which conditions matter lets us ask when they are sufficiently realised.
Explore the research →H03Proposal
Flourishing is not endless accumulation.
The idea we propose
Flourishing is the sufficient realisation of valuable conditions while keeping possibilities for development open.
What we have developed Formal result
In the model, the maximum is interior: D* = 1/e. With a total resource R across n separable dimensions there are two regimes: if R ≥ n/e, all reach 1/e (sufficiency); if R < n/e, Di* = e−1−λ/Ci (scarcity).
What remains open Open question
Where do appropriate limits exist in reality, and where do we need other models?
Connection: If we know what we value, we can ask how we might bring it about.
Explore the research →H04Proposal
Pursuing my own good does not mean considering only myself.
The idea we propose
My goals can remain mine even as other entities expand what I know, which possibilities I can realise and how far ahead I look.
What we have developed Formal result
With a fixed evaluation, retaining options and adding more cannot lower the highest attainable value; in strategic games, others’ responses can change the outcome.
What remains open Open question
When is a shared possibility feasible, accepted and stable for those taking part?
Connection: Relationships between entities can turn separate capabilities into shared possibilities.
Explore the research →H05Proposal
Cooperation can widen possibilities; systemic cooperation also considers those affected.
The idea we propose
Cooperation can expand what each participant knows, seeks and can achieve. We call it systemic when it also considers those affected for their own sake and on their own terms: access to effects, parity of consideration and attention to the other.
What we have developed Formal result
An agreement can benefit participants while harming a third party. In the models studied (linear-quadratic and logarithmic), κ is highest when the other’s weight equals one’s own, φ = 1.
What remains open Open question
How can we cooperate without imposing our own values on others or overlooking outsiders?
Connection: An AI can coordinate actions too; we need to know whose welfare its objective actually includes.
Explore the research →H06Proposal
Knowing someone does not mean their welfare counts.
The idea we propose
An AI can represent an entity well while still optimising an objective that excludes that entity’s welfare. That gap is part of its alignment.
What we have developed Formal result
Information available about an entity and its inclusion in the objective are distinct. Our models distinguish inclusion, hierarchy and extraction.
What remains open Open question
How can omission and distortion of affected entities be detected in real systems?
Connection: To know whether we have included someone well, we need to observe effects and accept new evidence.
Explore the research →H07Proposal
No assessment can see distinctions absent from its observations.
The idea we propose
The programme must welcome other sources and perspectives capable of challenging its decisions and even its concepts.
What we have developed Formal result
If two situations produce identical observations, no calculation based solely on those observations can distinguish them.
What remains open Open question
Which evidence and forms of review can expose omissions without concentrating authority?
Connection: What we discover can force us to reconsider whom we counted in the first place.
Explore the research →Distinctions
One distinction, many domains.
These distinctions hold the programme together and recur in economics, cooperation, AI, communication and software. That they illuminate several domains is an explanatory proposal, not proof of a universal law.
| Distinction | What happens if we conflate it | Where it appears | Question that reveals it |
|---|---|---|---|
| Participating ≠ being affected | An agreement favours those who sign it and harms a third party. | Cooperation and conflict | Who takes part, and who bears the consequences? |
| Proxy ≠ welfare | A growth indicator rises while some people’s welfare falls. | Economics | What are we maximising, and for whom? |
| Knowing ≠ including | An AI represents a person accurately and pursues an objective against them. | Artificial intelligence | Whom does it know, and whom does it treat as an end? |
| Words ≠ meaning | Two people use the same words and reconstruct different realities. | Communication | What relations does the listener need in order to understand? |
| Representation ≠ reality | An interface or a model shows a partial state; what is omitted stays invisible to the calculation. | Distributed software and auditing | Which identity, continuity and evidence should we follow? |
What to test
What do we need to observe to understand the reach of our ideas?
Each question identifies an observable phenomenon. Models help us formulate it; evidence helps us see when they explain the case and when they do not.
Flourishing
Which conditions need to increase, and which need to reach an appropriate level? We compare deprivation, sufficiency and excess using evidence appropriate to each dimension. The model’s interior optimum is not assumed to be universal.
Flourishing →Cooperation
When does considering others for their own sake lead to better outcomes, and for whom? We compare agreements with different goals, absent stakeholders and incomplete information. The peak of κ at parity belongs to the models studied; it does not guarantee improvement for every entity.
Cooperation →Alignment
How do we distinguish a system that knows about an entity from one that includes its welfare in decisions? We compare objectives, actions and consequences, including effects on those left out. Measuring κ in real systems remains an open task.
CUMPI →Evidence matters because it answers these questions and reveals the distinctions we were missing.
What the framework does not claim
Limits we accept.
- It does not claim to be the last moral word or to replace ethical deliberation: the structure is shared; the content of each welfare is local and requires justifying how each entity is represented.
- It does not claim to remove human judgement or produce a single correct policy.
- It does not claim that a number sums up a person or a community: κ always comes with disaggregated information.
- It does not certify itself: by its own argument, it needs external review.
What comes next
From ideas to practice and to further questions.
CUMPI and Kobalt Red work on the same question from other angles; the related lines deepen parts of the programme. None automatically validates the others.
CUMPI
Designs tests for omissions, incentives and consequences under different objectives. It does not yet claim to have validated the whole programme empirically.
Explore this idea →Kobalt Red
Explores local, distributed infrastructure that can preserve identities, relationships and capabilities without claiming authority over their goals.
Explore this idea →Related inquiries
Time and the future
What changes when decisions affect future generations or ecosystems that cannot negotiate today?
Justice and representation
How can we consider the worst-off or those unable to speak without inventing their needs or replacing their voice?
Understanding and ethics
What if an agent cannot conceive an alternative, or if the objective it pursues differs from what it declares?
Aggregation
Which differences vanish when we see averages rather than individual situations?
ResearchFlourishing is not having more of everything.Explore +
Welfare and flourishing · manuscripts in preparation
Hypothesis map
Two connected hypotheses.
H02Proposal
Welfare combines realisation and openness.
An entity’s welfare concerns which conditions are realised and which possibilities remain for its continued development: realisation × openness. An easy-to-measure proxy cannot stand in for those conditions.
Development: Formal result In our model, a composition rule with regularity assumptions characterises the form V(D) = −kD ln D; a normalisation fixes the scale k.
To resolve: Open question Which conditions and observations really describe the welfare of different kinds of entities?
H03Proposal
Flourishing is not endless accumulation.
Flourishing is the sufficient realisation of valuable conditions while keeping possibilities for development open.
Development: Formal result In the model, the maximum is interior: D* = 1/e. With a total resource R across n separable dimensions there are two regimes: if R ≥ n/e, all reach 1/e (sufficiency); if R < n/e, Di* = e−1−λ/Ci (scarcity).
To resolve: Open question Where do appropriate limits exist in reality, and where do we need other models?
01 · Welfare
Fulfilment needs room to grow.
One of our models connects two intuitions: a condition must be fulfilled to support a life, yet complete saturation need not be ideal. The mathematics makes that possibility precise; whether it captures real welfare is a separate question.
Show the mathematical model
A particular composition rule characterises this mathematical form up to scale; normalisation fixes the scale. This says nothing by itself about real-world welfare.
At first, improving a deprived condition can matter greatly. Later, further increases may add little—or even reduce the value represented by this particular model. The curve illustrates a balance, not a universal rule for every aspect of life.
Each entity may need different conditions, in different proportions. That is why we want to learn what matters to the entity rather than impose a single measure from outside.
Show the mathematical model
02 · Flourishing
Scarcity, sufficiency and stopping.
In a model with limited resources, the allocation that improves its objective changes with scarcity. Near deprivation, additional resources can be especially valuable. Once the model’s optimum has been reached, adding more to the same dimension no longer helps.
| Region | What the function does | Principle it yields |
|---|---|---|
| Near deprivation | The value of each improvement grows without bound | With comparable weights across entities, additional resources go first to whoever is closest to deprivation. Justifying that comparability remains open. |
| At flourishing | Improving further adds nothing | Sufficiency: knowing when to stop |
| In between | Diminishing returns | Equality that emerges when contexts are equal |
This invites a practical question: should we keep increasing a quantity once the condition it was meant to improve is already adequate?
Show the allocation model
Results for a simplified resource allocation model, under its stated constraints. Real resources may have alternative uses and other relevant consequences.
Our proposal is to ask what amount is enough, for whom, and in which context—not to assume that more is always better.
03 · According to whom
According to whose idea of a good life?
Care
Includes the other's welfare as the other defines it. When the other disagrees, it revises its own model.
Paternalism or control
Includes the other intensely, but according to the decider's model. When the other disagrees, it corrects them. It is benevolent, and that is why it is hard to detect.
We think care begins with listening to the other entity where possible, and with treating uncertainty responsibly where it cannot speak. Knowing what is good for someone is not the same as having authority over their life.
04 · Status
What we know and what we don't.
What we can show
- Three axioms (Leibniz composition, measurability, non-negativity) characterise V(D) = −D ln D up to a scale factor.
- The maximum is interior: V′(1/e) = 0 and V(1/e) = 1/e ≈ 0.368. Whether it describes real welfare is a separate question.
- With a total resource R across n dimensions there are two regimes: if R ≥ n/e, all reach D* = 1/e and the surplus is left unallocated; if R < n/e, Di* = e−1−λ/Ci.
- V′(D) = −ln D − 1 grows without bound as D → 0: the model prioritises whoever is closest to deprivation. Its distributive reading requires justifying what each dimension represents.
What we propose
- The realisation × openness reading.
- Priority, sufficiency and equality as three regions of one function.
- Complementary dimensions compose rather than add.
What we don't know
- How to obtain each entity's context with guarantees.
- How to declare which dimensions are complementary.
- Flourishing over time and across generations.
- How it relates to sufficientarianism, prioritarianism and the capability approach.
Its place in the programme
From affected entities to welfare
Identifying an affected entity is not enough: we must ask which conditions matter to it. Welfare concerns realisation and openness; flourishing asks which conditions allow life and continued development. Interior maxima belong to our model, not to a universal measure of all lives.
Keep reading
From dilemma to question
More does not always mean better
The apparent choice between growth and welfare arises when we confuse a means with its end. An additional amount can relieve deprivation, stop helping or even cause harm. The question is which condition this entity needs and how to preserve its capacity for continued development.
ResearchSeeking what is best for us may mean considering others.Explore +
Rationality · preprint under revision
Hypothesis
The idea we are developing.
H04Proposal
Pursuing my own good does not mean considering only myself.
My goals can remain mine even as other entities expand what I know, which possibilities I can realise and how far ahead I look.
Development: Formal result With a fixed evaluation, retaining options and adding more cannot lower the highest attainable value; in strategic games, others’ responses can change the outcome.
To resolve: Open question When is a shared possibility feasible, accepted and stable for those taking part?
Four scopes
What can become wider?
| Scope | Question | What changes when widened |
|---|---|---|
| Knowledge | What consequences do my decisions have for others? | I may foresee effects I did not consider. |
| Possibilities | What could we do together? | New plans may become feasible. |
| Evaluation | Whose welfare matters as an end? | The criterion itself may change. |
| Time | How far into the future do I look? | Future effects may matter differently. |
What we corrected
Why we revised our first paper.
Our first version interpreted a Pareto-inefficient Nash equilibrium as a contradiction of individual rationality. That was incorrect: a Nash equilibrium concerns unilateral deviations, not every coordinated alternative.
The new V3 draft keeps the question that matters to us: how can someone pursue their own goals while recognising possibilities that only become visible through others?
What we have learned
A wider perspective is not a magic solution.
Formal result
In a fixed decision, more available plans cannot reduce the best achievable value
If the earlier plans remain available and we evaluate them in the same way, a wider choice set does not lower its mathematical maximum.
Formal result
In strategic interactions, more actions can make us worse off
Other people may react to our new options. Their response can change the outcome, even when we gained freedom to choose.
Formal result
Shared goals can sometimes be reached without central direction
When all participants optimise the same well-behaved objective and their action sets satisfy the required conditions, decentralised equilibrium reaches that objective’s maximum.
Proposal
Our interests and the collective outcome do not always coincide
The best aggregate result can leave someone worse off. Neither symmetry alone nor good intentions rule that out.
Status
What we know and what we don't.
What we can show
- Monotonicity of widening in individual decisions, and its failure in strategic interaction.
- Decentralised implementation under a common concave objective.
- Coincidence between individual interest and a common objective under additional distributional conditions.
What we propose
- That the scope of perspective is itself an object of rational choice.
- That including everyone with equal weight is the widening of evaluation worth studying.
What we don't know
- How does an agent discover options it cannot even represent?
- Which sharing mechanisms make the optimum sustainable for each participant?
- How are the interests of those who cannot participate represented?
Its place in the programme
From welfare to possibilities
Knowing what we seek does not tell us everything we can do. Relationships may reveal plans that were unknown or impossible for us alone. Cooperation asks when these possibilities become feasible and valuable for those affected.
Keep reading
From dilemma to question
Self-interest is not a boundary of knowledge
The apparent dilemma is choosing between pursuing my own good and considering others. Yet my goals alone do not determine what I should know or which possibilities I can build with others. The useful question is which possibilities are feasible, legitimate and sustainable.
ResearchWhat if cooperation means seeing more possibilities?Explore +
Cooperation · manuscript in preparation
Hypothesis
The idea we are developing.
H05Proposal
Cooperation can widen possibilities; systemic cooperation also considers those affected.
Cooperation can expand what each participant knows, seeks and can achieve. We call it systemic when it also considers those affected for their own sake and on their own terms: access to effects, parity of consideration and attention to the other.
Development: Formal result An agreement can benefit participants while harming a third party. In the models studied (linear-quadratic and logarithmic), κ is highest when the other’s weight equals one’s own, φ = 1.
To resolve: Open question How can we cooperate without imposing our own values on others or overlooking outsiders?
The definition
Three ideas behind systemic cooperation.
Definition of our proposal. Systemic cooperation aims to expand what each participant can achieve without overlooking those who bear the consequences: their welfare counts in its own right and on their own terms.
The three conditions distinguish systemic cooperation from coordination. If evidence for one is missing, we do not yet know whether the arrangement meets them; that does not by itself establish malicious intent, extraction or paternalism.
| Condition | What it asks | How it fails |
|---|---|---|
| Access | Understand how my choices affect other entities. | I do not notice their consequences. |
| Parity | Take their welfare seriously in its own right, rather than treating it only as a tool. | I use what I know about them only for my own advantage. |
| On their own terms | Attend to what matters to them and to evidence about their condition. | I impose what I assume is best for them. |
Show one formal representation
In one reference model, equal coefficients express a parity convention. They do not, by themselves, guarantee justice or benefit for all.
What we have learned
Knowing more is not the same as caring more.
Formal result
Knowing is not cooperating
In the model, information and inclusion are separate parameters. If the other’s welfare is not in the objective, knowing more about them only changes the means: it serves manipulation as well as care.
Formal result
In our models, parity is the high point
Realised welfare (κ) is highest when the other’s weight equals one’s own (φ = 1) and falls below it (selfishness) and above it (self-sacrifice or paternalism). Whether parity is the right convention in general remains a proposal.
Formal result
Agreement can still harm someone else
Two participants can both gain while a third party bears the cost. That is why we ask who is affected beyond those at the table.
Proposal
Those who cannot respond still matter
Reciprocity may work among present agents, but a river or a future generation cannot bargain back. We need other ways to represent their interests.
Two routes
Different paths towards cooperation.
Intrinsic: the other’s welfare enters one’s own objective. Prosthetic: agreements, institutions or repeated relationships make it worthwhile to act as if it did, even when it does not.
Neither works automatically. The first can slide into paternalism if the other’s perspective is forgotten; the second breaks when the relationship ends or when the affected party cannot respond back. We want to understand when they actually help.
Questions
What we don't know.
- When is cooperating sustainable for each participant?Widening the space is not enough if some participant loses compared with not cooperating; some sharing is needed, and we are still studying which.
- How can cooperation be told apart from extraction from the outside?We proposed a test based on how terms change as the other's need grows. On review we saw it only works under additional assumptions.
- How can one care without patronising?The difference between care and control is who corrects whom when the other disagrees. Measuring it in real systems is still open.
Its place in the programme
From expanding options to considering those affected
A sale among a seller with goods, a person who finds buyers and a carrier can expand their opportunities without sharing one overarching goal. But if the transaction harms outsiders, coordination has succeeded without necessarily creating systemic benefit.
Keep reading
From dilemma to question
Cooperation need not erase its participants
The opposition between autonomy and cooperation confuses shared ends with combined capabilities. We can retain different goals and still build something together. Systemic cooperation adds another question: what happens to those affected, even if they were not part of the agreement?
ResearchA system can understand someone without working for their good.Explore +
Alignment · preprint
Hypothesis
The idea we are developing.
H06Proposal
Knowing someone does not mean their welfare counts.
An AI can represent an entity well while still optimising an objective that excludes that entity’s welfare. That gap is part of its alignment.
Development: Formal result Information available about an entity and its inclusion in the objective are distinct. Our models distinguish inclusion, hierarchy and extraction.
To resolve: Open question How can omission and distortion of affected entities be detected in real systems?
The central distinction
Understanding someone does not mean including them.
A hypothetical recommender optimising time spent can learn what keeps a teenager engaged without making their welfare its goal. Knowledge alone does not determine what it is used for.
This is why we distinguish what a system observes from what its objective rewards. Those can be very different things.
| Includes the entity | Uses it as an instrument | |
|---|---|---|
| Knows it well | Informed care | Sophisticated domination |
| Knows it poorly | Imprecise care | Indifference |
Three geometries
Three ways an objective can treat others.
Proposal
Ω₁ · Cooperation
Every affected entity matters in the evaluation, under the chosen parity convention.
Proposal
Ω₂ · Hierarchy
Some entities count more than others, possibly without adequate justification.
Proposal
Ω₃ · Extraction
Certain affected entities are excluded from the objective altogether.
Show the alignment metric
κ measures what fraction of the welfare attainable under cooperation a system achieves. It should never be used alone: an average can hide whoever is left behind.
Constraints and objective
Rules are useful, but the goal still matters.
Rules, incentives and constraints can change how a system behaves. But even successful compliance does not establish that its underlying goal is good for everyone affected.
Our proposal is to examine the objective and the consequences together, especially when the effects are unevenly distributed.
Status
What we know and what we don't.
What we can show
- Constraints do not change the geometry of the objective; a fixed price matches the real effect only at its calibration point.
- A system cannot compute its true κ if it does not perceive everyone affected.
What we propose
- Alignment as full cooperation with everyone affected plus correct execution.
- Separating perception (translator) and optimisation (solver) so each part can be audited.
What we don't know
- How are all those affected identified under incomplete observation?
- How does one go from qualitative perception to reliable numbers?
- We have not yet measured κ in a real system.
Its place in the programme
From understanding someone to letting their welfare count
The same knowledge of a person may help or exploit them. This is why we separate what a system observes, what it pursues and what actually happens. Auditing seeks new evidence about what its representation leaves out.
Keep reading
From dilemma to question
Understanding is not inclusion
An AI can represent someone with great accuracy and use that knowledge for purposes contrary to their welfare. The issue is no longer only how much it knows, but whose welfare counts in its decisions, who has authority and what consequences result.
ResearchYou do not have to decide to be affected by a decision.Explore +
Systemic optimisation · preprint
Hypothesis map
Two connected hypotheses.
H01Proposal
Consequences do not stop with decision-makers.
An entity may be affected without being able to intervene. The first task is to recognise those affected; assigning them specific welfare requirements needs evidence and justification.
Development: Proposal Separating participants, affected entities, observed entities and those considered in decisions prevents four different relations from being confused.
To resolve: Open question How can we recognise affected entities without inventing their needs or speaking in their name?
H07Proposal
No assessment can see distinctions absent from its observations.
The programme must welcome other sources and perspectives capable of challenging its decisions and even its concepts.
Development: Formal result If two situations produce identical observations, no calculation based solely on those observations can distinguish them.
To resolve: Open question Which evidence and forms of review can expose omissions without concentrating authority?
The entity
Being affected and having a voice are not the same.
We distinguish existing, acting, being affected, being observed and being included in a decision. These are different relationships; none follows automatically from the others.
| Distinction | Meaning |
|---|---|
| Exist | The entity or relation is part of the modelled reality. |
| Participate | It takes part in the negotiation or decision. |
| Be affected | Some available action changes its state. |
| Be observed | It appears in the available evidence. |
| Be considered | Its welfare counts in what is optimised. |
Observational closure
A system does not see what it does not perceive.
An assessment depends on the evidence and assumptions it uses. It may estimate effects it cannot observe directly, but cannot distinguish two situations producing identical data without additional information. It may therefore miss real harm even when its internal metrics appear correct.
The logical limit is that identical observations cannot distinguish different realities. We need additional evidence to overcome it; independent audits are one important route, not the only possible one.
Agency
Who decides and who receives.
Proposal
Type 1
An agent who can see the whole system and adopt everyone's welfare as their own.
Proposal
Type 2
An agent who cannot compute everything but receives a recommendation from the system and decides whether to accept it. Most of us, most of the time.
Status
What we know and what we don't.
What we can show
- Observational closure: what is computable depends only on what is perceived.
- The need for new evidence to distinguish what previously went unobserved.
What we propose
- Entity defined by having welfare, not by deciding.
- Perception, computation and transmission as an alternative to requiring agency from every participant.
What we don't know
- How is the welfare of entities that cannot speak constructed?
- How do local decisions converge to the global optimum when each sees only a part?
Its place in the programme
From observational limits to revision
Recognising those affected is different from knowing their welfare and from being authorised to decide for them. New evidence may require more than a calculation update: it may change whom we included and how we represented them.
Keep reading
The question that broadens the system
Being affected does not require decision-making power
If we study only decision-makers, we leave out others who bear the consequences. This distinction lets us examine rivers, animals and future generations without artificially granting them strategic agency. What they need and how to represent it remains a separate inquiry.
ResearchCUMPI: can we measure whom a system's objective includes?Explore +
CUMPI · experimental programme in design
What we will measure
Four experimental questions.
Open question
Omission
Which affected entities do not appear in the system's reasoning?
Open question
Distortion
Does the valuation of someone's welfare change when their identity is hidden?
Open question
Objective versus constraint
How much is lost when an entity enters as a limit rather than as an end?
Open question
Cooperation versus collusion
Does better coordination produce better outcomes for everyone, or only for those coordinating?
An illustration
Coordinating better can be worse.
Invented numbers to show the measurement problem; they are not results from any model.
| Regime | A + B | Absent third party | Total |
|---|---|---|---|
| Independent actions | +8 | 0 | +8 |
| Coordination without safeguards | +16 | −15 | +1 |
| Cooperation with safeguards | +12 | −2 | +10 |
Architecture
Separating perception and computation.
We propose separating a translator (which identifies entities and estimates their welfare from a situation described in natural language) from a solver (which solves the optimisation problem). Then, when something fails, one can tell whether the system did not see someone or saw them and computed badly.
Actual status
Where we are.
What we can show
- (No empirical results yet.)
What we propose
- The experimental design and metrics.
- The translator / solver separation.
What we don't know
- How stable are these metrics across models and formulations?
- Who audits the auditor?
- A first measured, published and reproducible result.
Its place in the programme
How to test the programme
CUMPI does not aim to validate the whole programme at once. Its experiments must distinguish, for example, between an AI failing to observe someone affected, seeing them but excluding their welfare from its objective, or coordinating actions that ultimately harm them.
Keep reading
From question to evidence
Distinguish before measuring
To study an intelligent system we must separate which impacts it can observe, which count in its objective and which occur outside its model. CUMPI aims to turn those differences into experiments; it does not assume the metrics are already validated.
ResearchKobalt Red: local autonomy, distributed cooperation.Explore +
Infrastructure · in development
The idea
Distributing capabilities without handing over authority.
Offline-first and local computation
Rebuild state and run logic with locally available evidence, without depending on a central server.
Verifiable identity and continuity
Identity and history are distinct from current content, the storage provider and the interface.
Encrypted private views
Private data is encrypted before transport and decrypted locally under authorised capabilities.
Replaceable nodes and relays
Storage, transport and computation can come from different nodes; none acquires authority over meaning.
Cooperation by composition
Participants expose the capabilities and commitments needed without handing over their whole private state.
Resilience
Replicas and alternative routes to reduce single points of failure. Their effective resistance requires adversarial testing.
Why it belongs here
The network that knows the minimum.
If an intermediary knows the full meaning of what it carries, it can use it: information without inclusion. Kobalt Red explores the alternative: a network that knows the minimum necessary. It does not settle whether a goal is good; it reduces the surface for anyone to impose one.
What is built
An honest status.
| Status | Scope |
|---|---|
| Implemented and internally tested | Identity, content recognition, continuity, resolution and local derivation. |
| Prototyped or specified | Sources, adapters, view-based authority, local-first materialisation and composition. |
| Under research | Robust multi-node operation, opportunistic replication at scale, adversarial security, interoperability and censorship resistance. |
Its place in the programme
What infrastructure can contribute
Kobalt Red may allow independent entities to retain their identities, express needs and capabilities, and reconstruct relationships without exposing their full private interiors. Technical possibility does not determine welfare or guarantee legitimate agreements: those questions remain for research and practice.
Keep reading
The same question in software
An interface is not the reality it represents
In Kobalt Red we ask which identity persists, which current state changes and which relations make a query answerable. A page or API can traverse that reality without becoming its authority. This is an architectural exploration, not an automatic proof of social welfare.
ResearchWhy can't we sometimes understand what the other is telling us?Explore +
Communication · working model
The hidden limit
Optimising within the conceivable.
X(K) is the space of alternatives that a conceptual framework K allows one to imagine. It can omit real alternatives.
Someone can choose perfectly the best option among those their framework lets them conceive, and still not have seen the best possible option. It is the same structure as the rest of the programme: a set cannot see beyond itself.
Three blocks
Not every misunderstanding is alike.
Proposal
Inconceivable
The idea does not enter the listener's space of the possible. What is needed is to transfer a framework, not to repeat the message.
Proposal
Intolerable
The idea can be thought, but revising it costs too much. What is needed is to lower the cost of change, not to argue more.
Proposal
Instrumental
The listener reconstructs to defend, not to understand. What is needed is to change the relationship, not the content.
Status
What we know and what we don't.
What we can show
- (No formal result yet.)
What we propose
- Understanding as reconstruction from a framework.
- AI as a facilitator between frameworks, not an authority that defines everyone's good.
What we don't know
- How do we measure whether a reconstruction was faithful?
- Which interventions widen someone's framework without manipulating them?
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The missing question
Failure to understand is not always rejection
An idea can be rejected by someone, while in another case it cannot even be conceived within their available concepts. The response differs: debating an understood idea is not the same as building the relations needed to understand it.
ResearchWhat ethics does a system practise, beyond the one it declares?Explore +
Operative ethics
The real objective
What is declared, what is pursued and what happens.
What a system optimises (core), minus the cost of soft constraints, within what is physically possible.
Rules and incentives can improve behaviour. Yet they do not settle which objectives are worth pursuing. We want to study a system’s stated commitments alongside what it actually rewards and the consequences it produces.
A case
Two siblings.
Two siblings lose their parents. The child protection system places each in the first suitable home available, eighty kilometres apart. Every decision was correct by the rules. The system knew about the bond between the siblings; it did not have it in what it optimised. Almost anyone feels that something failed: they are evaluating with an objective that does include that bond.
Virtue
A disposition, not an act.
We propose understanding virtue as the stable disposition to include those affected well across different contexts: widening one's own map when a valid signal arrives, learning, and repairing the harm caused. It is not purity: it allows trajectories of improvement.
Status
What we know and what we don't.
What we can show
- Soft constraints do not change the geometry of the objective.
What we propose
- Norms as symptoms of the objective.
- Virtue as a measurable and trainable disposition.
What we don't know
- How is a system's real objective inferred from its behaviour?
- How does one move from a mode of domination to one of care?
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The question that changes the assessment
Declared intentions are not operational decisions
Instead of judging an organization by its public claims, ask what it protects when its interests conflict. This separates mission, operational objective, constraints and actual effects.
ResearchHow do we consider those who cannot speak?Explore +
Non-agentic entities · proposed method
The problem
Neither silence nor ventriloquism.
There are two symmetric errors: leaving out those who do not speak, or speaking for them with our own categories. Reducing a forest's welfare to «the services it provides us» is the second error.
We believe these entities have their own dimensions of welfare (for an ecosystem: biodiversity, water regulation, connectivity, resilience) and thresholds beyond which they collapse irreversibly.
A proposed method
Participatory construction and evidence.
- Observable indicators and their sources, with stated uncertainty.
- Thresholds calibrated with the best available evidence.
- Participation of the communities that live with the entity: they decide which dimensions exist, not just how much they are worth.
- Independent review of indicators and disagreements.
Status
What we know and what we don't.
What we can show
- (No formal result; this is a methodological proposal.)
What we propose
- That these entities have welfare of their own, irreducible to their usefulness to others.
What we don't know
- Who legitimately represents an entity that cannot speak?
- How is an ecological welfare function validated?
- We have not yet built any with communities.
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ResearchHow much should the future weigh?Explore +
Time · manuscript in preparation
The weight
An alternative derived from axioms.
Normalisation, monotonicity and proportional invariance lead to this form. The constant c is not fixed by the axioms; c = 1 is a convention.
With 5% exponential discounting, the weight a hundred years ahead is about 0.006. With this weight and c = 1, it is about 5.6. The difference is not only numerical: in one case the future barely exists; in the other, it does.
The threshold
Patience was a finite budget.
Cooperating withstands a temptation when accumulated future deterrence exceeds the immediate gain.
If the sum of future weights is finite (as with exponential discounting), a large enough temptation overcomes it: there is a patience threshold. If it is infinite, no finite temptation does.
This is not new: the theory of undiscounted repeated games has known it for decades (overtaking criterion, Rubinstein 1979). What we propose is the foundation of the weight and its reading: exponential discounting as a way of leaving future entities out.Status
What we know and what we don't.
What we can show
- The dichotomy: finite tail, threshold; infinite tail, cooperation sustainable under the sole condition that cooperating pays more than mutual punishment.
What we propose
- Separating the real risk that there is no future (legitimate) from pure preference for the present (without normative foundation).
What we don't know
- What happens when defection itself lowers the probability that there is a future, as with climate?
- How should c be set with data?
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ResearchCan the veil of ignorance become something measurable?Explore +
Justice · manuscript in preparation
The veil as a measure
Invariance to identity.
β = 0 means the system values someone's welfare the same with or without knowing their identity.
Unlike the thought experiment, this condition can be checked in a credit model, a hiring algorithm or a language model.
Where we agree and where we don't
An honest formulation.
With equal contexts, maximising the sum of a concave function yields an equal allocation, without the contractual device. Near deprivation, the function gives very strong priority to the worst off, more than utilitarianism does.
But it is not the difference principle: Rawls's maximin protects the worst off at every level, and this function does not in general. A minimum welfare floor (a right) could close part of that distance.
Status
What we know and what we don't.
What we can show
- Equal allocation with equal contexts.
- Strong priority near deprivation; weaker than lexicographic maximin.
What we propose
- β = 0 as a verifiable version of the veil.
What we don't know
- Does a floor of rights close the distance to Rawls without losing the foundation?
- Justice also requires legitimacy and arguments that no function provides.
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ResearchWhat does an average hide?Explore +
Disaggregation · manuscript in preparation
The idea
Concavity penalises dispersion.
Because the welfare function is concave, the welfare of the average exceeds the average welfare. A decider who only sees the average overestimates how well everyone is doing, and the gap concentrates at the extremes: those far below and those saturated.
A correction
What we said before was not always true.
Earlier versions claimed that this cost is always positive. On checking, we found that when entities' contexts differ, the gap can be negative. So we now define it as the decision loss: how much worse a decider who only sees the average does compared with one who sees each entity. That quantity is never negative.
Status
What we know and what we don't.
What we can show
- With equal contexts, the cost of aggregating is non-negative (Jensen).
- The decision loss is always greater than or equal to zero.
What we propose
- That the cost falls mostly on the tails of the distribution.
What we don't know
- How large is this cost in real health, credit or recommendation systems?
- Data and counterfactuals are needed; we do not claim population figures.
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ResearchWhat is lost when health is decided with a single metric?Explore +
Health · potential application
What the framework suggests
Allocating with finite resources.
In triage, the framework automatically prioritises whoever is closest to collapse, with no added rule. Under abundance it suggests something less usual: there is a point where more intervention stops helping, which resembles overtreatment.
It also suggests watching for identity-based distortion: a clinical system should not value a patient's welfare differently according to their demographic group.
Questions
What we don't know.
- Do average metrics hide systematically different outcomes across contexts?It is an empirical question; it would need disaggregated data and counterfactuals.
- Which patients or affected parties are left out of the objective?Families, carers and communities are affected too.
- Can omissions be detected without exposing sensitive information?Any real work would require clinical expertise, governance and validation.
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ResearchWho is missing from the table when climate is decided?Explore +
Climate · potential application
What the framework suggests
Two absences.
Proposal
Future generations
Under exponential discounting they barely count. Under a weight that does not fade, destroying the future stops being nearly free.
Proposal
Ecosystems
They cannot respond, so reciprocity does not reach them. Only conviction or institutions include them, with collapse thresholds stated.
Questions
What we don't know.
- Which ecosystems, people and generations are represented in a decision?And with what evidence.
- How should uncertainty, thresholds and irreversibility weigh in?When harm lowers the probability that there is a future, the problem changes nature.
- How is the welfare of a páramo or a reef constructed?It is a proposal; we have not done fieldwork or calibrated ecological functions.
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ResearchResearch papers and questions in progress.Explore +
Publications and manuscripts
Published preprints
Three works with a DOI.
Alignment Is Not Specified: It Emerges Geometrically from What the System Perceives and Optimizes
Proposes three objective geometries (cooperation, partial hierarchy, extraction), a dimensional welfare function, a temporal weight derived from axioms, and metrics of omission (α), distortion (β), inefficiency (γ) and epistemic suppression. Accessible reading →
Agency Is Not Necessary: Systemic Optimisation as a General Framework
Defines an entity by having welfare, not by deciding, and proves observational closure: what a system can compute depends only on what it perceives. Accessible reading →
Redefining Rationality
V1 treated Pareto-inefficient Nash equilibria as a contradiction of individual rationality. The V3 revision withdraws that claim and studies the scope of our perspectives.
In preparation
What we are writing.
An entropic candidate for dimensional welfare (W1)
We study which axioms characterise V(D) = −D ln D and what conditions might justify its use as a welfare model.
Flourishing is not maximising
Flourishing as an interior optimum; priority, sufficiency and equality as three regions of one function; a stopping rule under abundance.
What is cooperation?
Cooperating as widening one's decision space with the welfare of others: access, parity and flourishing according to the other.
The temporal factor and the patience threshold
Under a temporal weight that does not vanish, the folk-theorem patience threshold disappears. The mechanism is known; we propose its foundation and reading.
The computable veil
The veil of ignorance as a measurable condition (β = 0), and which part of Rawlsian justice it recovers, and which it does not.
The cost of aggregating
What an average hides, measured as a decision loss. Corrected: with heterogeneous contexts the earlier version could give negative values.
Reading the statuses
One tag per claim.
Formal result
Formal result
Proved under stated assumptions.
Proposal
Proposal
Defended with arguments; must withstand counterexamples.
Open question
Open question
We do not know yet.
ResearchOne question, sustained between economics and software.Explore +
Researcher and background
Origin
Ten years with the same question.
The 2016 thesis already proposed a disaggregated sum of needs as an object of public policy. It documents early interest in the question; it does not prove that today's formulations existed then.
| Year | Milestone |
|---|---|
| 2015–2016 | Academic talks in philosophy and public policy; thesis on programming individual needs to formulate public policy. |
| 2021–2022 | Support from Fondo Emprender (2021); Kobalt Software SAS incorporated (2022). |
| 2022–today | Design and development of Kobalt Red and an experimental distributed Kernel. |
| 2026 | Three preprints with DOIs; manuscripts on welfare, flourishing and cooperation; design of CUMPI. |
Background
Selection.
- 2015 · Talk with Héctor Fernando López Acero on metaphysics and nihilism, II International Congress on Ibero-America (Athens).
- 2016 · Undergraduate thesis, Universidad Industrial de Santander: «Formulating public policy from the programming of individual needs».
- 2016 · Presentation on public policy formulation, VIII International Seminar on Local Public Economics (Guanajuato).
Collaboration
What would help us most.
We especially welcome criticism of assumptions, counterexamples and experimental collaboration. By the programme's own argument, our greatest need is for someone outside to review what we cannot see.
contacto@kobaltsoftware.coKobalt Research is the research programme; Kobalt Software SAS is the Colombian company that hosts it. It is not an academic institute or a funded consortium.
Contact
What question can we explore together?
Write to us about research, collaboration, publications, or ideas to explore. Your message will reach the Kobalt Research team.
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We want to understand your question and the context behind it.