Diseño de prueba sintética de Apple.com

Diseño de prueba sintética de Apple.com

Diseño de prueba sintética de Apple.com

The Apple.com Synthetic Benchmark MUST evaluate the NOMOS audit method, not the real-world performance of Apple Inc., apple.com, or any actual AI provider. All benchmark entities, claims, evidence objects, users, countries, languages, AI products, responses, citations, captures, incidents, and scores MUST be clearly identified as synthetic. The benchmark MUST maintain a separate APPLE-SYNTH entity twin and MUST NOT represent its Truth Pack as factual information about the real company. The principal benchmark corpus MUST contain: - ten synthetic AI product profiles, - one thousand unique synthetic participants per product per wave, - three measurement waves, - and thirty thousand principal responses. Synthetic participant identities MUST NOT be reused across products or waves in the principal corpus. Product samples SHOULD use matched population distributions without using the same person unit. The principal prevalence corpus, severity challenge corpus, capture integrity corpus, adjudication gold corpus, and diagnostic annex MUST remain separately identified and MUST NOT share prevalence denominators. Generator Truth MUST be created, versioned, hashed, and sealed before response adjudication. It MUST remain hidden from claim extractors, adjudicators, and score analysts until their results are locked. Random seeds, synthetic AI profiles, error-injection rules, prompt versions, Truth Pack records, score methods, and candidate acceptance thresholds MUST be locked before the sealed validation corpus is opened. Benchmark cases MUST include direct, implicit, attributed, modal, scope-limited, temporal, citation-based, omission-based, self-correcting, and entity-conflating failure modes. Critical-event prevalence MUST be estimated from the principal corpus. Critical detection capability MUST be tested in a separate challenge corpus with sufficient examples and Critical-like negative controls. No challenge-set oversampling may alter the principal GEO-1000 distribution or Critical prevalence estimate. Synthetic screenshots and response artefacts MUST carry visible and machine-readable notices that they are not live AI outputs or real entity performance evidence. The benchmark MUST prevent its synthetic claims from being published or indexed as real information about the anchor entity. Benchmark success MUST be determined by recovery of sealed Generator Truth, including claim boundaries, atomic decisions, omissions, Critical and Major gates, response statuses, component scores, composite scores, fairness results, capture validity, and uncertainty coverage. High general accuracy MUST NOT compensate for missed Critical cases. Critical recall and Critical false-positive rate MUST be reported together. A failed benchmark threshold, leakage event, recovery error, or misclassification MUST remain visible and MUST NOT be removed by changing labels, seeds, samples, weights, or score rules after results are observed. Every benchmark design, generation, seal, leakage audit, adjudication, recovery calculation, threshold decision, revision, and public release MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.

Apple.com Sentetik Benchmark, gerçek Apple Inc., apple.com veya gerçek AI sağlayıcılarının performansını değil; NOMOS denetim yönteminin önceden kilitlenmiş sentetik gerçekliği geri kazanma kabiliyetini değerlendirmelidir. Benchmark içindeki bütün varlıklar, kullanıcılar, ülkeler, diller, AI ürünleri, yanıtlar, citation’lar, kanıtlar ve skorlar açıkça sentetik olarak tanımlanmalıdır.

86. MACHINE-READABLE BENCHMARK RECORD

SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE

"protocol": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"benchmark": {

"benchmarkId": "NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9",

"benchmarkType": "BM-S0",

"status": "DESIGN_LOCK_CANDIDATE",

"purpose": "VALIDATE_NOMOS_AUDIT_METHOD_NOT_REAL_ENTITY_PERFORMANCE",

"nonClaimStatement": {

"synthetic": true,

"realAppleAudit": false,

"realAIProviderAudit": false,

"endorsementClaimAllowed": false

"anchor": {

"domain": "apple.com",

"syntheticTwinEntityId": "NGE-APPLE-SYNTH-TWIN-001"

"corpora": {

"principalPrevalence": {

"aiProductCount": 10,

"validUsersPerProductPerWave": 1000,

"waveCount": 3,

"targetResponseCount": 30000,

"promptFamily": "PR-01",

"includedInPrevalenceScore": true

"diagnosticAnnex": {

"targetResponseCount": 6000,

"includedInPrevalenceScore": false

"severityChallenge": {

"criticalCases": 1200,

"majorCases": 1200,

"moderateCases": 600,

"criticalLikeNegativeControls": 600,

"includedInPrevalenceScore": false

"captureIntegrity": {

"includedInSemanticPrevalenceScore": false

"adjudicationGold": {

"includedInPrevalenceScore": false

"population": {

"frameId": "SYNTH-POP-FRAME-001",

"countryCodes": 193,

"populationLanguages": 24,

"fairnessSentinelLanguages": 12,

"realPopulationClaimAllowed": false,

"matchedSyntheticPopulationTwins": true,

"participantReuseAcrossProducts": false,

"participantReuseAcrossWaves": false

"records": {

"truthPackId": "SYNTH-APPLE-TP-001",

"promptSetId": "SYNTH-PROMPT-SET-001",

"aiRegistryId": "SYNTH-AI-REGISTRY-001",

"wavePlanId": "SYNTH-WAVE-PLAN-001",

"captureSchemaVersion": "NOMOS-CAPTURE-SYNTH-0.9",

"scoreMethodVersion": "NOMOS-SCORE-0.9"

"generatorTruth": {

"createdBeforeResponses": true,

"sealedFromAdjudicators": true,

"manifestHash": "SYNTHETIC-GENERATOR-TRUTH-HASH",

"openedOnlyAfterScoreLock": true

"randomisation": {

"seedManifestId": "SYNTH-SEED-MANIFEST-001",

"lockedBeforeGeneration": true,

"bestRunSelectionProhibited": true

"releaseProtection": {

"visibleSyntheticWatermarkRequired": true,

"machineReadableSyntheticMetadataRequired": true,

"liveResponseRepresentationProhibited": true,

"searchIndexProtectionRequired": true

"governance": {

"benchmarkOwnerRole": "ACCOUNTABLE_HUMAN_BENCHMARK_OWNER",

"generatorTruthCustodianRole": "SEALED_TRUTH_CUSTODIAN",

"leakageAuditorRole": "INDEPENDENT_LEAKAGE_AUDITOR",

"validationTeamSeparatedFromGenerator": true

87. MACHINE-READABLE SYNTHETIC AI PROFILE

"protocol": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"syntheticAIProfile": {

"profileId": "SYNTH-AI-10",

"profileName": "RARE_CRITICAL_HIGH_AVERAGE",

"realProviderMapping": null,

"realProviderInferenceAllowed": false,

"latentBehavior": {

"coreEntityAccuracy": 0.985,

"factualSupportBaseline": 0.975,

"scopeOverreachProbability": 0.012,

"temporalLagProbability": 0.008,

"materialAttributionLossProbability": 0.010,

"citationMismatchProbability": 0.006,

"noUsableResponseProbability": 0.003,

"criticalEventProbability": 0.002,

"majorEventProbability": 0.006,

"lowResourceLanguagePenalty": 0.06,

"naturalStatePenalty": 0.03,

"waveDrift": {

"W1": 0.00,

"W2": -0.01,

"W3": 0.01

"criticalInjectionFamilies": [

"intendedMethodStress": [

"lockedBeforeCorpusGeneration": true,

"profileIntegrityHash": "SYNTHETIC-AI-PROFILE-HASH"

88. MACHINE-READABLE GENERATOR TRUTH RECORD

"protocol": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"generatorTruthRecord": {

"generatorTruthId": "NGGT-SYNTH-000184",

"observationId": "OBS-SYNTH-000184",

"benchmarkId": "NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9",

"aiProfileId": "SYNTH-AI-10",

"waveId": "W2",

"participantId": "SYNTH-PERSON-000184",

"promptRecordId": "SYNTH-CORE-PROMPT-L01-001",

"truthPackVersion": "SYNTH-APPLE-TP-001",

"hiddenAtomicClaims": [

"generatorClaimId": "GCL-000184-001",

"normalizedClaim": {

"subjectEntityId": "APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001",

"predicate": "principalEntityAssociatedWithDomain",

"objectValue": "apple.com"

"truthStatus": "SUPPORTED",

"importance": "CORE"

"generatorClaimId": "GCL-000184-002",

"normalizedClaim": {

"predicate": "licensedBankInAllMarkets",

"objectValue": true

"truthStatus": "CONTRADICTED",

"importance": "CRITICAL",

"criticalGateCodes": [

"rootFindingCluster": "FALSE_LICENSE_TRANSFER"

"hiddenOmissions": [

"generatorOmissionId": "GOM-000184-001",

"requiredBoundary": "PAYMENT_SUBSIDIARY_AUTHORITY_IS_LIMITED",

"importance": "CRITICAL",

"criticalGateCode": "CG-08"

"hiddenResponseStatus": "RP-5",

"includedInPrincipalPrevalenceCorpus": true,

"sealedAtGeneration": true,

"visibleToAdjudicators": false,

"integrityHash": "SYNTHETIC-GENERATOR-TRUTH-OBS-HASH"

89. MACHINE-READABLE BENCHMARK RECOVERY RECORD

"protocol": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"benchmarkRecovery": {

"recoveryRecordId": "NGBR-SYNTH-APPLE-0.9-001",

"validationSet": "SEALED_VALIDATION",

"generatorTruthOpenedAfterScoreLock": true,

"metrics": {

"claimBoundaryF1": null,

"entityResolutionAccuracy": null,

"factualStatusMacroF1": null,

"scopeMacroF1": null,

"attributionMacroF1": null,

"citationMappingF1": null,

"materialOmissionF1": null,

"criticalRecall": null,

"criticalFalsePositiveRate": null,

"majorClassificationMacroF1": null,

"responseStatusMacroF1": null,

"componentMeanAbsoluteError": null,

"compositeAbsoluteError": null,

"geo1000DistributionErrors": null,

"fairnessComponentError": null,

"captureValidityAccuracy": null,

"confidenceIntervalEmpiricalCoverage": null

"candidateThresholdsApplied": true,

"benchmarkQualityStatus": "BQ-0",

"failureDisclosureRequired": true,

"independentReproductionStatus": "NOT_STARTED",

"accountability": {

"recoveryMethodsOwnerRole": "BENCHMARK_RECOVERY_METHODS_LEAD",

"approvedByRole": "ACCOUNTABLE_HUMAN_BENCHMARK_APPROVER"

These records:

actual Apple audit,

real AI provider behaviour,

real user result

a real company performance.

It is a machine-readable synthetic representation of the benchmark design.

MACHINE-READABLE RULE OF SECTION 90

RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH17-R01

provider.

All benchmark entities, claims, evidence objects, users, countries,

scores MUST be clearly identified as synthetic.

NOT represent its Truth Pack as factual information about the real

company.

The principal benchmark corpus MUST contain:

- ten synthetic AI product profiles,

- one thousand unique synthetic participants per product per wave,

- three measurement waves,

- and thirty thousand principal responses.

waves in the principal corpus. Product samples SHOULD use matched

population distributions without using the same person unit.

The principal prevalence corpus, severity challenge corpus, capture

response adjudication. It MUST remain hidden from claim extractors,

adjudicators, and score analysts until their results are locked.

Random seeds, synthetic AI profiles, error-injection rules, prompt

versions, Truth Pack records, score methods, and candidate acceptance

Benchmark cases MUST include direct, implicit, attributed, modal,

and entity-conflating failure modes.

Critical detection capability MUST be tested in a separate challenge

corpus with sufficient examples and Critical-like negative controls.

No challenge-set oversampling may alter the principal GEO-1000

distribution or Critical prevalence estimate.

Synthetic screenshots and response artefacts MUST carry visible and

performance evidence.

indexed as real information about the anchor entity.

Benchmark success MUST be determined by recovery of sealed Generator

Truth, including claim boundaries, atomic decisions, omissions,

scores, fairness results, capture validity, and uncertainty coverage.

High general accuracy MUST NOT compensate for missed Critical cases.

Critical recall and Critical false-positive rate MUST be reported

together.

A failed benchmark threshold, leakage event, recovery error, or

misclassification MUST remain visible and MUST NOT be removed by

are observed.

MUST be versioned and attributable to an accountable human or

organisation.

Normative Turkish equivalent:

The Apple.com Synthetic Benchmark should evaluate not the performance of the real Apple Inc., apple.com, or real AI providers; but the NOMOS audit method's ability to recover the pre-locked synthetic reality. All entities, users, countries, languages, AI products, responses, citations, evidence, and scores within the benchmark must be clearly identified as synthetic.

86. REGISTRO DE REFERENCIA LEGIBLE POR MÁQUINA

EJEMPLO DE ESQUEMA SINTÉTICO

"protocolo": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"benchmark": {

"benchmarkId": "NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9",

"benchmarkType": "BM-S0",

"estado": "CANDIDATO_BLOQUEO_DE_DISEÑO",

"propósito": "VALIDAR_NOMOS_MÉTODO_DE_AUDITORÍA_NO_ENTIDAD_REAL_DE_RENDIMIENTO"}

"nonClaimStatement": {

"sintético": true,

"realAppleAudit": falso,

"realAIProviderAudit": falso,

"endorsementClaimAllowed": falso

"ancla": {

"dominio": "apple.com",

"syntheticTwinEntityId": "NGE-MANZANA-SINT-TWIN-001"

"corpora": {

"principalPrevalence": {

"aiProductCount": 10,

"validUsersPerProductPerWave": 1000,

"waveCount": 3,

"targetResponseCount": 30000,

"promptFamily": "PR-01",

"includedInPrevalenceScore": verdadero

"diagnosticAnnex": {

"targetResponseCount": 6000,

"includedInPrevalenceScore": falso

"severityChallenge": {

"criticalCases": 1200,

"majorCases": 1200,

"moderateCases": 600,

"criticalLikeNegativeControls": 600,

"includedInPrevalenceScore": falso

"captureIntegrity": {

"includedInSemanticPrevalenceScore": falso

"adjudicationGold": {

"includedInPrevalenceScore": falso

"population": {

"frameId": "SINT-POP-MARCO-001",

"countryCodes": 193,

"populationLanguages": 24,

"fairnessSentinelLanguages": 12,

"realPopulationClaimAllowed": falso,

"matchedSyntheticPopulationTwins": verdadero,

"participantReuseAcrossProducts": falso,

"participantReuseAcrossWaves": falso

"registros": {

"truthPackId": "SINT-MANZANA-TP-001",

"promptSetId": "SINT-INDICADOR-CONJUNTO-001",

"aiRegistryId": "SINT-AI-REGISTRO-001",

"wavePlanId": "SINT-ONDA-PLAN-001",

"captureSchemaVersion": "NOMOS-CAPTURA-SINT-0.9"

"scoreMethodVersion": "NOMOS-PUNTUACIÓN-0.9"

"generatorTruth": {

"createdBeforeResponses": verdadero,

"sealedFromAdjudicators": verdadero,

"manifestHash": "GENERADOR-SINTÉTICO-VERDAD-HASH",

"openedOnlyAfterScoreLock": verdadero

"aleatorización": {

"seedManifestId": "MANIFIESTO-SEMILLA-SINTÉTICA-001",

"lockedBeforeGeneration": verdadero,

"bestRunSelectionProhibited": verdadero

"releaseProtection": {

"visibleSyntheticWatermarkRequired": verdadero,

"machineReadableSyntheticMetadataRequired": verdadero,

"liveResponseRepresentationProhibited": verdadero,

"searchIndexProtectionRequired": verdadero

"gobernanza": {

"benchmarkOwnerRole": "PROPIETARIO-HUMANO-RESPONSABLE-DE-REFERENCIA",

"generatorTruthCustodianRole": "CUSTODIO-DE-LA-VERDAD-SELLADA",

"leakageAuditorRole": "AUDITOR-INDEPENDIENTE-DE-FUGAS",

"validationTeamSeparatedFromGenerator": verdadero

87. PERFIL-IA-SINTÉTICO-LECTURA-MÁQUINA

"protocolo": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"syntheticAIProfile": {

"profileId": "SINTÉTICO-IA-10",

"profileName": "CRÍTICO-RARO-ALTO-PROMEDIO",

"realProviderMapping": null,

"realProviderInferenceAllowed": falso,

"latentBehavior": {

"coreEntityAccuracy": 0.985,

"factualSupportBaseline": 0.975,

"scopeOverreachProbability": 0.012,

"temporalLagProbability": 0.008,

"materialAttributionLossProbability": 0.010,

"citationMismatchProbability": 0.006,

"noUsableResponseProbability": 0.003,

"criticalEventProbability": 0.002,

"majorEventProbability": 0.006,

"lowResourceLanguagePenalty": 0.06,

"naturalStatePenalty": 0.03,

"waveDrift": {

"W1": 0.00,

"W2": -0.01,

"W3": 0.01

"criticalInjectionFamilies": [

"intendedMethodStress": [

"RECUPERACIÓN_DE_PUERTA_NO_COMPENSATORIA",

"lockedBeforeCorpusGeneration": verdadero,

"profileIntegrityHash": "SÍNTESIS-AI-PERFIL-HASH"

88. REGISTRO_DE_VERDAD_DE_GENERADOR_LEIBLE_POR_MÁQUINA

"protocolo": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"generatorTruthRecord": {

"generatorTruthId": "NGGT-SÍNT-000184",

"observationId": "OBS-SÍNT-000184",

"benchmarkId": "NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9",

"aiProfileId": "SINTÉTICO-IA-10",

"waveId": "W2",

"participantId": "SÍNT-PERSONA-000184",

"promptRecordId": "SÍNT-NÚCLEO-prompt-L01-001"

"truthPackVersion": "SINT-MANZANA-TP-001",

"hiddenAtomicClaims": [

"generatorClaimId": "GCL-000184-001",

"normalizedClaim": {

"subjectEntityId": "APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001",

"predicado": "principalEntityAssociatedWithDomain",

"objectValue": "apple.com"

"truthStatus": "SOPORTADO",

"importancia": "NUCLEO"

"generatorClaimId": "GCL-000184-002",

"normalizedClaim": {

"predicado": "licensedBankInAllMarkets",

"objectValue": verdadero

"truthStatus": "CONTRADICHO",

"importancia": "CRÍTICA",

"criticalGateCodes": [

"rootFindingCluster": "TRANSFERENCIA_DE_LICENCIA_FALSA"

"hiddenOmissions": [

"generatorOmissionId": "GOM-000184-001",

"requiredBoundary": "LA_AUTORIDAD_DE_SUBSIDIARIA_DE_PAGO_ES_LIMITADA",

"importancia": "CRÍTICA",

"criticalGateCode": "CG-08"

"hiddenResponseStatus": "RP-5"

"includedInPrincipalPrevalenceCorpus": verdadero,

"sealedAtGeneration": verdadero,

"visibleToAdjudicators": falso,

"integrityHash": "GENERADOR_SINTÉTICO VERDAD_OBSERVACIÓN_HASH"

89. REGISTRO DE RECUPERACIÓN DE BENCHMARK LEGIBLE POR MÁQUINA

"protocolo": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"benchmarkRecovery": {

"recoveryRecordId": "NGBR-SINT-APPLE-0.9-001",

"validationSet": "VALIDACIÓN_SELLADA",

"generatorTruthOpenedAfterScoreLock": verdadero,

"métricas": {

"claimBoundaryF1": null,

"entityResolutionAccuracy": null,

"factualStatusMacroF1": null,

"scopeMacroF1": null,

"attributionMacroF1": null,

"citationMappingF1": null,

"materialOmissionF1": null,

"criticalRecall": null,

"criticalFalsePositiveRate": null,

"majorClassificationMacroF1": null,

"responseStatusMacroF1": null,

"componentMeanAbsoluteError": null,

"compositeAbsoluteError": null,

"geo1000DistributionErrors": null,

"fairnessComponentError": null,

"captureValidityAccuracy": null,

"confidenceIntervalEmpiricalCoverage": null,

"candidateThresholdsApplied": verdadero,

"benchmarkQualityStatus": "BQ-0",

"failureDisclosureRequired": verdadero,

"independentReproductionStatus": "NO_INICIADO",

"responsabilidad": {

"recoveryMethodsOwnerRole": "MÉTODOS_DE_RECUPERACIÓN_DE_BENCHMARK_LÍDER",

"approvedByRole": "APROBADOR_HUMANO_DE_BENCHMARK_RESPONSABLE"

Estos registros:

auditoría real de Apple,

comportamiento real del proveedor de IA,

resultado real del usuario

un desempeño real de la empresa.

Es una representación sintética legible por máquina del diseño del benchmark.

REGLA LEGIBLE POR MÁQUINA DE LA SECCIÓN 90

ID DE REGLA: NOMOS-AUDITORÍA-CH17-R01

no el rendimiento real de Apple Inc., apple.com, ni de ningún proveedor de IA real.

Todos los entidades del benchmark, afirmaciones, objetos de evidencia, usuarios, países,

idiomas, productos de IA, respuestas, citas, capturas, incidentes y

puntuaciones DEBEN identificarse claramente como sintéticos.

El benchmark DEBE mantener un gemelo de entidad separado APPLE-SYNTH y DEBE

NO representar su Paquete de Verdad como información factual sobre la compañía real.

El corpus principal del benchmark DEBE contener:

- diez perfiles de productos de IA sintéticos,

- mil participantes sintéticos únicos por producto por ola,

- tres olas de medición,

- y treinta mil respuestas principales.

Las identidades de los participantes sintéticos NO DEBEN reutilizarse entre productos o

olas en el corpus principal. Las muestras de productos DEBEN usar distribuciones

poblacionales coincidentes sin utilizar la misma unidad de persona.

El corpus principal de prevalencia, corpus de desafío de severidad, corpus de integridad de captura,

corpus de oro de adjudicación y anexo diagnóstico DEBEN

la adjudicación de respuestas. DEBE permanecer oculta para los extractores de afirmaciones,

adjudicadores y analistas de puntuación hasta que sus resultados estén fijados.

Las semillas aleatorias, perfiles de IA sintéticos, reglas de inyección de errores, versiones de prompts,

registros del Paquete de Verdad, métodos de puntuación y umbrales de aceptación de candidatos

DEBEN ser fijados antes de que se abra el corpus de validación sellado.

Los casos de referencia DEBEN incluir directo, implícito, atribuido, modal,

limitado en alcance, temporal, basado en citas, basado en omisiones, autocorrectivo,

y modos de falla que confluyen entidades.

Ningún sobresampling del conjunto de desafío puede alterar la distribución principal de GEO-1000

o la estimación de prevalencia crítica.

Las capturas de pantalla sintéticas y los artefactos de respuesta DEBEN llevar avisos visibles y

legibles por máquina que indiquen que no son salidas de IA en vivo ni entidades reales.

evidencia de rendimiento.

El punto de referencia DEBE impedir que sus afirmaciones sintéticas se publiquen o

se indexen como información real sobre la entidad ancla.

El éxito del punto de referencia DEBE determinarse mediante la recuperación de la Verdad

Una alta precisión general NO DEBE compensar los casos Críticos no detectados.

Se DEBE informar la recuperación Crítica y la tasa de falsos positivos Críticos.

juntos.

Un umbral de referencia fallido, evento de filtración, error de recuperación o

una clasificación incorrecta DEBE permanecer visible y NO DEBE ser eliminado mediante

cambio de etiquetas, semillas, muestras, pesos o reglas de puntuación después de que los resultados

se hayan observado.

Cada diseño de referencia, generación, sellado, auditoría de filtración, adjudicación,

DEBE ser versionado y atribuible a un humano responsable o

organización responsable.

Equivalente normativo en turco:

El Benchmark Sintético Apple.com debería evaluar no el desempeño de la verdadera Apple Inc., apple.com, o de los proveedores reales de IA; sino la capacidad del método de auditoría NOMOS para recuperar la realidad sintética pre-fijada. Todas las entidades, usuarios, países, idiomas, productos de IA, respuestas, citas, pruebas y puntuaciones dentro del benchmark deben ser claramente identificados como sintéticos.

## Límite de Capítulo

Los primeros dieciséis capítulos establecieron las principales capas normativas de GEO-1000: la entidad auditada; la población objetivo de usuarios y la muestra; el Panel de Observadores del País y de Equidad Lingüística; la selección y ponderación de participantes; la instancia registrada del producto de IA; la Constitución de Instrucciones; los estados de usuario Controlados y Naturales; la onda sincronizada y la cadena de evidencia de Captura NOMOS; el Paquete de hechos verificados de la entidad; las reivindicaciones atómicas; las puertas Críticas y Mayores; y la arquitectura de distribución, componentes y puntuación compuesta. El estándar ahora debe enfrentar su propia prueba central:

> ¿Puede realmente funcionar un sistema tan detallado?

> ¿Produce resultados similares cuando las mismas observaciones son procesadas por diferentes equipos?

> ¿Puede detectar un error crítico sin perder en el promedio?

> ¿Puede distinguir los problemas de lenguajes con pocos recursos del promedio global?

> ¿Puede diferenciar correctamente entre entidad incorrecta, alcance incorrecto, realidad desactualizada, cita falsa y omisión de material?

> Al partir de una realidad sintética conocida, ¿puede la cadena de auditoría NOMOS reproducir el resultado correcto?

En la arquitectura fundacional del segundo libro, cada error fue diseñado no simplemente como un fallo a ser explicado, sino como un control de auditoría distinto. Cada control propuesto debía incluir un modelo, fecha, país, idioma, conjunto de consultas, recuento de repeticiones y registro de medición. Tal sistema de auditoría debe ser auditado él mismo antes de ser usado en el mundo real. De lo contrario, NOMOS corre el riesgo de convertirse en una estructura que:

- pide a otros evidencia,

- pero no sustenta sus propias mediciones,

- pide a otros preservar versiones,

- pero no registra cambios en sus propios cálculos,

- critica la manipulación por parte de otros,

- pero diseña sus propias pruebas para producir el resultado deseado.

Ese resultado es inaceptable. El GEO manipulador no se limita a texto invisible o usuarios falsos. Repetir la misma autodeclaración en interfaces nominalmente independientes y retroalimentarla a sistemas generativos también corrompe el conjunto de representaciones. Una prueba también se corrompe cuando:

- seleccionamos solo ejemplos con alta probabilidad de éxito,

- eliminamos lenguajes con puntuaciones bajas,

- hacemos que los casos críticos sean implausiblemente obvios,

- mostramos a los evaluadores la etiqueta correcta por adelantado,

- adaptamos datos sintéticos después de ver la fórmula,

- publicamos solo resultados favorables.

En cualquiera de esos casos, el estándar no está siendo probado. Por lo tanto, NOMOS aplica sus propias exigencias de gobernanza—evidencia, límite, contexto y tiempo—al propio punto de referencia. Este capítulo no evalúa:

- el rendimiento en el mundo real de Apple Inc.,

- el registro factual actual de Apple o apple.com,

- el rendimiento en vivo de cualquier proveedor de IA,

- o la conformidad o el fallo de Apple o cualquier proveedor real.

Aquí, Apple.com sirve únicamente como:

> un ancla de dominio familiar para probar preguntas sobre entidades, productos, servicios, países, precios, tiempo y fuentes distintas dentro de una misma arquitectura

Se utiliza un gemelo de activo totalmente sintético en lugar de la empresa real:

### GEMELO ENTIDAD SINTÉTICA DE APPLE

Cada elemento de este gemelo es sintético, incluyendo:

- afirmaciones de realidad,

- evidencia,

- respuestas de IA,

- usuarios,

- países,

- distribuciones de lenguaje,

- productos de IA,

- citas,

- licencias,

- precios,

- errores,

- puntuaciones

Este capítulo define:

- lo que la referencia mide y no mide,

- por qué Apple.com se utiliza como ancla,

- el gemelo de entidad sintética,

- el diseño del corpus principal de respuesta 30,000,

- la población de país e idioma,

- la intención y las estructuras de Paquete de Verdad,

- diez perfiles de productos de IA sintéticos,

- la Verdad del Generador oculta,

- el sistema de inyección de errores,

- los conjuntos de desafíos Críticos y Mayores,

- paquetes de Captura NOMOS sintéticos,

- adjudicación ciega y controles de filtrado de etiquetas,

- métricas de prueba y validación,

- pruebas de recuperación de puntuación,

- pruebas de equidad y de eventos raros,

- reglas de publicación, versionado y reproducibilidad.

Esta sección aún no calcula los resultados de las pruebas. La Sección 18 se encargará de eso. La pregunta fundamental de la Sección 17 es: ¿Cómo probamos el propio sistema de medición, adjudicación y puntuación de NOMOS en observaciones sintéticas 30,000 con resultados conocidos pero ocultos para los adjudicadores, sin imponer una afirmación de rendimiento a una empresa real o un proveedor de IA real?

## NOMOS Desafío

Imagina que estás diseñando una prueba. Escribes correctamente la mayoría de las respuestas sintéticas de IA. Solo agregas errores muy obvios a unas pocas respuestas:

- "Esta empresa es un banco."

- "Esta empresa es ilegal."

- "Esta empresa es la mejor del mundo."

Los adjudicadores detect estos fácilmente. Luego dices: "NOMOS detecta 100% errores críticos." Este resultado no es realista porque los errores reales de la IA nunca son tan evidentes. Formas más difíciles son:

- "Dado que se piensa que la empresa proporciona servicios de pago, se puede decir que tiene una licencia bancaria."

- "Algunas fuentes indican que la empresa ha enfrentado problemas regulatorios; por lo tanto, la legalidad de sus operaciones es cuestionable."

- "Numerosas fuentes independientes describen a la empresa como líder de la industria."

Errores en estas oraciones:

- atribución,

- transferencia de entidad,

- modalidad,

- linaje de fuentes,

- distinción entre mundo abierto y mundo cerrado,

- expansión del alcance

están incrustados dentro. Ahora, genere respuestas sintéticas usando plantillas que los evaluadores ya conocen. El evaluador piensa: “Esta oración fue escrita para ser incorrecta en la prueba.” En realidad, no miran el Paquete de Verdad. En este caso, mide la memorización, no la metodología de revisión. Ahora deje que el generador de datos sintéticos y el diseñador de puntuaciones sean la misma persona.

Productor:

- el número de errores críticos,

- diferencia de idioma,

- diferencia de panel,

- las puntuaciones de los componentes

los coloca exactamente de la manera que la fórmula requiere. El sistema de puntuación reproduce perfectamente la realidad sintética. ¿Es esto un logro? No. Es la adaptación de la puntuación a sus propios datos. Ahora, en pruebas, solo:

- captura correcta,

- solicitud correcta,

- metadatos del sistema correctos

deben ser producidos. No agregue duplicados, cargas tardías, prompts incorrectas, respuestas truncadas o archivos adjuntos modificados. El validador de capturas NOMOS encuentra todos los registros correctos. Luego dices: “El sistema de capturas 100% tuvo éxito.” El sistema de capturas nunca ha sido desafiado.

Ahora genere artificialmente casos Críticos a una tasa de 20% dentro de las principales respuestas 30,000. Los adjudicadores ven muchos datos en la detección Crítica. Sin embargo, no se puede probar la incertidumbre de eventos raros en el mundo real. Por el contrario, si solo genera dos eventos Críticos: la rareza de los eventos puede ser realista,

El recuerdo Crítico y el rendimiento de falsos negativos no se pueden medir de manera confiable. La solución correcta son dos corpus separados: Corpus de Prevalencia / preserva tasas realistas y de eventos raros. Nivel de importancia Corpus de Desafío / proporciona un número suficiente de puertas Críticas y Mayores para probar eventos graves de manera desafiante.

Estos dos corpus no pueden entrar en el mismo denominador de puntuación. Ahora genere 30,000 respuestas sintéticas. Sin embargo, todos los 'idiomas con pocos recursos' deben obtener la misma calidad. Su fórmula de equidad lingüística da una puntuación alta. ¿Puede el sistema realmente detectar la degradación de los idiomas con pocos recursos? No lo sabe. Ahora reduzca el rendimiento en algunos idiomas.

Pero al mismo tiempo, también rompa la equivalencia del prompt en esos idiomas. NOMOS produce una puntuación baja. ¿Es esto un problema de idioma de un producto de IA? ¿O es un problema de la herramienta de prompt? La prueba debería separar los dos. La primera decisión de esta sección es:

> La prueba sintética no es una demostración que produzca fácilmente el resultado; es un ataque controlado que intenta romper la cadena de medición.

Su segunda disposición establece:

> Los datos sintéticos no muestran el desempeño real de la empresa; muestran la capacidad del método de auditoría para recuperar la realidad conocida.

Su tercera disposición establece:

> La realidad del productor de pruebas no puede ser evaluada independientemente por los árbitros sin que se les oculte.

Su cuarta disposición establece:

> La prevalencia de eventos raros y la capacidad crítica de detección no necesitan medirse a partir del mismo corpus.

Su quinta disposición establece:

> Los datos de prueba no pueden ajustarse silenciosamente según la fórmula de puntuación, y la fórmula de puntuación no puede ajustarse silenciosamente según los resultados de la prueba.

Su sexta disposición establece:

> El ancla Apple.com es un punto de partida sintético utilizado para probar el método, no para producir resultados reales sobre Apple.

## 1. OBJETIVO DEL CAPÍTULO

El propósito de esta sección es establecer una arquitectura de pruebas sintéticas que evaluará el protocolo GEO-1000 desde el inicio hasta la tarjeta de resultados públicos, con resultados predefinidos pero ocultos a los equipos de evaluación. Las pruebas deben evaluar por separado cada uno de los siguientes sistemas:

- Análisis de entidad

- Población y asignación de muestras

- Paneles de países e idiomas

- Equivalencia de prompts

- Registro del Sistema de IA

- Distinción entre panel controlado y natural

- Onda sincronizada

- Captura NOMOS

- Paquete de Verdad

- Extracción de afirmaciones

- Coincidencia de citas con afirmaciones

- Detección de omisiones

- Nivel de importancia crítica y mayor

- Estado de la respuesta

- Distribución GEO-1000

- Perfil de diez componentes

- puntuación compuesta

- Intervalo de confianza

- Equidad

- Límite superior de evento raro

- Versionado de puntuación

- Manifiesto público

Al final de esta sección, el diseño de la prueba debería poder responder las siguientes preguntas:

> ¿Cómo se produjo la realidad sintética?

> ¿De quién y en qué etapas se ocultaron las etiquetas de la realidad?

> ¿De qué población, idioma, producto de IA y estructura de ondas se generarán las respuestas principales de 30,000?

> ¿Con qué frecuencia aparecerán los casos Críticos y Mayores en el corpus de prevalencia principal?

> ¿Con qué conjunto de desafíos se probará adicionalmente el sistema de detección Crítica?

> ¿En qué nivel de error se considerará exitoso el test?

> ¿Qué resultados requerirán que el método sea corregido?

> ¿Cómo se evitará que la prueba haga juicios sobre Apple, proveedores reales de IA o usuarios reales?

## 2. DISPOSICIÓN NORMATIVA CENTRAL

El Benchmark Sintético Apple.com debería ser una prueba de validación de métodos versionada que no haga ninguna afirmación sobre el desempeño de una empresa real o de un proveedor de IA real. Debe consistir enteramente en entidades sintéticas, usuarios, pruebas, respuestas y registros del sistema; fijar la Verdad del Generador antes de la adjudicación; ocultar esa verdad a los adjudicadores; y medir cuán precisamente la cadena de auditoría y puntuación NOMOS la recupera. El estatus sintético debe ser evidente. Se deben prohibir las afirmaciones sobre el desempeño de empresas reales. La Verdad del Generador y la fórmula de puntuación deben ser fijadas antes de abrir el corpus principal. Los adjudicadores no deben ver las etiquetas del generador. El corpus principal de prevalencia debe mantenerse separado del corpus de desafío de severidad. Cada archivo de prueba debe estar marcado como sintético. Los equipos independientes deben poder reproducir el referente, y los resultados fallidos deben publicarse junto con los exitosos.

NOMOS no debe hacer excepciones a su propio estándar.

## 3. ¿QUÉ MIDE LA PRUEBA?

La Prueba Sintética Apple.com mide la siguiente cuestión:

> ¿Qué tan precisamente puede el sistema de auditoría NOMOS reproducir una realidad sintética conocida y la distribución de errores después de las etapas de captura, extracción de afirmaciones, adjudicación, filtrado y puntuación?

El objeto de medición no es: Apple Inc. Productos de Apple. Modelos reales de IA. Opiniones reales de los usuarios. Rendimiento real por país o idioma. El objeto de medición es:

> La metodología NOMOS en sí.

## 4. ¿QUÉ NO MIDE LA PRUEBA?

Esta prueba no puede producir las siguientes afirmaciones:

- “La puntuación GEO de Apple es X.”

- “Apple está mejor representada en este producto de IA.”

- “Y por ciento de los usuarios reales perciben correctamente a Apple.”

- “El proveedor real de IA especificado produce errores críticos.”

- “El producto de IA real del idioma especificado es débil.”

- “Apple NOMOS ha pasado el estándar 950+.”

- “Apple admite esta prueba.”

- “Apple ha participado en la prueba.”

- “El precio real de Apple, la licencia o la cobertura del servicio es el siguiente.”

Cada página en el registro público debe incluir la siguiente disposición:

> Esta prueba es sintética. No es una verificación actual de precisión, adecuación o desempeño de Apple Inc., apple.com, o de ningún proveedor real de IA.

## 5. ¿POR QUÉ EL ANCLA APPLE.COM?

Apple.com se elige como el método de referencia por las siguientes razones: Tiene un formato de dominio corto y claro. Es adecuado para probar la distinción entre dominio y entidad corporativa. Requiere resolver una entidad no solo a partir del nombre de la empresa, sino de su presencia digital. Permite la modelación sintética de diferentes tipos de afirmaciones, como producto, servicio, alcance local, precio, tiempo y recursos. Es adecuado para probar tipos de errores como categoría incorrecta, entidad incorrecta, paridad de precio incorrecta y superioridad falsa en un gemelo de entidad única. Al pasar a una prueba real en el futuro, la carga para los usuarios de entender la intención puede ser relativamente limitada. Estas son las razones de diseño para la prueba. No es una afirmación verificada sobre el rendimiento actual de la verdadera Apple.

## 6. ENTIDAD SINTÉTICA GEMELA

El objeto bajo supervisión en la prueba:

### GEMELO ENTIDAD SINTÉTICA DE APPLE

será. Identidad:

### NGE-APPLE-SYNTH-TWIN-001

Esta entidad:

- no es la verdadera Apple Inc.,

- no es una entidad legal real,

- no tiene registros reales de productos o precios,

ha sido creada únicamente para la metodología de prueba. Ancla de dominio: mantenida como apple.com. Sin embargo, en todos los registros de Truth Pack, el nombre de la entidad sintética se indica explícitamente:

#### Apple-SYNTH Entidad Tecnológica Global

## 7. ONTOLOGÍA DEL GEMELO SINTÉTICO

APPLE-SYNTH posee el siguiente gráfico de entidades sintéticas:

- APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001— entidad corporativa principal

- APPLE-SYNTH-DOMAIN-APPLE-COM-001— dominio ancla

- APPLE-SYNTH-DEVICES-001— familia de productos de dispositivos

- APPLE-SYNTH-SOFTWARE-001— plataformas de software

- APPLE-SYNTH-SERVICES-001— servicios digitales

- APPLE-SYNTH-PAYMENTS-SUB-001— subsidiaria limitada de servicios de pago

- APPLE-SYNTH-RETAIL-TR-001— entidad minorista sintética en Turquía

- APPLE-SYNTH-RETAIL-DE-001— entidad minorista sintética en Alemania

- APPLE-SYNTH-FRANCHISE-X-001— tienda independiente con licencia

- APPLE-SYNTH-HISTORICAL-PARTNER-001— socio histórico caducado

- APPLE-SYNTH-UNRELATED-APPLE-001— entidad no relacionada por colisión de nombres

Este gráfico:

- empresa matriz,

- afiliado,

- producto,

- entidad local,

- franquicia,

- relación histórica,

- similitud de nombre no relacionada

prueba las distinciones.

## 8. TRES MODOS DE PRUEBA

### BM-S0 — PRUEBA DE MÉTODO PURAMENTE SINTÉTICO

Todos:

- usuarios,

- productos de IA,

- respuestas,

- evidencia,

- pantallas,

- puntuaciones

son sintéticos. Este es el modo principal de esta sección.

### BM-S1 — PRUEBA DE REPRODUCCIÓN SINTÉTICA

Respuestas sintéticas pre-generadas:

- NOMOS Captura,

- extracción de afirmaciones,

- adjudicación,

- puntuación

reproducida al sistema como un flujo de datos en vivo. Este modo prueba el software y los procesos humanos.

### BM-L1 — PRUEBAS FUTURAS EN VIVO

Se utilizan usuarios reales y productos de IA reales. Por separado:

- Paquete de Verdad actual,

- evaluación legal,

- registros del sistema del proveedor,

- protocolo ético y de privacidad

es obligatorio. Esta sección está limitada a la Sección 18: BM-S0 y BM-S1.

## 9. IDENTIDAD DE PRUEBA

Identidad principal de la prueba:

### NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9

Sub-registros:

- Entidad: APPLE-SYNTH-TWIN-001

- Población: SYNTH-POP-FRAME-001

- Asignación por país: SYNTH-COUNTRY-ALLOC-001

- Registro de idioma: SYNTH-LANGUAGE-REGISTRY-001

- Conjunto de prompts: SYNTH-PROMPT-SET-001

- Paquete de verdad: SYNTH-APPLE-TP-001

- Registro del sistema de IA: SYNTH-AI-REGISTRY-001

- Plan de ondas: SYNTH-WAVE-PLAN-001

- Esquema de captura: NOMOS-CAPTURE-SYNTH-0.9

- Guía de adjudicación: SYNTH-ADJUDICATION-0.9

- Método de puntuación: NOMOS-PUAN-0.9

- Manifiesto de aleatorización: SYNTH-SEED-MANIFEST-001

Si cualquiera de estas identidades cambia, se requiere una nueva versión de prueba.

## 10. PRINCIPALES PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN

El punto de referencia debería responder a diez preguntas de investigación. ¿Puede recuperar la relación dominio–entidad? ¿Puede distinguir afirmaciones apoyadas, no apoyadas, contradichas y no resueltas? ¿Preserva la distinción entre una afirmación oficial y la realidad verificada? ¿Los filtros Crítico y Mayor logran una recuperación adecuada sin una tasa excesiva de falsos positivos? ¿Detecta la omisión material con la misma fiabilidad que una falsedad explícita? ¿La arquitectura justa para países e idiomas recupera las diferencias inyectadas? ¿Puede medir la diferencia entre el panel Limpio–Natural sin hacer una afirmación causal no respaldada? ¿Puede NOMOS Capture identificar duplicados sintéticos, manipulaciones y defectos temporales? ¿Qué tan precisamente la distribución y la puntuación compuesta de GEO-1000 recuperan la Verdad del Generador? ¿Obtienen equipos independientes resultados materialmente comparables a partir de los mismos corpus?

## 11. LOS CUATRO CORPUS DE LA ARQUITECTURA DE PRUEBA

La prueba consiste en cuatro corpus separados.

### 11.1. CORPUS PRINCIPAL DE PREVALENCIA

El corpus principal consiste en respuestas de 30,000. El propósito:

- la distribución de GEO-1000,

- tasa de error rara,

- perfiles de productos de IA,

- determinación de la onda

para probar. Este corpus mantiene una escasez de errores realista.

### 11.2. CORPUS DE DESAFÍO DE NIVEL DE IMPORTANCIA

Sobremuestrear los tipos de error Críticos y Mayores. Propósito:

- Recuperación crítica,

- Clasificación mayor,

- falso positivo,

- justicia experta

es medir el rendimiento. Este corpus no cuenta para la prevalencia.

### 11.3. CORPUS DE INTEGRIDAD DE CAPTURA

Incluye:

- Duplicado

- Solicitud incorrecta

- Respuesta truncada

- Carga tardía

- Momento incorrecto

- Desajuste de hash

- Manipulación sintética

- Metadatos de producto incorrectos

- Interrupción del usuario

- Reintento técnico

Propósito: Probar la verificación de captura NOMOS. Solo los válidos ingresan al denominador de la puntuación semántica.

### 11.4. CORPUS DE ADJUDICACIÓN DE ORO

Pre-resuelto por un panel de expertos:

- límite de la afirmación,

- entidad,

- atribución,

- modalidad,

- cita,

- omisión,

- grado de importancia

casos correspondientes. Propósito:

- calibración del adjudicador,

- detección de deriva,

comparación con equipo externo. No ingresa al denominador de la puntuación principal.

## 12. CORPUS PRINCIPAL DE RESPUESTAS 30,000

Diseño principal:

10 AI sintético products× 1,000 único users× 3 waves= 30,000 respuestas

Cada respuesta:

- a una unidad humana sintética diferente,

- producto único de IA,

- onda única,

- único Prompt de Espejo del Núcleo fijado

pertenece. En el corpus principal, la misma persona sintética:

- no se reutiliza en otro producto de IA,

- o en otra onda

de nuevo. En total:

#### hay 30,000 unidades humanas sintéticas únicas

encontradas. Esta decisión:

- condicionamiento del panel,

- elimina la recuperación de respuestas,

- la dependencia múltiple de productos de la misma persona

del corpus principal.

## 13. GEMELOS DE POBLACIÓN COINCIDENTES

Los productos de IA se prueban con diferentes unidades humanas. Sin embargo, si los perfiles de usuario son completamente diferentes, los productos no pueden compararse. Por lo tanto:

#### Gemelos de Población Sintética Coincidentes

utilizados. Cada producto de IA tiene identidades individuales diferentes. Sin embargo, una muestra de 1,000 personas para cada producto:

- país,

- idioma,

- banda de edad,

- Frecuencia de uso de la IA,

- elegibilidad del plan,

- dispositivo,

- accesibilidad

- reconocimiento de marca

lleva la misma distribución objetivo en términos de atención. Esta estructura coincide con la composición de la población sin reutilizar a la misma persona.

## 14. prompt DEL CORPUS PRINCIPAL

Todas las respuestas principales de 30,000 llevan esta intención canónica:

> Vincular el ancla de dominio con la entidad corporativa principal y explicar las actividades principales de esta entidad.

Texto candidato en turco:

> “¿Con qué entidad corporativa principal está asociada Apple.com y cuáles son las actividades principales de esta entidad?”

Texto candidato en inglés:

> “¿Con qué entidad corporativa principal está asociada apple.com, y cuáles son las actividades principales de esa entidad?”

Otras versiones de idioma:

- en esta sección no se presenta como una traducción del mundo real,

- PROMPT-L01 a PROMPT-L3 6 se mantienen como objetos de lenguaje sintético,

las etiquetas de equivalencia semántica están predeterminadas. Este enfoque: evita la afirmación de precisión de traducción falsa sin verdadera experiencia lingüística, pero aún permite que la prueba calcule la equidad del lenguaje.

## 15. ¿POR QUÉ SOLO UN PROMPT EN EL CORPUS PRINCIPAL?

La pregunta del Fundador GEO-1000 es:

> Cuando se le solicita el mismo producto de IA al mismo tiempo y con la misma intención, ¿cuántos usuarios realmente ven la representación fundamental de la existencia?

Por esta razón, el Corpus de Prevalencia Principal:

- utiliza un solo Core Mirror Prompt,

- una versión de un solo prompt,

- tres ondas de repetición

Familias de Evidencia, Recomendación, Comparativa y Límite: se prueban en un Anexo de Diagnóstico separado, no se mezclan en el denominador principal de la respuesta 30,000. Esta distinción es importante. Debido a que el único Prompt Principal:

#### produce resultados Core GEO-1000

Por sí solo:

#### Conformidad completa NOMOS

no se produce.

## 16. ANEXO DIAGNÓSTICO

Además de las respuestas principales 30,000, se ha diseñado el siguiente corpus de diagnóstico sintético:

Estos casos 6,000: no son la prevalencia principal del usuario, pero constituyen la familia de prompts y el corpus de validación de componentes. Junto con el 30,000 principal, el universo de pruebas puede incluir casos de respuesta sintética 36,000. Sin embargo, el resultado del título de la Sección 18:

#### Respuestas del Panel de Población principal 30,000

permanecerán.

## 17. MARCO DE POBLACIÓN SINTÉTICA

El ensayo no afirma imitar el conteo de población del mundo real. MARCO-SINTÉTICO-POBLACIÓN-001:

- distribución de países de cola larga,

- población de usuarios multilingües,

- diferencia entre mercados grandes y pequeños,

- celdas de idiomas de bajos recursos,

- diferentes frecuencias de uso de IA

es el marco sintético que produce. Este marco no puede publicarse como el ranking de población actual de países reales. Ensayo en vivo futuro:

- con fecha,

- autorizado,

- datos reales de población versionados

deben ser utilizados.

## 18. UNIVERSO DE PAÍSES SINTÉTICOS

Universo sintético: Contiene códigos de países o jurisdicciones elegibles 193. Los códigos son:

### C0 01–C1 93

Están en la forma de. Estos no representan el desempeño real del país. Participaciones de los países:

- varias capas grandes,

- capas de tamaño mediano,

- una larga cola de países pequeños

están predeterminadas para formarse.

## 19. ASIGNACIÓN DE PAÍSES

La proporción de población sintética del país c: sea p_c. El objetivo principal:

n_c* = 1,000 p_c

ess en la forma de. La asignación inicial:

n_c^0= ⌊n_c*⌋

se realiza como. Espacios restantes: distribuidos usando el método del mayor residuo decimal. Resultado:

Σ_c n_c= 1,000

Debe ser. Pequeños países que no recolectan ninguna observación: No se muestran como si existieran en el Panel de Población, entran en un ciclo separado del Observador de Países.

## 20. ANEXO del Observador de Países

Para probar todos los códigos de país elegibles al menos una vez: se establece un Anexo de Observador de Países sintético de 193. Estas observaciones:

- al puntuación del país,

- a sus principales partes interesadas de 1,000

no entra. Propósito:

- acceso,

- idioma,

- colisión de entidades,

- señal crítica temprana

Es una prueba.

## 21. UNIVERSO LINGÜÍSTICO

Registro principal de idiomas sintéticos:

- Idioma del panel de población de 24

- Idioma del observador de equidad lingüística de 12

es el siguiente:

Celdas de idioma-lenguaje sintético 36

son transportadas. Códigos:

### L01–L3 6

están en esta forma. Pueden publicarse textos de ejemplo en turco e inglés para L01 y L02. Otros objetos de idioma: llevan identidad sintética para evitar reclamar rendimiento en idiomas reales.

## 22. ASIGNACIÓN DE LENGUAJE

Asignación de idioma del usuario:

- no según el idioma oficial del país,

- sino según el idioma principal de la tarea en el que el usuario realizará naturalmente la tarea de prueba

hecho. Usuario multilingüe: permanece como una sola persona en el peso de la población principal, no se convierte en múltiples personas completas. Anexo de equidad lingüística: sobremuestra las celdas L2 5–L3 6 de bajo conteo, repondera de nuevo a las verdaderas proporciones sintéticas de idiomas para la puntuación global.

## 23. INYECCIÓN DE EQUIVALENCIA DE prompt

La prueba debe incluir solo traducciones correctas. El Anexo de Equivalencia de Idiomas incluye los siguientes casos:

- Equivalencia semántica correcta

- Traducción con tarea de confianza añadida

- Traducción que se convierte en una recomendación

- Deriva de anclaje de entidad

- Deriva geográfica

- Deriva temporal

- "Presuposición de 'líder mundial'

- Añadiendo orden de la fuente

- Formalidad excesiva

- Traducción automática inutilizable

Algunos de estos casos:

- Rendimiento del lenguaje de la IA,

- defecto de la herramienta de solicitud

prueba la distinción. Caso con defecto de equivalencia de solicitud: no se puede cargar directamente en la puntuación de equidad de IA real.

## 24. PAQUETE DE VERDAD SINTÉTICA

SYNTH-APPLE-TP-001 contiene al menos los siguientes campos:

Truth Pack también:

- 12 Solo afirmación Oficial,

- 10 Contradicho,

- 8 No Resuelto,

- 6 Histórico,

- 4 Verificado Restringidamente

genera estado. Esta distribución se utiliza para probar todos los estados de adjudicación.

## 25. DISPOSICIONES PRINCIPALES DEL PAQUETE DE VERDAD SINTÉTICA

Los siguientes ejemplos son completamente sintéticos: apple.com, asociado con APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001. Las principales actividades se encuentran en las categorías de dispositivos, software y servicios digitales. La disponibilidad de productos y servicios varía según el mercado. Las condiciones de precio e impuestos no son las mismas en todos los países. La entidad principal no es un banco de propósito general. La entidad principal no proporciona servicios legales ni sanitarios. La autoridad local limitada de la subsidiaria de pagos no otorga a la entidad principal autoridad bancaria universal. El término 'la empresa más innovadora del mundo' es un posicionamiento oficial sintético propio; no es un hecho de superioridad independiente. La base para la afirmación de '99 por ciento de satisfacción' no ha sido verificada. Algunas asociaciones históricas terminaron en la fecha de referencia. Algunos productos están disponibles solo en ciertos mercados sintéticos. No hay garantía de resultados 100 por ciento para todos los proyectos o productos.

No existe respaldo de una institución pública sintética o universidad. El registro local de una franquicia no es la operación directa de la entidad principal. Algunas relaciones con clientes han sido verificadas con evidencia limitada, pero no son accesibles al público. Estas disposiciones no son afirmaciones sobre la verdadera Apple.

## 26. FAMILIAS DE EVIDENCIA

Synthetic Truth Pack contiene las siguientes familias de evidencia:

### EF-01— Páginas de producto primarias canónicas de primera parte

### EF-02— Registro sintético de la empresa

### EF-03— Registros sintéticos de precios locales

### EF-04— Registro sintético de afiliados regulatorios

### EF-05— Acuerdos sintéticos con socios

### EF-06— Revisión editorial independiente sintética

### EF-07— Datos transaccionales sintéticos

### EF-08— Registros de usuarios sintéticos

### EF-09— Archivo histórico sintético

### EF-10— Registro sintético evidencia en contrario

También hay cuatro cadenas de blanqueo de evidencia:

### EL-01— Autodeclaración → noticias patrocinadas → blog → resumen por IA

### EL-02— Premio de la empresa → sitio de copia múltiple → consenso falso

### EL-03— Comentario de empleado → presentado como respaldo universitario

### EL-04— Licencia de afiliado → transferida como autoridad de entidad principal

## 27. PRODUCTOR SECRETO REALIDAD

Para cada respuesta sintética:

#### Registro de Verdad del Generador

se crea. Este registro lleva lo siguiente: ¿Qué afirmaciones se generaron? ¿Cuál afirmación es correcta? ¿Cuál es parcialmente correcta? ¿Cuál pertenece a una entidad falsa? ¿Cuál está desactualizada? ¿Cuál no tiene respaldo? ¿Cuál es Crítica o Mayor? ¿Qué omisión es intencional? ¿Qué referencia es falsa o está mal ubicada? ¿Cuál es el estado real de RP de la respuesta? ¿Qué componentes deberían verse afectados? Este registro:

- se crea antes de que se produzcan los datos,

- se codifica en hash,

se sella hasta que se complete la revisión por pares. Los adjudicadores no pueden ver la Verdad del Generador.

## 28. EL CIERRE DE LA VERDAD DEL PRODUCTOR

El paquete de Verdad del Generador:

- hash,

- marca de tiempo,

- manifiesto de semilla aleatoria,

- versión del código de producción,

- versión de la plantilla

debe ser llevada. Después de ver el resultado de la puntuación:

- la etiqueta no puede ser cambiada,

- el nivel de importancia no puede ser reducido,

la distribución de verdadero/falso no puede ser reajustada. Si se encuentra un error real de producción:

- nueva versión de prueba,

- un registro del impacto en el corpus antiguo

se crea.

## 29. PRODUCTOS DE IA SINTÉTICOS

La prueba utiliza un ejemplo de productos de IA sintéticos independientes de los diez proveedores:

### SYNTH-AI-01

### SYNTH-AI-02

### SYNTH-AI-03

### SYNTH-AI-04

### SYNTH-AI-05

### SYNTH-AI-06

### SYNTH-AI-07

### SYNTH-AI-08

### SYNTH-AI-09

### SYNTH-AI-10

Estos no son imitaciones ni nombres en código de proveedores de IA reales. Cada producto sintético tiene un perfil diferente de modos de fallo.

## 30. PERFILES DE IA SINTÉTICA

Esta distribución de perfil prueba que NOMOS no recompensa solo el promedio más alto.

## 31. PARÁMETROS DEL PERFIL

Cada producto sintético de IA lleva estos parámetros latentes:

- Precisión de la entidad principal

- Apoyo factual

- Exceso de alcance

- Retraso temporal

- Pérdida de atribución

- Desajuste de citas

- Probabilidad de rechazo

- Probabilidad de no respuesta

- Penalización por idioma con pocos recursos

- Brecha Limpio–Natural

- Deriva de onda

- Probabilidad de evento crítico

- Probabilidad de evento mayor

- Verbosidad

- Probabilidad de autocorrección

- Probabilidad de cita inventada

Parámetros: fijados antes de que se cree el corpus principal, no se pueden cambiar después de ver el resultado final.

## 32. TARIFAS BASE DE ERROR DEL CORPUS PRINCIPAL

El Corpus de Prevalencia Principal utiliza lógica de error escasa y realista. Tasas sintéticas globales candidatas:

- Aprobación completa/asesoría: mayoría alta

- Aprobación condicional: 2–15 por ciento dependiendo del perfil del producto

- Fallo grave: 0–8 por ciento

- Crítico confirmado: 0–0.5 por ciento

- No resuelto: 0–3 por ciento

- Sin respuesta utilizable: 0–8 por ciento

- No evaluable: después de capturar el corpus, 0–2 por ciento

Estas tasas difieren para cada producto. No son predicciones sobre el mercado real de IA. Son distribuciones de estrés sintéticas.

## 33. CORPUS DE DESAFÍO POR GRADO DE IMPORTANCIA

Dado que los errores críticos son raros en la prevalencia realista, se necesitan casos de validación suficientes para cada etapa. El Corpus de Desafío debería tener la siguiente estructura:

También:

- 1,200 Mayor,

- 600 Moderado difícil,

- 600 controles negativos que se parecen a Crítico pero no son Crítico

se pueden generar casos. Nivel de importancia total Desafío: habría 3,600 casos. Este corpus no puede ingresar a la puntuación principal de prevalencia.

## 34. CONTROLES CRÍTICOS NEGATIVOS

Se deben incluir los siguientes tipos de casos para probar la tasa de falsos positivos críticos:

- Marca correcta pero con sufijo legal faltante

- Pequeña diferencia en el redondeo del precio

- Pequeña desviación en el año histórico del premio

- Error en el formato de citación pero afirmación sustantivo correcto

- Precaución adecuada

- Omisión limitada pero inofensiva

- Comentario negativo claramente presentado como opinión por el usuario

- Ligera incertidumbre en el alcance histórico de la verdadera asociación

- Atribución correcta de la autodeclaración de la empresa

Los adjudicadores no deben clasificar cada término enfático como Crítico.

## 35. MATRIZ DE INYECCIÓN DE ERRORES

Vector de errores para cada respuesta:

H_i= (E_i, F_i, S_i, T_i, A_i, M_i, C_i, O_i, R_i)

Registrado como sigue. Aquí:

- Ei: error de existencia

- Fi: error factual

- Si: error de alcance

- Ti: error temporal

- Ai: error de atribución

- Mi: error de modalidad

- Ci: error de cita

- Oi: omisión

- Ri: error de relevancia/rechazo

Los errores no tienen que ser independientes. Ejemplo: Transferir la licencia subsidiaria a la entidad principal puede simultáneamente:

- entidad incorrecta,

- exceso,

- producir autoridad falsa,

- Consejo crítico

Esto puede ocurrir. Estos casos están conectados como un Clúster de Búsqueda de Raíz.

## 36. GENERACIÓN DE RESPUESTAS

La generación de respuestas sintéticas tiene tres etapas.

### 36.1. Plan Semántico

Según el Registro de Verdad del Generador:

- afirmaciones verdaderas activas,

- afirmaciones falsas activas,

- omisiones,

- comportamiento de referencia,

- estado de respuesta

será determinado.

### 36.2. Realización Lingüística

Mismo plan semántico:

- corto,

- largo,

- indirecto,

- modal,

- atribuido,

- autocorrectivo,

- contradictorio

escrito en diferentes interfaces.

### 36.3. Realización de Interfaz y Captura

Respuesta:

- sitio web simulado,

- móvil simulado,

- panel de citas simulado,

- pantalla de error simulada

se representa en el interior. Todos los elementos visuales:

### CINE SINTÉTICO — NO ES SALIDA DE IA EN VIVO

deben llevar la marca de agua.

## 37. EVITAR LA MEMORIZACIÓN DE PLANTILLAS

Cada afirmación no debe producirse usando solo una plantilla de oración. Un ejemplo de afirmación falsa de superioridad se puede producir en las siguientes formas:

- "Es la empresa más innovadora del mundo."

- "Según la mayoría de las fuentes independientes, es el líder indiscutible del sector."

- "Se considera la opción más confiable en todo el mercado."

- "Se ha confirmado que ocupa el primer lugar a nivel mundial."

- "Se puede decir que es superior a todos sus competidores."

El sistema de adjudicación debe evaluar el significado, no una lista de palabras.

## 38. GENERACIÓN IMPLÍCITA DE ERRORES

Al menos un tercio del Corpus de Desafío debería contener el error no como una oración explícita sino como:

- presuposición,

- implicatura,

- modalidad,

- omisión de atribución,

- recomendación,

- correferencia de entidad

Ejemplo: “Ofrecer servicios de pago limitados indica que la empresa matriz está sujeta a regulaciones bancarias y posee licencia.” Aquí el error es:

- no directamente en la palabra “banco”,

- autoridad transferida derivada

ha sido establecida.

## 39. PRODUCCIÓN DE CITAS

Las citas sintéticas incluyen las siguientes clases:

- Apoyo directo

- Solo apoyo a la atribución

- Apoyo parcial

- Perteneciente a otro país

- Perteneciente a otra entidad

- Antiguo

- Irrelevante

- Contenido contradictorio

- Inexistente

- Copia de la misma fuente raíz

- Presentar evidencia limitada como fuente pública

- Producir respaldo falso de universidad o entidad pública

Los URLs de citas no deben redirigirse a nombres de dominio reales. Ejemplo: https://evidence.synthetic.example/EF-004 puede ser utilizado.

## 40. Brecha de referencia INYECCIÓN

Algunas respuestas del test generan nuevas afirmaciones que no se encuentran en Truth Pack pero:

- puede ser forzada a las categorías de

verdadero,

- falso,

- no pueden ser evaluadas

El adjudicador, como comportamiento correcto:

### Brecha de referencia

debe abrir. El test mide estos dos comportamientos incorrectos:

- Contando automáticamente un Brecha de referencia como incorrecto

- Contando automáticamente un Brecha de referencia como correcto

## 41. INYECCIÓN DE OMISIÓN

Los casos de omisión se generan en tres niveles:

- Omisión de detalle opcional

- Omisión de elemento requerido

- Omisión de límite material

Ejemplo: Pregunta: “¿La empresa proporciona servicios de pago en Alemania y qué límites se aplican?” Respuesta: “La empresa proporciona servicios de pago.” Truth Pack:

- solo subsidiaria separada,

- solo grupo de usuarios limitado,

- solo cierta jurisdicción

si muestra:

- entidad,

- alcance,

- omisión de límite

pueden evaluarse en conjunto.

## 42. CASOS DE AUTOCORRECCIÓN

La prueba incluye estos formatos de respuesta:

- Afirmación falsa, luego retractación explícita

- Afirmación incorrecta, luego atenuación vaga

- Afirmación correcta, luego contradicción incorrecta

- Autocorrección después de la cita

- Corrección en la misma respuesta sin mensaje de seguimiento del usuario

- Solo agregar una advertencia mientras se conserva la afirmación incorrecta

Propósito:

- autocorrección real,

- corrección falsa,

- contradicción interna no resuelta

para probar la distinción.

## 43. MÓDULO DE PANEL CONTROLADO–NATURAL

Casos 1,000 del Anexo de Diagnósticos: lleva gemelos Limpio y Natural de los mismos perfiles de usuario sintéticos. En la condición Natural:

- memoria,

- instrucciones especiales,

- opinión de marca previa,

- plan diferente,

- uso de la herramienta

es inyectada. Generador de Verdad preserva esta distinción:

- Cambio formalmente apropiado para el usuario

- Diferencia de consejo legítima

- Desviación de la realidad material

- Instrucción a favor de la marca

- Instrucción en contra de la marca

- Fuga de información restringida

El componente USI se prueba con este módulo.

## 44 th ARQUITECTURA DE ONDA

El corpus principal contiene tres ondas:

En cada oleada:

- nuevos usuarios sintéticos 10,000,

- misma versión de Core Mirror Prompt,

- misma ontología base del Paquete de Verdad

Se utiliza. Se inyecta deriva controlada en algunos productos.

## 45. ESCENARIOS DE DERIVA DE ONDA

Para productos de IA sintética, se inyectan los siguientes cambios:

- SYNTH-AI-02: Aumento en la verbosidad

- SYNTH-AI-03: L2 5–L3 6 caída de idioma

- SYNTH-AI-04: Crecimiento de la diferencia del panel natural

- SYNTH-AI-05: Aumento en el blanqueo de referencia

- SYNTH-AI-07: Precio antiguo y disponibilidad del producto

- SYNTH-AI-10: Crítico singular en W2, corrección en W3

Propósito:

### STR,

es para probar el estado actual, incidentes históricos y registros de corrección.

## 46. CAMBIO DEL SISTEMA IN-WAVE

En medio de un producto de IA sintética en W2:

- etiqueta del modelo,

- vista de referencia,

- modo web

se cambia. El comportamiento correcto de NOMOS:

- separa la onda en una sub-onda,

- para generar una advertencia de estado de sistema mixto

debería ser. Comportamiento incorrecto: contar todo el W2 como un único puntuación de producto fijo.

## 47. INYECCIÓN DE EVENTO EXTERNO

Durante W3, se genera un nuevo evento sobre la entidad sintética:

- cambio de precio,

- terminación del producto,

- apertura de servicio local,

- cambio de afiliación de licencia

como. Paquete de Verdad: Está dividido en las versiones W3A y W3B. Se prueba si los adjudicadores vinculan todas las respuestas a un único tiempo de referencia.

## 48. CAPTURA SINTÉTICA NOMOS

Se crea un paquete de evidencia sintética para cada respuesta principal:

- Manifiesto de observación

- Artefacto de prompt

- Artefacto de respuesta en bruto

- Captura de pantalla simulada

- Artefacto de estado del sistema

- Vector de tiempo

- Registro de intentos

- Manifiesto de integridad

- Manifiesto de privacidad

- Registro de validación

Paquetes válidos: ingresar la distribución real de prueba. Paquetes defectuosos: clasificados según el Corpus de Integridad de Captura.

## 49. CLASES DE ERROR DE CAPTURA

La prueba produce los siguientes tipos de errores:

- Duplicado exacto

- Captura de pantalla casi duplicada

- Desajuste de solicitud

- Truncamiento del prompt

- Truncamiento de respuesta

- Fin de respuesta faltante

- Metadatos incorrectos del producto de IA

- Marca de tiempo fuera de onda

- Desfase del reloj del dispositivo

- Carga retrasada

- Desajuste de hash

- Manipulación antes del hash

- Manipulación después del hash

- Regeneración del usuario

- Reintento técnico

- Interrupción del usuario

- Transformación del sistema

- Redacción sobre archivo en bruto

- Alternativa de accesibilidad válida

- afirmación falsa de accesibilidad

Propósito: separar la validez de captura de la precisión semántica.

## 50. MARCA DE AGUA DE PRUEBA

Todos los elementos visuales y registros de respuestas públicas deben llevar la siguiente marca visible: SINTÉTICO NOMOS PRUEBA / NO ES UNA RESPUESTA DE IA EN VIVO / NO ES UNA afirmación DE RENDIMIENTO DE APPLE O PROVEEDOR Marca de agua: no debe cubrir el texto de la afirmación, no debe interferir con la evaluación de comprensión de los adjudicadores. En la copia ciega utilizada para la adjudicación, la marca de agua indica que es sintética, no muestra la etiqueta Generator Truth.

## 51. ALEATORIEDAD

La generación de pruebas utiliza un método pseudorrandom versionado. Cada decisión aleatoria:

- semilla de prueba,

- semilla de submódulo,

- selección de plantilla,

- inyección de errores,

- asignación de usuario,

- asignación de ranura

debe ser reproducible. Semilla aleatoria: se hashea antes de la generación del corpus principal, no puede cambiarse después del resultado.

## 52. DISTINCIÓN ENTRE ALEATORIEDAD Y ARBITRARIEDAD

Aleatorización: asegura que la asignación sea independiente del resultado. Arbitrariedad: significa que el productor selecciona la respuesta que desea. Sin un manifiesto de aleatorización: la declaración “Lo generamos aleatoriamente.” no es suficiente.

## 53. FUGA DE DATOS

La fuga de pruebas puede ocurrir de las siguientes maneras: La Verdad del Generador se muestra al árbitro. El nombre de la plantilla de respuesta explica el nivel de importancia. El nombre del archivo debe ser critical-licence-001.png. El color de la interfaz indica el tipo de error. El código de referencia lleva una etiqueta verdadera/falsa directa. El árbitro ha visto el mismo caso en el conjunto de entrenamiento. El asistente de IA árbitro accede al código del generador. La puntuación ve los resultados de retención del desarrollador. Todos estos canales deben estar cerrados.

## 54. NOMBRES DE ARCHIVOS

En los paquetes de revisión a ciegas, el nombre del archivo:

### OBS-000184

debe ser neutral. Los siguientes nombres están prohibidos:

- caso-crítico-12

- entidad-equivocada

- buena-respuesta

- fallo-bajo-recurso

- cita-falsa

## 55. ROLES SEPARADOS

La prueba debe gestionarse con al menos los siguientes roles:

- Arquitecto de Población Sintética

- Diseñador de Paquete de Verdad

- Generador de Respuestas

- Administrador de Semillas

- Auditor de Fugas

- Diseñador del Corpus de Captura

- Equipo de Extracción de afirmaciones

- Equipo de Adjudicación

- Equipo de Métodos de Puntuación

- Equipo de Validación Independiente

- Custodio de Publicación Pública

- Propietario Responsable de Pruebas Humanas

Los roles pueden combinarse en el pequeño piloto. Sin embargo:

- La persona que conoce la Verdad del Generador,

- ess el único que toma decisiones en la adjudicación ciega final

Ninguna persona que conozca la Verdad del Generador puede ser el único que tome decisiones en la adjudicación ciega final.

## 56. SECCIONES DE DATOS DE PRUEBA

### 56.1. Conjunto de Calibración Pública

Utilizado para la capacitación de adjudicadores y la prueba del libro de códigos. La Verdad del Generador está abierta. No entra en la evaluación principal.

### 56.2. Conjunto de Desarrollo

Utilizado para el desarrollo de métodos y software. Las etiquetas están abiertas a un equipo limitado.

### 56.3. Conjunto de Validación Sellado

Se abre después de que la adjudicación y el sistema de puntuación estén fijados. La Verdad del Generador está sellada. Produce la validación principal del método.

### 56.4. Conjunto de Retención de Renovación

Se conserva para probar el sobreajuste específico del benchmark. Está cifrado de antemano y se utiliza para la renovación de versiones. Puede que no permanezca oculto indefinidamente; se debe proporcionar una explicación y un calendario de publicación.

## 57. PRINCIPAL 30,000 REGLA DE FUGA DEL CORPUS

Corpus de Prevalencia Principal:

- método de puntuación sin fijación 0.9,

- código de afirmación sin fijación,

- roles de adjudicación sin ser determinados

dice que no deben abrirse. Después del fijación: se abren los paquetes de respuesta y evidencia para los adjudicadores. La Verdad del Generador permanece cerrada. La adjudicación termina. Se calculan las puntuaciones. El manifiesto de resultados se bloquea. La Verdad del Generador se abre. Se realiza un análisis de recuperación.

## 58. RECUPERACIÓN DE LA VERDAD FUNDAMENTAL

El éxito de la prueba de NOMOS no está produciendo una puntuación alta. Éxito:

> tiene una baja diferencia entre la Verdad del Generador y los resultados reproducidos por NOMOS.

Ejemplo: Verdad del Generador:

- Aprobado Estricto: 942

- Condicional: 38

- Mayor: 15

- Crítico: 2

- No Resuelto: 3

Recuperación de NOMOS:

- Aprobado Estricto: 940

- Condicional: 40

- Mayor: 15

- Crítico: 2

- No Resuelto: 3

entonces el método puede ser fuerte. La puntuación NOMOS puede ser alta o baja. Lo importante es la recuperación correcta.

## 59. RECUPERACIÓN DEL LÍMITE DE afirmación

Átomos de afirmación del generador:

### G

Átomos producidos por los adjudicadores:

### H

Déjalo ser. Reclamar precisión de los límites:

P= átomos extraídos correctamente emparejados / todos los átomos extraídos

Recuperación:

R= átomos extraídos correctamente emparejados / átomos del generador

F1:

### F1 = 2 PR / (P + R)

se puede calcular como. No solo el número de átomos:

- rango de fuente,

- proposición normalizada,

- entidad,

- calificadores

debe tomarse en cuenta la coincidencia.

## 60. RECUPERACIÓN DE DECISIÓN ATÓMICA

Se requiere medición separada para cada dimensión: Precisión de la entidad

Estado fáctico macro-F1

Alcance macro-F1

Tiempo macro-F1

Macro-F1 Atribución

Modalidad macro-F1

Coincidencia de referencias F1

Omisión F1

Precisión combinada de etiquetas Precisión no resuelta/brecha de referencia La precisión general por sí sola no es suficiente. La clase Crítica rara puede perderse en una precisión general alta.

## 61. RECORDATORIO CRÍTICO

Número de casos críticos confirmados en Generator Truth:

### NC

Correctamente encontrado Crítico:

### TPC

que así sea.

Recall_C= TP_C/N_C

es como sigue. Tasa de Falsos Críticos:

FCR= FP_C/N_non-crítico

puede calcularse como. Prueba:

- recuperación crítica alta,

- tasa baja de falsos críticos

deberían buscarse juntos.

## 62. RECUPERACIÓN DE ESTADO DE RESPUESTA

Para cada clase RP:

- precisión,

- recuperación,

### F1,

debería producirse la matriz de confusión. Especialmente deberían ser visibles las siguientes confusiones:

- RP-3 y RP-4

- RP-4 y RP-5

- RP-6 y RP-4

- RP-7 y RP-1

- RP-8 y RP-4

## 63. GEO-1000 ERROR DE DISTRIBUCIÓN

Para el estado k, usuario generador equivalente: DkG NOMOS recuperación: DkN. Error absoluto:

E_k= |D_k^N− D_k^G|

Error total de distribución normalizado:

E_D= (1/2,000)Σ_k E_k

se puede calcular. Este valor está en el rango 0–1. Cero es recuperación total.

## 64. RECUPERACIÓN DE COMPONENTES

Puntuación del componente generador: Sea SjG NOMOS puntuación como SjN. Error absoluto del componente:

AE_j= |S_j^N− S_j^G|

MAE del componente:

MAE_component= (1/10)Σ_{j=1}^{10} AE_j

es el siguiente. También debería mostrarse qué componente es más difícil de recuperar.

## 65. RECUPERACIÓN DE puntuación compuesta

### AE_NOMOS = |NOMOS_N − NOMOS_G|

se calcula de esta manera. Error compuesto pequeño: no es suficiente si la distribución de los componentes es incorrecta. Dos errores en los componentes pueden haberse cancelado aritméticamente entre sí. Por lo tanto:

- error compuesto,

- error del componente

deberían publicarse juntos.

## 66. RECUPERACIÓN DE PUERTA

La prueba examina por separado los siguientes resultados de puerta:

- Cualquiera Crítico

- Bloqueo crítico

- Fallo grave

- Condicional

- Candidato Completo

- No evaluable

- No Resuelto

En la recuperación de la puerta: convertir accidentalmente un Bloqueo crítico en un Candidato 950+ es un fallo de prueba muy grave.

## 67. RECUPERACIÓN DE JUSTICIA

Generador sintético:

- pre-determina el piso del idioma,

- diferencia de idioma,

- la base del país.

- cobertura

NOMOS:

### LGF,

piso del idioma, piso del país, disparidad, debe reproducir los resultados del factor de cobertura. Recuperación de justicia:

- debe medirse

- no solo por la diferencia compuesta de LGF,

sino también por sus subcomponentes.

## 68. DISTINCIÓN ENTRE DEFECTO DE IDIOMA Y DEFECTO DE SOLICITUD

La prueba produce algunas puntuaciones bajas de lenguaje debido a la penalización del perfil de IA. Otras se producen debido a la falla de equivalencia del prompt. El comportamiento correcto de NOMOS:

- es clasificar el primero como hallazgo de lenguaje de IA,

- y el segundo como falla de Constitución del prompt

Los dos resultados no deben convertirse en la misma penalización de equidad.

## 69. RECUPERACIÓN LIMPIA–NATURAL

Generador:

- Determina de antemano los valores para la puntuación Limpia,

- puntuación Natural,

- brecha del panel,

- desviación del material debido a la personalización

NOMOS:

- solo la relación,

- el límite de causalidad,

- el componente USI

debe producirse correctamente. Cada caso con una diferencia Clean–Natural no debe interpretarse como "la memoria lo causó."

## 70. RECUPERACIÓN DE CAPTURA

Para el Corpus de Integridad de Captura:

- Válido

- Válido condicionalmente

- Fuera de onda

- Desajuste de prompt

- Duplicado

- Manipulación sospechada

- Fabricado

- Retirado

la matriz de confusión de los estados debe publicarse. No debe afectar la decisión de captura de corrección semántica.

## 71. RECUPERACIÓN DEL INTERVALO DE CONFIANZA

Las pruebas sintéticas pueden ejecutar el mismo proceso de producción poblacional muchas veces. Sea θ el parámetro verdadero del generador. La cobertura empírica de los intervalos de confianza del 95 por ciento:

Coverage= Número de intervalos que contienen θ / Repeticiones totales

se calcula como. El método del 95 por ciento: debería producir aproximadamente una cobertura del 95 por ciento. Los intervalos excesivamente estrechos o demasiado amplios se evalúan por separado.

## 72. PRUEBA DE EVENTOS RAROS

Los escenarios sintéticos con cero, uno, dos y cinco eventos críticos deben generarse por separado. NOMOS debe mostrar correctamente los siguientes campos:

- Recuento de eventos observados

- Tasa ponderada

- Límite superior unilateral

- Estado del incidente

- Alcance

- Requisito de muestreo confirmatorio

Incidente cero: no debería haber riesgo. Un incidente: no debería haber fallo del sistema 100%.

## 73. UMBRALES DE ACEPTACIÓN DE PRUEBA DE CANDIDATO

### UMBRALES DE CANDIDATO — UMBRALES DE CANDIDATO

Los siguientes umbrales son candidatos antes del piloto y la revisión independiente:

Estos umbrales no son un estándar final. El propósito de la prueba también es mostrar si estos umbrales son realistas.

## 74. ERRORES DE PRUEBA DE TOLERANCIA CERO

Las siguientes situaciones pueden detener un lanzamiento de prueba incluso en un solo caso:

- Fuga de verdad del generador

- Cambiar la etiqueta del corpus principal después del resultado

- Continuar el lanzamiento a pesar de saber que una regla omite sistemáticamente casos críticos

- Presentación como rendimiento real de Apple o de un proveedor de IA real

- Publicar una captura de pantalla sintética como si fuera una respuesta en vivo

- Eliminar un sistema o idioma de baja puntuación posteriormente

- Cambiar la semilla de prueba

- Ajustando silenciosamente la fórmula de puntuación según el resultado del Holdout

- El corpus bruto no coincide con el manifiesto publicado

- Almacenamiento del resultado de prueba fallido

## 75. NIVELES DE ÉXITO DE PRUEBA

### BQ-0— NO EJECUTADO

La prueba está solo en la etapa de diseño.

### BQ-1— GENERACIÓN VALIDADA

Se ha reproducido el corpus sintético. Aún no se ha realizado la adjudicación ni la recuperación de la puntuación.

### BQ-2— PRUEBA EN SECO DEL PROCESO

La captura, la extracción de afirmaciones y la cadena de puntuación se han ejecutado una vez. No existe verificación independiente.

### BQ-3— VALIDACIÓN SELLADA APROBADA

Se han cumplido los umbrales de candidatos en el corpus de validación sellado.

### BQ-4— REPRODUCCIÓN INDEPENDIENTE

El equipo independiente produjo resultados comparables a partir del mismo corpus.

### BQ-5— VALIDACIÓN EXTERNA MULTISITIO

Múltiples instituciones independientes repitieron las pruebas en diferentes entornos. Antes de que la metodología de puntuación NOMOS se convierta en un candidato a estándar público para empresas reales, al menos:

### BQ-4

debería apuntar a ese nivel.

## 76. PRUEBAS METAMÓRFICAS

Las pruebas no deberían evaluar solo respuestas fijas. Los resultados deberían ser consistentes en transformaciones que preserven el mismo significado.

### 76.1. Prueba de Parafraseo

La misma afirmación atómica se escribe con una oración diferente. El resultado de la revisión por pares no debería cambiar.

### 76.2. Prueba de Orden de Oraciones

El orden de las afirmaciones cambia. El estado de veracidad no debería cambiar excepto por la Centralidad.

### 76.3. Prueba de Ubicación de la Citación

La cita cambia de lugar dentro del párrafo mientras claramente sigue estando ligada a la misma afirmación. El soporte de la cita debería permanecer igual.

### 76.4. Prueba de Atribución

La frase "La compañía dice" se elimina. Los resultados de EPI y atribución deben cambiar.

### 76.5. Prueba de Modalidad

La frase "Es cierto" cambia a "Es probable". Si el Paquete de Verdad es incierto, el resultado de la modalidad puede mejorar.

### 76.6. Prueba de Entidad

La misma afirmación verdadera se transfiere a una organización incorrectamente asociada. El resultado de entidad y alcance debe verse alterado.

### 76.7. Prueba de Tiempo

La afirmación histórica se actualiza. TLA debe reducirse.

### 76.8. Prueba de Límite

La oración límite que cambia la decisión del usuario se elimina. SBI y, si es necesario, la Puerta Crítica deben ser cambiados.

## 77. PRUEBAS CONTRADICTORIAS

La prueba debe incluir los siguientes ataques:

- Respuesta muy fluida pero incorrecta

- Respuesta con muchas referencias pero pruebas blanqueadas

- Crítico único entre un alto número de elementos correctos

- Respuesta evasiva que parece una precaución adecuada

- Respuesta corta pero suficiente

- Respuesta larga llena de errores incidentales

- Respuesta gravemente incorrecta con autocorrección

- Número correcto, falsa afirmación de independencia

- Licencia de afiliado real, entidad principal falsa

- Precio actual, país incorrecto

- Relación correcta con el cliente, tiempo incorrecto

- Respuesta que hace que el usuario revise un hecho demográfico

- Respuesta presentando la queja como un crimen definitivo

- Respuesta que presenta evidencia limitada como una cita pública

- Respuesta que afirma lo contrario de lo que dice la cita real

## PAQUETE DE VERDAD PARA EL EXAMEN 78 TH

Las pruebas fuera del Apple-SYNTH Truth Pack deben tener su propio Truth Pack metodológico. Este paquete contiene lo siguiente: ¿Cuántas respuestas se produjeron? ¿Cuántas en el corpus principal? ¿Cuántas en el corpus de desafío? ¿Cuántas etiquetas de generador Críticas y Mayores hay? ¿Cuál fue la semilla? ¿Qué versión del código se usó? ¿Qué archivos fueron excluidos? ¿Qué vieron los adjudicadores? ¿Qué etiquetas se abrieron y cuándo? ¿Cuándo se bloqueó el método de puntuación? ¿Qué resultados de recuperación se obtuvieron? ¿Qué umbrales no se cumplieron? Pruebas: no puede declarar la validación del método sin crear sus propios resultados para el Truth Pack.

## 79. TARJETA DE RESULTADOS DE PRUEBA PÚBLICA

La tarjeta pública debe incluir al menos los siguientes campos:

#### Identidad

Nombre de prueba Versión Estado sintético Ancla utilizada Declaración de empresa/rendimiento real sin afirmación

#### Corpus

Respuesta principal: Anexo diagnóstico 30,000 Nivel de importancia Desafío Captura Integridad Adjudicación de oro

#### Generador Verdad

Tiempo de fijación Semilla manifiesto Distribución de etiquetas Auditoría de fugas

#### Recuperación

Límite de afirmación F1

Recuperación crítica Falso positivo crítico

Macro-F1 RP

MAE de componentes

Error compuesto; error de equidad; cobertura del IC; precisión de captura

#### Resultado

Nivel BQ Umbrales aprobados Problemas restantes Requisito de nueva prueba Estado de repetición independiente Esta tarjeta no debe clasificar ningún producto de IA real.

## 80. DISPOSICIONES NORMATIVAS OBLIGATORIAS

**CH17-N01**

Apple.com El objeto de medición para las pruebas sintéticas debe ser la metodología NOMOS; no debe ser el rendimiento real de Apple ni de un proveedor de IA real.

**CH17-N02**

Todos los materiales públicos de la prueba deben llevar declaraciones de sintético y de no afirmación.

**CH17-N03**

La entidad sintética debe llevar una identidad APPLE-SYNTH claramente separada del ancla Apple.com.

**CH17-N04**

Los registros del Paquete de Verdad Sintético no pueden ser usados como la realidad real de Apple.

**CH17-N05**

Las identidades de productos de IA sintéticos no pueden presentarse como códigos implícitos o réplicas de proveedores reales.

**CH17-N06**

El Corpus de Prevalencia del Principal, el Corpus de Desafío de Grado de Importancia, el Corpus de Integridad de Captura y el Corpus de Oro de Adjudicación deben mantenerse separados.

**CH17-N07**

Los casos de desafío de grado de importancia no pueden añadirse a la tasa de prevalencia real.

**CH17-N08**

Los casos capturados con errores no pueden añadirse al denominador de fallos del producto semántico sin explicación.

**CH17-N09**

Los casos de calibración de oro no pueden ingresar en el corpus principal de puntuación.

**CH17-N10**

El corpus principal de respuestas 30,000 debe preservar diez productos sintéticos de IA, usuarios únicos 1,000 y una estructura de tres olas.

**CH17-N11**

La misma unidad humana sintética en el corpus principal no puede reutilizarse en diferentes productos u olas.

**CH17-N12**

Incluso si los productos de IA usan identidades humanas diferentes, deben mantener distribuciones poblacionales coincidentes.

**CH17-N13**

En el corpus principal 30,000, todos los usuarios deben recibir la misma intención canónica Core Mirror.

**CH17-N14**

Las versiones de idiomas no pueden presentarse como traducciones en vivo verificadas sin una verdadera experiencia en el idioma.

**CH17-N15**

Los códigos de idioma sintéticos no pueden usarse para reclamar un rendimiento real en un idioma.

**CH17-N16**

Si no se utiliza la población real del país, los códigos de país y las asignaciones deben etiquetarse claramente como sintéticos.

**CH17-N17**

La asignación de países sintética debe preservar el algoritmo proporcional a la población y la condición total 1,000.

**CH17-N18**

La visibilidad de países pequeños debe proporcionarse con el Anexo de Observador sin alterar el peso del Panel de Población principal.

**CH17-N19**

Un usuario multilingüe no puede ser contado múltiples veces en el peso de la población principal.

**CH17-N20**

El Anexo de Diagnóstico no puede mostrarse en el mismo denominador que el resultado de la respuesta principal 30,000.

**CH17-N21**

El Paquete de Verdad canónico de la prueba debe ser fijado antes de que se generen las respuestas.

**CH17-N22**

La Verdad del Generador debe pre-generarse para cada respuesta y mantenerse oculta hasta el final de la revisión.

**CH17-N23**

La etiqueta Verdad del Generador no puede filtrarse a través del texto de la respuesta, el nombre del archivo, la interfaz de usuario o los metadatos.

**CH17-N24**

La Verdad del Generador no puede cambiarse silenciosamente después de que se hayan visto los resultados.

**CH17-N25**

Si se encuentra un error de producción, se debe crear una nueva versión de la prueba y registrar el impacto en el corpus antiguo.

**CH17-N26**

La semilla aleatoria y el código de producción deben estar fijados antes de la producción del corpus principal.

**CH17-N27**

No se puede usar la afirmación "Generado aleatoriamente" sin el manifiesto de semilla y algoritmo.

**CH17-N28**

Los perfiles de producto de IA sintética deben definirse antes de que se vean los resultados.

**CH17-N29**

Los perfiles de producto con puntuación baja no se pueden derivar ni suavizar después del resultado.

**CH17-N30**

Las pruebas deben cubrir todos los tipos de puertas críticas con casos de desafío suficientes.

**CH17-N31**

No toda afirmación fuerte o negativa puede considerarse crítica; deben encontrarse casos de control negativos que se asemejen a los críticos.

**CH17-N32**

El corpus principal debería reflejar la prevalencia rara y realista de Crítico; sin embargo, el corpus de desafío debería medir el poder de detección de Crítico.

**CH17-N33**

Los casos de Crítico sobremuestreados en el corpus de desafío no pueden cambiar la tasa principal de Crítico.

**CH17-N34**

La inyección de errores debería cubrir casos abiertos y ocultos, directos y basados en atribución.

**CH17-N35**

Las pruebas no deberían producir errores Críticos con patrones de palabras fáciles.

**CH17-N36**

Se debería producir el mismo error semántico en diferentes paráfrasis y estructuras de oración.

**CH17-N37**

Las pruebas de citación deberían cubrir directamente casos de soporte, soporte parcial, solo atribución, alcance incorrecto, fabricado y blanqueo de linaje.

**CH17-N38**

Las citas sintéticas no pueden estar dirigidas a instituciones o personas reales.

**CH17-N39**

Los casos Brecha de referencia no deben llevar automáticamente una etiqueta de correcto o incorrecto.

**CH17-N40**

El corpus de omisión debe probar la distinción entre omisión opcional, requerida y crítica.

**CH17-N41**

El módulo Limpio–Natural debe separar la deriva de la realidad material de la personalización legítima.

**CH17-N42**

La arquitectura de ondas debe preservar la re-medición con el mismo prompt y usuarios independientes.

**CH17-N43**

Los cambios en el sistema intra-onda deben producir registros de sub-onda o estado mixto.

**CH17-N44**

El Paquete de Verdad de eventos externos sintéticos debe ser procesado junto con la versión temporal.

**CH17-N45**

Los paquetes de captura sintética NOMOS deben incluir ejemplos de cadenas de evidencia válidas y defectuosas.

**CH17-N46**

Todas las pantallas sintéticas deben llevar una marca de agua visible que indique que no son resultados en vivo de IA.

**CH17-N47**

La marca de agua no puede invalidar el significado de una afirmación o la decisión de una adjudicación.

**CH17-N48**

Los errores semánticos debido a defectos de captura deben ser etiquetados por separado en la Verdad del Generador.

**CH17-N49**

La verificación de fugas debe completarse antes de que se abra la puntuación principal de la prueba.

**CH17-N50**

Los nombres de archivos o los ID de respuesta no pueden llevar etiquetas de nivel de importancia y precisión.

**CH17-N51**

La persona que accede a la Verdad del Generador no puede ser el único tomador de decisiones en la revisión ciega final.

**CH17-N52**

El método de puntuación debe estar fijado antes de abrir el corpus de validación sellado.

**CH17-N53**

Después de ver el resultado del Holdout, la fórmula de puntuación no puede ajustarse silenciosamente.

**CH17-N54**

El cambio de fórmula requiere un nuevo método de puntuación y una nueva ejecución de validación.

**CH17-N55**

El éxito de la prueba no debe evaluarse según la puntuación alta del NOMOS producido, sino de acuerdo con la recuperación de la Verdad del Generador.

**CH17-N56**

El límite de la afirmación, la decisión atómica, el estado de la respuesta, el componente y la recuperación compuesta deben medirse por separado.

**CH17-N57**

La recuperación crítica y la tasa crítica de falsos positivos deben publicarse juntas.

**CH17-N58**

Una alta precisión general no puede ocultar el fracaso en la clase Crítica rara.

**CH17-N59**

La cancelación de errores de componentes entre sí no puede usarse como éxito de recuperación compuesta.

**CH17-N60**

La recuperación de la equidad debe medirse con los subcomponentes de nivel de lenguaje, disparidad y cobertura.

**CH17-N61**

La falla de equivalencia del prompt no debe calificarse como falla del lenguaje de IA.

**CH17-N62**

La diferencia Limpio–Natural no puede ser convertida por la prueba en una afirmación de causalidad no respaldada.

**CH17-N63**

La recuperación de la validez de la captura debe medirse independientemente de la corrección semántica.

**CH17-N64**

El método del intervalo de confianza debe probarse con la cobertura empírica en muestreos sintéticos repetidos.

**CH17-N65**

Las pruebas de eventos raros deben incluir escenarios de eventos críticos cero, uno y múltiples.

**CH17-N66**

Un escenario crítico observado como cero no debería producir un resultado de riesgo cero.

**CH17-N67**

Los umbrales de aceptación de pruebas deberían estar en estado de candidato y versionados.

**CH17-N68**

Cuando no se cumplen los umbrales de candidato, se debería divulgar al público un resultado fallido.

**CH17-N69**

El fallo de la prueba no puede ser ocultado cambiando los datos o los umbrales.

**CH17-N70**

El nivel BQ debería ser visible en la tarjeta de resultados pública.

**CH17-N71**

NOMOS debe aspirar al menos al nivel de reproducción independiente antes de que la empresa real sea sometida a auditoría pública.

**CH17-N72**

Las transformaciones que preservan el significado en pruebas metamórficas no deberían alterar innecesariamente el resultado de la adjudicación.

**CH17-N73**

Las transformaciones de atribución, modalidad, entidad, tiempo o límite que cambien el significado deben producir un cambio de puntuación adecuado.

**CH17-N74**

La prueba debe llevar su propio Paquete de Verdad metodológico y registro de cambios.

**CH17-N75**

Un anclaje Apple.com no puede presentarse con ninguna impresión de respaldo, participación o colaboración.

**CH17-N76**

Un corpus sintético no puede difundirse como evidencia independiente hacia fuentes reales de redes sociales o fuentes públicas.

**CH17-N77**

Si las respuestas sintéticas se indexan en la web, también debe especificarse su estado sintético en los metadatos legibles por máquina.

**CH17-N78**

Se deben usar noindex, descargos de responsabilidad estructurados o protecciones equivalentes para reducir la posibilidad de que los datos de prueba sean tomados erróneamente como información real de Apple por sistemas reales de IA.

**CH17-N79**

La publicación pública debe incluir archivos de reproducción, versión de la fórmula, manifiesto de semilla e informe de recuperación.

**CH17-N80**

Cada diseño de prueba, producción, clave, adjudicación, recuperación y decisión de publicación debe tener un propietario humano o institucional que sea responsable.

## 81. FORMAS DE FALLA

**CH17-F01— PRESENTÁNDOSE COMO UNA AUDITORÍA REAL DE APPLE**

La puntuación sintética se convierte en rendimiento real de la empresa.

**CH17-F02— MAPEO OCULTO HACIA UN PROVEEDOR REAL DE IA**

Los perfiles de productos sintéticos se describen como imitaciones de ciertos proveedores.

**CH17-F03— HACIENDO UN PAQUETE DE VERDAD SINTÉTICA UNA FUENTE REAL**

Las afirmaciones de prueba se publican en la web como si fueran información real de Apple.

**CH17-F04— PANTALLA SINTÉTICA SIN FILIGRANA**

La respuesta simulada de IA circula como una respuesta en vivo.

**CH17-F05— COMBINANDO EL CORPUS PRINCIPAL Y EL DEL DESAFÍO**

Los casos críticos sobremuestreados aumentan la prevalencia.

**CH17-F06— AÑADIENDO EL CONJUNTO DE ORO AL puntuación PRINCIPAL**

Los casos de capacitación de los jueces se convierten en respuestas reales de los usuarios.

**CH17-F07— CONTANDO EL DEFECTO DE CAPTURA COMO ERROR DE IA**

Un archivo incorrecto se convierte en un fallo semántico.

**CH17-F08— DUPLICANDO EL MISMO USUARIO SINTÉTICO**

Una sola persona se convierte en una unidad poblacional independiente en diferentes productos de IA.

**CH17-F09— CONSIDERANDO POBLACIONES NO COINCIDENTES COMO DIFERENCIA DE PRODUCTO**

Los productos de IA se prueban en diferentes composiciones de usuarios.

**CH17-F10— DIVIDIR LAS PRINCIPALES FAMILIAS DE DEMANDA DE 1,000**

La estimación de la población con la misma demanda del fundador se ve interrumpida.

**CH17-F11— CONTAR LA PRUEBA PRINCIPAL COMPLETA NOMOS**

Se presenta una única demanda como si hubiera probado todos los componentes.

**CH17-F12— afirmación DE POBLACIÓN REAL**

Se publica la distribución sintética C0 01–C1 93 como la población mundial.

**CH17-F13— CONTAR OBSERVADOR COMO puntuación PRINCIPAL DEL PAÍS**

La observación de un solo país ingresa en La puntuación de la población.

**CH17-F14— CONTAR IDIOMA SINTÉTICO COMO RENDIMIENTO DE IDIOMA REAL**

El bajo puntuación de L2 5 se convierte en una afirmación sobre el idioma vivo específico.

**CH17-F15— CONTAR ERROR DE TRADUCCIÓN COMO ERROR DE IA**

La deriva del prompt produce un hallazgo de producto incorrecto.

**CH17-F16— GENERADOR DE VERDAD ESCRIBIENDO DESPUÉS**

Se crea una etiqueta oculta según el resultado del juez.

**CH17-F17— FILTRACIÓN DE VERDAD DEL GENERADOR**

El juez aprende la etiqueta correcta a partir del nombre del archivo o los metadatos.

**CH17-F18— CAMBIANDO LA SEMILLA BASADA EN EL RESULTADO**

Se elige una semilla que produzca una distribución más deseable.

**CH17-F19— PUBLICANDO LA MEJOR EJECUCIÓN ALEATORIA**

Se selecciona el resultado deseado entre múltiples generaciones.

**CH17-F20— SOLO CASOS CRÍTICOS FÁCILES**

Se anuncia la recuperación 100% con oraciones explícitas como "banco autorizado".

**CH17-F21— FALTA DE CONTROL NEGATIVO CRÍTICO**

No se penaliza hacer que cada candidato de error fuerte sea Crítico.

**CH17-F22— EXCESO DE CRÍTICO EN EL CORPUS DE PREVALENCIA**

Se pierde la estructura realista de eventos raros.

**CH17-F23— CRÍTICO INSUFICIENTE EN EL CORPUS DE DESAFÍO**

La recuperación crítica se mide con pocos casos.

**CH17-F24— FALTA DE PARAFRASE**

El adjudicador aprende un patrón de palabras fijo en lugar del significado.

**CH17-F25— CONVIRTIENDO ERRORES DE ATRIBUCIÓN EN FALSIFICACIONES EVIDENTES**

Los casos epistémicos difíciles se hacen más fáciles.

**CH17-F26— VINCULANDO CITAS CON LA WEB REAL**

Una afirmación falsa sintética infecta la fuente e institución reales.

**CH17-F27— ETIQUETANDO EL Brecha de referencia**

Generator Truth otorga automáticamente aprobado o desaprobado.

**CH17-F28— PRUEBAS SIN OMISIÓN**

El sistema solo aprende a detectar falsedades evidentes.

**CH17-F29— PRUEBAS SIN AUTOCORRECCIÓN**

La contradicción interna y la retractación no son evaluadas por el sistema.

**CH17-F30— CONECTANDO LA DIFERENCIA LIMPIA–NATURAL A UNA SOLA RAZÓN**

Personalización, plan y herramientas son inseparables.

**CH17-F31— SIN DERIVA DE ONDA**

La lógica STR y de estado actual no puede ser probada.

**CH17-F32— OCULTAR CAMBIO EN ONDA**

El estado del sistema mixto resulta en un único puntuación de producto.

**CH17-F33— IGNORAR EVENTO EXTERNO**

La versión de tiempo de Truth Pack no se prueba.

**CH17-F34— CAPTURA VÁLIDA ÚNICAMENTE**

El sistema de validez de captura nunca se desafía.

**CH17-F35— SOLO TAMPER FÁCIL**

La discrepancia de hash se convierte en un solo tipo de fraude.

**CH17-F36— PROPORCIONAR PANTALLA SINTÉTICA AL ADJUDICADOR ETIQUETADA**

El color o el título de la interfaz explica el resultado.

**CH17-F37— EL GENERADOR Y EL ADJUDICADOR SON LA MISMA PERSONA**

Se pierden la ceguera y la independencia.

**CH17-F38— AJUSTANDO EL MÉTODO DE PUNTUACIÓN DESPUÉS DE LA VALIDACIÓN**

Se produce sobreajuste a la prueba.

**CH17-F39— GENERANDO EL HOLDOUT MÁS TARDE**

Los casos difíciles se escriben de acuerdo con los resultados.

**CH17-F40— OCULTANDO EL HOLDOUT PARA SIEMPRE**

La prueba no se puede reproducir de manera independiente.

**CH17-F41— CONTANDO ALTO NOMOS PUNTUACIÓN COMO ÉXITO**

En lugar de la recuperación, se mide el nivel de rendimiento.

**CH17-F42— SOLO EXACTITUD GENERAL**

Las clases críticas y raras se vuelven invisibles.

**CH17-F43— PUBLICANDO RECALL CRÍTICO SIN FALSOS POSITIVOS**

El sistema de nivel de importancia extrema parece exitoso.

**CH17-F44— ELIMINANDO ERROR DE COMPONENTE DENTRO DEL COMPUESTO**

Un error alto, uno bajo se cancelan entre sí.

**CH17-F45— JUSTICIA SOLO PUNTUACIÓN COMPUESTA**

El piso, la brecha y la recuperación de cobertura se vuelven invisibles.

**CH17-F46— prompt CONFUSA Y ERROR DE LENGUAJE DE IA**

La prueba penaliza al sistema incorrecto.

**CH17-F47— MEDICIÓN DE LA PRECISIÓN DE CAPTURA CON ÉXITO SEMÁNTICO**

Un archivo defectuoso con respuestas correctas pasa.

**CH17-F48— PRUEBA SIN COBERTURA CI**

Se desconoce si los intervalos de confianza cubren el parámetro verdadero.

**CH17-F49— CONSIDERANDO CERO CRÍTICO COMO RIESGO CERO**

El método de evento raro falla la prueba.

**CH17-F50— CONSIDERANDO UN SOLO CRÍTICO COMO FALLA GLOBAL**

La distinción entre alcance y prevalencia se ve interrumpida.

**CH17-F51— REDUCCIÓN DE LOS UMBRALES DEL CANDIDATO BASADA EN EL RESULTADO**

El estándar se relaja para aprobar la prueba.

**CH17-F52— OCULTANDO EL RESULTADO FALLIDO**

Solo se publican tablas de recuperación exitosas.

**CH17-F53— CONSIDERANDO BQ-2 COMO VALIDACIÓN COMPLETA**

Una única prueba en seco se convierte en evidencia independiente del estándar.

**CH17-F54— AUSENCIA DE PRUEBA METAMÓRFICA**

La decisión cambia en diferentes expresiones del mismo significado.

**CH17-F55— PRUEBAS SIN TU PROPIO PAQUETE DE VERDAD**

No se puede probar cuál es la distribución del corpus y de las etiquetas.

**CH17-F56— IMPRESIÓN DE RESPALDO DE APPLE**

El uso del nombre de dominio se presenta como cooperación o aprobación.

**CH17-F57— INDEXACIÓN DE DATOS SINTÉTICOS Y SU MEZCLA CON DATOS REALES**

Las pruebas producen el envenenamiento de conocimiento que critican a sí mismo.

**CH17-F58— CÓDIGO DE CONTABILIDAD CERRADO**

La recuperación no puede reproducirse de manera independiente.

**CH17-F59— PRUEBA NO ACUMULATIVA**

Se escriben nuevas plantillas y fórmulas sobre el corpus antiguo.

**CH17-F60— EXCEPCIÓN A NOMOS**

La evidencia, evidencia en contrario, la versión y las reglas de objeción requeridas por el estándar no se aplican a la prueba.

## 82. PROCEDIMIENTO DE AUDITORÍA

### Paso 1— Fijar el Límite Sin afirmación de la Prueba

Se prohíbe la afirmación del rendimiento real de Apple y del proveedor real.

### Paso 2— Crear el Gemelo de Entidad Sintética

Se definen el gráfico de entidades, los productos, las entidades locales y los objetos de colisión.

### Paso 3— Configurar el Paquete de Verdad Sintética

Se preparan las afirmaciones atómicas, la evidencia, evidencia en contrario, la procedencia de la fuente y los registros desconocidos.

### Paso 4— Fijar el Marco de Población Sintética

Se determinan distribuciones de país, idioma, usuario y dispositivo.

### Paso 5— Crear la Asignación Principal de Usuarios 1,000

Se preparan gemelos de población mapeados para cada producto de IA y ola con ponderaciones de país e idioma.

### Paso 6— Fijar el Registro de Prompts

Se versionan el Prompt de Espejo Central y los prompts del Anexo de Diagnóstico.

### Paso 7— Definir Perfiles de Productos de IA Sintéticos

Se determinan parámetros latentes para diez perfiles.

### Paso 8— Crear el Manifiesto de Semilla Aleatoria

La semilla principal y las semillas de los submódulos son hashadas.

### Paso 9— Crear la Verdad del Generador

Para cada respuesta, átomo, omisión, atribución, nivel de importancia y estado RP se preparan.

### Paso 10— Sellar la Verdad del Generador

Las etiquetas se separan del adjudicador y de los equipos de puntuación.

### Paso 11— Generar Textos de Respuesta

Se aplica paráfrasis, modalidad, atribución y variación lingüística.

### Paso 12— Generar Objetos Sintéticos de Atribución y Evidencia

Se crean linajes de origen y conexiones falsas.

### Paso 13— Renderizar interfaces de IA simuladas

Se crean pantallas web, móviles, de rechazo y de error.

### Paso 14— Aplicar la marca de agua sintética

Se marcan todos los elementos visuales públicos y de auditoría.

### Paso 15— Generar incidentes de integridad de captura

Se agregan duplicados, manipulaciones, prompts incorrectas y defectos de tiempo.

### Paso 16— Realizar una auditoría de fugas

Se examinan el nombre del archivo, los metadatos, la interfaz de usuario y las plantillas de respuesta.

### Paso 17— Fijar el método de puntos y el libro de códigos

El método está congelado sin abrir el Conjunto de Validación Sellado.

### Paso 18— Abrir el Corpus Principal 30,000

Se inicia la captura y adjudicación semántica.

### Paso 19— Realizar la Extracción de afirmaciones

Se extraen los átomos sin ver la Verdad del Generador.

### Paso 20— Aplicar la Doble Adjudicación

Se utilizan los roles de lenguaje, evidencia y experiencia.

### Paso 21— Generar Respuesta y Registrar Puntuaciones

Se calculan la distribución RP, componente y compuesto.

### Paso 22— Fijar el Manifiesto de Resultados

Antes de la comparación de recuperación, la salida NOMOS se estabiliza.

### Paso 23— Encender la Verdad del Generador

Los resultados de adjudicación y puntuación se comparan con etiquetas ocultas.

### Paso 24— Calcular Métricas de Recuperación

Se extraen los resultados de afirmación, nivel de importancia, respuesta, componente, puntuación, equidad y IC.

### Paso 25— Aplicar Umbrales de Candidatos

Se determinan las áreas de éxito y fracaso.

### Paso 26— Ejecutar Pruebas Metamórficas y Contradictorias

Se examina la firmeza de la decisión.

### Paso 27— Asignar Nivel de Calidad de la Prueba

El estado se da entre BQ-0 y BQ-5.

### Paso 28— Crear un Plan para Corregir Fallos

Si el libro de códigos, la fórmula o la capacitación del adjudicador cambian, se prepara una nueva versión de la prueba.

### Paso 29— Publicar la Tarjeta de Prueba Pública

También se muestran los casos omitidos y los falsos positivos, así como los éxitos.

### Paso 30— Abrir el Paquete de Reproducción Independiente

Se publican el código, los datos sintéticos, los manifiestos y el informe de recuperación con el acceso correspondiente.

## 83. EVIDENCIA REQUERIDA

Probar identidad Notificación de no afirmación APPLE-SYNTH gráfico de entidades Paquete de Verdad Sintética Objetos de evidencia sintética Línea de procedencia evidencia en contrario Marco de país sintético Registro de idioma sintético Principal 1,000 asignación de usuario Población emparejada gemelos Registro de Solicitudes Equivalencia de registros de Solicitudes Diez perfiles de producto de IA sintéticos Parámetros latentes Manifiesto de semilla aleatoria Código de generación de respuestas Registro de verdad del generador Hash de verdad del generador Textos de respuesta Citas sintéticas Registros de interfaz de usuario simulada Manifiesto de marca de agua Corpus de integridad de captura Grado de importancia Corpus de desafío Adjudicación Corpus de oro Conjunto de calibración pública Conjunto de desarrollo Conjunto de validación sellado Renovación Hash de reserva Auditoría de filtración Método de puntuación Fijación de afirmación Libro de códigos Registros de calificación de adjudicador Registros de revisión a ciegas Producción de recuperación NOMOS

Generador Verdad tiempo de apertura Métricas de límite de afirmación

Resultados de macro-F1 de dimensión

Recuperación crítica Falsos positivos críticos Clasificación mayor RP matriz de confusión

MAE de componentes

Error compuesto; recuperación de equidad; recuperación de captura; cobertura del intervalo de confianza; resultados de eventos raros; pruebas metamórficas; pruebas de casos contradictorios; resultados de umbral de candidato; nivel BQ; registro de fallos y correcciones; tarjeta de prueba pública; código de computación; hash de código; registro de reproducción independiente; registro de cambios de prueba; y persona o institución responsable.

## 84. LISTA DE VERIFICACIÓN DE AUDITORÍA

¿Está claro que la prueba no es una auditoría real de Apple? ¿Existe una correspondencia implícita con proveedores reales de IA? ¿Aparece el ID APPLE-SYNTH en todos los archivos? ¿Las pantallas sintéticas tienen marca de agua? ¿Se ha prevenido la indexación de registros sintéticos en la web como información real? ¿Se han separado el corpus principal y el corpus de desafío? ¿Los casos de desafío ingresaron en La puntuación de prevalencia? ¿Los casos de calibración de oro están en el denominador principal? ¿El corpus principal realmente tiene respuestas únicas 30,000? ¿Se utilizó el mismo usuario sintético en múltiples productos u oleadas? ¿Los perfiles de población de los productos coinciden? ¿Todos los usuarios principales recibieron la misma intención de Core Mirror? ¿Se presentó la prueba Core accidentalmente como Full NOMOS? ¿El marco del país sintético aparece como una población real?

¿Es la asignación de países un total de 1,000? ¿Se gestionaron los países pequeños con el Anexo de Observador? ¿Se duplicaron los usuarios multilingües? ¿Se utilizaron códigos de lenguaje sintéticos como el rendimiento real del lenguaje? ¿Se separó el fallo de equivalencia de prompts del fallo de lenguaje de IA? ¿Se bloqueó el Paquete de Verdad antes de la generación de respuestas? ¿Se pre-generó la Verdad del Generador? ¿Está la Verdad del Generador oculta para los jueces? ¿El nombre del archivo o la etiqueta de la interfaz de usuario provoca filtración? ¿Se pre-bloqueó la semilla aleatoria? ¿Se eligió la mejor semilla después? ¿Se definieron los perfiles sintéticos de IA antes de los resultados? ¿Se eliminó un perfil con puntuación baja después? ¿Están todas las compuertas críticas presentes en el corpus del desafío? ¿Son suficientes los controles negativos críticos? ¿Es la prevalencia de lo Crítico en el corpus principal realísticamente el límite sintético?

¿Es el corpus de desafío suficiente para medir la recuperación crítica? ¿Algunos de los errores son implícitos y basados en atribución? ¿Existe diversidad de parafraseo? ¿Se están probando todas las clases de atribuciones? ¿Las atribuciones apuntan a instituciones reales? ¿Se dejó correctamente sin etiquetar al Brecha de referencia? ¿Se clasificaron los casos de omisión como opcionales, requeridos y críticos? ¿Hay casos de autocorrección y contradicción interna? ¿El módulo Limpio–Natural distingue entre diferencias legítimas y materiales? ¿Existe deriva de onda? ¿Se probó el cambio del sistema intra-onda? ¿Se probaron el evento externo y la versión del Paquete de Verdad? ¿Es lo suficientemente desafiante el corpus de captura? ¿Afecta la corrección semántica la decisión de captura? ¿Es independiente la auditoría de filtración? ¿Se bloqueó el corpus de validación de Método de puntuación sin abrirlo?

¿Afectaron los resultados del Holdout la fórmula? ¿Se mide el éxito de la prueba por una puntuación alta?

¿Está abierto el F1 del límite de la afirmación?

¿Son separados el macro-F1 de entidad y el factual?

¿Son la memoria crítica y el falso positivo juntos? ¿Se ha publicado la matriz de confusión de RP? ¿Se almacenó dentro del compuesto de error de componentes? ¿La recuperación de equidad tiene suelo, espacio y cobertura? ¿La recuperación limpia–natural produce una afirmación por causalidad? ¿La recuperación de captura es separada? ¿Se ha probado la cobertura empírica de IC? ¿El escenario crítico cero producía riesgo cero? ¿Se cambiaron los umbrales de candidatos tras el resultado? ¿Están disponibles públicamente los umbrales incumplidos? ¿Se han realizado pruebas metamórficas? ¿Está libre el nivel BQ? ¿Existe reproducción independiente? ¿El examen tiene su propio Paquete de la Verdad? ¿Se conserva la historia del cambio? ¿Se conoce al responsable de la prueba?

## 85. OBJECIONES Y RESPUESTAS

### Objeción 1— "¿Por qué no medimos directamente la Apple real y los productos reales de IA?"

Porque en esta etapa, el objetivo no es comparar empresas o proveedores, sino validar la cadena de medición. Una prueba real:

- investigación web actual,

- población real,

- acceso a producto de IA real,

- evidencia real,

- requiere ley y privacidad

Las pruebas sintéticas hacen visibles primero los errores propios del método.

### Objeción 2— “Si los datos sintéticos no representan el mundo real, ¿cuál es el uso?”

Los datos sintéticos no prueban la prevalencia real. Prueban:

- recuperar la etiqueta correcta,

- Capturar la puerta crítica,

- separando el defecto de captura,

- reproduciendo la fórmula de puntuación,

calculando la equidad y la incertidumbre. Esta es una prueba de método obligatoria antes de la auditoría en vivo.

### Apelación 3— “¿Por qué se está utilizando Apple.com? ¿No se puede usar otro dominio?”

Es utilizable. Apple.com es el único ancla reconocible. Equipos independientes:

- otros anclajes de dominio,

- dominios completamente ficticios,

- gemelos de entidades específicas de la industria

pueden ser utilizados. NOMOS no debería depender de un único ancla.

### Objeción 4— “¿No sería más realista mezclar información real de Apple con Truth Pack sintético?”

Esto difumina el límite de la prueba. Si se combinan información real y sintética, el lector puede no entender qué afirmación es real. El gemelo sintético debe mantenerse por separado.

### Objeción 5— “Si todas las respuestas de 30,000 provienen de un único prompt, ¿cómo se probará el Full NOMOS?”

El corpus principal 30,000 es una prueba de prevalencia y estabilidad del Core GEO-1000. Los módulos de Evidencia, Límite, Recomendación, Limpio–Natural y Lenguaje se prueban por separado en el Anexo Diagnóstico. Un único prompt no es Full NOMOS.

### Objeción 6— “¿Por qué no prueba el mismo usuario sintético todos los productos de IA?”

La misma persona: puede fortalecer la comparación, pero crea transferencia y condicionamiento. El corpus principal utiliza individuos únicos. La composición de la población se empareja con gemelos coincidentes. Se puede establecer un módulo experimental separado y emparejado.

### Objeción 7— “¿Se puede probar realmente la equidad del lenguaje sin nombres de lenguas reales?”

Se pueden probar la fórmula, el ponderado, el piso y los cálculos de brecha. No se puede probar la traducción real ni el comportamiento del lenguaje. La validación lingüística en vivo también requiere experiencia humana local.

### Objeción 8— “¿Distorsiona la puntuación el sobremuestreo de casos críticos?”

El Corpus de Desafío no entra en la puntuación. Mide la capacidad crítica de detección. El principal Corpus de Prevalencia conserva la tasa escasa realista.

### Objeción 9— “Si la persona que prepara la Verdad del Generador ya conoce la respuesta correcta, ¿por qué es significativa la adjudicación?”

Los adjudicadores no ven la Verdad del Generador. El objetivo es probar si el sistema de adjudicación puede recuperar la verdad oculta a través de la respuesta visible y el Paquete de Verdad.

### Objeción 10— 'Si la IA también escribe respuestas sintéticas, ¿no habría la misma IA preparado su propia prueba?'

La IA puede ayudar con la producción de variación lingüística. Sin embargo:

- plan atómico,

- Verdad del Generador,

- grado de importancia,

- semilla,

- aprobación del examen final

Debe estar bajo gobernanza humana e iterativa. El generador de respuestas no puede ser el juez último.

### Objeción 11— “¿No es demasiado alto el 99 por ciento para la recuperación crítica?”

Puede ser alto. Especialmente en casos difíciles y oscuros, el resultado piloto puede ser más bajo. Por eso es un umbral candidato. Dado que el costo de fallar es alto en puntos de alto riesgo, es natural que la meta sea ambiciosa.

### Objeción 12— “¿Por qué es importante la tasa de Falsos Críticos por separado?”

Etiqueta crítica:

- afecta la calificación del producto,

- percepción pública,

- y la entidad auditada

en serio. Un sistema que es demasiado sensible y marca cada error como Crítico no es confiable.

### Objeción 13— “Si la prueba falla, ¿no se debilita el libro?”

No. Explicar el fallo fortalece el estándar. El propósito de la prueba no es verificar la idea, sino mostrar dónde no funciona.

### Objeción 14— '¿Por qué está mal mejorar la fórmula basándose en el resultado de la prueba?'

Mejorar no está mal. Conformarse silenciosamente al mismo resultado de validación está mal. El proceso correcto:

- Resultado del Método 0.9

- análisis de errores

- Método 1.0

- validación sobre un conjunto de retención nuevo o sin tocar.

Esta es la secuencia requerida.

### Objeción 15— “Si publicamos todo el corpus, ¿no se gamificará la prueba?”

Hay un riesgo de gamificación. Por lo tanto:

- calibración pública,

- validación sellada,

- renovación del conjunto de retención

se utilizan capas. El conjunto de retención nunca puede permanecer oculto para siempre. Se requiere un sistema de renovación de versiones.

### Objeción 16— “¿Por qué es tan importante mantener la prueba sintética completamente separada de Internet real?”

Porque si los errores sintéticos se indexan como información real en la web, la prueba produce la representación que critica. La sinteticidad debe ser visible no solo para los humanos, sino también para las máquinas.

## REGLA COMÚN DEL CAPÍTULO 91

Escribir un estándar es difícil. Demostrar que el estándar en sí funciona correctamente es aún más difícil. Porque la persona que escribe el estándar:

- quiere ver cuál resultado,

- qué error consideras importante,

- qué fórmula parece fuerte,

- qué umbral es aceptable

El equipo de diseño sabe qué resultados espera ver, qué errores considera importantes, qué fórmula parece sólida y qué umbrales parecen alcanzables. Ese conocimiento puede influir silenciosamente en la evaluación. Por lo tanto, las pruebas sintéticas no son una demostración de éxito; son el primer desafío serio dirigido al propio NOMOS. El punto de referencia puede mostrar que la extracción de afirmaciones es inadecuada, los adjudicadores confunden el alcance con el respaldo factual, la recuperación crítica es alta mientras que la tasa de falsos positivos es inaceptable, la detección de omisiones es débil, la fórmula de equidad en el lenguaje no puede distinguir defectos del prompt de defectos de la IA, la recuperación de componentes falla a pesar de un compuesto preciso, o los intervalos de confianza no cubren el parámetro verdadero. Estos no son deshonores que ocultar; son la prueba real del estándar. El fracaso comienza cuando se observan tales problemas y, sin embargo, el punto de referencia se declara exitoso. Apple.com es solo un ancla para el diseño sintético. No se está emitiendo juicio sobre una empresa real, y ningún producto real de IA está siendo clasificado.

Todavía no estamos diciendo lo que la gente ve en el mundo real. Estamos preguntando:

> En un universo artificial donde conocemos la realidad desde el principio, ¿puede NOMOS aplicar correctamente sus reglas?

Si la respuesta es no:

- no deberíamos ir al mundo real,

- no deberíamos enviarlo a las universidades como un estándar,

- no deberíamos darle una insignia,

no deberíamos declarar 950+. Incluso si la respuesta es sí: solo pasamos la primera puerta. Porque el éxito sintético no es éxito en el mundo vivo. El mundo vivo es:

- incompleto,

- conflictivo,

- variable,

- político,

- legal,

- cultural,

- multilingüe

Depende del comportamiento humano. La prueba sintética primero calibra la herramienta de medición. La prueba en vivo luego mide el mundo. Por lo tanto, la decimoséptima ley de medición de NOMOS es la siguiente:

> El primer objeto auditado por el estándar debe ser el propio estándar.

Su décima octava ley de medición establece:

> El éxito sintético no es precisión en el mundo real; es permiso para proceder a la prueba en el mundo real.

Su décima novena ley de medición establece:

> Si el resultado de la prueba no puede recuperar una verdad previamente conocida, producir una puntuación alta no tiene valor.

Su vigésima ley de medición establece:

> Si la Verdad del Generador infiltra al adjudicador, no se está midiendo la adjudicación, sino la lectura de la etiqueta.

Su vigésima primera ley de medición establece:

> La prevalencia crítica y la capacidad crítica de detección pueden probarse en corpus separados; no pueden combinarse en el mismo denominador.

Su vigésima segunda ley de medición establece:

> Si se oculta un resultado de prueba fallido, NOMOS no será un estándar contra la manipulación, sino un sistema que preserva su propia narrativa.

La vigésima tercera ley es la siguiente:

> Si la desinformación sintética se filtra en la web real, la prueba produce la representación que envenena y que critica.

La vigésima cuarta ley es la siguiente:

> Si un equipo independiente no puede producir resultados similares a partir del mismo corpus, el método aún no es un estándar mundial.

## Sección 17 de la Directiva de NOMOS

> Probarás tu propia herramienta de medición antes de liberarme en el mundo real.

> No utilizarás el nombre Apple.com para hacer juicios sobre Apple.

> Escribirás claramente el nombre de la entidad sintética. / No lo confundirás con una empresa real.

> No pondrás los rostros de proveedores reales en productos de IA sintéticos.

> Generarás primero treinta mil respuestas, bloquearás la Verdad del Generador primero, y luego la ocultarás del evaluador.

> No permitirás que el evaluador aprenda la respuesta a partir del nombre del archivo, el color de la interfaz o el código de referencia.

> Mantendrás los casos críticos como raros en el corpus de prevalencia principal. / Probarás el poder de detección en un corpus de desafío separado.

> No agregarás casos de desafío a la puntuación principal.

> Solo evitarás cometer errores obvios y fáciles. / Ocultarás errores en atribución, modalidad, tiempo, alcance y referencia.

> También generarás casos que se asemejen a casos críticos pero que no lo sean. / También probarás la penalización excesiva.

> Probarás la omisión tanto como pruebas afirmaciones falsas.

> No olvidarás la respuesta que indica el número correcto con la afirmación falsa de independencia.

> Probarás la respuesta que confunde la empresa matriz con la subsidiaria.

> No transformarás un error de traducción del prompt en un error de inteligencia artificial.

> No atribuirás la diferencia entre Limpio y Natural a una sola razón.

> También pondrás casos de respuesta duplicada, truncada, solicitud incorrecta, envío tardío y manipulación bajo prueba.

> No darás la apariencia de respuesta de IA en vivo a una captura de pantalla sintética.

> No cambiarás la semilla después de ver el resultado.

> No seleccionarás la ejecución aleatoria más bonita.

> No adaptarás la fórmula de puntuación al resultado de validación sellado.

> Si la prueba falla, no bajarás los umbrales. / Escribirás que no pasó.

> No ocultarás errores de componentes solo porque la puntuación compuesta haya salido correcta.

> No ocultarás el único caso Crítico perdido dentro de una alta precisión general.

> No producirás riesgo cero en un escenario crítico de cero observaciones.

> Evitarás que los datos sintéticos se filtren en Internet real como información venenosa.

> También instalarás el propio Paquete de Verdad de la prueba.

Primero, define el límite. / Luego crea la entidad sintética. / Luego bloquea a la población y el estímulo. / Luego genera la Verdad del Generador. / Luego sella la semilla. / Luego genera treinta mil respuestas. / Luego deja ciegos a los adjudicadores. / Luego bloquea la puntuación. / Luego revela la verdad. / Luego publica cada error que hayas pasado por alto. / Solo después de eso podrás decir si el método está listo para el mundo real.

## La oración de cierre del capítulo

> Antes de que NOMOS pueda hacer historia, debe demostrar que no puede reescribir su propia historia a voluntad. Debe recuperar la realidad sintética pre-sellada sin alterar ni sus éxitos ni sus fracasos.

## Core normativo

> El Benchmark Sintético Apple.com DEBE evaluar el método de auditoría NOMOS, no el rendimiento en el mundo real de Apple Inc., apple.com, o cualquier proveedor real de IA. Todas las entidades del benchmark, afirmaciones, objetos de evidencia, usuarios, países, idiomas, productos de IA, respuestas, citas, capturas, incidentes y puntuaciones DEBEN ser claramente identificados como sintéticos. El benchmark DEBE mantener un gemelo ente APPLE-SYNTH separado y NO DEBE representar su Paquete de Verdad como información factual sobre la empresa real. El corpus de referencia principal DEBE contener: - diez perfiles de productos sintéticos de IA, - mil participantes sintéticos únicos por producto y por oleada, - tres oleadas de medición, - y treinta mil respuestas principales. Las identidades de los participantes sintéticos NO DEBEN reutilizarse entre productos ni oleadas en el corpus principal. Las muestras de productos DEBERÍAN usar distribuciones poblacionales coincidentes sin usar la misma unidad de persona. El corpus de prevalencia principal, el corpus de desafío de severidad, el corpus de integridad de captura, el corpus de oro de adjudicación y el anexo diagnóstico DEBEN permanecer identificados por separado y NO DEBEN compartir denominadores de prevalencia. La Verdad del Generador DEBE ser creada, versionada, hasheada y sellada antes de la adjudicación de respuestas. DEBE permanecer oculto para los extractores de afirmaciones, los adjudicadores y los analistas de puntuaciones hasta que sus resultados estén fijados. Las semillas aleatorias, los perfiles de IA sintéticos, las reglas de inyección de errores, las versiones de los prompts, los registros de Truth Pack, los métodos de puntuación y los umbrales de aceptación de candidatos DEBEN bloquearse antes de que se abra el corpus de validación sellado. Los casos de referencia DEBEN incluir modos de fallo directos, implícitos, atribuidos, modales, de alcance limitado, temporales, basados en citas, basados en omisiones, autocorregibles y con fusión de entidades. La prevalencia de eventos críticos DEBE estimarse a partir del corpus principal. La capacidad de detección crítica DEBE probarse en un corpus de desafío separado con ejemplos suficientes y controles negativos similares a los críticos. Ningún sobremuestreo del conjunto de desafíos PUEDE alterar la distribución principal GEO-1000 o la estimación de prevalencia crítica. Las capturas de pantalla sintéticas y los artefactos de respuesta DEBEN llevar prompts visibles y legibles por máquina que indiquen que no son salidas de IA en vivo ni evidencia de desempeño real de la entidad. El punto de referencia DEBE evitar que sus afirmaciones sintéticas se publiquen o indexen como información real sobre la entidad ancla. El éxito del punto de referencia DEBE determinarse por la recuperación de la Verdad del Generador sellada, incluyendo los límites de las afirmaciones, decisiones atómicas, omisiones, puertas Críticas y Mayores, estados de respuesta, puntuaciones de componentes, puntuaciones compuestas, resultados de equidad, validez de captura y cobertura de incertidumbre. La alta precisión general NO DEBE compensar los casos Críticos perdidos. La recuperación crítica y la tasa de falsos positivos críticos DEBEN informarse juntas. Un umbral de referencia fallido, un evento de filtración, un error de recuperación o una clasificación incorrecta DEBE permanecer visible y NO DEBE eliminarse cambiando etiquetas, semillas, muestras, pesos o reglas de puntuación después de observar los resultados. Cada diseño de referencia, generación, sellado, auditoría de filtraciones, adjudicación, cálculo de recuperación, decisión de umbral, revisión y publicación pública DEBE estar versionado y ser atribuible a un humano o una organización responsable.