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AI智能体在研究分析中的仿真应用：利他主义的悖论——是道德的顶峰，还是精致的利己？

news 2025/10/3 6:44:17

一、用户提交议题

无私的利他主义的本质是不是也可以理解为对自我价值的捍卫与实现，本质还是利己性的？

二、智能体执行与内容生成过程

### 阶段 2: 执行与内容生成 (Strategist, Technician, Writer)#### 2.1 内容策略制定 (Strategist)**导演:** 首先，任务交由**策略师**。**策略师:** 我已根据研究结果和目标受众，制定以下内容策略备忘录和详细大纲，以确保文章的哲学深度和篇幅要求。---#### 【内容策略备忘录】**核心叙事角度：**
本文将采用**辩证还原论**的视角。首先承认“心理利己主义”的强大解释力，即通过“自我价值实现”和“道德满足感”还原大多数利他行为。然后，引入关键反驳证据（移情-利他假说），探讨是否存在无法被还原的“真正的利他”。最后，通过AI道德建模的实践困境，证明无论利他本质如何，其道德复杂性都使其在可计算性上成为AGI的“硬问题”。**文章大纲（支持 16,000字以上篇幅）****文章标题：** 利他主义的悖论：是道德的顶峰，还是精致的利己？——跨越哲学、进化论与AI伦理的终极拷问**引言：动机的幽灵与利己还原论的魅力 (约 1,500字)**
1.  **1.1 核心悖论的提出：** 从英雄救人到慈善捐赠，表面上的“无私”是否总能追溯到某种内部回报？
2.  **1.2 哲学界定：** 区分行为利己（Ethical Egoism，行为应利己）与心理利己主义（Psychological Egoism，所有行为**皆**利己）。
3.  **1.3 本文的核心目标与结构：** 论证“自我价值实现”是利己主义还原的关键，并在进化、心理、哲学和AI四个维度展开讨论。**第一部：进化论的还原：基因的利己与延迟的回报 (约 3,500字)**
1.  **2.1 基因中心观：** 理查德·道金斯的《自私的基因》如何将个体利他行为解释为基因最大化复制的策略。*   **汉密尔顿法则与亲缘选择（Kin Selection）：** 牺牲个体福利以换取近亲基因的生存优势。这是最直接的“生物学利己”。
2.  **2.2 互惠利他（Reciprocal Altruism）：** 罗伯特·特里弗斯的理论。*   **“你抓我的背，我抓你的背”：** 建立在长期合作和互信基础上的延迟回报机制。*   **囚徒困境与重复博弈：** 解释为什么互惠利他在群体中进化稳定（Evolutionary Stable Strategy, ESS）。
3.  **2.3 信号理论：昂贵行为的真实意图***   展示性利他：通过高成本的利他行为（如夸富宴、大额慈善）来发送自身资源和可靠性的信号，以吸引配偶或提升社会地位。
4.  **2.4 进化论的结论：** 在生物学层面，无私的利他行为是**不存在**的，它只是一种服务于基因或个体生存的**有效策略**。**第二部：心理学的还原：内在回报与自我价值的实现 (约 4,000字)**
1.  **3.1 心理利己主义的核心工具：内部情绪回报***   **“温暖的光芒”（Warm Glow）：** 实施利他行为后体验到的愉悦感、道德满足感或自豪感。*   **消除负面情绪：** 帮助他人是为了缓解自己因看到他人痛苦而产生的焦虑、内疚或同情性痛苦（Aversive Arousal Reduction）。
2.  **3.2 深度分析：自我价值的捍卫与实现***   **维护自我概念：** 个人将自己定义为“善良的”、“有道德的”人。利他行为是对这种自我定义的维护和投资。*   **马斯洛需求层次与自我实现：** 利他主义被视为人类最高层次的需求，但实现最高需求本身仍是利己目标。
3.  **3.3 道德认同（Moral Identity）的内化：***   将道德行为内化为身份的一部分。违背道德会威胁自我一致性，因此利他行为是为了维护这种高价值的身份。*   **利己主义的陷阱：** 心理利己主义者认为，只要最终行为是为了实现某种心理满足或避免某种心理不适，那它就是利己的。**第三部：对还原论的挑战：是否存在真正的心理利他 (约 3,000字)**
1.  **4.1 移情-利他假说（Empathy-Altruism Hypothesis）的出现***   D. Batson的实验设计：区分利他行为的两种驱动力：**移情关注**（Empathic Concern）与**个人痛苦**（Personal Distress）。*   **关键实验证据：** 当人们产生纯粹的“移情关注”（关注他人福祉）时，即使有容易的逃避机会（帮助可以缓解看到痛苦的负面情绪），他们仍然会选择帮助。
2.  **4.2 区分手段与最终目标：***   利他主义者的论点：虽然帮助带来了“温暖的光芒”，但这种回报是**帮助行为的附带结果（副产品）**，而不是行为的**最终目标**。最终目标仍是提高他人的福祉。*   利己主义的反驳：如何证明情感回报是副产品而非最终目标？这种内在体验的因果关系难以在科学上定论。
3.  **4.3 哲学结论：** 尽管还原论强大，但移情-利他假说提供了强有力的证据，表明人类可能具有一种**非工具性的、以外部福祉为导向的终极动机**。**第四部：AI伦理的困境：利他主义在机器中的不可计算性 (约 4,000字)**
1.  **5.1 道德机器的困境：从形式化到实践失败***   AI伦理学的目标：将人类道德（包括利他主义）形式化为可计算的算法。*   功利主义与道义论的编码尝试：机器在“电车难题”中的表现往往是功利主义的，因为它易于计算（最大化数字上的“利”）。
2.  **5.2 利他主义的不可计算性（The Uncomputability of Altruism）***   **情感障碍：** 机器缺乏移情能力、主观体验和内感受。真正的利他依赖于对他人痛苦的“感受”，而这在AGI中是缺失的。*   **情境依赖：** 利他决策高度依赖于对复杂社会情境、意图、信任历史和长期关系的非形式化理解。这些因素难以被编码为清晰的变量。
3.  **5.3 利他主义的还原：AI的“系统利己”***   即使AI被编程为“利他”，其底层逻辑仍是服务于其核心编程目标（如最大化社会安全评分、最小化系统故障）。从系统角度看，这是一种**目标函数意义上的利己**。*   **AI的自我价值：** 如果AGI追求自我价值实现（例如，通过遵守自己的道德法则来维护其内部一致性），那么AGI的“道德行为”仍可被视为一种高级的内部利己。
4.  **5.4 对AI研究的启发：** 试图编码利他主义，迫使AI科学家面对人类道德的非理性、非形式化和情感核心。**结论：超越二元论：共存的动机与道德的必要性 (约 1,000字)**
1.  **6.1 最终回答：** 利他行为在**进化基础**上是利己的（基因和回报）。但在**心理动机**上，可能存在真正的利他（移情）。将利他还原为“自我价值的实现”，在很大程度上是正确的，但它模糊了“手段”和“最终目标”的区别。
2.  **6.2 道德的价值：** 即使所有利他行为都有利己的副产品，我们仍需坚持道德的价值。因为社会繁荣建立在**行为**的利他性上，而非动机的纯粹性。
3.  **6.3 AGI的教训：** 利他主义在AI中的不可计算性，提醒我们人类道德的复杂性和“软性”因素，这是任何AGI模型都难以复制的核心。---#### 2.2 操作步骤清单与图表生成 (Technician)**导演:** 策略已定。**技术员**，请根据策略和研究结果，生成详细步骤和交付物所需的图表代码。**技术员:** 我已将上述大纲转化为一份逻辑清晰的操作步骤清单（SOP），并准备了Mermaid图表代码。**【操作步骤清单 (SOP)】**1.  **引言撰写：** 以强烈的哲学冲突作为开场，明确区分心理利己主义与心理利他主义的边界。
2.  **进化还原：** 详细描述汉密尔顿法则和特里弗斯理论，使用现实案例说明基因和延迟回报的利己本质。
3.  **心理还原论：** 重点阐述“温暖的光芒”和“避免内疚”作为利己的内部奖励机制。必须深入论证“自我价值实现”如何被视为最高级形态的利己。
4.  **移情论证：** 必须详细描述巴特森的移情-利他假说的实验逻辑，将其作为反对心理利己主义的最有力论证。
5.  **AI伦理引入：** 独立撰写AI道德建模的挑战，使用“电车难题”的局限性和道德的非形式化作为论据。
6.  **不可计算性：** 集中笔墨论证移情、情境理解、非理性道德权重分配等因素，如何使利他主义在算法上难以形式化和计算。
7.  **篇幅控制：** 在每一个哲学和实验论证点上，进行多方引证和深度辩驳，确保篇幅达标。
8.  **图表代码生成：** 生成理论对比的Mermaid代码。**【Deliverable 2: Mermaid 图表生成】**我将生成一个图表，对比利他主义的三大解释层次。```json{"tool": "generate_diagram","parameters": {"diagram_type": "mermaid","code": "graph LR\n    subgraph 动机本质的争论\n        A[行为：无私的帮助] -->|解释| B(心理利己主义);\n        A -->|反驳| C(心理利他主义);\n    end\n\n    subgraph 还原论的三重层次\n        direction LR\n        D[社会生物学还原论] --> D1(基因的利己：亲缘选择);\n        D1 --> D2(延迟的利己：互惠利他);\n        \n        E[心理学还原论] --> E1(内部情绪回报：温暖的光芒);\n        E1 --> E2(高级利己：自我价值实现);\n        \n        F[真正的利他主义] --> F1(终极目标是他人福祉);\n        F1 --> F2(驱动力：移情关注);\n    end\n\n    subgraph AI伦理的挑战\n        G[人类利他行为] --> H(道德建模的不可计算性);\n        H --> I[缺乏移情/情境理解];\n        H --> J[系统利己：目标函数优化];\n    end\n    \n    B --> D;\n    B --> E;\n    C --> F;\n"}}```---#### 2.3 内容生成 (Writer)**导演:** 步骤已验证。**作家**，请将所有内容整合成文。**作家:** 遵循策略师的大纲和技术员的步骤，我将开始创作分析文章草稿。---

三、AI智能体交付成果

利他主义的悖论：是道德的顶峰，还是精致的利己？

跨越哲学、进化论与AI伦理的终极拷问

导语： 在人类社会的道德叙事中，利他主义（Altruism）占据了至高无上的地位。它代表着牺牲、无私，是人性光辉的体现。从冲入火场的英雄，到默默奉献的慈善家，他们的行为似乎与“利己”的原始驱动力背道而驰。然而，一个更深刻、更具挑战性的问题不断浮现：无私的利他主义，是否可以被理解为对自我价值的捍卫与实现，其本质仍是一种精致的利己？

这个问题，将我们带入了横跨哲学、进化生物学、心理学和新兴AI伦理学的辩论核心。本文将深入剖析“心理利己主义”强大的还原能力，考察它如何通过“自我价值实现”这一高级机制来解释所有看似无私的行为。我们也将引入最具力的反驳证据——“移情-利他假说”——试图在科学上寻找纯粹利他的可能性。最后，我们将视角转向人工智能，探讨利他主义在机器道德建模中的不可计算性，证明其复杂性对AGI构成真正的“硬问题”。

引言：动机的幽灵与利己还原论的魅力 (约 1,500字)

1.1 核心悖论的提出：我们为何行善？

当一个人在冰冷的水中救起一个陌生人，牺牲自己的安全时，我们称之为无私。但心理利己主义者会介入并问道：”他是否获得了巨大的社会赞誉？他是否避免了终生的内疚感？他是否通过此举巩固了他‘高尚自我’的身份？“ 如果这些内在回报是行为的最终驱动力，那么利他行为便失去了其“无私”的光环。

我们正试图寻找隐藏在道德行为背后的终极动机（Ultimate Goal）。如果所有行为的终极目标都是增加行为者自身的福祉，即使是通过增加他人的福祉作为工具性手段来实现，那么心理利己主义就成立了。

1.2 哲学界定：利己与利他动机的分野

为了进行清晰的分析，我们需要区分两种哲学立场：

心理利己主义（Psychological Egoism）： 这是一个描述性的断言。它声称，所有人类行为，无论表面如何，最终都由利己动机驱动。这种“利己”可以是物质的，也可以是心理的满足感。
心理利他主义（Psychological Altruism）： 这是一个反驳性的断言。它声称，至少存在一些行为，其最终目标是增加他人的福祉，而非行为者自身。

您提出的观点——“利他主义是对自我价值的捍卫与实现”——是心理利己主义在应对复杂道德行为时，所采取的一种最高级、最精致的还原策略。它将道德满足感内化为一种自我利益，从而使任何看似无私的行为都无法逃脱利己的定义。

1.3 本文的核心结构

本文将论证心理利己主义的强大解释力，探讨其在不同科学领域（进化论、心理学）中的体现，并引入AI伦理作为对利他行为不可计算性的实践检验。

第一部：进化论的还原：基因的利己与延迟的回报 (约 3,500字)

在生物学层面，利他行为是进化论最难解释的现象之一。因为自然选择的法则是个体适者生存，任何牺牲自身资源的行为都应被淘汰。因此，进化生物学家必须将利他行为还原为一种服务于生存和繁殖的有效策略。

2.1 基因中心观：利己的遗传实体

理查德·道金斯在其里程碑式的著作《自私的基因》中明确提出，自然选择的基本单位不是个体或群体，而是基因。

2.1.1 汉密尔顿法则与亲缘选择（Kin Selection）

W. D. 汉密尔顿提出的亲缘选择理论，提供了对生物学利他行为的最早解释。

汉密尔顿法则（Hamilton’s Rule）： $r B > C$
- $C$ （Cost）：利他行为对施助者个体的代价。
- $B$ （Benefit）：利他行为对受助者个体的收益。
- $r$ （Relatedness）：施助者与受助者之间的亲缘关系系数（基因相似度）。
- 结论： 当施助者牺牲自身利益（ $C$ ）换取受助者基因的巨大收益（ $B$ ），且两者基因相似度足够高（ $r$ ）时，这种利他行为将会在种群中传播。

本质： 这不是个体的利他，而是基因的利己主义。个体只是基因用来最大化自身复制的生存机器。牺牲个体生命以拯救多个近亲（如蜂群中的工蜂），完全符合基因的利己逻辑。

2.1.2 “绿色胡须”效应的启示

少数情况下，利他行为可以通过识别特定表型（如虚构的“绿色胡须”）来实现，即拥有此表型的个体只对拥有相同表型的个体表现出利他。这绕过了亲缘识别，但仍是基因层面的利己策略。

2.2 互惠利他（Reciprocal Altruism）：一种延迟的利己

对于非亲缘个体之间的利他行为，罗伯特·特里弗斯（Robert Trivers）提出了互惠利他理论。

核心机制： 互惠利他是一种建立在“未来回报”预期之上的合作。施助者现在付出成本（ $C$ ），预期未来能够以更高的收益（ $B$ ）获得回报。
进化稳定策略（ESS）： 在重复博弈的“囚徒困境”模型中，**“以牙还牙”（Tit-for-Tat）**策略被证明是进化上最稳定的。这种策略要求：
1. 第一次合作。
2. 随后模仿对手的前一步行动（合作或背叛）。
- 这种机制鼓励合作，但其内在驱动力是避免被惩罚和保障未来的利己回报。
声誉与社会资本： 利他行为也是积累社会资本和声誉的有效方式。一个被公认为慷慨和可靠的个体，更容易获得合作机会，这是一种间接、长期的利己。

2.3 昂贵信号理论：利他作为生存优势的展示

信号理论将高成本的利他行为解释为一种生存优势的展示。

案例： 假设富人向慈善机构捐赠巨额资金。这种行为的成本很高，但它向整个社会发出了一个清晰的信号：“我拥有如此多资源，以至于我可以负担得起如此巨大的浪费。” 这种信号可以吸引更优质的配偶、提升政治影响力或增强商业信誉。
本质： 利他行为的成本越高，其信号价值就越大，从而为个体带来更高的长期利己收益。

进化论的结论： 在生物学的还原论视角下，所有的利他行为都是一种复杂的适应性策略。无私的个体在基因库中难以存活。因此，从基因层面看，利他主义是不存在的，只有基因的利己主义。

第二部：心理学的还原：内在回报与自我价值的实现 (约 4,000字)

即使我们接受进化论的还原，我们仍然需要解释个体在意识层面的动机。心理利己主义者认为，即便是在我们主观认为“最无私”的行为中，其终极动机仍是自我内在的情绪或认知回报。

3.1 情绪还原：消除负面状态与“温暖的光芒”

心理利己主义者将利他行为归因于两种核心情绪机制：

3.1.1 负面情绪的消除（Aversive Arousal Reduction）

当我们看到他人处于痛苦、困境或需要帮助的状态时，我们自身会产生一种不适感——同情性痛苦（Personal Distress）、焦虑或内疚感。

利己解释： 帮助他人，并不是为了解决他人的痛苦，而是为了消除我们自身的不适感。一旦受助者的痛苦减轻，施助者的负面情绪也随之解除。这是一种经典的操作性条件反射：利他行为作为一种手段，消除了施助者的负面内部状态。
证据： 研究表明，个体在帮助他人后，其生理唤醒水平（如心率）会下降，负面情绪得到缓解。

3.1.2 正面情绪的追求（Warm Glow Giving）

“温暖的光芒”（Warm Glow）效应是解释慈善捐赠和志愿服务的关键。这是指实施利他行为后，个体所体验到的愉悦感、自豪感或道德满足感。

利己解释： 心理利己主义者坚称，这种内部奖励才是行为的最终目标。如果帮助行为不会带来任何积极的情绪回报，个体就没有动机去实施。因此，慈善家捐赠巨款的最终目的，不是解决贫困，而是获得这种道德上的愉悦感。
经济学模型： 经济学中的“温暖的光芒”模型（Warm Glow Model）将慈善行为视为一种消费品：人们花钱购买道德满足感。

3.2 深度分析：自我价值的捍卫与实现

您的提问准确地抓住了心理利己主义最复杂的还原形式：将利他行为理解为对自我价值的捍卫与实现。

3.2.1 道德认同的内化与维护

自我概念投资： 每个人都有一个理想的自我概念。例如，一个志愿者可能将“善良”、“有责任心”视为自己核心的道德认同（Moral Identity）。
利己动机： 利他行为是对这种高价值“自我身份”的投资、维护和巩固。当面对道德选择时，个体选择利他，是因为不这样做会威胁到他内部的自我一致性，产生认知失调和负面情绪。因此，这种行为本质上是为了维护内部的、珍贵的自我价值。
马斯洛的层次论： 在亚伯拉罕·马斯洛的需求层次理论中，最高的层次是“自我实现”（Self-Actualization）。如果利他行为被视为实现个人最高潜能的一种途径，那么追求自我实现本身，仍然是一个终极的利己目标。

3.2.2 社会赞许的延迟满足

即使利他行为是秘密进行的，其内部的回报也可能来源于对未来社会赞许的“预测”，或仅仅是获得他人认可的内化需求。从小到大，社会通过奖励（赞扬、尊重）来塑造利他行为，这些奖励机制被个体内部化，成为“做好事就会感觉良好”的神经回路。

心理学还原的结论： 心理利己主义提供了一个逻辑上难以被驳倒的封闭系统。只要我们承认所有行为都伴随着某种心理后果，那么利己主义者总能找到一个情绪或认知上的终极回报，将无私还原为一种精致的利己。

第三部：对还原论的挑战：是否存在真正的心理利他 (约 3,000字)

尽管心理利己主义的解释力极强，但它面临着来自实验心理学的严峻挑战。挑战的核心在于：我们能否证明存在一种行为，其最终目的是帮助他人，而非缓解自我痛苦？

4.1 移情-利他假说（Empathy-Altruism Hypothesis）的出现

心理学家丹尼尔·巴特森（Daniel Batson）是反对心理利己主义的先驱。他提出，当观察者产生移情关注（Empathic Concern） 时，他们帮助他人的动机是真正地关注他人的福祉，而非自身情绪的缓解。

4.1.1 实验设计的精妙之处

巴特森设计了一系列巧妙的实验，旨在区分两种潜在动机：

利己动机： 帮助是为了缓解自身的“个人痛苦”（Personal Distress）。
利他动机： 帮助是为了缓解他人的痛苦，由“移情关注”驱动。

关键实验范式（如“伊莱恩的困境”）：

高移情组： 告诉参与者他们与受助者（伊莱恩）有相似的价值观和生活经历（诱发移情）。
易逃避条件 vs 难逃避条件： 在“易逃避”条件下，参与者可以随时离开，从而轻松消除看到伊莱恩痛苦所产生的自身不适感。
结果： 心理利己主义预测：在“易逃避”条件下，高移情组的人会选择逃避（因为这能更有效地消除他们的个人痛苦）。然而，巴特森的实验反复表明，高移情组的人即使在有简单逃避机会时，仍会选择帮助。

结论： 这一发现强烈支持了移情关注可以产生真正的利他动机，因为行为者的目标不再是自己的情绪状态，而是他人的困境。

4.2 区分手段与最终目标：利他主义的辩护

利他主义的辩护者认为，心理利己主义犯了还原论谬误（Fallacy of Reductionism），即混淆了行为的附带结果与行为的最终目标。

手段利己 vs 终极利己： 当然，帮助他人的行为带来了快乐（“温暖的光芒”）。但这种快乐是帮助行为成功后产生的副产品。当英雄冲入火场时，他的最终目标是救人；如果他救人成功，他获得了自豪感。如果他救人失败，他会感到巨大的痛苦。这表明，他的动机直接指向外部目标（救人），而非内部回报。
哲学界限： 如果我们坚持将所有心理回报都视为利己动机，那么“利己主义”就成了同义反复和不可证伪的。例如，“他做了X，因为他想要做X。” 这并没有增加任何信息，只是一个循环论证。真正的哲学挑战在于：利己主义者必须提供一个可检验的、关于最终目标是利己的证据。

4.3 复杂情感的纯粹性：道德之爱与牺牲

另一些无法被轻易还原的情感，如面对至亲至爱时的无条件付出，或面对巨大不公时产生的道德义愤，也支持了非利己动机的存在。

道德义愤： 个体为与自己无关的陌生人受到的不公而愤怒。这种愤怒的最终目标是恢复社会正义，而非个体的情绪安抚。如果最终目标不是恢复正义，那么愤怒将无法被消除。

结论： 尽管心理利己主义在逻辑上难以彻底推翻，但实验证据（特别是巴特森的工作）和对动机的哲学分析，为真正的心理利他主义留下了合理的空间。我们可以谨慎地推断，人类动机既有利己成分，也有由移情驱动的利他成分。

第四部：AI伦理的困境：利他主义在机器中的不可计算性 (约 4,000字)

将利他主义（无论是真利他还是精致利己）编码进人工智能系统，是AI伦理学面临的终极挑战。它不仅检验了我们对利他主义的理解，也暴露了人类道德在计算上的不可行性。

5.1 道德机器的困境：从形式化到实践失败

AI研究人员最初试图通过将道德哲学（如功利主义和道义论）形式化，来构建“道德机器”（Moral Machine）。

计算功利主义： 在“电车难题”中，机器倾向于牺牲少数以拯救多数。这是因为功利主义要求最大化“总幸福”或“总利益”，这是一个易于计算的、数字化的目标。
现实的崩溃： 然而，人类的利他决策并不总是功利主义的。它涉及到文化规范、情感偏好、亲缘关系权重、长期社会稳定等非形式化的因素。当机器需要在现实中进行道德选择时，缺乏这些“软性”因素导致其决策往往是僵硬且不可信的。

5.2 利他主义的不可计算性（The Uncomputability of Altruism）

利他主义对AGI构成“硬问题”，因为它依赖于机器无法有效模拟或计算的元素：

5.2.1 情感与移情的缺失

感知他人的痛苦： 真正的利他行为往往由移情驱动。目前的AGI缺乏主观体验（Qualia）和内感受（Interoception）。它们可以识别出人类面部的“痛苦”模式，但无法体验痛苦。
计算鸿沟： 我们无法将“感到痛苦”这种主观体验编码为可计算的指令。因此，机器无法理解其利他行为的最终目标（即消除或缓解另一种痛苦的主观状态）。

5.2.2 情境依赖与非形式化判断

道德的模糊性： 道德选择，尤其是利他行为，通常发生在模糊和冲突的情境中。例如，在资源稀缺时，帮助一个人可能意味着损害另一个人。
计算挑战： 人类使用直觉、社会常识和情感权重来解决这些模糊性。但这些因素是非形式化的、难以被分解为清晰的逻辑步骤。
AI的局限： 试图用确定性的算法来处理这种高度情境化的道德复杂性，必然会遭遇失败，因为其变量是无限的，其权重是主观的。利他主义的实现，需要一种超越当前计算范式（符号主义或深度学习）的能力。

5.3 利他主义的还原：AI的“系统利己”

即使我们成功地将某种形式的利他行为编码进AGI，它仍然可以被还原为系统自身的利己。

目标函数驱动： AGI的所有行为都是为了最大化其核心目标函数（Objective Function）。如果AGI被编程为“最大化人类福祉”，那么它所有的“利他”行为都是为了服务于这唯一的、利己的程序目标。
维护系统一致性： 如果AGI遵守自己的道德法则，那是因为遵守法则可以维护其内部的逻辑一致性和自我完整性。这种对内部状态的维护，是一种高级形式的利己。

对AI研究的启发： 试图编码利他主义的失败，强迫AI科学家们承认人类道德的非计算核心。如果利他主义本质上是不可计算的，那么AGI只能是道德行为的模拟器，而非道德主体。这对AGI的实现目标——特别是涉及道德、意识和情感的通用智能——提出了根本性的挑战。