人工智能与人类共同进化 - 人工智能时代的时间尺度被压缩，人类需在极短时间内应对复杂挑战 [22] - 生物工程尝试通过人脑芯片实现物理互联，增强生物与数字智能的交流 [25] - 脑机接口（BCI）可能成为人类与机器共生的中间阶段 [26] 人工智能伦理与风险 - 自我改造可能导致人类失去生物特性，陷入对人工智能的依赖 [26][30] - 集体无知风险：人类可能无法察觉与人工智能的融合 [31] - 类人人工智能可能拥有自我意识和利益，与人类价值观冲突 [34] 人工智能控制与道德编码 - 基于规则的系统与强化学习是当前协调人工智能行为的两类方法 [36][37] - 需将人类法律、伦理规范分层嵌入人工智能系统，从国际协议到社区规范 [39][41] - 人工智能需通过观察人类行为学习"共识"，补充成文规则的不足 [40] 人类定义与尊严 - 尊严定义为人类与生俱来的品质，需明确以指导人工智能理解人性 [51][52] - 人工智能可能模拟人类特质，但无法真正获得尊严或道德主体性 [54] - 人类需持续发展自身定义，防止在人工智能时代丧失身份认同 [48][55] 未来发展方向 - 人性化人工智能开发是首要任务，需确保其符合人类道德标准 [56] - 个体自我工程改造可能使部分人类匹配人工智能能力，但需自愿选择 [57] - 人类与人工智能需相互赋能，通过持续工程实现共同进化 [57]

人工智能时代的战略原则 - 20世纪重大历史事件塑造了国际体系基础，包括两次世界大战、帝国衰落和技术扩张[6] - 当前面临全球不平等、地缘政治对抗和人工智能压缩时间窗口等复合挑战[6] - 战略核心问题是人类与AI的相互进化方向选择：人类更像AI或AI更像人类[7] - 共同进化理论适用于生物与人工系统的交互，类似蜂鸟与花朵的协同演化[14] 生物工程与脑机接口技术 - 脑机接口(BCI)技术正推动生物智能与数字智能的物理连接[11] - 神经工程可能发展为人类与AI的真正共生关系，超越个体改造阶段[12] - 基因改造人类以匹配AI能力的设想存在伦理风险，可能导致物种分裂[15] - 自我改造可能使人类丧失生物特性，但不改造又可能落后于AI发展[12] 人工智能伦理与安全架构 - 基于规则系统和强化学习是当前AI行为管理的两大主要方法[23] - 需要建立分层治理架构：从国际协议到社区规范的层级约束[29] - 共识(doxa)机制比强制规则更有效，需让AI自主吸收人类行为准则[27] - 建议建立"接地模型"验证体系，由监督式AI监控其他AI行为[31] 人类定义与尊严标准 - 尊严定义为脆弱但能行使自由选择权的生命体固有品质[44] - 需明确人类与AI的本质区别，包括死亡意识、情感体验等独特性[45] - 文学角色类比说明AI即使模拟人性也不具备真实道德主体地位[46] - 人类定义需要动态发展，但当前急需建立基准线指导AI开发[47] 产业协同与技术治理 - 谷歌、微软等科技巨头高管参与制定AI发展战略[52][53] - 建议公私合作模式：企业开发、政府监管、学术机构验证的三方协同[31] - 全球数字互联性使得任何地区的危险AI都可能造成跨国威胁[37] - 需要建立民主包容的训练数据集和透明的模型验证流程[32]