智能序列与智能演化的路径依赖性：以通用人工智能优先于分散集体智能为不可逆吸引子

智能演化的轨迹常以人工通用智能（AGI）的出现及其与人类价值观的对齐来加以框架化。本文通过引入智能序列概念来挑战这一框架化思路，即智能序列指的是AGI与分散集体智能（DCI）出现的顺序决定了智能的长期吸引子流域。运用动力系统、进化博弈论和网络模型的洞见，本文论证智能遵循路径依赖的、不可逆的轨迹。一旦发展进入集中（AGI优先）或分散（DCI优先） regime，由于反馈回路和资源锁定效应，向后转换在结构上变得不可行。智能吸引子在功能状态空间中被建模为概念空间与自适应适者空间的共导航。早期阶段的结构化会约束后续动力学，类似于物理中的重整合。これのはAI安全に重大な implicationsをもたらす：従来のalignmentアプローチはAGIが出现并必须事后控制的假设を用いているが、本論文は智能序列更为基础的论点を提唱している。もしAGI优先体系在DCI到达临界质量之前占据主导地位，层级垄断和存在性风险将被锁定。如果DCI优先出现，智能将围绕分散合作均衡进行稳定。本文进一步探讨了智能是否基于其自我建模方法——外部强加的公理（倾向于AGI）或递归内部可视化（倾向于DCI）——从而自我偏向于某个吸引子。最后，本文提出了通过仿真、历史锁定案例研究和智能网络分析来测试该理论的方法。研究结果表明，智能序列是一种文明性临界点：决定未来是由无限竞争还是无限合作来塑造。