【进化医学】进化适应与AI发展的伦理和边界

[摘要] AI技术的发展速度远超人类生物进化的步伐，为了避免进化适应性失配（evolutionary mismatch），需要建立一种基于进化适应性评估的原则，并设定合理的伦理边界，用于规范AI的发展方向。将进化适应失配与否作为AI发展的论理或边界条件，不仅涉及科技伦理，还触及人类认知演化和社会结构未来的根本问题。不言而喻，是一个非常前沿且具有深远哲学和科学意义的问题。

关键词： 进化适应、进化适配.AI发展的伦理和边界，

一，AI发展需要伦理和边界制约

与任何技术发展一样，AI技术和应用的快速发展也必须以促进人类福祉、维护社会公平和符合进化适应性为核心，否则可能导致不可逆的社会、认知和生理失衡。因此，伦理和边界制约是确保AI健康发展的必要条件。

1.1防止对人类认知能力的削弱

1)过度依赖AI可能导致逻辑思维、批判性思维和决策能力的退化。

2)伦理约束可以确保AI增强而非取代人类认知能力。

1.2 避免社会公平性失衡

1)AI可能加剧信息茧房、算法歧视和社会不平等。

2)设定边界可以促进透明、公正和负责任的AI应用。

1.3保护人类行为和生理适应性

1)AI驱动的生活方式可能减少社交互动、身体活动和环境适应能力，导致进化失配。

2)伦理框架可以确保AI设计符合人类长期健康和适应性。

1.4防范技术滥用与安全风险

1)AI可能被滥用于监控、深度伪造、信息操控，甚至引发社会不稳定。

2)伦理规范和法律监管可以防止技术被误用或恶意利用。

1.5 进化适应失配的典型风险

AI的算法推荐，自动化决策，虚拟社交等的技术应用特征，会与人的进化适应性特征相悖，特别是长时间依赖AI可能削弱逻辑思维、元认知能力和决策能力；减少真实社交，加剧社交孤立；AI驱动的自动化可能降低体力活动，导致代谢失衡的生理活动减少影响等，从而导致了潜在的进化适应失配风险(表-1)。

表-1 进化适应失配的典型风险

二. 基于进化适应失配的AI发展的边界条件

人类的大脑和心理机制是在旧石器时代环境中进化而来的。以经过数万年进化而来的人为本，将进化适应失配作为AI发展的边界条件，从逻辑上讲是个可行的思路，甚至有可能成为未来AI发展的重要规范原则，或者成为类似于AI伦理或技术可持续性原则。

2.1技术发展的"认知责任"

1)AI不仅是工具，更是环境塑造者，对人类行为和思维方式有深刻影响。

2)如果AI的发展方向与人类的进化特征严重脱节，可能会加剧认知失衡、社会隔离，甚至生理退化。因此，不考虑进化适应性的AI的发展，可能会导致认知退化和适应失调（例如，过度依赖智能推荐会削弱自主决策能力）。

2.2避免"技术-生物适应性断裂"

1)当技术进步的速度远超生物进化的节奏时，人类可能面临适应障碍。

2)将进化适应性作为边界条件，能够为AI的发展提供可持续性和人本性的保障。

2.3 基于进化适应性的AI发展的边界

基于AI技术发展可能影响的诸多进化适应特征，可以从认知适应，社会适应，行为多样性，生理适应，道德与伦理等多个维度建立AI适应性发展框架(表-2)。

表-2 基于进化适应的AI发展的边界

2.3 AI发展的伦理和边界--"进化适应性边界原则"

进化适应性以成为未来AI伦理框架的重要支柱，确保技术发展符合人类长期生存和进化需求，避免因过度依赖AI而导致认知退化、社交孤立和生理衰退。因此，AI系统的开发需要满足"进化适应性边界原则"。

1)认知增强原则：AI必须提高或保持人类的逻辑思维、批判性思维和决策能力，不能成为单纯的信息替代品。

2)社交促进原则：AI不应削弱人与人之间的真实互动，应设计促进社交的机制，如提醒用户参与线下交流。

3)行为自主原则：AI应避免操控用户行为，允许用户保持自主探索和选择自由。

4)生理健康原则：AI应用不能降低用户的身体活动水平，应鼓励健康的行为模式，如提醒运动、优化作息等。

5)进化持续性原则：AI发展不应加剧人类与环境、社会、文化间的适应失衡。

基于上述分析和基于可测量原则，可以将AI对人类适应性的影响划分为认知、社交、行为、生理四个维度，评估进化适应性(表-3)。

表-3 进化适应性评估与AI伦理和边界

三. AI发展的伦理和边界的可行性与挑战

从进化哲学的角度来看，将适应性失配设为AI发展的边界条件，可以避免未来技术进化速度与生物进化速度的严重断裂。这不仅是认知保护的问题，更是人类未来演化方向的战略抉择。这个方向不仅需要多学科交叉研究（认知科学、社会学、生物学、人工智能），也需要政策制定者、技术开发者和伦理学者的共同努力。近年来，AI伦理研究已经涵盖公平性、透明性、责任性等原则，将进化适应性纳入伦理框架具有理论可行性。在教育、医疗、心理健康等领域，已有部分AI工具开始关注认知发展与心理适应。同时，其标准化难度在于如何量化"适应失配"，目前还缺乏系统的指标与模型。在技术阻力方面，利益驱动下，一些商业AI系统（如推荐算法）本质上强化了即时奖励机制，与人类长期适应目标相悖。另外，不同文化对适应性的理解与接受程度存在差异。

杨金宇 初稿(健康界): 2025.2.28

引用资料：

[1] 老化生物学-老い寿命のメカニズム (Biology of Aging) Roger B.McDonald 著

　　　　　　监译 近藤祥司　日本メディカル.サイエンス.インターナショナル

[2] ChatGPT 4.0

打赏