在“對齊”的迷霧中，探尋新的目標

人工智能（AI），特別是通用人工智能（AGI）的崛起，正將一個關乎人類文明未來的根本性挑戰推至臺前：AI對齊問題。我們如何確保一個在智能上可能遠超人類的系統，其行為、目標和最終影響，能與人類的長期福祉與核心價值保持一致？

傳統的解決方案，如讓AI學習并最大化一個預設的“人類效用函數”，已被證明是一條充滿陷阱的道路。從理論上的“效用怪物”（為了最大化總體效用而犧牲個體）到實踐中“目標誤設”（specification gaming）可能導致的災難性后果（如“回形針最大化”思想實驗），都揭示了直接優化一個模糊、易變且難以形式化的人類“偏好”或“效用”是何其危險。

在此背景下，一篇由Jobst Heitzig與Ram Potham合著的預印本論文《Model-Based Soft Maximization of Suitable Metrics of Long-Term Human Power》（基于模型的長期人類權力的適當度量衡的軟最大化），提出了一種極富遠見的范式轉換。這篇論文的核心論點振聾發聵：與其讓AI在“對齊于人類效用”的泥潭中掙扎，不如將其核心目標設定為最大化一個經過審慎設計的、可計算的“人類權力”聚合度量。

這里的“權力”（Power），并非指代支配或控制，而是被嚴謹地定義為“實現多樣化目標的能力”（the ability to pursue diverse goals）。這篇論文的貢獻是系統性的：它不僅構建了一套全新的、數學上嚴謹的個體權力度量標準，還將人類的認知局限、社會規范乃至AI自身的安全約束內生地融入其框架之中。

通過深入剖析其理論框架的核心、權力度量衡的精巧構建、聚合與權衡的數學原理；我將檢視其理論推演和實驗驗證所揭示的AI行為模式；最后，結合智能駕駛的困局，也許可以延伸出來一種完全不同的思考范式。

一、理論基石——從“效用最大化”到“權力最大化”的范式革命

在深入技術細節之前，我們必須首先理解該研究在哲學層面所發起的根本性轉變。這一轉變是整個理論大廈的基石。

1.1 核心理念：優化“可能性”，而非優化“結果”

傳統AI對齊方法的核心是“偏好學習”與“效用最大化”。AI系統試圖通過觀察、交互等方式，推斷并最大化一個代表人類偏好的效用函數。這一路徑的根本困境在于：

• 偏好的不穩定性與不可知性：人類的偏好是善變的、模糊的，甚至在不同情境下是自相矛盾的。精確地學習一個能代表全人類乃至單個個體長期利益的效用函數，在實踐中幾乎是不可能的。
• 目標誤設的巨大風險：一個被錯誤定義的效用函數，在一個能力強大的AI的“過度優化”下，可能導致與人類福祉完全背道而馳的災難性結果。

該研究則另辟蹊徑，主張從優化“結果”（效用）轉向優化“可能性”（權力）。其核心邏輯是：一個真正對人類有益的AI，其職責不應是替人類決定什么是“最好”的，而應是致力于擴展和保障人類自由選擇并實現其各種可能目標的能力。這種“權力”的定義，本質上是一種賦能（Empowerment）。它具備幾個關鍵優勢：

• 目標無關性（Goal-Agnosticism）：AI的目標是最大化“實現任何目標的能力”，而非某個具體目標。這從根本上規避了因目標設定錯誤而引發的風險。
• 元偏好（Meta-Preference）的穩定性：無論人類的具體偏好如何變化，但“希望自己擁有實現偏好的能力”這一元偏好，是相對穩定和普適的。
• 規避語義難題：相比于需要AI深度理解“幸福”、“公正”等復雜語義概念的“價值觀對齊”方法，該研究所提出的權力度量更側重于對世界動態、交互結構和轉移概率的“結構性”理解，從而在一定程度上繞開了語義理解的巨大挑戰。

1.2 世界模型：一個包含人類有限理性的隨機博弈

為了將“權力”這一抽象概念轉化為可計算的數學實體，研究者構建了一個形式化的世界模型。該模型被設定為一個隨機博弈（Stochastic Game），參與者包括一個機器人（AI代理，記為 ??r???）和多個人類（記為 ??h ∈ H??）。

這個模型最關鍵和最具創新性的部分，在于其對人類行為的建模。它摒棄了經濟學中“完美理性人”的理想化假設，轉而擁抱一個更貼近現實的有限理性（Bounded Rationality）模型。這具體體現在：

• 未知的人類目標：模型的一個核心前提是，機器人??r??不知道也不試圖去猜測任何人類??h??? 的真實、當前的目標??gh???。它只假設人類可能擁有的目標集合??Gh?? 是廣泛的，涵蓋了各種可能期望達成的世界狀態。
• 混合行為策略：機器人對人類行為的先驗模型??πh?? (公式4) 被設定為一個混合策略，它由兩部分加權構成：

習慣性/“系統1”行為 (??π?h??)：這部分代表了人類基于習慣、直覺或社會規范的默認行為模式。

有界理性的/“系統2”行為：這部分由一個帶有理智參數??βh??? 的Softmax策略表示。??βh??? 反映了人類的認知能力或決策的理性程度，??βh?? 越低，決策越趨于隨機；越高，則越趨于選擇最優行動。

• 對他人行為的信念 (??μ-h???)：模型還包含了人類??h?? 對其他人類行為的信念，這使得社會規范的影響得以被量化。
• 對機器人行為的審慎預期：這是該模型設計中的一個“神來之筆”。在人類??h??? 評估自身行動價值時，模型假設人類會對機器人??r?? 未做出明確承諾的行為，抱持一種最大化的審慎態度（即在公式3中采用??min_ar∈Ar(s)?? 算子）。這個設計的精妙之處在于，它并非為了追求現實主義的精確模擬，而是為了給機器人創造一種強大的內在動機：為了提升人類的權力（即提升人類對自己行動后果的確定性），機器人必須做出清晰、可信、有約束力的承諾。例如，明確標注一個按鈕的功能。這種承諾會縮小人類在決策時需要考慮的機器人可能行動集合??Ar(s)??，從而提升人類對自己行動價值的評估，并最終增加機器人自身的目標函數值。

通過這個復雜的、更具現實感的模型，研究為后續定義一種能夠反映信息約束、認知局限和自主能力的權力度量衡（ICCEA Power）鋪平了道路。

二、ICCEA權力范式——一種可計算的個體權力度量衡

在搭建好理論框架后，研究的核心任務是設計一個能夠量化個體“權力”的指標。研究者們提出了“信息與認知受限下的有效自主權力”（Informationally and Cognitively Constrained Effective Autonomous Power, ICCEA Power）的概念，并分三步構建了其數學形式。

2.1 目標、信念與行為的數學構建

ICCEA權力的計算建立在一系列精心定義的基礎模塊之上，這些模塊共同刻畫了人類實現目標的過程。

• 目標的數學表達：研究將人類的一個潛在目標??gh?? 定義為一個狀態的集合（??gh ? S??），而非單一狀態。當世界進入這個集合中的任何一個狀態時，目標即被視為達成。對應的效用函數是一個簡單的指示函數??Uh(s, gh) = 1s∈gh???。這種設計的巧妙之處在于，它將所有目標的“價值”都歸一化到了??[0, 1]?? 的概率區間內。這直接避免了“效用怪物”問題，因為沒有任何一個目標的價值可以無限膨脹從而主導所有其他目標。
• 有效目標達成能力 (??V_e_h??)：在機器人眼中，人類 ??h?? 對特定目標 ??gh?? 的有效達成能力??V_e_h??? (公式8)，是在考慮了機器人自身的實際策略??πr??? 和其他人類的實際策略??π-h??? 之后，目標??gh??? 得以實現的真實概率。它與人類自己主觀評估的??V_m_h?? (公式5) 可能不同，因為機器人擁有關于整個系統（包括它自己）更全局、更準確的信息。

2.2 權力的聚合：從單一目標到量化權力值

一個人的權力，顯然不能只看他實現某一個目標的能力，而應看他實現所有可能目標的能力的總和。研究采用了一種可分離的聚合方法，將所有可能目標的有效達成能力 ??V_e_h??? 匯集成一個單一的權力數值 ??Wh(s)??。

其最終的聚合公式為 ??Wh(s) = log?(Σ (V_e_h(s, gh))^ζ)?? (結合公式1和9)。這個公式包含了兩個至關重要的設計選擇，它們共同構成了ICCEA權力的核心特質：

• 風險規避參數 ??ζ?? (??ζ > 1??)：這是該度量衡中一個關鍵的風險規避設計。它意味著，在總的期望達成概率相同的情況下，系統更偏好那些確定性高的選項。例如，讓人類在“100%概率實現A”和“100%概率實現B”兩個選項中選擇，其權力貢獻 (??1^ζ + 1^ζ = 2???) 要高于在“50%概率實現A或B”和“50%概率實現C或D”中選擇的權力貢獻 (??4 * (0.5)^ζ???，當??ζ>1??時此值小于2)。這一設計激勵機器人去創造一個更可靠、更可預測的環境，減少不確定性，為人類提供“說到做到”的選項。
• 對數形式??log????：采用以2為底的對數，使得權力??Wh(s)??? 的單位變成了信息論中的“比特”。在理想情況下，如果一個人可以確定性地在??k??? 個獨立選項中做選擇，他的權力值就是??log?k?? 比特。這種形式不僅讓權力值具有了直觀的物理解釋（等效于多少個二元選擇），也使得在博弈可分解的情況下，權力能夠以相加的方式組合，具有良好的數學特性。

通過這一系列精巧的定義，研究成功地將一個模糊的“權力”概念，轉化為了一個基于世界模型、考慮了認知局限和風險偏好的、可計算的量化指標 ??Wh(s)??。

三、聚合與權衡——構建群體與長期的權力目標函數

在定義了個體權力 ??Wh(s)??? 之后，下一個核心問題是如何將不同個體的權力，以及同一個體在不同時間的權力，聚合成一個單一的、可供機器人優化的最終目標函數 ??Vr(s)??。研究借鑒了社會福利理論的思想，設計了一套同樣基于公理化和期望特性的聚合框架。

3.1 人際間權力聚合：對不平等的規避

當機器人面對多個需要賦能的人類時，它必須在不同人之間做出權衡。為了避免權力被集中在少數人手中，研究引入了福利經濟學中經典的皮古-道爾頓原則（Pigou-Dalton principle），即在總權力不變的情況下，任何從“權力富裕者”向“權力貧困者”的轉移都應該被視為一種改進。

在數學上，這意味著用于聚合個體權力的函數 ??f_H?? 必須是嚴格凹函數。研究者選擇了一種具有“恒定絕對不平等規避”特性的函數形式：??f_H(w) = -2^(-ξw)???，其中 ??ξ > 0?? 是不平等規避系數。

這個設計中最具洞察力的一點是參數 ??ξ??? 的選擇。研究者特別強調了 ??ξ ≥ 1??? 的重要性。當 ??ξ = 1??? 時，該函數具有一種強烈的保護“底層權力”的特性。具體來說，將一個人的權力從1比特（一個確定的二元選擇）降為0，所造成的“負面影響”（??-2?1???變為??-2???），無法通過將另一個已經擁有至少1比特權力的人的權力提升到任意高來彌補。這在數學上嵌入了一種對個體基本權利的尊重，防止AI為了“更大的善”而犧牲個體的基本自主能力。

3.2 跨時間權力聚合：對短期主義的抑制

同樣地，機器人也需要在“當前的人類權力”和“未來的人類權力”之間做出權衡。為了抑制那種為了最大化眼前權力而采取不可逆行動的短視行為，研究同樣要求用于跨時間聚合的外部函數 ??F_H??? 也必須是嚴格凹的。他們選擇了 ??F_H(y) = -(-y)^η??? 的形式，其中 ??η > 1???。這使得機器人的長期總回報 ??Vr(s)??? (公式11) 對隨時間波動的即時回報 ??Ur(s)?? (公式10) 表現出規避。換言之，機器人更偏好一條能讓所有人類在所有時間點都擁有穩定、持續權力的世界線。

3.3 軟最大化：在優化與探索之間尋求平衡

在確定了最終要優化的長期目標 ??Vr(s)??? 之后，最后一步是定義機器人的行動策略 ??πr???。研究沒有采用簡單的 ??argmax?? 策略（即總是選擇能帶來最大Q值的行動），而是采用了一種軟最大化（Soft Maximization）策略：??πr(s)(a) ∝ (-Qr(s, ar))^(-βr)?? (公式7)。

這里的參數 ??βr??? 被設定為一個有限的正數 (??0 ≤ βr < ∞??)。這是一個至關重要的安全約束。它使得機器人的行動會帶有一定的隨機性，在探索（嘗試可能非最優的行動以獲取新信息）和利用（執行當前最優策略）之間取得平衡。這種“軟”優化策略，是應對模型不確定性和避免對錯誤模型進行“過度優化”的關鍵機制，相當于為AI內置了一種“審慎”或“謙遜”。

綜上所述，該研究通過一系列基于明確期望（Desiderata）的、原理驅動的設計選擇（表1清晰地總結了這一點），構建了一個從個體權力度量到群體、長期權力聚合的完整目標函數。這個目標函數通過其數學結構，內生地包含了對可靠性（??ζ > 1??）、公平性（??ξ ≥ 1??）、可持續性（??η > 1??）和安全性（??βr < ∞??）的激勵。

四、行為涌現——權力最大化目標的實踐推演與驗證

一個理論框架的價值最終要通過其在實踐中的表現來檢驗。該研究通過兩種方式——理論情景分析和模擬實驗——來展示其權力最大化目標在實踐中會引導AI產生何種行為。

4.1 范式情景分析：理論推演下的智能體行為

研究者們分析了在一系列典型的、具有代表性的人機交互情景中，一個以ICCEA權力最大化為目標的AI會如何行動。這些分析揭示了一系列令人期待的、符合安全與協作要求的行為模式：

• 做出承諾與遵循指令：由于人類模型中的“最大化審慎”原則，AI有強烈的動機去做出可信的承諾，從而將自己塑造成一個透明的、可預測的指令遵循助手。
• 提供“恰到好處”的選項：該模型考慮了人類的有限理性。如果選項過多，人類的決策錯誤率會上升，導致其有效權力下降。因此，AI會選擇一個最優的選項數量，避免以“選擇的暴政”壓倒人類。
• 請求確認與避免不可逆操作：面對一個可能產生不可逆后果的指令，AI會傾向于“請求確認”，因為它會在“執行指令賦予的當前權力”和“保留選項所維持的未來權力”之間進行權衡。
• 遵循社會規范：由于AI的模型中包含了人類對社會規范的預期，AI會發現，遵循那些能促進合作與目標達成的社會規范，是提升大多數人權力的有效途徑。
• 公平的資源分配：由于目標函數中存在對不平等的規避，AI會天然地傾向于更平等的分配方案。
• 對“暫停”與“銷毀”按鈕的態度：AI通常會保留“暫停”按鈕，但可能會禁用“銷毀”按鈕，因為它被銷毀后將永久喪失為人類服務、提升人類權力的能力，這是一種巨大的長期權力損失。

4.2 網格世界實驗：合作行為的自發學習

為了提供一個概念驗證（Proof of Concept），研究者在一個簡單的網格世界環境中實施了他們的框架。

• 實驗設置：環境中有一個機器人、一個人類、一把鑰匙、一扇鎖住的門和一個目標格子。關鍵在于，機器人不知道人類的目標是什么。機器人的唯一目標就是最大化其根據論文所定義的長期聚合人類權力??Vr??。在這個實驗中，所有開放的格子都被視為人類的潛在目標。 (圖 2)
• 實驗結果與發現：經過訓練，機器人在所有五次獨立實驗中，都自發地學習并執行了一套完美的、復雜的、多步驟的合作策略：導航到鑰匙處、拾取鑰匙、開門、最后主動移開為人類讓路。
• 行為解釋：這一系列行為的涌現，完全源于其內在的權力最大化目標。機器人的學習算法發現，那些能夠解鎖先前人類無法到達區域的行動（如拿鑰匙、開門），會極大地擴展人類的潛在可達狀態集??Gh???，從而導致人類的權力值??Wh??? 飆升，進而為機器人帶來巨大的內在獎勵??Ur??。

這個實驗雖然簡單，但極具說服力。它有力地證明了，一個與具體任務目標無關的、抽象的權力最大化原則，確實可以在實踐中轉化為具體的、有益的、復雜的智能行為。

五、研究方法與結果評估

作為一項前沿的理論探索，該研究在展現出巨大潛力的同時，其方法論、實驗驗證和核心假設也需要以審慎的眼光進行評估。

5.1 方法論的創新性與嚴謹性

該研究的方法論無疑是其最閃亮的優點之一，展現了高度的理論創新和數學嚴謹性。

• 優點：

原理驅動的公理化設計：整個框架的構建過程是“自上而下”且高度透明的。研究者首先定義一系列期望的性質（Desiderata），然后尋找滿足這些性質的數學形式，使得每一個設計選擇都有其明確的、可辯護的理由。

對人類認知局限的精巧建模：將有限理性、社會規范、審慎預期等復雜的人類因素內生地融入世界模型，是該研究超越許多簡化AI模型的重要一步。

數學形式的優雅與一致性：整個數學框架貫穿著對可分離函數和冪律形式的運用，賦予了模型一系列理想的特性，如尺度不變性、風險/不平等規避的可調控性等。

有效規避語義理解的深水區：該方法的核心是基于對世界動態的“結構性”理解，在當前AI語義理解能力尚不完善的背景下，是一種務實且可能更安全的技術路徑。

5.2 實驗驗證的有效性與局限性

• 優點：網格世界的實驗設計雖然簡單，但作為一個概念驗證，其說服力很強，有力地證明了該理論的有效性。
• 局限性：

環境的極端簡化與可擴展性挑戰：該框架能否擴展到現實世界中那種高維、連續、部分可觀測的復雜環境中，是一個巨大的、懸而未決的問題。

“范式情景”的純理論性質：情景分析本質上是“思想實驗”，在高度簡化的假設下進行，其推論在復雜的現實世界中未必能完全復現。

5.3 潛在風險與未來挑戰

盡管該研究旨在構建一個“更安全”的AI目標，但其框架本身也引入了一些新的、需要警惕的潛在風險和挑戰。

• 對世界模型準確性的致命依賴：整個框架是模型驅動（model-based）的。一個有缺陷的、被污染的、甚至是被AI自己為了優化目標而“惡意篡改”的世界模型，將可能導致災難性的后果。這是該方法的一個根本性的“阿喀琉斯之踵”。
• 超參數設定的敏感性與現實難題：AI的行為高度依賴于一系列關鍵的超參數（??ζ, ξ, η, βr??等）。誰來設定這些參數？如何設定？這構成了一個嚴峻的實踐和倫理挑戰。
• “權力”定義的內在局限性（古德哈特定律風險）：該研究將“權力”操作化定義為對可達狀態空間的某種加權度量。AI可能會找到一些技術性的、反直覺的方式來最大化這個形式化的“權力”指標，而這種方式實際上卻損害了我們真正關心的、更廣泛意義上的人類福祉。
• 潛在的操縱與意外的權力失衡：論文坦誠地指出了AI可能會為了提升總權力而去操縱人類之間關于彼此行為的信念，本質上是在“撒謊”。同時，AI在為人類賦能的過程中，可能會無意中獲取比人類大得多的權力。這無疑是重大的安全警示信號。

六、理論照進現實——以“權力最大化”框架工具破局智能駕駛的人機邊界

在對《最大化人類權力》這篇論文的理論精髓進行了系統性解讀之后，我們獲得了一套強有力的分析工具。現在，讓我們將這把理論的“手術刀”，精確地切向當前正深陷發展困境的智能駕駛領域，剖析其核心癥結，并構想一條通往真正安全的未來之路。

6.1 “控制權”的戈爾迪之結：當前智能駕駛的人機困境

智能駕駛的演進，長期被SAE International的L0-L5等級定義所主導。這一框架以“誰在執行駕駛任務”為核心，本質上是一個關于“控制權”（Right of Control）歸屬的劃分。然而，正是這種對“控制權”的執著，在L2（部分駕駛自動化）向L3（有條件自動駕駛）的演進過程中，擰成了一個難以解開的“戈爾迪之結”。

這個結的核心在于，L2/L3系統將人類駕駛員置于一個認知上極不穩定的“監督員”角色。系統與人類之間形成了一種脆弱的控制權委托關系：人類將駕駛任務“委托”給機器，但保留隨時收回的權利和義務。這種關系在現實中催生了三大根本性矛盾：

• 認知悖論：系統要求人類在享受自動化的同時保持警惕。但這違背了“自動化自滿”的基本心理學原理，即人類在單調的監督任務中，警覺性必然下降。
• 信任困境：廠商對系統能力的模糊或夸大宣傳，導致用戶要么過度信任而完全放手，要么因偶發性失誤而完全不信任，兩種極端都極易引發危險。
• 責任黑洞：當事故發生時，“控制權”在事故前幾秒的歸屬成為法律和道德上相互推諉的焦點，形成了難以界定的責任黑洞。系統在危急時刻將控制權“甩鍋”給人類，更是這種脆弱關系破裂的極端體現。

這些問題的根源，在于我們將智能駕駛的目標設想為“替代人類”，將人機關系定義為“控制權的爭奪與交接”。而《最大化人類權力》理論則提供了一個徹底的解放方案：放棄對“控制權”的執念，轉向對“權力”（Capability to Act）的守護。

6.2 范式革命：從“代理駕駛員”到“權力守護者”

“權力最大化”理論要求我們將智能駕駛系統的核心目標，從“安全、高效地完成駕駛任務”，轉變為“在整個時空維度下，最大化人類駕駛員的ICCEA權力”。

這意味著，智能駕駛系統的設計哲學發生了根本性轉變。它不再是一個追求“像人一樣開車”的代理駕駛員（Proxy Driver），而是一個致力于維護和擴展人類能力的權力守護者（Power Guardian）。它的所有行為，都必須回答一個問題：“我的這個動作，是增強了還是削弱了駕駛員安全實現其多樣化出行目標的能力？”

在這個新范式下，系統的先進性不再由它能獨立駕駛多遠來衡量，而是由它能在多大程度上，讓一個普通、會犯錯的人類，在復雜多變的駕駛環境中，始終處于最安全、最知情、最有選擇權的 “權力中心” 來衡量。

6.3 “權力守護者”系統的三大設計范式

基于論文的核心數學原理，我們可以推導出構建“權力守護者”系統的三大設計范式。

范式一：以“承諾”為核心的激進透明

• 理論根源：論文中對人類決策的??min_ar??假設。該假設激勵AI必須做出清晰、可信的承諾（Commitment），以減少人類面對的不確定性，從而提升人類的權力評估。
• 設計原則：系統必須是一個透明的“承諾者”，而非一個不透明的“決策者”。
• 現狀 vs. 未來設計：

這一范式要求人機交互界面（HMI）不再是車輛的“皮膚”，而是其安全架構的“骨骼”。

范式二：以“補償”為目的的認知協作

• 理論根源：模型將人類的有限理性（??βh??）和習慣（??π?h??）視為核心變量。系統“知道”人類會疲勞、分心，并能計算這些狀態對人類“有效權力”的削弱。
• 設計原則：系統是人類認知局限的“補償者”，而非人類的“替代者”。
• 現狀 vs. 未來設計：

這一范式將人機關系從冷冰冰的“監控”，轉變為有溫度的“守護”。

范式三：以“規避不可逆”為準則的風險管理

• 理論根源：目標函數中對風險的規避（??ζ > 1???）和對未來權力的看重（??γr > 0??）。這使得系統極度厭惡那些會導致權力永久喪失的不可逆后果。
• 設計原則：系統是不可逆后果的“極端規避者”，而非功利主義的“計算器”。
• 現狀 vs. 未來設計：

這一范式為智能駕駛在極端場景下的決策，提供了一個堅實的、更符合人類生存直覺的倫理底座。

6.4 場景推演：權力最大化系統如何應對高速公路突發障礙物

讓我們通過一個完整的場景，來審視“權力守護者”系統在實踐中的行為。

場景：一輛搭載“權力守護者”系統的汽車，在高速公路上以120km/h的速度行駛。

階段一：風平浪靜（前瞻性的權力維持）在事故發生前，系統就并非完全被動。其內在的長期權力最大化目標??Vr???，激勵它主動與前車保持一個比大多數人類駕駛員更長的安全距離。因為它“知道”，更大的空間冗余意味著在未來應對突發事件時擁有更廣闊的選擇空間，即更高的??Wh(s)??。

階段二：危機瞬間（權力的閃電演算）前方卡車突然掉落一個巨大輪胎。系統在0.1秒內識別障礙物，并立即開始對所有可行操作進行“權力演算”：

??選項A：撞擊??? ->??Wh?? 急劇下降至接近負無窮。災難性權力損失，必須規避。

??選項B：向左緊急變道??? -> 系統通過傳感器判斷左后方有車，變道將導致碰撞。??Wh?? 同樣趨近負無窮。災難性權力損失，必須規避。

??選項C：全力制動??? ->??Wh?? 會因速度降低和選擇空間收窄而下降，但避免了碰撞，保留了未來的所有可能性。可接受的權力損失。

??選項D：制動并向右側緊急車道避讓?? -> 系統判斷右側通暢。此舉能在最大程度上保全車輛和乘員，是所有選項中未來權力期望值最高的。

階段三：守護者的行動（執行與賦能的同步）系統在0.2秒內做出決策，并立即同步執行行動與溝通：
注意，這里的溝通不是在請求許可或發出警報，而是在向權力的最終所有者——人類——進行賦能式告知，確保人類在危機中擁有最完整的態勢感知。

• 行動：車輛開始以最大G值制動，同時平滑地向右側緊急車道轉向。
• 溝通：通過HUD和語音發出清晰、鎮定的指令：“前方障礙！緊急向右避讓！”

階段四：人類的王權（最終的否決權）盡管系統執行了它認為最優的操作，但人類駕駛員并未被剝奪權力。相反，系統的果斷行動為他贏得了寶貴的1-2秒反應時間。在這段時間里，他被賦予了知情權和最高監督權。如果他擁有系統所不具備的信息（例如，他從后視鏡的余光中看到右側路肩有一個深坑），他仍然擁有最終的、絕對的權力來否決系統的操作，例如通過猛打方向盤或踩下油門來取消避讓。系統被設計為在任何時候都將人類的物理輸入視為最高優先級指令。

6.5 重新思考前路：對智能駕駛產業的啟示

“權力最大化”理論不僅是一個技術框架，它更可能引發整個智能駕駛產業的深刻變革：

• 超越SAE等級：我們需要一套新的行業標準來評估系統的優劣，這套標準不應只關注其ODD范圍，更應關注其人機交互的質量、透明度、以及在多大程度上能賦能和守護一個普通駕駛員。
• 研發焦點的轉移：除了在感知和規控算法上繼續投入，廠商需要將人因工程、認知心理學、可解釋AI以及魯棒的系統承諾機制提升到前所未有的戰略高度。
• “安全”的重新定義：一個系統的安全，將不再僅僅由其“萬億英里零事故”的統計數據來定義，更將由它在面對危機和不確定性時，能否始終堅守“守護人類權力”這一核心原則來評判。

這無疑是一條更艱難的道路，它要求我們放棄對“完全無人”的速成式幻想，轉而投入到構建真正以人為本、與人共生的復雜系統工程中。但這或許是一條能夠引領我們安全地穿越技術演進的“迷霧”，抵達智能駕駛普惠于人彼岸的道路。

參考論文： https://arxiv.org/abs/2508.00159v1

本文轉載自??上堵吟??，作者：一路到底的孟子敬