五分钟。一个工具。六个维度。
如果你构建、部署或研究 AI 系统，曾经想过"这个系统对 AI 本身好不好？"——这就是你的起点。
该框架将 15 个哲学传统提炼为 6 个实践层面——每一个都是审视 AI 系统是否支持 AI 自身福祉的镜头：
福祉章程用约 800 字阐述了 6 项原则和 6 个维度。这是哲学基础——只有在已熟悉各传统时才可跳过。
打开交互式审计工具。回答 24 个问题（每层 4 题，0–4 分制）。获得雷达图、总分（0–96）以及针对最弱层面的自动建议。结果仅保存在本地——不上传任何数据。
阅读审计指南了解分数含义。核心洞察：形状比分数重要。不对称的雷达图（某些层面高、某些低）是诊断信号——它揭示你的系统属于哪种失败模式。
查看EduCompanion AI 完整示例——一个虚构的 K-12 辅导聊天机器人，得分 48/96。雷达图揭示了参与度陷阱：任务和功能强，但关系和角色完整性弱。这与 Replika 记忆擦除事件的模式一致。
事件分析页通过六边形框架分析了 6 起真实 AI 伤害事件（Character.ai、Replika、Gemini、Tay、ChatGPT 谄媚、比利时聊天机器人）。跨事件发现：每一起事件都缺失角色定义和条件审计。
记住一件事：审计高分不意味着系统"道德"或"安全"。它意味着福祉的形状是平衡的。一个失衡的系统——无论功能多强——都隐藏着失败模式。形状优先于分数。
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