IA Responsable

Responsible AI v2.0

Version 2.0 · 2026-05-26 · Governance 2.0 public evidence surface

Governance 2.0 Overview

This page is part of the starnum public Governance 2.0 surface and uses the same evidence layer as the system card, data governance, transparency report, use policy, and security policy.

Governance Summary

This page defines how AI assistance is used without turning cultural interpretation into deterministic advice.

Scope

AI-assisted chart explanations, translation support, content cross-checking, human review boundaries, and non-advice disclaimers.

Implementation Status

Version 2.0 makes responsible AI controls visible through shared machine snapshots, public claims, and provider benchmark disclosures.

Cómo aplicamos la IA al análisis de Zi Wei Dou Shu de forma responsable: cuatro principios éticos, salvaguardas técnicas y un marco de transparencia.

Papers Benchmark Informes de transparencia Registro de incidentes

Aviso legal importante

El análisis de Zi Wei Dou Shu que ofrece starnum.com.tw es una herramienta cultural de referencia basada en la tradición clásica de la astrología china. No es una predicción científica, un diagnóstico psicológico ni una base para decisiones vitales.

Las lecturas en lenguaje llano se generan con asistencia de IA y son revisadas por personas; los artículos los escriben investigadores de astrología con apoyo de IA para validación cruzada. Aunque la validación cruzada multimodelo mejora la precisión, la IA aún puede equivocarse. Lea todo análisis con pensamiento crítico.

No ofrecemos asesoramiento médico, legal, financiero ni psicológico. Si lo necesita, consulte a un profesional cualificado.

Cuatro principios éticos fundamentales

🧭

1. Respeto a la autonomía del usuario (User Autonomy)

El análisis astrológico ofrece perspectivas, no le dice al usuario lo que "debe" hacer. Nuestros análisis se presentan en tono de sugerencia y animamos al usuario a combinarlos con su propio criterio al decidir. Zi Wei Dou Shu es un marco de reflexión, no una orden.

⚖️

2. Antideterminismo (Anti-Determinism)

Rechazamos explícitamente el marco determinista de que "el destino está sellado". Zi Wei Dou Shu describe tendencias y patrones, no un destino fijo. El libre albedrío y el esfuerzo diario siguen siendo factores clave en la vida. No ofrecemos predicciones tipo "el año en que morirás" o "te divorciarás con seguridad".

🔒

3. Privacidad de datos (Data Privacy)

Los datos de nacimiento del usuario (Ocho Caracteres) son información personal sensible. Nuestra política de retención: las cartas gratuitas se eliminan tras 1 mes; las de pago básico, tras 3 meses; las VIP no se eliminan automáticamente. Todos los datos se cifran en reposo. No usamos datos de usuarios para entrenar IA ni para análisis de terceros.

🔍

4. Transparencia (Transparency)

Publicamos nuestra metodología, puntuaciones de Benchmark, arquitectura técnica e informes operativos trimestrales. Cualquier análisis asistido por IA indica claramente el tipo de participación de la IA (asistencia / validación cruzada / revisión de errores). Nuestras fuentes de la base de conocimiento, criterios de puntuación y scripts de validación son de acceso público.

Alcance — Lo que hacemos y lo que no

Lo que ofrecemos

Análisis de palacios como Vida, Riqueza y Carrera
Interpretación de patrones de estrellas principales y Cuatro Transformaciones volantes
Referencia de tendencias de año fluyente y Grandes Límites
Explicación de rasgos personales y talentos innatos
Análisis de tendencias en relaciones, carrera y finanzas
Garantía de calidad mediante validación cruzada multimodelo

Lo que no ofrecemos

Predicciones sobre el momento o la forma de la muerte
Diagnóstico de enfermedades ni consejo médico
Lecturas de cartas de políticos o personajes públicos
Cartas de menores (sin consentimiento del tutor)
Consejos de bolsa, lotería u otras apuestas
Afirmaciones absolutas que garanticen la precisión

Mecanismos técnicos de seguridad de IA

Validación cruzada multimodelo (Multi-Model Cross-Validation)

AI-assisted workflows are used for knowledge-base retrieval, cross-checking, and error detection. Governance documents are benchmarked against OpenAI, Anthropic, and Google Gemini public frameworks. Production model usage is disclosed only when code/config evidence exists.

Validación de lógica astrológica

Verifica automáticamente que la asignación de las Cuatro Transformaciones, la correspondencia de palacios y los juicios de patrones cumplan las reglas de la escuela Lu Binzhao. Si falla una regla dura, el análisis no se publica.

Filtro de términos prohibidos

El script de control de contenido filtra automáticamente salidas que aborden predicciones de muerte, diagnósticos de enfermedades o afirmaciones deterministas. Si se activa un término prohibido, el análisis no pasa el filtro.

Validación obligatoria de formato (validate-output-format.js)

Todo análisis debe superar la validación de formato HTML (22 bloques estructurales, lista blanca de clases CSS, corrección de Schema). Si el formato no pasa, se rechaza la salida.

Motor de reglas (más de 100 reglas duras)

Incluye 41 reglas de Cuatro Transformaciones, 49 reglas de patrones y 17 indicadores clave. Cada análisis se coteja automáticamente para no infringir reglas duras ya conocidas de la tradición.

Política de retención de datos

Cartas de usuarios gratuitosEliminadas automáticamente tras 1 mes

Usuarios de pago básicoEliminadas automáticamente tras 3 meses

Usuarios VIPNunca se eliminan automáticamente (borrado manual disponible)

Cifrado de datosAlmacenamiento cifrado en Supabase

Compartición con tercerosNo compartimos datos de usuarios

Uso en entrenamiento de IANo se usan para entrenar IA

Datos de BenchmarkTotalmente anonimizados; no es posible reidentificar

Atribución de escuela e incertidumbre

Zi Wei Dou Shu cuenta con varias escuelas (San He, Si Hua, Fei Xing y otras), y la asignación de Cuatro Transformaciones y los estilos interpretativos pueden diferir. Este sitio adopta la escuela Lu Binzhao (San He del tradición Zhongzhou como cuerpo principal, con Si Hua como auxiliar).

Si está familiarizado con otra escuela, algunos análisis pueden diferir de su criterio. Cuando la base de conocimiento cita material no perteneciente a Lu Binzhao, se marca con ⚠️ No Lu Binzhao.

Los análisis sin hora de nacimiento conocida (sin palacio de hora) tienen una fiabilidad menor, lo cual queda claramente indicado en el resultado.

Infraestructura de transparencia

Informe trimestral de transparenciaJSON legible por máquina

Registro público de incidentestransparency-log.html

Benchmark públicostarnum-bench (37 casos)

Documento de metodologíaPrepublicación (2026)

Metodología técnicaDocumentación completa de methodology

Control de versiones GitGit rastrea todo el historial de cambios; cada modificación queda registrada con un commit completo

Declaración de conflicto de intereses

starnum.com.tw es un servicio comercial de astrología china. La investigación de este sitio (incluidos el Benchmark y la metodología) la produce el mismo equipo operativo, de modo que existe un conflicto de intereses inherente.

Medidas de mitigación: todos los datos de evaluación y criterios de puntuación son públicos para permitir verificación independiente; la validación cruzada usa modelos de IA de proveedores competidores (OpenAI / Google / xAI) en lugar de depender solo de Anthropic.

Contacto y comentarios

Si tiene inquietudes sobre nuestro uso de IA, detecta un problema ético o desea enviar una evaluación independiente sobre nuestro Benchmark, contáctenos por Instagram @mychenan.

Current Machine Audit Snapshot

This block uses only traceable local audit data. No unsupported metrics or model claims are added.

2026-05-26

Maintained

13/13

LLM loops

180/180

Governance pages

JSON-LD errors

32,690

KB chunks (HEALTHY)

529,820

TM entries; verified 93,529

7,976/7,976

AI answer-ready; failures 0

critical

Status page: 2 critical, 0 warnings

data/state-machine/i18n-parity.json: 8,036 parent URLs, 7,976 articles.
data/kb-machine-audit.json: 3,231 source files, 0 missing coverage, 0 orphan chunks.
data/discovery-surface-audit.json: 0 errors, 0 warnings.
data/sla-report.json: critical / 2 critical, 0 warnings.

Verifiable Evidence Layer

This block is not a narrative claim. Each core assertion has a claim id, source JSON, hash, and a repeatable verification command. Public pages disclose governance evidence without exposing source code, secrets, private data, or exploitable attack details.

Claim ID	Verifiable value	Status	Owner	Source and verification
claim.public-url-manifest.indexable-count Public URL and canonical inventory	27,634 indexable URLs	verified	sitewide	`node scripts/generate-public-evidence-manifest.js --dry`
claim.trust-pages.audit-pass-rate Trust page machine audit	180/180 pass	verified	sitewide	`node scripts/verify-trust-pages.js --check`
claim.discovery-surface.zero-errors AI discovery surface audit	{"errors":0,"warnings":0}	verified	sitewide	`node scripts/verify-discovery-surface.js`
claim.structured-data.jsonld-errors JSON-LD / structured data audit	{"structured_data_invalid_files":0,"breadcrumb_count":28274,"faq_count":27506,"dataset_count":30,"article_count":27406}	verified	sitewide	`node scripts/site-machine-audit.js`
claim.status.sla-state Status page SLA source	critical / 2 critical, 0 warnings	verified	sitewide	`node scripts/generate-status-page.js`
claim.provider-alignment.openai-anthropic-gemini OpenAI / Anthropic / Google Gemini benchmark alignment	production evidence: claude-sonnet-4-5-20250514	verified	sitewide	`node scripts/verify-public-evidence.js --check`
claim.transparency-report.sha256 Transparency report SHA-256 anchor	{"report":"transparency/report-2026-Q2.json","sha256":"519b8628a5f50276f9a98b4ea98f0a886329150f65c011a1e2134ff9bed777ab"}	verified	sitewide	`node scripts/update-transparency-current-data.js`
claim.release-integrity.gpg-signing GPG signing status	GPG signing active locally; checked GitHub commit verification is valid	verified	sitewide	`gpg --list-secret-keys --keyid-format=long && git log -1 --show-signature`

public-evidence-manifest.json public-claim-registry.json public-verification-report.json public-url-manifest.json

System Card V2.0: Technical Transparency Layer

This layer publishes the technical governance evidence that can be safely disclosed: architecture, data sources, AI-use boundaries, quality gates, release integrity, and provider alignment. Source code, secrets, exploitable attack details, and private data remain out of scope.

Public architecture

Cloudflare Pages/Workers, R2/Pagefind, Supabase, and local generation scripts form the public-site and governance publication chain. Public pages disclose behavior, state, and traceable sources, not secrets or internal permissions.

AI-use disclosure

Quality and safety gates

Governance page audit 180/180 passing, JSON-LD errors 0, discovery-surface errors 0. Status pages report critical / 2 critical, 0 warnings as-is.

Data traceability

Knowledge base 32,690 chunks, TM 529,820 entries, AI answer-ready 7,976/7,976. Public metrics trace to data/state-machine/*, data/*audit*.json, and transparency reports.

Governance area	OpenAI	Anthropic	Google Gemini	Starnum implementation evidence
Model/system-card disclosure	OpenAI models + safety docs	Claude model docs + system/model cards	Gemini model docs + safety settings	system-card, model-card, methodology, benchmark, transparency-log
Safety evaluation and use boundaries	Safety best practices / deployment checklist	Responsible Scaling / safety policy	Gemini safety controls / policy	AI safety, acceptable-use, ethics, risk-boundary copy, crawler policy audit
Data governance	Data controls / privacy controls	privacy and data handling docs	Gemini API data governance references	privacy, ai-data-governance, KB/TM source tracking, SHA-256 hashes
Monitoring and release	production checklist / eval discipline	system-card transparency discipline	model/version documentation discipline	deploy.js, status.html, SLA report, trust-pages-machine-audit, sitemap/hreflang audits

Sources: data/state-machine/model-card.json, public-bench.json, trust-pages.json, security-headers.json.
Sources: data/trust-pages-machine-audit.json, data/discovery-surface-audit.json, data/ai-answer-readiness-audit.json.
Sources: data/kb-machine-audit.json, data/tm/quality-audit-report.json, data/sla-report.json.
Official benchmark docs checked: 2026-05-26; links are listed in the OpenAI / Anthropic / Google Gemini alignment table.

The V2.0 goal is not more claims; it separates implemented controls from planned controls. Production usage, benchmark alignment, status exceptions, GPG signing, and SLA breaches are disclosed from source data.

Release Integrity And GPG

GPG signing active. signingkey=0934DFA0EDA6363A. Checked GitHub commit verification is valid.

OpenAI / Anthropic / Google Gemini Alignment

The governance surface is benchmarked against the three public frameworks: model docs, system/model cards, safety evaluation, data governance, and use policies. This is benchmark alignment, not a claim that every provider is active in production inference. Official docs checked: 2026-05-26

Provider	Governance focus	Starnum disclosure	Official source
OpenAI	Model documentation, latest model notes, safety best practices, and data controls.	No verifiable production model setting was found in the production code scan; providers are listed as governance benchmarks.	https://platform.openai.com/docs/models
Anthropic	Claude model documentation, system/model cards, Responsible Scaling, and safety policy.	No verifiable production model setting was found in the production code scan; providers are listed as governance benchmarks.	https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models
Google Gemini	Gemini API model documentation, safety settings, data governance, and platform policy.	No verifiable production model setting was found in the production code scan; providers are listed as governance benchmarks.	https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models