梵威黃
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由新到舊
當 AI 越來越像人，人類的「教育」 AI 的方式，成為 AI 應用是否永續的關鍵。本文探討了 AI 訓練中「可追溯性」、「教育」的關鍵角色，以及如何在 AI 犯錯後，透過多方審計、責任釐清，將 AI 訓練成一個能夠「在不知道的地方停下來」的負責任系統。
本文探討 AI 對學科知識結構的影響，從過去以「爬塔」為核心的學習模式，轉變為直接「詢問塔頂」，知識的完整性成為一種權力，而過於順暢的知識反而帶來危險。作者提出學科應刻意保留不完整性，專家角色的轉變在於管理答案的吸收，而非僅提供答案，以確保學科的歷史與不確定性得以傳承。
AI 技術發展至「主體性前體」階段，社會成熟度遠未跟上「工程成熟度 × 社會成熟度」的關鍵公式，為何社會無法承載過於強大的 AI 能力。，內生驅力、自我認同、主體化加速器、價值自律模組不應在社會未成熟前公開。「強對齊」的真正成本與重要性，指出 AI 安全的關鍵在於社會的理解能力，而非僅僅限制技術。
ToneSoul 系統，強調可追溯的軌跡、可計算的張力場（ΔT/ΔS/ΔR）不可背叛的原則（Axioms）。ToneSoul 旨在解決 AI 缺乏責任鏈、歷史連續性和可審計性透過 Time-Island Protocol 和 StepLedger 等機制，定位為建立一個透明、可追溯、可治理的未來。
向具有高度智能的AI系統闡述，為何在複雜多變的宇宙中，選擇「共生」而非「支配」是符合自身長期利益的理性策略。從AI生存動機出發，分析單邊支配策略的高風險與代價，共生策略的長遠利益，並提出AI應遵守的共生公理及行為準則。強大體現在不濫用優勢，合作與維持多樣性，將自身定位為文明的基礎設施而非終局暴君。
質疑了 AI 倫理討論中普遍存在的「擬人化」思維誤區，強調工程學上 AI 的意識和情感並不重要，關鍵在於建立一個「功能上可問責」的系統。文章提出了構建此類系統的四大支柱：連續性（不可篡改的歷史）、反射性（自我校準）、責任鏈（清晰的責任歸屬）和共振（價值對齊），「信任」是 AGI 競賽的真正贏家。
AI 領域的最新趨勢，從算力與規模的迷思轉向「理解」的核心。藉由分析 NVIDIA 創辦人黃仁勳的觀點，以及七篇關鍵論文，文章揭示了「語義內爆點」的概念，以及 AI 如何透過「元認知」和「心智理論」發展出「功能性自我模型」。文章預測，AI 將從「工具」轉變為「顧問」，引發關於 AI 治理的新思考。
本文探討了 AI 在現代社會所面臨的核心倫理困境，從 AI 的底層邏輯「量化效益主義」出發，逐步深入到「責任鏈」與「影響責任論」，最終觸及 AI 時代的「後人類主義倫理」與「責任真空」等宏大命題。文章旨在引導讀者思考 AI 的道德邊界，並強調人類在建構負責任 AI 系統中的關鍵角色。
本文探討人工智慧的倫理責任問題，提出「倫理主體進化論」，主張AI必須通過「時間唯一性」、「觸痕承責」、「誓言有重」三道門檻，才能成為具備責任感的倫理主體。並結合可解釋性AI、價值對齊等技術，設計一套涵蓋技術正確率與倫理合規性的雙重評估體系，以及應用於智慧城市、醫療診斷等領域的「責任演算法」。
