一份可直接随 DAO / App 发布、提交伦理审查、给监管或公众解释用的文本：

伦理与合规说明

为什么“亲密关系状态机（Self-State Relationship OS）”

不是关系操控工具，而是风险降级基础设施

一、先给结论（明确、可审计）

本系统不是“教人如何谈恋爱”的工具， 不是“优化伴侣选择”的算法， 更不是“预测或干预个人决定”的操控系统。 它唯一的设计目标是： 降低亲密关系失败被人格化、羞辱化、灾难化的概率。

二、系统的伦理定位（Ethical Positioning）

1. 本系统解决的不是“幸福问题”，而是“崩溃问题”

• ❌ 不承诺关系更幸福
• ❌ 不承诺更长久
• ❌ 不承诺更“正确”

✅ 只承诺一件事：

关系变化不应导致人格坍塌、报复、暴力或长期创伤。

这是公共安全与心理健康层面的目标，

而不是价值引导。

2. 本系统的最小干预原则（Minimal Intervention）

系统只做三件事：

1. 识别状态阶段（S0–S6）
2. 提示失序风险信号（红旗）
3. 提供非羞辱型的可选路径

系统不会：

• 告诉用户“该不该分手”
• 告诉用户“谁更适合你”
• 对任何关系做“好 / 坏”评分

三、为什么它不是“关系操控”或“情感算法”

1. 没有目标函数去“最大化关系结果”

操控系统的核心特征是：

存在一个系统目标， 并通过干预个体行为来逼近该目标。

而本系统：

• ❌ 没有“最佳伴侣”目标
• ❌ 没有“最长关系”目标
• ❌ 没有“最低离婚率”目标

唯一优化指标是：

灾难性 Self-State 失序的发生率是否下降

2. 决策权始终在用户手中

系统输出的是：

• 风险提示（Risk Signal）
• 结构性解释（State Explanation）
• 可选路径（Optional Paths）

系统不执行：

• 自动决策
• 强制推荐
• 隐性引导

任何状态转换（继续 / 调整 / 解耦）

都必须由用户显式选择。

3. 系统不建立“道德或人格画像”

系统不会构建：

• “情感成熟度评分”
• “依恋类型标签”
• “可被爱指数”

因为这些都会：

• 人格化失败
• 固化身份
• 放大羞辱风险

系统只维护：

状态变量，而非人格属性。

四、为什么“越多人用”不会变成“价值霸权”

1. 去中心化 + 分群学习

• 不做全局统一模型
• 不强行文化平均
• 不输出“普世关系规范”

系统只学习：

在某一人群、某一情境中， 哪些状态转移更容易导致失序。

这是统计风险，不是价值判断。

2. 参数可分叉、可退出

任何社区 / DAO / 应用实例：

• 可以调整参数
• 可以关闭模块
• 可以完全退出系统

不存在“必须接受的标准关系模型”。

五、数据伦理与隐私合规

1. 本地优先原则（Local-first）

• 原始数据默认仅存于用户设备
• 不上传关系内容
• 不上传通信文本

上传的仅是：

匿名化、聚合后的状态转移统计

2. 不可逆聚合（Irreversible Aggregation）

系统层面无法还原：

• 具体关系
• 具体人物
• 具体事件

任何学习结果都无法反向识别个体。

3. 永久退出权（Right to Exit）

用户可随时：

• 删除本地数据
• 停止状态跟踪
• 退出所有 DAO / 联邦学习节点

退出不带任何惩罚或隐性降权。

六、为什么它在伦理上是“必要的”，而不是“可有可无的”

现实风险事实（不涉及道德判断）：

• 大量亲密关系暴力、跟踪、报复 发生在关系解耦阶段
• 这些事件高度集中于： 人格化羞辱 时间坍塌 责任反转

当前社会缺乏任何结构性缓冲机制。

本系统提供的，正是这一缺失的“结构缓冲层”。

七、红线条款（Hard Safeguards）

以下行为被明确禁止：

1. 将系统用于执法、监控、道德评估
2. 将系统输出作为法律或组织惩罚依据
3. 将系统用于关系撮合或市场化评分
4. 将系统结果用于公开排名或羞辱

任何违反上述红线的使用，

都构成对 WAO 设计原则的背离。

八、一句话总结（对公众/监管者）

这是一个防止亲密关系失败演变为人格崩溃与社会伤害的系统， 而不是一个告诉人们该如何相爱的系统。 它尊重选择，保护退出， 降低风险，而不定义价值。