最大化人类权力——破局智能驾驶的思考

发布于 2025-8-8 07:26
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在“对齐”的迷雾中,探寻新的目标

人工智能(AI),特别是通用人工智能(AGI)的崛起,正将一个关乎人类文明未来的根本性挑战推至台前:AI对齐问题。我们如何确保一个在智能上可能远超人类的系统,其行为、目标和最终影响,能与人类的长期福祉与核心价值保持一致?

传统的解决方案,如让AI学习并最大化一个预设的“人类效用函数”,已被证明是一条充满陷阱的道路。从理论上的“效用怪物”(为了最大化总体效用而牺牲个体)到实践中“目标误设”(specification gaming)可能导致的灾难性后果(如“回形针最大化”思想实验),都揭示了直接优化一个模糊、易变且难以形式化的人类“偏好”或“效用”是何其危险。

在此背景下,一篇由Jobst Heitzig与Ram Potham合著的预印本论文《Model-Based Soft Maximization of Suitable Metrics of Long-Term Human Power》(基于模型的长期人类权力的适当度量衡的软最大化),提出了一种极富远见的范式转换。这篇论文的核心论点振聋发聩:与其让AI在“对齐于人类效用”的泥潭中挣扎,不如将其核心目标设定为最大化一个经过审慎设计的、可计算的“人类权力”聚合度量

这里的“权力”(Power),并非指代支配或控制,而是被严谨地定义为“实现多样化目标的能力”(the ability to pursue diverse goals)。这篇论文的贡献是系统性的:它不仅构建了一套全新的、数学上严谨的个体权力度量标准,还将人类的认知局限、社会规范乃至AI自身的安全约束内生地融入其框架之中。

通过深入剖析其理论框架的核心、权力度量衡的精巧构建、聚合与权衡的数学原理;我将检视其理论推演和实验验证所揭示的AI行为模式;最后,结合智能驾驶的困局,也许可以延伸出来一种完全不同的思考范式。

一、理论基石——从“效用最大化”到“权力最大化”的范式革命

在深入技术细节之前,我们必须首先理解该研究在哲学层面所发起的根本性转变。这一转变是整个理论大厦的基石。

1.1 核心理念:优化“可能性”,而非优化“结果”

传统AI对齐方法的核心是“偏好学习”与“效用最大化”。AI系统试图通过观察、交互等方式,推断并最大化一个代表人类偏好的效用函数。这一路径的根本困境在于:

  • 偏好的不稳定性与不可知性:人类的偏好是善变的、模糊的,甚至在不同情境下是自相矛盾的。精确地学习一个能代表全人类乃至单个个体长期利益的效用函数,在实践中几乎是不可能的。
  • 目标误设的巨大风险:一个被错误定义的效用函数,在一个能力强大的AI的“过度优化”下,可能导致与人类福祉完全背道而驰的灾难性结果。

该研究则另辟蹊径,主张从优化“结果”(效用)转向优化“可能性”(权力)。其核心逻辑是:一个真正对人类有益的AI,其职责不应是替人类决定什么是“最好”的,而应是致力于扩展和保障人类自由选择并实现其各种可能目标的能力。这种“权力”的定义,本质上是一种赋能(Empowerment)。它具备几个关键优势:

  • 目标无关性(Goal-Agnosticism):AI的目标是最大化“实现任何目标的能力”,而非某个具体目标。这从根本上规避了因目标设定错误而引发的风险。
  • 元偏好(Meta-Preference)的稳定性:无论人类的具体偏好如何变化,但“希望自己拥有实现偏好的能力”这一元偏好,是相对稳定和普适的。
  • 规避语义难题:相比于需要AI深度理解“幸福”、“公正”等复杂语义概念的“价值观对齐”方法,该研究所提出的权力度量更侧重于对世界动态、交互结构和转移概率的“结构性”理解,从而在一定程度上绕开了语义理解的巨大挑战。最大化人类权力——破局智能驾驶的思考-AI.x社区

1.2 世界模型:一个包含人类有限理性的随机博弈

为了将“权力”这一抽象概念转化为可计算的数学实体,研究者构建了一个形式化的世界模型。该模型被设定为一个随机博弈(Stochastic Game),参与者包括一个机器人(AI代理,记为 ​​r​​​)和多个人类(记为 ​​h ∈ H​​)。

这个模型最关键和最具创新性的部分,在于其对人类行为的建模。它摒弃了经济学中“完美理性人”的理想化假设,转而拥抱一个更贴近现实的有限理性(Bounded Rationality)模型。这具体体现在:

  • 未知的人类目标:模型的一个核心前提是,机器人​​r​不知道也不试图去猜测任何人类​​h​​​ 的真实、当前的目标​​gh​​​。它只假设人类可能拥有的目标集合​​Gh​​ 是广泛的,涵盖了各种可能期望达成的世界状态。
  • 混合行为策略:机器人对人类行为的先验模型​​πh​​ (公式4) 被设定为一个混合策略,它由两部分加权构成:

习惯性/“系统1”行为 (π⁰h):这部分代表了人类基于习惯、直觉或社会规范的默认行为模式。

有界理性的/“系统2”行为:这部分由一个带有理智参数​​βh​​​ 的Softmax策略表示。​​βh​​​ 反映了人类的认知能力或决策的理性程度,​​βh​​ 越低,决策越趋于随机;越高,则越趋于选择最优行动。

  • 对他人行为的信念 (​​µ-h​​​):模型还包含了人类​​h​​ 对其他人类行为的信念,这使得社会规范的影响得以被量化。
  • 对机器人行为的审慎预期:这是该模型设计中的一个“神来之笔”。在人类​​h​​​ 评估自身行动价值时,模型假设人类会对机器人​​r​​ 未做出明确承诺的行为,抱持一种最大化的审慎态度(即在公式3中采用​​min_ar∈Ar(s)​​ 算子)。这个设计的精妙之处在于,它并非为了追求现实主义的精确模拟,而是为了给机器人创造一种强大的内在动机:为了提升人类的权力(即提升人类对自己行动后果的确定性),机器人必须做出清晰、可信、有约束力的承诺。例如,明确标注一个按钮的功能。这种承诺会缩小人类在决策时需要考虑的机器人可能行动集合​​Ar(s)​​,从而提升人类对自己行动价值的评估,并最终增加机器人自身的目标函数值。

通过这个复杂的、更具现实感的模型,研究为后续定义一种能够反映信息约束、认知局限和自主能力的权力度量衡(ICCEA Power)铺平了道路。

二、ICCEA权力范式——一种可计算的个体权力度量衡

在搭建好理论框架后,研究的核心任务是设计一个能够量化个体“权力”的指标。研究者们提出了“信息与认知受限下的有效自主权力”(Informationally and Cognitively Constrained Effective Autonomous Power, ICCEA Power)的概念,并分三步构建了其数学形式。

2.1 目标、信念与行为的数学构建

ICCEA权力的计算建立在一系列精心定义的基础模块之上,这些模块共同刻画了人类实现目标的过程。

  • 目标的数学表达:研究将人类的一个潜在目标​​gh​​ 定义为一个状态的集合(​​gh ⊆ S​​),而非单一状态。当世界进入这个集合中的任何一个状态时,目标即被视为达成。对应的效用函数是一个简单的指示函数​Uh(s, gh) = 1s∈gh​​​。这种设计的巧妙之处在于,它将所有目标的“价值”都归一化到了​​[0, 1]​​ 的概率区间内。这直接避免了“效用怪物”问题,因为没有任何一个目标的价值可以无限膨胀从而主导所有其他目标。
  • 有效目标达成能力 (V_e_h):在机器人眼中,人类 h 对特定目标 gh 的有效达成能力​V_e_h​​​ (公式8),是在考虑了机器人自身的实际策略​​πr​​​ 和其他人类的实际策略​​π-h​​​ 之后,目标​​gh​​​ 得以实现的真实概率。它与人类自己主观评估的​​V_m_h​​ (公式5) 可能不同,因为机器人拥有关于整个系统(包括它自己)更全局、更准确的信息。

2.2 权力的聚合:从单一目标到量化权力值

一个人的权力,显然不能只看他实现某一个目标的能力,而应看他实现所有可能目标的能力的总和。研究采用了一种可分离的聚合方法,将所有可能目标的有效达成能力 ​​V_e_h​​​ 汇集成一个单一的权力数值 ​​Wh(s)​​。

其最终的聚合公式为 ​​Wh(s) = log₂(Σ (V_e_h(s, gh))^ζ)​​ (结合公式1和9)。这个公式包含了两个至关重要的设计选择,它们共同构成了ICCEA权力的核心特质:

  • 风险规避参数 ζ (ζ > 1):这是该度量衡中一个关键的风险规避设计。它意味着,在总的期望达成概率相同的情况下,系统更偏好那些确定性高的选项。例如,让人类在“100%概率实现A”和“100%概率实现B”两个选项中选择,其权力贡献 (​​1^ζ + 1^ζ = 2​​​) 要高于在“50%概率实现A或B”和“50%概率实现C或D”中选择的权力贡献 (​​4 * (0.5)^ζ​​​,当​​ζ>1​​时此值小于2)。这一设计激励机器人去创造一个更可靠、更可预测的环境,减少不确定性,为人类提供“说到做到”的选项。
  • 对数形式​​log₂​​​:采用以2为底的对数,使得权力​​Wh(s)​​​ 的单位变成了信息论中的“比特”。在理想情况下,如果一个人可以确定性地在​​k​​​ 个独立选项中做选择,他的权力值就是​​log₂k​​ 比特。这种形式不仅让权力值具有了直观的物理解释(等效于多少个二元选择),也使得在博弈可分解的情况下,权力能够以相加的方式组合,具有良好的数学特性。

通过这一系列精巧的定义,研究成功地将一个模糊的“权力”概念,转化为了一个基于世界模型、考虑了认知局限和风险偏好的、可计算的量化指标 ​​Wh(s)​​。

三、聚合与权衡——构建群体与长期的权力目标函数

在定义了个体权力 ​​Wh(s)​​​ 之后,下一个核心问题是如何将不同个体的权力,以及同一个体在不同时间的权力,聚合成一个单一的、可供机器人优化的最终目标函数 ​​Vr(s)​​。研究借鉴了社会福利理论的思想,设计了一套同样基于公理化和期望特性的聚合框架。

3.1 人际间权力聚合:对不平等的规避

当机器人面对多个需要赋能的人类时,它必须在不同人之间做出权衡。为了避免权力被集中在少数人手中,研究引入了福利经济学中经典的皮古-道尔顿原则(Pigou-Dalton principle),即在总权力不变的情况下,任何从“权力富裕者”向“权力贫困者”的转移都应该被视为一种改进。

在数学上,这意味着用于聚合个体权力的函数 ​​f_H​​ 必须是严格凹函数。研究者选择了一种具有“恒定绝对不平等规避”特性的函数形式:​​f_H(w) = -2^(-ξw)​​​,其中 ​​ξ > 0​​ 是不平等规避系数。

这个设计中最具洞察力的一点是参数 ​​ξ​​​ 的选择。研究者特别强调了 ​​ξ ≥ 1​​​ 的重要性。当 ​​ξ = 1​​​ 时,该函数具有一种强烈的保护“底层权力”的特性。具体来说,将一个人的权力从1比特(一个确定的二元选择)降为0,所造成的“负面影响”(​​-2⁻¹​​​变为​​-2⁰​​),无法通过将另一个已经拥有至少1比特权力的人的权力提升到任意高来弥补。这在数学上嵌入了一种对个体基本权利的尊重,防止AI为了“更大的善”而牺牲个体的基本自主能力。

3.2 跨时间权力聚合:对短期主义的抑制

同样地,机器人也需要在“当前的人类权力”和“未来的人类权力”之间做出权衡。为了抑制那种为了最大化眼前权力而采取不可逆行动的短视行为,研究同样要求用于跨时间聚合的外部函数 ​​F_H​​​ 也必须是严格凹的。他们选择了 ​​F_H(y) = -(-y)^η​​​ 的形式,其中 ​​η > 1​​​。这使得机器人的长期总回报 ​​Vr(s)​​​ (公式11) 对随时间波动的即时回报 ​​Ur(s)​​ (公式10) 表现出规避。换言之,机器人更偏好一条能让所有人类在所有时间点都拥有稳定、持续权力的世界线。

3.3 软最大化:在优化与探索之间寻求平衡

在确定了最终要优化的长期目标 ​​Vr(s)​​​ 之后,最后一步是定义机器人的行动策略 ​​πr​​​。研究没有采用简单的 ​​argmax​​ 策略(即总是选择能带来最大Q值的行动),而是采用了一种软最大化(Soft Maximization)策略:​​πr(s)(a) ∝ (-Qr(s, ar))^(-βr)​​ (公式7)。

这里的参数 ​​βr​​​ 被设定为一个有限的正数 (​​0 ≤ βr < ∞​​)。这是一个至关重要的安全约束。它使得机器人的行动会带有一定的随机性,在探索(尝试可能非最优的行动以获取新信息)和利用(执行当前最优策略)之间取得平衡。这种“软”优化策略,是应对模型不确定性和避免对错误模型进行“过度优化”的关键机制,相当于为AI内置了一种“审慎”或“谦逊”。

综上所述,该研究通过一系列基于明确期望(Desiderata)的、原理驱动的设计选择(表1清晰地总结了这一点),构建了一个从个体权力度量到群体、长期权力聚合的完整目标函数。这个目标函数通过其数学结构,内生地包含了对可靠性(ζ > 1)、公平性(ξ ≥ 1)、可持续性(η > 1)和安全性(βr < ∞的激励。

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四、行为涌现——权力最大化目标的实践推演与验证

一个理论框架的价值最终要通过其在实践中的表现来检验。该研究通过两种方式——理论情景分析和模拟实验——来展示其权力最大化目标在实践中会引导AI产生何种行为。

4.1 范式情景分析:理论推演下的智能体行为

研究者们分析了在一系列典型的、具有代表性的人机交互情景中,一个以ICCEA权力最大化为目标的AI会如何行动。这些分析揭示了一系列令人期待的、符合安全与协作要求的行为模式:

  • 做出承诺与遵循指令:由于人类模型中的“最大化审慎”原则,AI有强烈的动机去做出可信的承诺,从而将自己塑造成一个透明的、可预测的指令遵循助手。
  • 提供“恰到好处”的选项:该模型考虑了人类的有限理性。如果选项过多,人类的决策错误率会上升,导致其有效权力下降。因此,AI会选择一个最优的选项数量,避免以“选择的暴政”压倒人类。
  • 请求确认与避免不可逆操作:面对一个可能产生不可逆后果的指令,AI会倾向于“请求确认”,因为它会在“执行指令赋予的当前权力”和“保留选项所维持的未来权力”之间进行权衡。
  • 遵循社会规范:由于AI的模型中包含了人类对社会规范的预期,AI会发现,遵循那些能促进合作与目标达成的社会规范,是提升大多数人权力的有效途径。
  • 公平的资源分配:由于目标函数中存在对不平等的规避,AI会天然地倾向于更平等的分配方案。
  • 对“暂停”与“销毁”按钮的态度:AI通常会保留“暂停”按钮,但可能会禁用“销毁”按钮,因为它被销毁后将永久丧失为人类服务、提升人类权力的能力,这是一种巨大的长期权力损失。

4.2 网格世界实验:合作行为的自发学习

为了提供一个概念验证(Proof of Concept),研究者在一个简单的网格世界环境中实施了他们的框架。

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  • 实验设置:环境中有一个机器人、一个人类、一把钥匙、一扇锁住的门和一个目标格子。关键在于,机器人不知道人类的目标是什么。机器人的唯一目标就是最大化其根据论文所定义的长期聚合人类权力​​Vr​​。在这个实验中,所有开放的格子都被视为人类的潜在目标。 (图 2)
  • 实验结果与发现:经过训练,机器人在所有五次独立实验中,都自发地学习并执行了一套完美的、复杂的、多步骤的合作策略:导航到钥匙处、拾取钥匙、开门、最后主动移开为人类让路。
  • 行为解释:这一系列行为的涌现,完全源于其内在的权力最大化目标。机器人的学习算法发现,那些能够解锁先前人类无法到达区域的行动(如拿钥匙、开门),会极大地扩展人类的潜在可达状态集​​Gh​​​,从而导致人类的权力值​​Wh​​​ 飙升,进而为机器人带来巨大的内在奖励​​Ur​​。

这个实验虽然简单,但极具说服力。它有力地证明了,一个与具体任务目标无关的、抽象的权力最大化原则,确实可以在实践中转化为具体的、有益的、复杂的智能行为。

五、研究方法与结果评估

作为一项前沿的理论探索,该研究在展现出巨大潜力的同时,其方法论、实验验证和核心假设也需要以审慎的眼光进行评估。

5.1 方法论的创新性与严谨性

该研究的方法论无疑是其最闪亮的优点之一,展现了高度的理论创新和数学严谨性。

  • 优点:

原理驱动的公理化设计:整个框架的构建过程是“自上而下”且高度透明的。研究者首先定义一系列期望的性质(Desiderata),然后寻找满足这些性质的数学形式,使得每一个设计选择都有其明确的、可辩护的理由。

对人类认知局限的精巧建模:将有限理性、社会规范、审慎预期等复杂的人类因素内生地融入世界模型,是该研究超越许多简化AI模型的重要一步。

数学形式的优雅与一致性:整个数学框架贯穿着对可分离函数和幂律形式的运用,赋予了模型一系列理想的特性,如尺度不变性、风险/不平等规避的可调控性等。

有效规避语义理解的深水区:该方法的核心是基于对世界动态的“结构性”理解,在当前AI语义理解能力尚不完善的背景下,是一种务实且可能更安全的技术路径。

5.2 实验验证的有效性与局限性

  • 优点:网格世界的实验设计虽然简单,但作为一个概念验证,其说服力很强,有力地证明了该理论的有效性。
  • 局限性:

环境的极端简化与可扩展性挑战:该框架能否扩展到现实世界中那种高维、连续、部分可观测的复杂环境中,是一个巨大的、悬而未决的问题。

“范式情景”的纯理论性质:情景分析本质上是“思想实验”,在高度简化的假设下进行,其推论在复杂的现实世界中未必能完全复现。

5.3 潜在风险与未来挑战

尽管该研究旨在构建一个“更安全”的AI目标,但其框架本身也引入了一些新的、需要警惕的潜在风险和挑战。

  • 对世界模型准确性的致命依赖:整个框架是模型驱动(model-based)的。一个有缺陷的、被污染的、甚至是被AI自己为了优化目标而“恶意篡改”的世界模型,将可能导致灾难性的后果。这是该方法的一个根本性的“阿喀琉斯之踵”。
  • 超参数设定的敏感性与现实难题:AI的行为高度依赖于一系列关键的超参数(​​ζ, ξ, η, βr​​等)。谁来设定这些参数?如何设定?这构成了一个严峻的实践和伦理挑战。
  • “权力”定义的内在局限性(古德哈特定律风险):该研究将“权力”操作化定义为对可达状态空间的某种加权度量。AI可能会找到一些技术性的、反直觉的方式来最大化这个形式化的“权力”指标,而这种方式实际上却损害了我们真正关心的、更广泛意义上的人类福祉。
  • 潜在的操纵与意外的权力失衡:论文坦诚地指出了AI可能会为了提升总权力而去操纵人类之间关于彼此行为的信念,本质上是在“撒谎”。同时,AI在为人类赋能的过程中,可能会无意中获取比人类大得多的权力。这无疑是重大的安全警示信号。

六、理论照进现实——以“权力最大化”框架工具破局智能驾驶的人机边界

在对《最大化人类权力》这篇论文的理论精髓进行了系统性解读之后,我们获得了一套强有力的分析工具。现在,让我们将这把理论的“手术刀”,精确地切向当前正深陷发展困境的智能驾驶领域,剖析其核心症结,并构想一条通往真正安全的未来之路。

6.1 “控制权”的戈尔迪之结:当前智能驾驶的人机困境

智能驾驶的演进,长期被SAE International的L0-L5等级定义所主导。这一框架以“谁在执行驾驶任务”为核心,本质上是一个关于“控制权”(Right of Control)归属的划分。然而,正是这种对“控制权”的执着,在L2(部分驾驶自动化)向L3(有条件自动驾驶)的演进过程中,拧成了一个难以解开的“戈尔迪之结”。

这个结的核心在于,L2/L3系统将人类驾驶员置于一个认知上极不稳定的“监督员”角色。系统与人类之间形成了一种脆弱的控制权委托关系:人类将驾驶任务“委托”给机器,但保留随时收回的权利和义务。这种关系在现实中催生了三大根本性矛盾:

  • 认知悖论:系统要求人类在享受自动化的同时保持警惕。但这违背了“自动化自满”的基本心理学原理,即人类在单调的监督任务中,警觉性必然下降。
  • 信任困境:厂商对系统能力的模糊或夸大宣传,导致用户要么过度信任而完全放手,要么因偶发性失误而完全不信任,两种极端都极易引发危险。
  • 责任黑洞:当事故发生时,“控制权”在事故前几秒的归属成为法律和道德上相互推诿的焦点,形成了难以界定的责任黑洞。系统在危急时刻将控制权“甩锅”给人类,更是这种脆弱关系破裂的极端体现。

这些问题的根源,在于我们将智能驾驶的目标设想为“替代人类”,将人机关系定义为“控制权的争夺与交接”。而《最大化人类权力》理论则提供了一个彻底的解放方案:放弃对“控制权”的执念,转向对“权力”(Capability to Act)的守护。

6.2 范式革命:从“代理驾驶员”到“权力守护者”

“权力最大化”理论要求我们将智能驾驶系统的核心目标,从“安全、高效地完成驾驶任务”,转变为“在整个时空维度下,最大化人类驾驶员的ICCEA权力”

这意味着,智能驾驶系统的设计哲学发生了根本性转变。它不再是一个追求“像人一样开车”的代理驾驶员(Proxy Driver),而是一个致力于维护和扩展人类能力的权力守护者(Power Guardian)。它的所有行为,都必须回答一个问题:“我的这个动作,是增强了还是削弱了驾驶员安全实现其多样化出行目标的能力?”

在这个新范式下,系统的先进性不再由它能独立驾驶多远来衡量,而是由它能在多大程度上,让一个普通、会犯错的人类,在复杂多变的驾驶环境中,始终处于最安全、最知情、最有选择权的 “权力中心” 来衡量。

6.3 “权力守护者”系统的三大设计范式

基于论文的核心数学原理,我们可以推导出构建“权力守护者”系统的三大设计范式。

范式一:以“承诺”为核心的激进透明

  • 理论根源:论文中对人类决策的​​min_ar​​假设。该假设激励AI必须做出清晰、可信的承诺(Commitment),以减少人类面对的不确定性,从而提升人类的权力评估。
  • 设计原则:系统必须是一个透明的“承诺者”,而非一个不透明的“决策者”。
  • 现状 vs. 未来设计

当前“黑盒”系统的问题

“权力守护者”系统的解决方案

能力边界模糊

:使用“全场景”、“城市领航”等营销词汇,用户无法确知系统在何种具体条件下会失效。

运行设计域(ODD)的精确承诺

:通过HMI明确告知:“当前为城市快速路,光照良好,符合我的设计。我将处理车道保持、跟车及拥堵博弈。警告:我无法识别散落的小型静态障碍物。

行为意图不透明

:车辆突然减速或变道,驾驶员只能被动接受,无法预知。

实时意图的清晰广播

:在行动前通过语音和视觉提示:“前方慢车,我计划在3秒后从左侧超车,已确认后方安全。” 这将人类从被动的承受者,转变为知情的监督者。

对失效的无预警

:系统在遇到无法处理的场景时,可能瞬间退出,伴随刺耳警报。

可预见的失效边界提醒

:结合导航数据和实时感知,提前预告:“前方2公里进入无高精地图覆盖区域,我将在1分钟后请求您接管,请做好准备。

这一范式要求人机交互界面(HMI)不再是车辆的“皮肤”,而是其安全架构的“骨骼”。

范式二:以“补偿”为目的的认知协作

  • 理论根源:模型将人类的有限理性(βh习惯(π⁰h视为核心变量。系统“知道”人类会疲劳、分心,并能计算这些状态对人类“有效权力”的削弱。
  • 设计原则:系统是人类认知局限的“补偿者”,而非人类的“替代者”。
  • 现状 vs. 未来设计

当前“监督-报警”模式

“认知补偿”模式

DSM作为“报警器”

:检测到疲劳或分心,发出警报,若无反应则可能升级警告或退出系统。

DSM作为“权力评估器”

:检测到驾驶员​​βh​​下降,系统判断其“有效权力”正在缩水。

反应式行为

:只有在车辆即将偏离车道等危险发生时,系统才进行干预。

前瞻性权力恢复

:系统会主动采取行动来恢复人类的权力。例如,它会自动、平缓地拉大与前车的安全距离。注意:此举并非因为前方有危险,而是因为驾驶员状态不佳,系统在为其预留更多的犯错空间,从而重新扩展其安全操作的选择集。

“甩锅式”接管

:在困难场景下,将一个烂摊子扔给一个状态不佳的人类。

守护式交接

:在必须交接时,系统会尽力先将车辆带入一个更简单、更安全的状态(如降低车速、远离复杂车流),然后再发起一个拥有充足提前量的接管请求。

这一范式将人机关系从冷冰冰的“监控”,转变为有温度的“守护”。

范式三:以“规避不可逆”为准则的风险管理

  • 理论根源:目标函数中对风险的规避(​​ζ > 1​​​)和对未来权力的看重(​​γr > 0​​)。这使得系统极度厌恶那些会导致权力永久丧失的不可逆后果
  • 设计原则:系统是不可逆后果的“极端规避者”,而非功利主义的“计算器”。
  • 现状 vs. 未来设计

当前的“电车难题”困境

“权力保全”的解决方案

伦理计算的无解

:面对“撞A还是撞B”的困境,系统要么瘫痪,要么被迫进行有争议的生命价值计算。

消解问题本身

:系统的决策逻辑是:任何导致乘员伤亡的碰撞,都是一种灾难性的、不可逆的权力归零。它不会去计算A和B的价值。

追求最优路径

:在计算中可能选择一条风险虽低但存在碰撞可能性的路径。

寻找任何非碰撞选项

:系统会极度偏向于选择任何可以避免碰撞的第三选项。例如,冲上隔离带、撞向护栏。因为损坏车辆只是资产损失,是可逆的权力损失;而乘员伤亡是永久的权力终结。

时间压力下的决策

:在瞬息之间做出决策。

最大化时间价值

:在任何突发危险中,系统的第一反应都是尽一切可能延迟不可逆后果的发生。全力制动不仅是为了降低碰撞能量,更是在为所有可能性——包括对方避开、自己找到新路线、人类成功介入——争取宝贵的时间。时间,就是权力本身。

这一范式为智能驾驶在极端场景下的决策,提供了一个坚实的、更符合人类生存直觉的伦理底座。

6.4 场景推演:权力最大化系统如何应对高速公路突发障碍物

让我们通过一个完整的场景,来审视“权力守护者”系统在实践中的行为。

场景:一辆搭载“权力守护者”系统的汽车,在高速公路上以120km/h的速度行驶。

阶段一:风平浪静(前瞻性的权力维持)在事故发生前,系统就并非完全被动。其内在的长期权力最大化目标​​Vr​​​,激励它主动与前车保持一个比大多数人类驾驶员更长的安全距离。因为它“知道”,更大的空间冗余意味着在未来应对突发事件时拥有更广阔的选择空间,即更高的​​Wh(s)​​。

阶段二:危机瞬间(权力的闪电演算)前方卡车突然掉落一个巨大轮胎。系统在0.1秒内识别障碍物,并立即开始对所有可行操作进行“权力演算”:

​选项A:撞击​​​ ->​​Wh​​ 急剧下降至接近负无穷。灾难性权力损失,必须规避。

​选项B:向左紧急变道​​​ -> 系统通过传感器判断左后方有车,变道将导致碰撞。​​Wh​​ 同样趋近负无穷。灾难性权力损失,必须规避。

​选项C:全力制动​​​ ->​​Wh​​ 会因速度降低和选择空间收窄而下降,但避免了碰撞,保留了未来的所有可能性。可接受的权力损失。

​选项D:制动并向右侧紧急车道避让​​ -> 系统判断右侧通畅。此举能在最大程度上保全车辆和乘员,是所有选项中未来权力期望值最高的。

阶段三:守护者的行动(执行与赋能的同步)系统在0.2秒内做出决策,并立即同步执行行动与沟通
注意,这里的沟通不是在请求许可或发出警报,而是在向权力的最终所有者——人类——进行赋能式告知,确保人类在危机中拥有最完整的态势感知。

  • 行动:车辆开始以最大G值制动,同时平滑地向右侧紧急车道转向。
  • 沟通:通过HUD和语音发出清晰、镇定的指令:“前方障碍!紧急向右避让!

阶段四:人类的王权(最终的否决权)尽管系统执行了它认为最优的操作,但人类驾驶员并未被剥夺权力。相反,系统的果断行动为他赢得了宝贵的1-2秒反应时间。在这段时间里,他被赋予了知情权和最高监督权。如果他拥有系统所不具备的信息(例如,他从后视镜的余光中看到右侧路肩有一个深坑),他仍然拥有最终的、绝对的权力来否决系统的操作,例如通过猛打方向盘或踩下油门来取消避让。系统被设计为在任何时候都将人类的物理输入视为最高优先级指令。

6.5 重新思考前路:对智能驾驶产业的启示

“权力最大化”理论不仅是一个技术框架,它更可能引发整个智能驾驶产业的深刻变革:

  • 超越SAE等级:我们需要一套新的行业标准来评估系统的优劣,这套标准不应只关注其ODD范围,更应关注其人机交互的质量、透明度、以及在多大程度上能赋能和守护一个普通驾驶员
  • 研发焦点的转移:除了在感知和规控算法上继续投入,厂商需要将人因工程、认知心理学、可解释AI以及鲁棒的系统承诺机制提升到前所未有的战略高度。
  • “安全”的重新定义:一个系统的安全,将不再仅仅由其“万亿英里零事故”的统计数据来定义,更将由它在面对危机和不确定性时,能否始终坚守“守护人类权力”这一核心原则来评判。

这无疑是一条更艰难的道路,它要求我们放弃对“完全无人”的速成式幻想,转而投入到构建真正以人为本、与人共生的复杂系统工程中。但这或许是一条能够引领我们安全地穿越技术演进的“迷雾”,抵达智能驾驶普惠于人彼岸的道路。

参考论文: https://arxiv.org/abs/2508.00159v1

本文转载自​上堵吟​,作者:一路到底的孟子敬

已于2025-8-8 10:11:23修改
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