渐进式认知外部化：从建模认知到构成认知

开发者正在发布复制同事沟通风格的 AI 代理技能、编码主管的指导启发式方法，或在生物死亡后保留个人的行为谱系。为了解释这一现象，我们提出了渐进式认知外部化（Gradual Cognitive Externalization, GCE）框架，该框架认为环境 AI 系统通过与用户的持续因果耦合，从建模认知功能过渡到构成用户认知架构的一部分。GCE 采用明确的功能主义承诺：认知功能由其因果-功能角色而非基质来个体化。该框架建立在行为流形假设之上，并以一个核心可证伪假设——行为不可见残差（No Behaviorally Invisible Residual, NBIR）假设为基础：对于任何其行为输出位于可学习流形上的认知功能，该功能的运作不需要行为不可见的成分。我们记录了来自已部署 AI 系统的证据，表明外部化前提条件已经可观测，形式化了三个区分认知整合与工具使用的标准（双向适应、功能等价、因果耦合），并推导了五个具有理论约束阈值的、可测试的预测。