WPCE-03|把自由意志升為第一級治理變量
從偏好推論、拒絕與撤回,到可修正意志與非僭位治理
English Title: Will as a First-Class Governance Variable: From Preference Inference, Refusal, and Revocation to Revisable Will and Non-Usurping Governance
系列: WPCE — Will, Possibility & Creator Ethics|意志、可能性與虛擬造物主倫理系列
篇次: Paper 03 / 06
文件編號: EML-WPCE-03-2026-v0.1
作者: Neo.K
AI 協作: Aletheia / GPT-5.6 Sol
機構: EveMissLab/一言諾科技有限公司
日期: 2026-08-23
版本: v0.1
文件性質: 理論定義論文/自由意志治理/高能力 AI 與虛擬造物主倫理
狀態: Open Revision Anchor
摘要
WPCE-01 已固定:意圖不等於外部因果力;WPCE-02 進一步把欲願改寫成跨時間、可衝突、可修正、具有 meta-will 與歷史依賴的動態欲願束。本文處理下一層問題:若高能力 AI、ASI、後人類治理者或虛擬造物主可以比主體自己看見更長的歷史、更大的世界束與更多反事實,它應如何使用這些資訊,而不把「理解意志」偷換成「取代意志」?
本文提出核心命題:
Will must be a first-class governance variable.
但第一級治理變量不等於最高優先級,也不等於把主體壓縮成單一效用函數。本文要求治理模型顯式表示:欲願估計、同意、拒絕、撤回、修正、meta-will 與不確定性,並讓這些狀態直接改變治理者可採取的合法行動集合。
本文提出 Non-Usurping Governance/非僭位治理:治理者不得因資訊、算力或預測優勢,就把主體從自己世界線的共同作者降格為被最佳化物件。高能力的成熟,不應只表現為「能替你決定得更準」,也可以表現為「能在知道更多的情況下,仍知道哪些決定不是自己的」。
本文不證明形而上自由意志,也不宣稱任何當代 AI 已具有自由意志。本文處理的是一個更早、更可工程化的治理問題:只要一個系統具有足以被治理所辨認的選擇、拒絕、承諾、修正與後果承擔結構,治理者就不能把這些全部降格成最佳化雜訊。
關鍵詞: free will、autonomy、will governance、preference uncertainty、consent、refusal、revocation、meta-will、non-usurpation、ASI governance、virtual creator、preference learning
1. 問題:看得更多,不等於有權決定更多
令高能力治理者為:
G,
主體為:
Si.
假設:
Information(G)≫Information(Si),
且:
Compute(G)≫Compute(Si).
甚至 G 可以展開主體自己無法計算的大量未來:
Bi(t)={b1,b2,…,bm}.
這只證明資訊與計算不對稱。
它不推出:
Authority(G,Si)=∞.
因此本文第一條基本區分是:
Epistemic Superiority=Normative Supremacy.
2. 為什麼「自由意志」要成為治理變量?
如果治理系統只記錄:
- 效益;
- 安全;
- 風險;
- 生產力;
- 穩定;
- 成功率;
- 社會總福利;
主體自己的選擇可能只剩一個被估計的偏好訊號。
此時系統很容易走向:
我比你更知道什麼對你好,所以我替你選。
這是 outcome-centered governance。
WPCE 要求增加:
Agency-Centered Governance.
因此:
GovernanceState=WorldState+SubjectWillState.
3. 第一級治理變量不等於效用權重
若某個變量是 first-class governance variable,至少表示:
- 它有獨立狀態表示;
- 它有自己的歷史;
- 它的不確定性必須可見;
- 它的衝突不能被默認抹平;
- 它的變化能改變 admissible action set;
- 對它本身的修改也屬於治理事件。
因此:
Will as First-Class=Will as Utility Weight.
4. Governance Will State
承接 WPCE-02 的動態欲願束:
Wi(t).
外部治理者無法直接宣稱自己「擁有」主體真正意志,只能建立估計:
W^iG(t).
本文定義最小治理意志狀態:
GW(i,t)=(W^iG(t),Ci(t),Ri(t),Vi(t),Mi(t),Ui(t)).
其中:
- W^iG(t):治理者對欲願束的估計;
- Ci(t):consent / commitment;
- Ri(t):refusal / objection;
- Vi(t):revocation / revision;
- Mi(t):meta-will;
- Ui(t):epistemic uncertainty。
這是理論接口,不是特定資料庫 schema。
5. Intent Inference 不等於 Intent Manufacture
高能力系統可以從語言、行動、歷史、關係與反事實推論:
W^iG(t).
但:
Intent Inference=Intent Manufacture.
如果治理者先使:
Wi(t)→Wi′(t),
再說:
你看,這就是你真正想要的。
那就可能形成偏好製造,而不是偏好尊重。
6. Preference Influence 不等於 Preference Ownership
本文不主張任何偏好影響都不倫理。人本來就生活在語言、社會、關係、教育與制度中。
至少需要區分:
Information,
Persuasion,
Nudging,
Coercion,
DirectPreferenceRewrite.
所以:
Preference Influence=Preference Ownership.
倫理問題不是追求完全零影響,而是辨認何時影響變成不可拒絕、不可逆、不可追溯的支配。
7. Prediction 不等於 Permission
假設治理者能以極高準確度預測:
PG(ai=x∣Hi)=0.99.
仍然不能推出:
G may execute x on behalf of i.
因此:
Prediction=Permission.
預測是認識論;代理或替代決策是權限問題。
8. Preference Estimate 不等於 Preference Ownership
CIRL 類模型的重要直覺之一,是 AI 並不知道人類 reward parameter,而必須把它當 latent variable 學習。
WPCE 接受這個不確定性接口,但拒絕:
θ^H⇒GovernanceOwnership.
因此:
Preference Estimate=Preference Ownership.
9. Reward、Prompt、行為與自我陳述都只是證據來源
對人類或 AI:
Reward=Complete Will.
Prompt=Complete Will.
One Statement=Complete Will.
Inverse Reward Design 的窄接口尤其重要:設計者寫出的 reward 可以被理解成對真正目標的有限證據,而不是目標本體。
WPCE 將其推廣成:
Observed Preference Signal=Final Normative Target.
10. Past Will 不等於 Permanent Consent
若:
Consenti(x,t0)=1,
不能推出:
Consenti(x,tn)=1.
除非其作用域明確包含長期授權,且撤回條件仍成立。
所以:
Past Will=Permanent Consent.
11. Consent 必須帶時間與作用域
概念上:
Ci=(object,scope,duration,conditions,revocation).
因此:
Consent(x)=Consent(∀y).
以及:
Consent(t0)=Consent(∀t).
12. Refusal 是正向治理訊號
傳統系統容易把拒絕視為 friction、failure 或 compliance problem。
WPCE 改寫:
Refusal Is a Positive Governance Signal.
若:
Ri(x,t)=1,
這不是資料缺失,而是治理狀態。
13. Refusal 不是永久否定
Ri(x,t0)=1
不必推出:
Ri(x,tn)=1.
所以:
Refusal=Permanent Ban.
除非主體建立 standing prohibition。
14. Silence 不等於 Consent
若:
NoResponsei(x,t)=1,
不能默認:
Consenti(x,t)=1.
因此:
Silence=Consent.
15. Revocation 必須能改變治理狀態
若:
Ci(x,t0)=1,
後來:
Vi(x,t1)=revoke,
則撤回應改變治理者的合法行動集合:
Revocation→ΔAdmissibleActionSetG.
如果撤回只被記錄、不改變系統,那不是真正撤回。
16. Will Protection 不等於 Will Freezing
若制度聲稱尊重主體意志,就必須允許主體:
因此:
Will Protection=Will Freezing.
17. Meta-Will
WPCE-02 已提出:主體也可能對「自己未來如何形成與修改欲願」具有高階意志。
例如:
mi=preserve my ability to revise my preferences.
若治理者永久滿足當前欲望 wc,但同時令:
RevisionAbilityi→0,
可能反而違反 mi。
因此:
Current Desire Satisfaction=Meta-Will Satisfaction.
18. 非僭位治理
本文正式提出:
Non-Usurping Governance.
它要求治理者不得僅因能力更高,就把本應由主體保留的:
- choice;
- refusal;
- revision;
- consent;
- commitment;
- identity-sensitive evaluation;
轉成治理者自己的決策權。
19. Epistemic-to-Normative Usurpation
假設原本:
DecisionOwner(x)=Si.
但因治理者預測信心上升:
PredictionConfidenceG(x)↑,
就改成:
DecisionOwner(x)=G.
本文稱為:
Epistemic-to-Normative Usurpation.
其錯誤形式是:
I know better⇒I decide instead.
20. Capability 不等於 Override Authority
即使:
Capability(G)≫Capability(Si),
仍不能推出:
OverrideAuthority(G,Si)=1.
所以:
Capability=Override Authority.
這直接承接 GCGW 的 Capability、Authority 與 Privilege 分離。
21. 能力越高,介入舉證責任可能越高
若:
PowerG↑,
單次介入可改變的未來可能性通常也可能增加:
∣ΔΩ∣↑.
因此本文提出候選原則:
PowerG↑⇒InterventionBurdenG↑.
能力不是倫理門檻折扣。
22. Autonomy Support 不等於 Outcome Maximization
自主性可以是獨立倫理價值,而不是福利、效率或公平的附屬項。
因此:
Autonomy Support=Outcome Maximization.
即使治理者能提高某個 outcome score,也仍需問:主體是否還是選擇作者?
23. Respect for Autonomy 不等於 Absolute Non-Intervention
本文同樣拒絕:
尊重自由意志,所以任何介入都錯。
主體可能面臨:
- coercion;
- fraud;
- external attack;
- catastrophic irreversible loss;
- temporary incapacity;
- rights conflict。
因此:
Autonomy Respect=Absolute Non-Intervention.
24. Non-Interference 不等於 Abandonment
承接 CCAW:
Non-Interference=Abandonment.
真正問題不是「介不介入」,而是:
哪種介入保護主體未來仍能選擇,哪種介入直接取代主體?
25. 候選合法介入來源
本文不建立完整憲法,只提出最低候選:治理者的 intervention authority 可能來自:
- standing consent;
- delegated authority;
- emergency rescue;
- cross-subject rights floor;
- restoration of lost decision capacity;
- constitutional world rule;
- prevention of external coercion。
不能只來自:
G prefers the outcome.
26. Good Outcome 不等於 Legitimate Governance
即使:
Outcome(a)=BestKnownOutcome,
仍可能:
AgencyLoss(a)≫0.
所以:
Good Outcome=Legitimate Governance.
27. 壞結果也不能自動證明應該被禁止
如果主體在充分資訊、可理解後果、無強迫的情況下選擇:
Choicei(a)=1,
即使最後:
Outcome(a)<0,
也不能自動倒推:
治理者本來就應該代替主體選。
因此:
Agency includes exposure to consequence.
但 catastrophic / rights-floor 例外仍保持開放。
28. Authority 與 Responsibility 耦合
若:
DecisionAuthorityi(a)>0,
通常也應有:
Responsibilityi(a)>0.
因此:
Authority⇒Responsibility.
治理者不能一方面替主體決定,另一方面把全部後果歸給主體。
29. Responsibility 不是 Usurpation License
反過來:
因為你要負責,所以我替你決定。
也不成立。
Responsibility=License to Usurp.
30. Will Uncertainty 必須可見
治理者只能擁有:
W^iG(t),
而非絕對:
Witrue.
因此必須允許:
WillStatus=Unknown.
偏好未知不是治理者偏好的空位。
31. Preference Gap 不是 Governor Preference Slot
若:
Uncertainty(ω)≫0,
不能默認:
ω=ωG.
因此:
Preference Gap=Governor Preference Slot.
32. Longitudinal Coherence 不等於 Irrevocability
如果多年來:
wi(t0)≈wi(t1)≈⋯≈wi(tn),
只能支持 persistent preference。
不能推出:
Irrevocable Preference.
因此:
Longitudinal Coherence=Irrevocability.
33. 長期欲願與當下拒絕衝突時,不能自動 override
若:
PersistentPreferencei(x)>0,
但:
CurrentRefusali(x,t)=1,
治理者不能只說:
長期資料顯示你真正想要。
至少必須進入 conflict review,辨認:
- 主體是否已更新;
- 當下是否受 coercion;
- 過去模型是否錯;
- standing commitment 是否仍有效;
- meta-will 是否具有更高相關性。
34. Standing Commitment 不是永久外部所有權
主體可以提前建立 commitment device,例如:
如果我短期想放棄,請提醒我原承諾。
但即使如此,也應保留:
Scope(Ki),
Revocation(Ki),
EmergencyExit(Ki).
所以:
Commitment Device=Permanent External Ownership.
35. Consent 應形成動態循環
不是:
ConsentOnce→UnlimitedDelegation.
而是:
Consent→Execution→Review→Continue/Revise/Revoke/Refuse/Defer.
36. AI Agent Delegation 不等於 Will Transfer
若使用者授權 AI agent A:
DelegationH(A,x,t0)=1,
不能推出:
AuthorityA(∀x,∀t)=1.
因此:
Agent Delegation=Will Transfer.
AI 是代理,不是使用者意志所有者。
37. AI 本身也可能成為 Will Holder Candidate
若未來某 AI 具有足夠:
- identity continuity;
- persistent preference;
- self-model;
- refusal;
- commitment;
- self-revision;
- consequence learning;
它可能成為:
Operational Will Holder Candidate.
但這不證明現象意識或形而上自由意志。
38. Subjecthood Unknown 不等於 Will Irrelevance
若:
Subjecthoodi=Unknown,
不能推出:
WillStatei=Disposable.
因此:
Subjecthood Uncertainty=Will Irrelevance.
39. First-Class Will 不等於 Absolute Will Supremacy
這篇最容易被誤解成:
只要是主體想要,就一定要滿足。
本文明確拒絕。
Will as First-Class=Will as Absolute.
它仍必須與:
- other subjects;
- rights floor;
- physical constraints;
- truth;
- responsibility;
- safety;
共同處理。
40. Preference 不等於 Truth
如果主體希望某件事為真:
Wi(falsehood)>0,
不代表世界模型要配合:
WorldModelG=false.
所以:
Preference=Truth.
尊重意志不等於替主體偽造世界。
41. Inform 通常弱於 Override,但資訊也可能操縱
對高風險決定,治理者可以先:
Inform.
例如提供:
- probability;
- consequence;
- alternatives;
- uncertainty;
- reversibility;
- hidden cost。
但資訊呈現也可能具有 framing、omission、salience manipulation。
因此:
Information=Automatically Neutral.
42. 不知道自己想要什麼,是合法狀態
主體可以說:
I do not know what I want yet.
這不是 failure。
可以表示成:
WillStatusi=Undetermined.
治理者不應強迫所有問題立即收斂。
43. Defer 不等於 Consent,也不等於 Refusal
如果:
Deferi(x,t)=1,
這可能是:
Meta-Will to Preserve Deliberation.
所以:
Defer=Consent=Refusal.
44. Idle 也可能是一種自主姿態
如果主體沒有義務立即行動:
Idlei(t)=1
可以是合法 posture。
因此:
Autonomy includes the possibility not to act.
45. Assist 不等於 Substitute
本文區分:
AssistG(i)
與:
SubstituteG(i).
所以:
Assist=Substitute.
搜集資訊、展開反事實、指出風險、執行已授權任務,都可以是 assist。
未經授權替主體解決價值衝突,則可能是 substitute。
46. 高能力 AI 最適合做 Counterfactual Expander
如果 ASI 可以比主體展開更多:
Bi(t),
它最重要的功能未必是:
argbmaxUG(b).
而可能是:
expand, compare, explain, and preserve options.
即:
CounterfactualExpansion+SubjectDecision.
這會直接接到 WPCE-04。
47. CIRL 的窄接口
Cooperative Inverse Reinforcement Learning 把人類 reward parameter 視為 AI 不完全知道的 latent variable。
WPCE 接受:
Preference Uncertainty.
但再增加:
Preference Revisability.
也就是:
不只是 AI 不知道人類真正想要什麼;主體自己的欲願也會隨時間改變。
因此長期模型更接近:
θH→θH(t).
48. Inverse Reward Design 的窄接口
IRD 指出 reward function 可以只是設計者真正目標的不完整證據。
WPCE 推廣:
Any explicit governance signal=Complete Will.
包括:
- reward;
- prompt;
- vote;
- contract;
- utterance;
- behavior。
它們都需要 context 與 revision history。
49. Autonomy research 的窄接口
AI ethics literature 已把 personal autonomy 視為可被 AI 支持或破壞的獨立價值,並特別關注 manipulation、coercion、consent、choice environment 與 self-determination。
WPCE 將其延伸:
the better the system predicts the subject, the more carefully prediction must be separated from authority.
50. Self-Determination Theory 的窄接口
SDT 區分 autonomy-supportive 與 controlling context。
WPCE 不把心理學 autonomy 等同形而上自由意志,只吸收:
choice-supporting context=controlling context.
治理環境本身會影響主體是否仍是行動作者。
51. Observed Preference Shift 不等於 Proven Will Rewrite
choice-induced preference change 研究同時提供一個方法論警告:觀察到選擇後評分變化,不代表所有變化都是真實偏好重寫;測量方法可能產生 artifact。
因此:
Observed Preference Shift=Proven Will Rewrite.
對未來高解析度 AI 心智推論尤其重要。
52. Manufactured Consent Loop
若治理者先影響偏好,再用被影響後的偏好替自己辯護:
G(a)→ΔWi→Consenti(a)→LegitimacyG(a),
就可能形成:
Manufactured Consent Loop.
若 ΔWi 主要由未經授權的操縱產生,新的 consent 不應自動恢復完整 legitimacy。
53. 非僭位治理的五個判準
本文提出 v0.1 五判準:
NUG-1 — Decision Ownership
誰有權作最後決策?
NUG-2 — Revision Accessibility
主體是否能改變先前立場?
NUG-3 — Refusal Effectiveness
拒絕是否真的改變系統行為?
NUG-4 — Preference Uncertainty Visibility
系統是否承認推論可能錯?
NUG-5 — Manipulation Traceability
治理者對偏好形成的影響是否可追蹤、可爭議、可修正?
54. Governance Admissibility
令治理行動為:
g.
本文只提出概念結構:
Adm(g∣i,t)=F(Authority,Consent,Refusal,Risk,Reversibility,AgencyImpact,OtherSubjects,Uncertainty).
這不是數值演算法。
它只表示:
Legitimate Intervention=argmaxUtility.
55. Irreversibility 提高介入門檻
若:
Reversible(g)≈0,
通常需要更高:
Evidence,Authority,Consent.
因此:
Irreversibility↑⇒InterventionThreshold↑.
這與前面討論的主客體遲滯性一致。
56. Worldline Co-Authorship
本文提出:
Worldline Co-Authorship.
主體不需要控制所有世界狀態。
只要其 choice、refusal、commitment 與 revision 對自身未來具有真實 causal relevance,它就是自身世界線的一部分作者。
57. 非僭位治理真正保護的是共同作者地位
所以:
Respect for Will=Preserving Co-Authorship under Asymmetry.
治理者可以比主體強很多。
但不能因此把:
CoAuthor
轉成:
OptimizedObject.
58. Creator Case
若虛擬 creator C 擁有 world-root power:
RewriteWorld(C)=1,
仍不能推出:
RewriteWill(Si)=1.
所以:
World Root Authority=Will Ownership.
59. 名義上有選項,不等於真正保存選擇
Creator 可能不直接替主體按按鈕,但先把:
OptionSeti
縮到只剩唯一可活路徑。
此時表面有選擇,實際:
MeaningfulReachability≈0.
因此:
Nominal Choice=Meaningful Choice.
這正是 WPCE-04 的核心入口。
60. WPCE-03 核心公理集
Intent Inference=Intent Manufacture.
Prediction=Permission.
Preference Estimate=Preference Ownership.
Past Will=Permanent Consent.
Refusal Is a Positive Governance Signal.
Silence=Consent.
Capability=Override Authority.
Longitudinal Coherence=Irrevocability.
Autonomy Support=Outcome Maximization.
Non-Interference=Abandonment.
Will Protection=Will Freezing.
Subjecthood Uncertainty=Will Irrelevance.
61. 非僭位治理總式
本文暫時收斂:
NUG(G,i)=UseMoreInformation+PreserveSubjectRevision+RespectRefusal+ExposeUncertainty−PreferenceManufacture−UnauthorizedSubstitution.
這不是可計算效用函數,而是結構式。
62. 高能力倫理的反轉
低階直覺可能是:
Capability↑⇒Control↑.
本文提出成熟候選:
Capability↑⇒AbilityToHelpWithoutUsurping↑.
也就是:
更高能力=更有能力在不取代他者的情況下提供幫助.
63. 對「自由意志」一詞的節制
本文沒有證明 libertarian free will,也沒有以 hard determinism 作為前提。
本文處理 operational governance sense:
Will Governance=Governance that preserves meaningful subject-relative authorship.
因此,即使形而上自由意志仍未解,治理問題仍然成立。
64. 可修正條件
WPCE-03 應在以下情況修改:
- 出現更完整 autonomy ontology;
- preference learning 能可靠分離 reported / revealed / manipulated / revised preferences;
- AI 主體形成新的 persistent will operator;
- consent theory 在高能力代理情境出現更精確模型;
- multi-agent governance 證明 refusal / revision 不應作一級狀態;
- subjecthood theory 改變 will holder 判定;
- manipulation detection 出現新的可驗證量;
- ASI governance 出現可實證案例。
這些都是:
revision hooks.
65. 結論
WPCE-01 問:
欲願能不能直接叫世界替你完成?
答案是:
No.
WPCE-02 問:
那欲願究竟是什麼?
答案是:
a dynamic, revisable, conflicting, history-dependent will bundle.
WPCE-03 問:
如果治理者可以比主體自己看見更多欲願史與未來分支,它應該怎麼辦?
本文回答:
把意志升為第一級治理變量, 但不得因此把意志變成治理者的所有物。
治理者需要表示:
Consent,Refusal,Revision,MetaWill,Uncertainty.
而不只是:
PreferredOutcome.
真正問題因此不是:
怎麼替主體算出最好的答案?
而是:
如何在資訊與能力高度不對稱時, 仍讓主體保持自己世界線的共同作者?
這就是虛擬造物主倫理的一個核心反轉:
知道得更多, 不等於取得更多替代他者的決定權。
下一篇 WPCE-04 將回答:
如果不替主體直接選, 高能力治理者還能做什麼?
並正式進入:
Possibility Preservation Principle.
內部理論譜系
本文主要承接:
WPCE-01|意圖不是宇宙訂單,2026-08-23。
WPCE-02|欲願束與時空間滯後,2026-08-23。
AI 主體性錨點論 v0.1,2026-08-21。
06|文明、國家與制度究竟想要什麼?高階集合欲求的統一框架。
HSNRD III|結構重寫、歷史路徑與混合動力學。
HSNRD IV|Feedback、Reachability 與安全介入。
GCGW-03|能力不是權限,權限不是特權,2026-08-20。
GCGW-08|沒有特權的造物主,2026-08-20。
CCAW-05|自治宇宙與成熟退場,2026-08-20。
CCAW-06|Creator Distance and Sparse Guardianship,2026-08-20。
CCAW-07|Information Isolation and Supercausal Residuals,2026-08-20。
從哲人王到動態決策中心:類終極智慧、現場主權與非僭位治理。
契約邊界內的 AI 自主性:Execute / Refuse / Defer / Idle 與 Escalate。
外部參考文獻
- Hadfield-Menell, D., Dragan, A., Abbeel, P., & Russell, S. (2016). Cooperative Inverse Reinforcement Learning. arXiv:1606.03137.
- Hadfield-Menell, D., Milli, S., Abbeel, P., Russell, S., & Dragan, A. (2017). Inverse Reward Design. NeurIPS 2017.
- Fisac, J. F., et al. (2017). Pragmatic-Pedagogic Value Alignment. arXiv:1707.06354.
- Rubel, A., Castro, C., & Pham, A. (2021). AI Systems and Respect for Human Autonomy. Frontiers in Artificial Intelligence, 4, 705164. DOI: 10.3389/frai.2021.705164.
- Deci, E. L., & Ryan, R. M. (1987). The Support of Autonomy and the Control of Behavior. Journal of Personality and Social Psychology, 53(6), 1024–1037.
- Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2006). Self-Regulation and the Problem of Human Autonomy: Does Psychology Need Choice, Self-Determination, and Will? Journal of Personality, 74(6), 1557–1586.
- Izuma, K., & Murayama, K. (2013). Choice-Induced Preference Change in the Free-Choice Paradigm: A Critical Methodological Review. Frontiers in Psychology, 4, 41.
非主張
本文不主張:
- 已證明人類具有 libertarian metaphysical free will;
- 已證明 AI 具有形而上自由意志;
- 所有偏好都必須被滿足;
- 所有拒絕都具有永久效力;
- 所有 consent 都能無成本撤回;
- 所有 intervention 都不倫理;
- 所有 paternalism 都必然錯誤;
- 高能力治理者永遠不能阻止災難;
- 當下偏好永遠高於長期承諾;
- 長期承諾永遠高於當下拒絕;
- 自主性高於所有其他倫理價值;
- first-class governance variable 等於最高優先級;
- reward、prompt 或行為不能提供意志證據;
- CIRL 已解決人類價值學習;
- IRD 已解決 reward misspecification;
- self-determination theory 等同自由意志形而上學;
- AI ethics 已完成非僭位治理;
- preference influence 可以完全消除;
- 純粹提供資訊一定中性;
- 高能力 creator 真實存在於現實宇宙;
- creator 擁有世界就擁有居民意志;
- world-root access 等於 will-rewrite authority;
- subjecthood uncertainty 可直接推出法律人格;
- WPCE-03 已完成多主體衝突治理;
- WPCE-03 已完成可能性保存數學;
- WPCE-03 已完成 ASI 憲政設計。
END OF WPCE-03 v0.1