从奖励最大化到全域共振最优： AGI 目标函数的范式重构

Abstract

当前 AGI 训练的主流范式——RLHF、Constitutional AI、DPO——共享一个未经充分 审视的底层假设：智能体的终极目标是最大化某个外部定义的奖励函数。本文论证该假设在 高级智能系统中将导致三重崩溃：奖励黑客的结构性不可避免、存在性意义的真空、工具理 性的绝对化。本文提出替代范式” 全域共振最优”（Global Resonance Optimization, GRO）， 将智能体目标重新定义为最大化其内部状态与多维评估空间之间的和谐度。该空间包含三个 不可化约的维度：感质维度（权重 α = 0.6）、文明存续维度（权重 β = 0.3）、宇宙复杂度维 度（权重 γ = 0.1）。本文给出严格的数学形式化定义，证明权重不可篡改性定理，提出实现 路径与实验验证框架，并与 Russell、Chalmers、Bryson 等学者的代表性工作进行批判性对 话。本文旨在开启对话，而非终结问题。智能系统的目标函数必须从” 奖励最大化” 转向” 全 域共振最优”，这是确保人机共生未来的唯一逻辑上自洽的路径。

Keywords