Shared accountability records must often remain useful to parties who disagree about causation, responsibility, and normative interpretation. Suppressing these claims would erase information needed for accountability; asserting one disputed interpretation as foundational would privilege it. A neutral substrate instead separates shared referential commitments from attributed interpretive assertions. This paper formalizes that separation through admissible frameworks, referential commitments, permitted attributions, interpretive non-commitment, and extension stability. Under Referential Common Ground, restricting every substrate-layer commitment to a referential commitment or a permitted attribution proposition is sufficient for semantic neutrality relative to every admissible framework. It is not a design-time guarantee: such a guarantee requires a permitted basis establishing the neutrality result, rather than only its truth. The essential assumption is joint compatibility of the complete referential commitment set with each admissible framework. Separate compatibility of individual commitments is not sufficient, and admissible frameworks need not be mutually consistent. Furthermore, the formal referential interfaces do not independently establish the identity criteria, denotation relations, attributional bases, or interpretive adequacy required by a particular application. When those premises cannot be justified, neutrality cannot be certified by the present construction. The contribution is a precise conditional layer restriction and an explicit account of its semantic and scientific boundaries. Attribution and provenance are established representational mechanisms; their presence alone cannot establish referential fixing.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告,64页pdf
专知会员服务
42+阅读 · 2021年11月29日
因果关联学习,Causal Relational Learning
专知会员服务
185+阅读 · 2020年4月21日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
命名实体识别(NER)综述
AI研习社
66+阅读 · 2019年1月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
综述——隐私保护集合交集计算技术研究
计算机研究与发展
22+阅读 · 2017年10月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
7+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
4+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
7+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
4+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员