双偶然问题：AI 递归与种间理解的极限

当前生物声学 AI 系统通过变换器架构、基础模型范式等计算方法实现了惊人的跨种性能力。然而，这些方法忽略了一个根本问题：当一种递归认知——具有注意力机制、迭代处理和反馈环的 AI 系统——遇到另一种物种的递归交际过程时会发生什么？我借鉴了 Yuh Hui 关于递归与偶然的著作论点，主张 AI 系统并非中性模式检测器，而是具有递归认知特征的智能体，其自身的信息处理可能系统性地混淆或扭曲其他物种的交际结构。这导致双偶然问题的形成：每种物种的交际都通过其特定的生态和进化条件产生，而 AI 系统则通过其特定的架构和训练条件处理这些信号。我提出，要解决这一挑战，需要将生物声学 AI 从普遍模式识别重新概念化为不同递归认知形式之间的外交性接触，这对模型设计、评估框架和研究方法都有深远影响。