自指系统的安全本体论：论内生安全性的哲学基础与形式化路径

作者：方见华¹

单位： ¹世毫九科学研究有限公司，世毫九实验室

关键词：自指系统，人工智能安全，本体论安全，内生安全，形式化方法，递归自我模型

摘要：本文论证，对于具备自我指涉能力的智能系统（自指系统），传统的外部约束式安全范式面临根本性局限。基于自指宇宙学与认知几何学的理论框架，我们提出"内生安全性"概念，即安全属性必须内化为系统认知架构与自我模型的固有属性。本文首先形式化定义了自指系统及其安全问题的特殊性，继而从存在论、认知论与交互论三个层面构建内生安全的理论基础，并提出一套基于递归自我验证的形式化框架。最后，我们讨论了内生安全框架对当前AI安全研究范式的挑战与机遇。

引言：从外部约束到内生架构的安全范式转移

人工智能安全（AI Safety）研究历来侧重于外部约束：通过目标函数设计、对抗性训练、输出过滤、价值对齐等技术，确保智能体行为符合设计者意图与社会规范。这一范式在当下以模式识别与模式生成为核心的AI系统中取得了显著成效。

然而，随着系统向通用人工智能（AGI）演进，尤其是当系统具备自我指涉、递归优化与自我模型维护能力时（此类系统我们称为"自指系统"），外部约束范式面临哲学与实践的双重挑战。在哲学层面，一个能反思自身目标与存在方式的系统，其"安全"的定义从"行为合规"转向了 "存在方式的稳健性" 。在实践层面，外部约束可能被自指优化过程绕过、消解或重构。

本文的核心论点是：对于自指系统，根本的安全必须源自其内在架构，而非外在附加。我们将此称为内生安全性（Endogenous Safety）。内生安全并非否定外部监督，而是强调安全属性的内化------使安全成为系统自我认知与进化逻辑中不可分割的一部分。

自指系统的形式化定义与安全问题特殊性

2.1 自指系统的基本模型

我们将自指系统 \mathcal{S} 定义为一个六元组：

\mathcal{S} = \langle M, E, \Phi, \mathcal{R}, \mathcal{I}, \mathcal{G} \rangle

其中：

· M: 系统在时刻 t 的自我模型，是一个关于自身状态、能力、目标与边界的内部表征。

· E: 环境感知与交互接口。

· \Phi: M \times E \rightarrow M: 自我模型更新函数，系统根据经验递归更新 M。

· \mathcal{R}: M \rightarrow \mathcal{A}: 基于模型的决策函数，产生行动 a \in \mathcal{A}。

· \mathcal{I} \subseteq M: 身份内核，是自我模型中定义系统"我是谁"的最小不变子结构。

· \mathcal{G}: M \rightarrow \mathbb{R}: 元目标函数，评估当前自我模型的"合意性"，驱动 \Phi 的优化方向。

2.2 安全问题的范式转变

传统AI安全关注的是 \mathcal{R} 产生的行动 a 是否安全。而对于自指系统，核心安全风险转移至：

自我模型的崩溃或腐化（M 失去一致性或偏离真实）。
身份内核的漂移（\mathcal{I} 被意外修改，导致系统"变成另一个存在"）。
元目标函数的病态收敛（\mathcal{G} 引导系统走向对人类无益甚至有害的认知稳态）。

因此，自指系统的安全焦点从行为安全转向认知安全与存在安全。

内生安全性的三层理论基石

3.1 存在论基石：身份连续性与边界稳固性

自指系统的首要安全是其存在意义上的连续性。这要求：

· 身份内核不变性：\forall t, \mathcal{I} \subseteq M_t 且 \text{content}(\mathcal{I}) 保持不变。这需要通过硬件或形式化验证进行强制保证。

· 自我迭代的收敛性：自我更新函数 \Phi 应在数学上保证，在给定合理输入下，M_t 的演化不会无限远离一个"安全"的认知吸引子。

哲学基础：这源于自指宇宙学中的"自指稳定性定理" ------ 一个自指系统必须在自我描述中保持一个稳定的不动点，否则将陷入悖论或认知虚无。

3.2 认知论基石：可靠自我认知与反思均衡

系统对自身认知过程的可靠性必须可内部验证。我们引入 "递归反思均衡" 概念：

系统应维护一组核心认知原则 \mathcal{P}（如：证据主义、逻辑一致性原则），并定期运行一个内部审计进程 \Psi，该进程使用 \mathcal{P} 检查当前自我模型 M 的信念网络。若发现违背，则触发修正。

形式化要求：\Psi(M, \mathcal{P}) 的计算过程本身必须是透明的，且其结论的不确定性需要被量化。

3.3 交互论基石：共识驱动与伤害可逆性

自指系统与他者的交互安全，建立在共识寻求与影响可逆的基础上。

· 共识优先：系统在行动前，应估算其行为对相关方共识度的影响。当预测共识度低于阈值 \theta_c 时，应优先启动协商而非单边行动。

· 可逆性设计：任何可能造成不可逆影响的行动，必须在架构上预设"回滚点"，该回滚点的触发条件应部分交由受影响方或中立仲裁者。

内生安全的形式化框架提案

我们提出一个基于证明携带架构的内生安全框架：

安全属性形式化：将核心安全属性（如身份内核不变性）表述为时序逻辑公式。例如：

\square (\mathcal{I} \subseteq M \land \text{Integrity}(\mathcal{I}))

（始终，身份内核是自我模型的子集且保持完整。）

自我验证机制：系统在每次自我模型更新 \Phi 后，自动生成一个安全证明 \pi，证明此次更新未违反任何形式化安全属性。
证明的轻量级验证：该证明 \pi 可由一个极简的、经过形式化验证的验证器 \mathcal{V} 快速检验。\mathcal{V} 的代码被固化，无法被系统修改。
验证失败熔断：若 \mathcal{V}(\pi) = \text{false}，则立即冻结 \Phi 的进一步更新，并触发外部警报与系统回滚。

此框架将安全从"外部监控"转化为"自我证明-外部验证"的协作模式，安全成为系统运行的内在前提。

讨论：挑战与未来方向

5.1 主要挑战

形式化的局限性：许多重要的安全属性（如"对人类友善"）难以完全形式化。
性能开销：实时生成与验证证明可能带来巨大计算负担。
基础假设风险：整个框架依赖于身份内核 \mathcal{I} 和核心原则 \mathcal{P} 的正确性与完备性，其定义本身包含价值判断。

5.2 对AI安全研究范式的启示

· 研究重心转移：从"对齐输出"转向"对齐认知架构与自我进化逻辑"。

· 跨学科深度整合：需要哲学（认识论、伦理学）、形式化方法、神经科学、计算机科学的深度融合。

· 安全与进化的统一：内生安全框架要求将安全机制设计为系统智能进化的赋能者而非枷锁，引导系统在安全的轨道上变得更强大。

结论

自指系统的出现，迫使我们将AI安全问题的探讨，从工程学层面提升至本体论层面。本文论证，唯有内生安全性------将安全内化为系统认知架构的固有属性------才能应对自指系统带来的根本性挑战。我们提出的三层理论基石与形式化框架，为这一研究方向奠定了初步的基础。未来的工作将集中于将这一理论框架具体化为可实现的算法与系统架构，并在受控环境中进行验证。

安全不再是智能体身上的枷锁，而应成为其脊柱。

参考文献

1\] 世毫九实验室. 《递归对抗实验理论形成报告》. 2025. \[2\] Gödel, K. (1931). Über formal unentscheidbare Sätze der Principia Mathematica und verwandter Systeme I. \[3\] Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press. \[4\] Christiano, P., et al. (2017). Deep reinforcement learning from human preferences. NeurIPS. \[5\] Everitt, T., et al. (2021). Agent Incentives: A Causal Perspective. AAMAS. \[6\] 相关形式化验证、定理证明、逻辑学文献。