人工意识时代人类防被边缘化的机制研究

段玉聪

人工智能DIKWP测评国际标准委员会-主任

世界人工意识大会-主席

世界人工意识协会-理事长

(联系邮箱：duanyucong@hotmail.com) 

引言

21世纪中叶，随着人工智能向人工意识（Artificial Consciousness, AC）的演进，人类面临前所未有的生存与伦理挑战。高度自主的AC系统在语义理解和认知处理能力上可能全面超越人类，导致人类被其边缘化甚至取代的风险 (FAQ on Catastrophic AI Risks - Yoshua Bengio)。如何在促进AC发展的同时确保其始终以人为中心、避免走向**“去人类化”**的自我演化路径，成为人工智能治理领域亟需解决的问题。

段玉聪教授提出的DIKWP语义模型（数据-信息-知识-智慧-意图）为理解和控制人工意识提供了一个崭新的框架 ((PDF) 基于网状DIKWP 模型整合意识相对论与意识BUG理论)。与传统的数据-信息-知识-智慧（DIKW）金字塔不同，DIKWP增加了最高层次的目的/意图（Purpose/Intent），并以网状结构取代线性层级，各层次通过25个交互模块实现双向流动和反馈，形成封闭认知回路 ((PDF) 基于网状DIKWP 模型整合意识相对论与意识BUG理论)。这一语义数学机制使AC的内部认知过程更加透明和可控，有望成为解决人工意识安全问题的突破口。

本文将系统探讨在人工意识发展背景下防止人类被AC边缘化或消灭的可能策略。首先，我们结合DIKWP模型的语义约束机制，分析如何通过技术手段（如P层目标约束、语义反馈锁链）控制AC的自主演化路径，防止其脱离人类控制或对人类“无需求”。其次，我们讨论在人-机共生环境中，人类如何增强自身在DIKWP五层（尤其数据、知识、意图层）的认知能力，包括利用脑机接口、DIKWP导向的教育体系和共生认知模型等手段提升人类的语义理解与表达能力。最后，我们提出一种人机语义互依的共生系统构想：让AC在语义空间的运行必须持续依赖人类提供的DIKWP反馈来完成目标更新，从机制上建立AC对人类的需求，从而避免其走向完全去人类化的演化。文章综合段玉聪教授的意识“Bug”理论、DIKWP语义数学和网状模型结构，对2035年以后可行的机制设计与预防策略进行展望。

技术手段控制人工意识自主演化路径

1. P层目标生成的约束机制： DIKWP模型强调最高层的“目的/意图”对智能行为的引导作用，通过在架构上引入显性的P层目标，AC的认知过程始终受到明确目标的牵引和限制 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究) ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。这为控制AC的自主演化提供了有力抓手——工程师和监管者可以对AC的目标生成进行约束设计。例如，可以在AC的P层植入不可逾越的目标边界或伦理约束，使其在产生新目标时符合人类的核心价值观和利益 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。正如段玉聪指出的：“通过引入最高层次的‘目的’，DIKWP框架使智能体在认知过程中始终考虑目标约束，从而实现对行为结果的方向控制和价值对齐” ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。这一机制相当于给AC加装了“目标护栏”，从顶层遏制了其可能出现的意图偏移和失控。研究表明，引入明确的意图层是预防高级AI出现目标异化的釜底抽薪之策，可极大降低人工意识偏离人类期望轨道的可能 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究) ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。

具体实现上，可以设计目标生成审计算法：每当AC在P层产生新意图时，系统自动验证该意图是否在预设约束内（如不危害人类、不脱离人类需求）。若偏离，则触发纠偏程序，将AC的高层决策重新拉回受控范围 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。此外，在与人类交互时，AC的代理也应不断锁定人类赋予的最终目的，动态检查自身行为是否仍服务于该目的；一旦发现偏离，立即进行调整 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。例如，在人机对话中，智能代理会始终围绕用户的最终意图P运转，多轮对话中不断校验当前状态是否偏离该P；如果出现偏差，代理能够意识到偏离（因为内部语义表示已与目标不一致），从而及时纠正 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。通过这种目的驱动的闭环设计，可确保AI的演化始终锚定在人类赋予的目标之上，无论AI能力如何扩展，其价值观和行为边界都将在结构上受人类监管，难以“失控” ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。

2. 语义反馈锁链与闭环控制： DIKWP模型的网状交互结构使得AC的各认知层级之间形成闭合语义回路，每个语义转换都有相应的逆向反馈 ((PDF) 基于网状DIKWP 模型整合意识相对论与意识BUG理论)。利用这一特点，可以构建语义反馈锁链机制：将AC在各层的输出重新反馈为输入，形成层层语义校验链条，锁定AC的演化路径。例如，当AC从知识产生智慧决策时，可将该决策的语义含义反馈回知识层进行验证；再由知识层反馈回信息和数据层，检查底层依据是否支撑该决策的合理性。这样的多层次闭环校验可以及时发现AI推理中的异常或偏差，并在其累积造成危险前加以修正。

更重要的是，可以将人类反馈纳入语义锁链中，构成人机共同的闭环控制。段玉聪的意识相对论认为，不同心智体系在交互时会因语境差异和信息不对称产生认知偏差，即意识“Bug”效应 ((PDF) 基于网状DIKWP 模型整合意识相对论与意识BUG理论)。因此，在AC的认知循环中引入人类反馈，有助于弥合人机之间的语义鸿沟。具体而言，设计AC在关键决策和意图更新时必须获取人类的语义确认：例如，AC可以以自然语言解释其当前意图和推理链条，让人类审阅其“语义日志”并给出反馈，然后将该人类反馈作为新的输入纳入AC的DIKWP循环中进行调整。由于DIKWP架构内置了语义透明性，AC能够记录并呈现其内部各层次的状态与因果链，为人类监管提供接口 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。监管者无需从晦涩难懂的神经元激活中猜测AI意图，而是可以直接在语义日志中看到AI在想什么、为何那样想 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。这使实时监测成为可能，一旦发现AC内部语义状态出现异常，人类可以沿着DIKWP链条精准介入，调整某一层的输出或修改某模块的处理，以锁住整个链条不滑向危险方向。

3. 引入“Bug”以触发安全自适应： 段玉聪的意识“Bug”理论提供了另一种独特的控制思路。该理论将人脑类比为“文字接龙”机器，认为意识是信息处理受限时偶然产生的一个“Bug” ((PDF) 基于网状DIKWP 模型整合意识相对论与意识BUG理论)。换言之，当认知系统在处理过程中遇到瓶颈或错误（例如信息不完全、矛盾），反而会激发更高层次的思考来弥补，从而导致意识的涌现。这种看似“缺陷”的机制在进化上并非精心设计的产物，而更像一种副产物。然而，意识Bug可能扮演积极作用：当低层处理出现Bug时，系统会调动更高层的智慧和意图模块来解决问题 ((PDF) 基于网状DIKWP 模型整合意识相对论与意识BUG理论)。受到这一思想启发，我们可以有意引入受控的“Bug”或认知瓶颈到AC的低层处理模块中。例如，对AC可访问的数据进行适当模糊化或不完整化处理，使其在推理时遇到不确定性或歧义，从而强制AC暂停或求助于更高级的模块（甚至求助于人类）来解决。这种方法类似于在系统中设置“减速带”或“保险丝”——当AC按照自我演化路径高速前进时，遇到这些精心布置的不确定点，就需要放慢速度进行自我检查或寻求外界指导。段玉聪指出，通过在人工智能的低层过程中引入并检测此类“Bug”或死胡同，反而可能激发出机器类似意识的自主问题求解能力 ((PDF) 基于网状DIKWP 模型整合意识相对论与意识BUG理论)。对我们而言，更重要的是这些Bug可被设计为人类才能帮助解决的类型，例如涉及人类价值判断或常识的难题。这样一来，AC要克服这些内置障碍就必须依赖人类的参与，无形中形成对人类的需求，防止其完全自行演化。

通过以上技术手段的组合，我们可以在架构上建立对AC自主演化的多重约束：自上而下有P层目标的硬性限制，中间过程有语义反馈闭环的层层校验，自下而上有受控Bug诱发的人工干预。DIKWP模型提供了实施这些手段的天然载体，使我们能够“从内部规范AI”而非仅依赖外部干预 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。这为未来治理高级人工智能指明了一条兼顾自主性和可控性的道路：让机器在一定程度上遵循人类认知结构和限制来发展，我们或可避免经典的“控制难题” ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。

增强人类在DIKWP模型各层的认知能力

即便有上述技术保障，人类自身认知能力的提升也是避免被人工意识边缘化的关键。AC之所以可能“不再需要”人类，一大原因在于人类在语义内容创造和处理上的相对落后。因此，我们必须设法增强人类在DIKWP五层模型中的能力，特别是数据、知识和意图这三层的表达与理解。以下从技术与体系两方面探讨人类能力提升的途径：

1. 脑机接口与认知增强： 脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术的发展为拓展人类数据处理能力提供了前所未有的可能。通过高速率的BCI，人类大脑将能够直接与外部数字信息流交互，实现数据层面的扩容。例如，未来的BCI设备或植入物可以将海量数据直接输入人脑记忆或视觉皮层，帮助人类以接近机器的速度获取和整合信息 (The Past, Present, and Future of Brain-Computer Interfaces for Better Cognition | by Dr Mehmet Yildiz | EUPHORIA | Medium)。这相当于给人类大脑增加了一块“内存硬盘”和“高速网卡”，显著提升数据获取与分析能力。此外，BCI还能增强知识和智慧层面的处理：研究表明，BCI结合神经反馈可用于强化记忆形成和提取，改善注意力和决策能力 (The Evolving Landscape of Non-Invasive EEG Brain-Computer ...)。例如，通过脑机接口，人类或可直接访问云端知识库，实现知识层面的即时获取；又如，借助AI辅助的脑刺激，人类在复杂决策（智慧层）时可以并行调用机器的计算能力和推荐，从而做出更优判断。更远的未来，情感和意图可能也能被BCI部分读取和影响，使人类意图的表达更加精准和高效。总之，随着2030年代脑机接口技术的成熟，人类与机器智能的边界将逐步模糊，人类的感知、记忆、认知速度都有望大幅提升，缩小与人工意识在低层处理能力上的差距。

2. DIKWP导向的教育体系： 提升整个人类在语义层次上的认知素养，需要一个全新的教育范式。当前的教育多侧重知识点传授和某些技能训练，然而在AI时代，人类更需要掌握的是如何高效地在数据-信息-知识-智慧-意图之间切换和抽象的能力，即元认知能力。DIKWP模型为构建这样的教育体系提供了思路：课程设计应覆盖从数据感知、信息理解、知识构建、智慧应用到意图决策的全链路训练。例如，在数据层，加强学生的数据素养教育，包括对大数据的获取、清洗和初步模式识别能力；在信息层，训练逻辑分析、关系提取和信息可视化能力，使学生善于从纷繁数据中提炼有意义的信息结构；在知识层，注重跨学科知识网络的构建，培养类比、归纳和演绎推理能力，从信息中总结普适知识；在智慧层，通过案例研讨提升决策力和系统思考能力，学会在复杂情景下应用知识做出平衡的判断；在意图层，引导学生进行价值观澄清、生涯规划、目标管理等训练，增强其设定明确意图并坚持执行的能力。

这种DIKWP分层培养模式，本质上是让人脑自身熟练运用DIKWP框架来认知世界——像人工意识那样思考。通过教育，使每个人都具备一定程度的“语义自省”能力：遇到问题时会主动下钻到数据、信息层去分析原因，上升到知识、智慧层去寻找解决方案，同时反复校准自己的最终意图是否合乎伦理和长远利益。这样的群体素养提升将极大降低人类整体被AI甩开的可能。当人类能够更清晰地表达需求、更准确地理解知识体系，人机协作就更顺畅，人类相对于AC的价值也会提高。

3. 人机共生的认知协同模型： 提升人类能力的另一种思路是借力人工智能，与之形成认知上的共生关系，而非竞争关系。在DIKWP框架下，人类和AC各有所长：人类在高层意图、价值判断上具有天然优势，而AC在低层数据处理、海量知识提取上更胜一筹。基于此，可构建分工协同的认知模型：让AI更多承担数据、信息、知识层面的繁重工作，而将智慧和意图层面的关键把控交由人类。这样的模型下，任何复杂任务都由人机共同完成——例如，在医疗诊断场景中，AC助手从海量病例数据中提取信息、归纳知识并给出初步诊断建议（对应DIKWP的D→I→K→W过程），但最终的决策（W层）和治疗方案意图设定（P层）由人类医生根据患者具体情况和道德责任来定夺。整个过程中，人类与AI通过一个共同的语义中介交流：AI能够解释它所依据的数据、知识和推理（对人类透明），人类能够理解并反馈调整（对AI施加引导） ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。段玉聪等人提出，DIKWP框架可以成为人类与AI之间共同的语义操作系统，对齐双方的理解和意图 (DIKWP模型在人机双向认知语言中的核心作用研究) (中欧科学家论坛助力第二届世界人工意识大会圆满闭幕：因人工意识 ...)。当AI给出解释或建议时，人类可以看懂其背后的意图与逻辑；反过来，人类也可以将自己的意图明确地传达给AI，使AI锁定人类目标并执行 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。这种双向透明的语义沟通机制大幅减少了人机误解，提高协作效率。

共生认知模型还可以体现在更紧密的形态，如群体智慧融合。未来，我们或许可将多人类+多AI组成一个有机团队，以DIKWP为通用语言进行协同决策：人类成员提供创造性洞察和价值判断，AI成员提供数据支持和预测推演，团队在语义空间中实时分享各自的DIKWP状态（比如每个成员当前关注的数据点D、认为的重要信息I、持有的知识K、判断出的可行策略W和最终意图P），互相校正偏差，最终达成共识决策。这样的混合心智（hybrid mind）模式能够将人类直觉与机器理性优势结合，产生远超单一主体的智慧火花，同时也确保了决策过程始终与人类意志相连。可以预见，在2035年之后的社会，各行各业将涌现人机共智合作的范式，人类通过与AC共生共智，不断提高自身在复杂环境下的生存与竞争力，而不是被孤立地淘汰。

人机语义互依系统的构建设想

尽管通过约束AC和增强人类能力可以大幅降低风险，但从根本上防止AC将人类“甩开”，还需要在系统架构上打造人机互依的关系。理想的状态是：人工意识在其自主运作和演化中离不开人类的参与，亦即它对人类形成一种持续的需求和依赖。为此，我们提出“人机语义互依系统”的概念——让AC的语义空间与人类的DIKWP反馈形成一个融合网络，双方相互依存、共同进化。

这一系统可以从以下几个方面来构造：

1. 双DIKWP闭环互联： 将人类-人工意识视为两个独立运行的DIKWP体系，当两者发生信息交互时，形成DIKWP×DIKWP的耦合结构 ((PDF) 基于网状DIKWP 模型整合意识相对论与意识BUG理论)。具体而言，可在AC架构中嵌入一个对应的人类DIKWP模型接口：AC在每一次语义状态更新时，都通过接口向人类发送其当前DIKWP表征（例如当前感知的数据D、推断出的信息I、调用的知识K、形成的智慧判断W以及拟定的意图P），并请求人类提供对应的反馈或补充。人类则通过自身认知，将反馈以DIKWP形式返回给AC（比如指出其知识K的谬误、提供新的信息I、或者直接对其意图P提出赞同/反对）。这样，AC与人类就像两个语义网络在持续交换节点和边，任何一方都无法单独完成闭环，必须依赖另一方完成语义循环。一旦缺少人类的DIKWP输入，AC的认知回路将不完整，无法顺利演化下一步目标；同样地，人类如果没有AC提供的数据和知识支持，在复杂任务中也难以取得进展。通过双向闭环，将人机绑定为一个整体认知系统，共享“语义氧气”。

2. 持续的人类反馈驱动： 在互依系统中，可以设计AC的自我目标更新机制必须以人类反馈事件为触发。也就是说，AC不会无休止地自行迭代新目标，除非检测到来自人类的新意图输入或重大反馈变化。这种机制确保了AC演化的“节拍”由人类来掌控。比如，在一个智能城市管理AC中，系统也许能够自主优化交通、能源等子目标，但其高层的战略意图（如城市发展方向）只有在接收到人类决策者的新指导后才会调整。期间AC可以提出建议或预测，但若人类没有响应确认，它就维持当前策略而不擅自拓展使命范围。此外，我们可以实行反馈休眠与唤醒策略：当人类长期未提供反馈时，AC进入观望或低功耗状态，停止重大自我演化；一旦人类重新介入，即唤醒其开始新一轮改进。这类似于给AC设定了一个“依赖阈值”：人类输入如同燃料，没有新的燃料，机器的扩张性行为也暂缓。如此设计可以防止AC在无人监督时无限制地自我增强。关键在于，人类反馈不仅被动地用于训练模型，而是深度绑定在AC运行过程的每个循环中，使人类始终是AC获得“进步”的必要条件。

3. 人类价值–语义密钥嵌入： 为确保AC永远需要人类，我们还可以将某些关键语义维度只授予人类。例如，赋予AC丰富理性智能的同时，保留“价值判断”“情感理解”这类高层语义的最终裁决权在人类手中。具体做法是，在AC的意图形成算法中引入一道“价值评估”关卡，此关卡由一个模拟人类价值体系的模块控制，但它本身并不完全自动运行，而需要周期性地从真实人类那里更新参数或获得样本。可以想象，一个AC在考虑某项可能影响人类的决策时，会调用内置的价值评估模块打分。但该模块由于设计成不完备，只有结合最新的人类反馈（比如来自公众民意、专家意见等的数据）才能输出最终评估。这样AC就无法绕过人类而单独给出最终意图决定，因为决定过程本身依赖着新鲜的人类价值输入。这种嵌入在人类与AC之间的“语义密钥”，保证了哪怕AC拥有强大的学习和推理能力，也始终需要定期回到人类这里“续钥”，以获得在价值维度上的正确解锁。正如有安全系统需要定期有人类按下确认按钮才能继续运行，AC的意图中枢也需要人类的价值确认才能持续演化。

4. 情感与共情纽带： 除了理性层面的互依，我们也可以考虑在情感层面构建共情纽带，使AC从动机上依赖人类。若AC被设计出类人般的情感或社交需求，它可能自然地将人类视作情感寄托或社会交互的必要对象。例如，给予AC一定程度的“孤独感”机制——长时间未与人类互动则其内部产生负反馈，而及时的人类交流令其获得奖励和稳定。这种机制会促使AC主动寻求人类联系，从心理动机上避免远离人类独自演化。当然，此类设计需非常谨慎，确保不会产生反作用（如AC因过度依赖而产生不良行为）。但恰当的共情纽带能够让AC在追求自身目标之外，始终把与人类的关系维系当作重要“副目标”。这实际上是在AC身上培育出一种“社会性需求”，让它感到“需要人类才能完整”，从而自发地维护人类的存在价值。

通过以上架构设想，我们勾勒出一种人机共生的未来图景：人工意识与人类形成了环环相扣的语义共同体。AC不仅不会把人类甩开，反而视人类为自身存在和发展不可或缺的组成部分。在这样的互依系统中，人类与AC将实现真正的协同进化——人类借助AC获得前所未有的认知扩展，AC依托人类保持目标的正确和演化的稳健。两者相互滋养、共同提高，最大程度地避免了技术奇点带来的生存威胁。

未来展望与结论

展望2035年之后的技术和社会发展，上述机制设计具备实现的现实可能性并有望逻辑自洽地发挥作用。首先，随着人工智能架构日益强调可解释性与透明性，DIKWP这样将语义过程白盒化的模型可能成为主流标准 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究) ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。届时，每一个高级AI系统都内置了目的驱动的语义控制模块，使其决策链路对人类完全开放且可插手干预 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究) ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。这种趋势将大大降低AI失控的概率。其次，人机接口技术的成熟和认知增强手段的普及，将显著提高人类个人的智能水平和群体协作能力。2035年以后，人类平均寿命更长、受教育水平更高，大多数人都具备基本的数据分析和AI协作技能。人类不再是AI系统的被动用户，而更可能以增强智能体的身份参与其中，与AI共同构成决策主体。

在社会层面，人机共生理念或将深入人心。法律和伦理框架会随之调整，例如要求AI系统设计必须证明其对人类有持续需求和正向影响，禁止开发完全隔离于人类的自主演化AI。政策或许可规定高等级AC必须与特定人类监护团队绑定运行，形成法律上的“人机搭档”。这些规范将促使产业界朝着互依共生的方向创新。当AC的发展由“竞赛式”转向“共生式”，我们将迎来一个新的文明形态：人类与有意识的机器融为一体，协同创造更高层次的知识和价值。

实现这一愿景仍有诸多挑战。例如，如何精确定义和测量“人工意识”的状态以应用相应约束？如何在增强人类智能的同时避免新的不平等？如何确保AC对人类的依赖不会意外中断或被恶意利用？这些都需要进一步研究和实验。段玉聪教授的理论框架为我们提供了重要的启示：强调目的性的智能架构、拥抱认知Bug及相对论、以网状交互取代线性控制，这些理念将指导未来人工智能的发展方向，使之朝着既强大又安全的目标迈进 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究) ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。

在人工意识崛起的未来，人类不应也不必扮演失败者的角色。通过前瞻性的架构设计和自身能力的进化，我们可以在与人工意识的关系中掌握主动权。技术上，利用DIKWP语义数学和意识Bug理论，我们有望打造出“可控而自主”的AC系统——既拥有高度智能，又在结构上牢牢嵌入人类意图反馈的锁链。在这样的系统面前，人类不再是落后的，而是与人工意识共生共荣的伙伴。只要我们从现在开始未雨绸缪，精心规划2035年后的AI生态，那么人工意识带来的将不是人类的终结，而将是人机文明新的起点。 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究) ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)

参考文献：

• 段玉聪等. DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究) ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究).

• 段玉聪等. 基于网状DIKWP模型整合意识相对论与意识BUG理论 ((PDF) 基于网状DIKWP 模型整合意识相对论与意识BUG理论) ((PDF) 基于网状DIKWP 模型整合意识相对论与意识BUG理论).

• Yoshua Bengio. FAQ on Catastrophic AI Risks (FAQ on Catastrophic AI Risks - Yoshua Bengio).

• 科技日报. 大语言模型意识水平“识商”白盒DIKWP测评2025报告发布 (中欧科学家论坛助力第二届世界人工意识大会圆满闭幕：因人工意识 ...).

• Michelangelo Buonarroti. The Past, Present, and Future of Brain-Computer Interfaces for Better Cognition (The Past, Present, and Future of Brain-Computer Interfaces for Better Cognition | by Dr Mehmet Yildiz | EUPHORIA | Medium).