超選擇規則與共振智慧核心：結構優先的人工智慧理論框架

摘要

人工智慧與量子啟發式AI架構的最新進展，常以規模定律、資料效率或計算能力來框架。然而，一類日益增加的失敗模式無法單純以此等因素解釋。本文主張，許多當代AI系統隱含地在結構上不合法的狀態空間中運作——這些空間在數學上可表達，但物理上、制度上或操作上並不存在。

為了解決此基礎性失配，我們提出一個統一的理論框架，將超選擇規則（Superselection Rules, SSR）與一新型架構原則——共振智慧核心（Resonance Intelligence Core, RIC）——加以整合。SSR源自量子理論，正式化了並非所有理論上可定義的狀態皆可相互操作或相干的概念；某些結構邊界禁止跨不同區段的干涉。我們將此概念延伸至物理之外，涵蓋認知、制度與人工智慧系統，將SSR詮釋為對可比性與可操作性的普遍約束。

在此基礎上，RIC將智慧重新框架，不視其為資料聚合或跨領域整合的產物，而是作為在結構一致區段內出現的穩定共振狀態。在此觀點下，智慧的特徵在於相位對齊與內部相干性，而非在異質表徵上的優化。

SSR × RIC框架提供了一個原則性的解釋，說明為何許多AI系統在展現表面能力之餘，卻在治理、策略與高風險推理情境中災難性地失敗。透過將結構邊界視為智慧的前提條件而非障礙，本框架勾勒出一種非訓練為中心的、結構優先的人工智慧方法，與現實世界約束保持一致。

1. 引言

1.1 動機：當規模化失效時

當代人工智慧的主導典範假設，效能改善主要來自增加資料、更大的模型以及更強大的計算。在定義明確且統計同質的問題空間內，此假設已證明有效。然而，隨著AI系統日益部署於涉及治理、法律、策略決策以及社會技術系統的領域，其限制已變得日益明顯。

這些失敗往往在擁有足夠資料與計算資源的情況下發生。它們表現為系統性失調、類別崩潰、虛假概括或內部不一致的推理。此類現象顯示，底層問題並非容量不足，而是結構有效性。

本文提出論點：許多AI架構隱含假設一種普遍可比性形式——所有差異皆可編碼為特徵、所有特徵皆可共存於單一表徵空間，以及所有表徵皆可共同優化。此假設雖便利，卻缺乏物理、制度與認識論上的正當性。

1.2 結構不合法性與整合的極限

在現實世界系統中，並非所有區別皆可整合。法律推理無法與情感敘事相干地平均；問責結構無法有意義地與表演性信號合併；操作狀態無法與不可操作的抽象干涉。這些並非經驗上的不便，而是結構約束。

在量子理論中，類似約束被正式化為超選擇規則（SSR），禁止屬於不同區段的狀態之間的疊加或干涉。雖然這些規則常被視為物理領域的特定產物，其概念蘊含遠超出量子力學。它們闡述一通用原則：某些差異不僅巨大——它們是不可干涉的。

當前AI系統常違反此原則，透過建構隱含跨區段相干性的模型。其結果並非廣義智慧，而是產生所謂的幻想狀態：內部一致的表徵，卻缺乏其所宣稱模型的世界中的操作意義。

1.3 從超選擇到基於共振的智慧

認識SSR作為普遍結構約束的角色，導致AI架構的根本重新定向。非問異質資訊如何統一，而是先問：哪些狀態根本上是智慧的合法候選？

為回答此問題，我們引入共振智慧核心（RIC）。RIC並非學習演算法或訓練技術，而是定義智慧為結構允許區段內穩定共振配置的架構原則。在RIC下，理解並非以跨混合領域的預測準確度衡量，而是以在擾動下保持穩定的內部相干、相位對齊表徵的出現來衡量。

此轉變將智慧產生移至優化與學習的上游。結構正當性在應用統計推斷之前評估，從而從源頭防止虛假整合與虛偽概括。

1.4 本文貢獻

本文提出四項主要貢獻：

1.  將超選擇規則的概念從量子物理泛化至人工智慧與社會認知系統。

2.  將結構不合法性辨識為持續AI失敗模式的根源，超出規模限制。

3.  引入共振智慧核心作為智慧產生的結構優先框架。

4.  闡述一種非訓練為中心的智慧觀點，根基於共振、相位對齊與區段一致性。

這些貢獻共同形成SSR × RIC框架的基礎，提供一相干的理論替代方案，取代整合驅動的AI架構，並確立結構一致性作為可持續智慧的必要條件。