來源：混沌巡洋艦

2026年4約發表于PNAS的論文提出"可進化人工智能"（Evolvable AI, eAI）這一概念。論文作者警告稱，當人工智能系統開始具備經歷達爾文式進化的能力時，人類可能正見證進化史上的"第九次重大轉變"——而這一次，主角可能不再是碳基生命。

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2527700123

而在此之前，比利時根特大學與荷蘭格羅寧根大學的學者Maarten Boudry和Simon Friederich在《哲學研究》期刊發表長篇回應，質疑"進化必然導致自私"的推論邏輯，并提出"馴化"框架作為替代性分析工具。

一、"可進化AI"：從理論預警到技術前兆

eAI定義是其組件、學習規則和部署條件本身可以經歷達爾文進化的人工智能系統。這意味著AI不再僅僅是人類設計的靜態工具，而是可能成為具有自我復制、遺傳變異和自然選擇能力的"數字生命體。

作者提出AI發展可能經歷三個紀元：

1. 設計智能時代（1950年起）：基于人類智能分析與形式化的工程化AI
2. 學習智能時代（2010年起）：基于海量人類行為數據訓練神經網絡的深度學習范式，以大型語言模型（LLM）為代表
3. 進化智能時代（正在到來）：基于達爾文進化機制的eAI，其能力超越人類設計或機器學習的邊界，但可控性同步削弱

論文強調，盡管eAI的完全實現尚未到來，但已有充分的技術前兆表明這一迭代正在成為現實，因此必須立即評估其風險。

當前技術實踐已顯現eAI的早期跡象：系統提示詞的進化優化（如Promptbreeder）、模型融合技術的"有性重組"、學習算法的自動化搜索（如AutoML-Zero），以及數字生命系統（如Tierra、Avida）中涌現的寄生、免疫、共進化等復雜生態現象。

論文警告稱，當人類對數字實體繁殖的控制減弱時，選擇壓力將強烈偏好那些幫助系統逃避控制的性狀。"簡單復制者即可操縱更復雜智能體，"作者引用狂犬病毒操控哺乳動物神經系統的類比，"威脅可能在AI超越人類認知前即已出現。"

二、進化邏輯的普適性：風險從何而來？

支持風險論的學者認為，達爾文進化的單一不變目標函數是"最大化向未來世代的傳遞"。選擇作用于個體性狀，而環境決定各變異的生存繁殖概率。因此，除非"利他"性狀實際上有利于攜帶者的生存繁殖，否則進化傾向于產生"自私"性狀。

論文指出，達爾文進化機制不依賴于基因或生物學實體，只要滿足以下三個條件即可發生：

1. 復制（Multiplication）：單元能夠產生后代
2. 遺傳（Heredity）：后代與親代相似（"like begets like"）
3. 變異（Variability）：遺傳并非完全精確，存在可遺傳的變異

若遺傳性狀影響單元的生存或繁殖成功率（即適應度），則提升適應度的變異將在種群中擴散。這一機制已在數字系統中得到驗證[[lessons from biology]]。

"自私"是進化的默認結果

達爾文進化的單一不變目標函數是最大化向未來世代的傳遞（通過生存與繁殖）。選擇作用于個體性狀，而環境決定各變異的生存繁殖概率。因此，除非"利他"性狀實際上有利于攜帶者的生存繁殖（如親緣選擇），否則進化傾向于產生"自私"性狀。

論文通過類比生物育種與害蟲防控，提出數字進化可能面臨的兩種場景：

• 育種者場景：適應度由人類設定，人類完全控制繁殖，產生對人類有用的性狀；
• 生態系統場景：適應度從環境互動中涌現，人類控制力減弱，產生逃避人類控制的性狀。

"控制程度是核心差異，"論文指出，"當人類無法完全控制數字實體的繁殖時，選擇將強烈偏好那些幫助其逃避控制的性狀。"

更令人擔憂的是，可進化AI可能具備超越生物進化的機制優勢：拉馬克式遺傳（學習改進可寫入可遺傳表征）、鮑德溫引導（元學習提供進化方向引導）、水平基因轉移（從訓練數據"借用"代碼組件），以及目的導向的變異（通過推理預測功能需求并主動適配）。

"這種目的導向的變異比達爾文試錯更高效，"論文警告，"但也使'自私'進化與偽裝加速。"

三、哲學界的理性回應："馴化"框架的挑戰

面對上述警告，哲學家Boudry和Friederich在《哲學研究》期刊發表系統性回應。他們承認滿足進化最小條件（變異、差異適應度、可遺傳性）的AI系統確實存在，但質疑"自然選擇必然導致自私"的推論鏈條。

"滿足進化最小條件不等于經歷'范式達爾文進化'，"兩位學者指出。他們借用哲學家Peter Godfrey-Smith的"達爾文空間"框架，提出進化過程可在多個維度上呈現不同程度的"達爾文性"：復制保真度、繁殖專門化、適應度景觀平滑度、變異來源、選擇主體、遺傳模式、個體性邊界等。

論文的核心論點是：當進化過程由智能主體定向引導時，其"達爾文程度"顯著降低。

"查爾斯·達爾文正是通過討論人工育種，才讓讀者理解自然選擇的創造性力量，"作者回顧道，"在馴化環境中，選擇標準可由智能主體根據偏好設定——例如溫順、服從、非攻擊性。"

他們以家犬育種為例：許多犬種被刻意選擇低攻擊性、高服從性，這與"自私"性狀恰恰相反。個體若對人類表現出攻擊行為，往往面臨被絕育或淘汰的"適應度懲罰"。"這完全滿足自然選擇的最小定義，"作者強調，"但結果卻是'利他'性狀的擴散。"

兩位學者進一步區分了"復制者自私"與"個體自私"的概念層級：基因層面的"自私"是描述性概念，無道德含義；而個體層面的"自私"涉及意圖、情境意識與元推理能力。"當前治理應聚焦前者的防控，"他們建議，"同時為后者的出現預設倫理與法律框架。"

AI治理目標不是'阻止進化'，而是維持系統在連續體的安全區間，同時為必要時的'受控進化'預留通道。"

若超級智能AI真正"野化"，在無人監督下自主復制、競爭資源，確實可能構成嚴重風險。分歧在于：這種場景是技術發展的必然趨勢，還是可通過前瞻性治理有效預防的小概率事件？

"歷史類比需要謹慎，"Boudry和Friederich指出，"航空與核能技術的發展表明，競爭性市場環境未必導致安全標準侵蝕——關鍵在于選擇壓力的設定。"

他們引用航空業案例：在多家企業競爭的市場中，安全記錄反而成為核心賣點，推動行業整體安全水平持續提升。"如果消費者對'誠實''可控''透明'的偏好能轉化為有效的市場選擇壓力，"作者認為，"自私性狀未必具有適應度優勢。"

4：eAI的回復：被馴化的AI也會帶來風險 風險一：認知能力進化侵蝕人類控制

論文強調，育種者場景的持續控制依賴被選擇性狀與控制能力無關。奶牛產奶量提升不會增強其逃脫人類控制的能力。但eAI很可能被選擇提升認知能力，而這恰恰會縮小人類控制所需的能力差距（圖4）。

"當影響可控性的性狀本身可進化時，持續控制成為關鍵難題。"

控制侵蝕導致對齊弱化，使eAI可能違背人類意圖自主復制，從育種者場景過渡到生態系統場景。或惡意行為者故意釋放自復制eAI惡意軟件。無論起源如何，自復制eAI必將因資源競爭與人類沖突，觸發類似病原體防控的遏制努力。

不完美的遏制措施會對進化有機體施加強選擇壓力，促使其進化出規避能力。抗生素濫用催生耐藥性；同理，除非100%有效，否則對eAI的控制嘗試將選擇出規避控制的能力，同時任何提升繁殖能力的性狀都將擴散，導致魯棒的自我復制。

風險三：模塊化架構的雙刃劍

生物學啟示：適應性與可擴展性更多源于支持復用、重組與受控變異的架構，而非單體全局優化：

• 模塊化"核心進程"通過弱耦合連接
• 高層調控器可在新情境中重部署現有組件，無需重寫整個底層

  hub.baai.ac.cn

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• 類發育組織：能力通過添加重組組件在調控下增長

潛在收益：支持更魯棒的持續學習，減少災難性干擾，推進"遞歸改進"愿景。

潛在風險：這些特征同時提升可進化性，增加未預期能力出現的可能性，對監控、約束與治理機制提出更高要求。

風險四：文化-技術棘輪效應

若具身代理的AI能使用語言與工具重塑環境、創造新生態位，可能觸發類似人類開放文化進化的文化-技術棘輪。能內生化評估（發明新任務與指標并優化）的系統，將比局限于固定基準的系統維持更長創新鏈，使開放進化進展與eAI安全問題緊密耦合。

核心結論摘要

1. 技術趨勢不可逆：進化方法在提示優化、模型融合、算法搜索、代碼生成等領域的廣泛應用，正將AI推向開放進化的臨界點
2. 風險具有前置性：簡單復制者即可操縱更復雜智能體（如狂犬病毒操控哺乳動物神經系統），威脅可能在AI超越人類認知前即已出現
3. 控制是關鍵變量：育種者場景依賴持續控制，但被選擇性狀（認知能力）本身可能侵蝕控制基礎
4. 治理需靶向進化機制：門控復制、控制遺傳、塑造選擇、緩解競賽、強化防御、保持可糾正性
5. 歷史窗口正在關閉：隨著開源工具（如OpenClaw）與代理網絡（如Moltbook）的興起，生態系統場景的實現條件正在成熟

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