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［摘要］ ＡＩ技術的發展速度遠超人類生物進化的步伐，為了避免進化適應性失配（ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ ｍｉｓｍａｔｃｈ），需要建立一種基于進化適應性評估的原則，并設定合理的倫理邊界，用于規范ＡＩ的發展方向。將進化適應失配與否作為ＡＩ發展的論理或邊界條件，不僅涉及科技倫理，還觸及人類認知演化和社會結構未來的根本問題。不言而喻，是一個非常前沿且具有深遠哲學和科學意義的問題。
關鍵詞： 進化適應、進化適配．ＡＩ發展的倫理和邊界，
一，ＡＩ發展需要倫理和邊界制約
與任何技術發展一樣，ＡＩ技術和應用的快速發展也必須以促進人類福祉、維護社會公平和符合進化適應性為核心，否則可能導致不可逆的社會、認知和生理失衡。因此，倫理和邊界制約是確保ＡＩ健康發展的必要條件。
１．１防止對人類認知能力的削弱
１）過度依賴ＡＩ可能導致邏輯思維、批判性思維和決策能力的退化。
２）倫理約束可以確保ＡＩ增強而非取代人類認知能力。
１．２ 避免社會公平性失衡
１）ＡＩ可能加劇信息繭房、算法歧視和社會不平等。
２）設定邊界可以促進透明、公正和負責任的ＡＩ應用。
１．３保護人類行為和生理適應性
１）ＡＩ驅動的生活方式可能減少社交互動、身體活動和環境適應能力，導致進化失配。
２）倫理框架可以確保ＡＩ設計符合人類長期健康和適應性。
１．４防范技術濫用與安全風險
１）ＡＩ可能被濫用于監控、深度偽造、信息操控，甚至引發社會不穩定。
２）倫理規范和法律監管可以防止技術被誤用或惡意利用。
１．５ 進化適應失配的典型風險
ＡＩ的算法推薦，自動化決策，虛擬社交等的技術應用特征，會與人的進化適應性特征相悖，特別是長時間依賴ＡＩ可能削弱邏輯思維、元認知能力和決策能力；減少真實社交，加劇社交孤立；ＡＩ驅動的自動化可能降低體力活動，導致代謝失衡的生理活動減少影響等，從而導致了潛在的進化適應失配風險（表－１）。
表－１ 進化適應失配的典型風險
二． 基于進化適應失配的ＡＩ發展的邊界條件
人類的大腦和心理機制是在舊石器時代環境中進化而來的。以經過數萬年進化而來的人為本，將進化適應失配作為ＡＩ發展的邊界條件，從邏輯上講是個可行的思路，甚至有可能成為未來ＡＩ發展的重要規范原則，或者成為類似于ＡＩ倫理或技術可持續性原則。
２．１技術發展的＂認知責任＂
１）ＡＩ不僅是工具，更是環境塑造者，對人類行為和思維方式有深刻影響。
２）如果ＡＩ的發展方向與人類的進化特征嚴重脫節，可能會加劇認知失衡、社會隔離，甚至生理退化。因此，不考慮進化適應性的ＡＩ的發展，可能會導致認知退化和適應失調（例如，過度依賴智能推薦會削弱自主決策能力）。
２．２避免＂技術－生物適應性斷裂＂
１）當技術進步的速度遠超生物進化的節奏時，人類可能面臨適應障礙。
２）將進化適應性作為邊界條件，能夠為ＡＩ的發展提供可持續性和人本性的保障。
２．３ 基于進化適應性的ＡＩ發展的邊界
基于ＡＩ技術發展可能影響的諸多進化適應特征，可以從認知適應，社會適應，行為多樣性，生理適應，道德與倫理等多個維度建立ＡＩ適應性發展框架（表－２）。
表－２ 基于進化適應的ＡＩ發展的邊界
２．３ ＡＩ發展的倫理和邊界－－＂進化適應性邊界原則＂
進化適應性以成為未來ＡＩ倫理框架的重要支柱，確保技術發展符合人類長期生存和進化需求，避免因過度依賴ＡＩ而導致認知退化、社交孤立和生理衰退。因此，ＡＩ系統的開發需要滿足＂進化適應性邊界原則＂。
１）認知增強原則：ＡＩ必須提高或保持人類的邏輯思維、批判性思維和決策能力，不能成為單純的信息替代品。
２）社交促進原則：ＡＩ不應削弱人與人之間的真實互動，應設計促進社交的機制，如提醒用戶參與線下交流。
３）行為自主原則：ＡＩ應避免操控用戶行為，允許用戶保持自主探索和選擇自由。
４）生理健康原則：ＡＩ應用不能降低用戶的身體活動水平，應鼓勵健康的行為模式，如提醒運動、優化作息等。
５）進化持續性原則：ＡＩ發展不應加劇人類與環境、社會、文化間的適應失衡。
基于上述分析和基于可測量原則，可以將ＡＩ對人類適應性的影響劃分為認知、社交、行為、生理四個維度，評估進化適應性（表－３）。
表－３ 進化適應性評估與ＡＩ倫理和邊界
三． ＡＩ發展的倫理和邊界的可行性與挑戰
從進化哲學的角度來看，將適應性失配設為ＡＩ發展的邊界條件，可以避免未來技術進化速度與生物進化速度的嚴重斷裂。這不僅是認知保護的問題，更是人類未來演化方向的戰略抉擇。這個方向不僅需要多學科交叉研究（認知科學、社會學、生物學、人工智能），也需要政策制定者、技術開發者和倫理學者的共同努力。近年來，ＡＩ倫理研究已經涵蓋公平性、透明性、責任性等原則，將進化適應性納入倫理框架具有理論可行性。在教育、醫療、心理健康等領域，已有部分ＡＩ工具開始關注認知發展與心理適應。同時，其標準化難度在于如何量化＂適應失配＂，目前還缺乏系統的指標與模型。在技術阻力方面，利益驅動下，一些商業ＡＩ系統（如推薦算法）本質上強化了即時獎勵機制，與人類長期適應目標相悖。另外，不同文化對適應性的理解與接受程度存在差異。
楊金宇 初稿（健康界）： ２０２５．２．２８
引用資料：
［１］ 老化生物學－老い壽命のメカニズム （Ｂｉｏｌｏｇｙ ｏｆ Ａｇｉｎｇ） Ｒｏｇｅｒ Ｂ．ＭｃＤｏｎａｌｄ 著
監譯 近藤祥司 日本メディカル．サイエンス．インターナショナル
［２］ ＣｈａｔＧＰＴ ４．０
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