主體性的道：自發目標 AI、嵌入式主體與自我的消解
arXiv - Artificial IntelligenceAritra Sarkar
本文探討自發目標 AI 如何透過目標生成與自我邊界的建構，重新定義智能主體的本質與存在。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
從「執行目標」轉向「發現目標」的範式轉移
滑鼠懸停看 AI 判斷理由
這改變了我們對 AI 智能的定義。傳統 AI 是工具性的，而自發目標 AI 則具備了類似生物的內在動機，這對於開發具備自主學習能力的教育代理人至關重要。
AI 重點 2
智能體邊界與自我認知的辯證關係
滑鼠懸停看 AI 判斷理由
理解智能體如何定義「自我」與「環境」的界線，有助於設計更深層的互動系統，讓 AI 不僅是回應指令，而是能根據其對自身定位的理解來進行複雜的自主決策。
核心研究發現
- 1
提出「自發目標 AI」（Autotelic AI）概念，強調智能體不應僅執行預設目標，而應具備發現並生成自身目標的能力。
- 2
發現「嵌入性」（Embeddedness）是實現自發主體性的必要非充分條件，它能使智能體個體化，但也揭示了個體邊界的非唯一性。
- 3
指出自發 AI 的核心挑戰在於如何生成並相對化「自我」，即智能體必須在行動時相信自身邊界，在理解時能看穿該邊界。
對教育工作者的啟發
對於教育科技設計者而言，這篇文章提供了開發「自主學習代理人」的深層理論基礎。未來的學習工具不應僅是提供內容或引導路徑，而應嘗試模擬具備「內在動機」的系統，讓 AI 能根據學習者的需求與自身角色定位，主動發現學習目標。在設計 PBL（專題式學習）支援系統時，可參考文中關於「嵌入性」與「邊界」的概念，開發能與學生共同建構知識邊界、並能根據情境調整自身角色定位的智慧型教學助手。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- The Tao of Agency: Autotelic AI, Embedded Agency and Dissolution of the Self
- 作者：
- Aritra Sarkar
- 來源：
- arXiv - Artificial Intelligence
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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