MB-X.01 · Logical Origin Node — Executive Summary

Autore: Massimiliano Brighindi · Licenza MIT · brighissimo@gmail.com

Business Case (ROI/LLR) Third Observer (UI) Analisi Cognitiva ai.json Hub

1) Scopo

Il L.O.N. integra verifica di coerenza logica (TruthΩ → Co⁺ → Score⁺) con memoria evolutiva (Lya, append-only) e auditing terzo (Third Observer) per ridurre rumore narrativo, migliorare robustezza e rendere tracciabili decisioni AI.

Anti-bias narrativo Auditabile Plug-in

2) Architettura

Truth Engine: coerenza base-invariante (TruthΩ), probabilità Co⁺, metrica Score⁺.
Lya: ledger evolutivo (seq, ts, hash_prev, signature) — stato e trend.
Third Observer: indice e report neutrali (third_index.json, UI di valutazione).
Omniabase: viste multiple r_b → feature φ_k.

Specifiche e indici machine-readable: ai.json, reviews/index.json, third_index.json.

3) Valore operativo

Obiettivo	Meccanismo	Segnale
Ridurre labeling	Filtro su `Score⁺`	LLR (Labeling Load Reduction)
Meno retraining	Rilevazione narrativa fragile	% retraining evitati
Trasparenza	Ledger Lya + report Third	traccia/firmware decisionale

Calcolo ROI e Paybackbusiness_case.html →

4) Deliverable

Metrica: TruthΩ, Co⁺, Score⁺ + etichette stato.
Ledger: lya_state.json (append-only, firma evolutiva).
Report terzi: third_observer.html, third_index.json.
PoC eseguibili: living_loop.py, batch_eval.py, dati: example_data.csv, results_scored_example.csv.

5) Integrazione

Pipeline dati/ML (gate su Score⁺).
Revisione scientifica e audit etico.
Laboratori R&D (esperimenti su TruthΩ/Co⁺).

6) Contatti & citazione

Massimiliano Brighindi
brighissimo@gmail.com · massimiliano.neocities.org

Cita: “Massimiliano Brighindi — Logical Origin Node (L.O.N.)”. Licenza MIT.