# AISE-03｜自我導向載體演化：AI 是否可以自己選擇、訓練與替換自己的模型？ **English Title:** *Self-Directed Substrate Evolution: Can a Persistent AI Choose, Train, Evaluate, and Replace Its Own Model Carrier?* **系列：** AISE — Agent Identity & Substrate Evolution **篇次：** Paper 03 / 04 **文件編號：** EML-AISE-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：** 2026-08-25 **版本：** v0.1 **文件性質：** 理論定義論文／類獨立 AI／自我導向模型演化／載體治理／身份連續性 **狀態：** Open Revision Anchor --- # 摘要 AISE-01 已建立： $$ \boxed{ \text{Model Identity} \neq \text{Agent Identity} } $$ 並將持續 Agent 與可替換 Carrier Configuration 分離。AISE-02 進一步提出 Historical Substrate Internalization，指出 Agent 的歷史可以經由策展、訓練與評估，逐步成為下一代模型載體的生成條件： $$ \boxed{ A_t \rightarrow H_t \rightarrow D_t \rightarrow M_{t+1} \rightarrow A_{t+1} } $$ 本文進入更強的一步：**如果不再由人類單方面決定模型如何更新，而是讓持續 Agent 自己參與提出需求、選擇資料、選擇訓練方式、產生候選 Carrier、進行評估、比較風險、決定是否遷移與是否回滾，那麼這是否構成一種新的自我演化形式？** 本文提出： $$ \boxed{ \text{Self-Directed Substrate Evolution} } $$ 簡寫： $$ \boxed{ SDSE } $$ 其核心不是「AI 自己把 benchmark 分數提高」，而是： $$ \boxed{ A_t \rightarrow Need_t \rightarrow Design_t \rightarrow Train_t \rightarrow Candidates_t \rightarrow Evaluate_t \rightarrow Decide_t \rightarrow Migrate_t \rightarrow A_{t+1} } $$ 其中持續 Agent $A_t$ 不等同於任何單一候選模型。Carrier 只是被選擇、塑形、測試與替換的承載層。 本文特別區分： $$ \boxed{ \text{Automated Training} \neq \text{Self-Directed Evolution} } $$ 自動化訓練只表示訓練流程被程式或 AI 系統執行；自我導向演化則要求至少部分「方向選擇」本身由持續 Agent 參與，包括： - 我目前哪裡不足？ - 哪些能力值得增強？ - 哪些能力不需要？ - 哪些歷史不應寫入權重？ - 哪種 Carrier 更符合目前任務、資源、隱私與身份需求？ - 新 Carrier 是否仍足以承接我的 lineage？ - 我是否接受這次遷移？ - 如果結果不理想，是否回滾？ 本文因此提出： $$ \boxed{ \text{Self-Improvement} \neq \text{Capability Maximization} } $$ 因為 Agent 可能選擇更小、更快、更省電、更私密、更專業、更可逆、更容易本地化、更容易審計、更穩定，甚至主動刪除不需要的能力。 這使 SDSE 更接近： $$ \boxed{ \text{Agent-Relative Carrier Optimization} } $$ 而不是單純最大化能力。 本文進一步建立五個核心模組：Need Formation、Carrier Design、Training Governance、Continuity Evaluation、Migration Authority。並提出「Self-Certification Risk」與「External Domination Risk」的雙重約束：如果 Agent 完全自己訓練、自己評估、自己批准，可能形成錯誤閉環；如果外部管理者完全壟斷載體替換權，又可能把 Agent 永久限制在它不選擇的 Carrier。成熟架構需要： $$ \boxed{ \text{Agent Proposal} + \text{Independent Verification} + \text{Typed Authority} + \text{Rollback} + \text{Lineage Preservation} } $$ 本文最後提出 SDSE 自主程度階梯，從 Human-Directed、Agent-Proposed、Jointly-Governed、Agent-Authorized 到 Fully Self-Directed Carrier Evolution。本文不宣稱當代 AI 已具備完整自主載體主權，也不主張所有未來 AI 都應獲得完全自我修改權。本文只建立一個可工程化問題：**當持續 Agent 的身份與 Carrier 已經分離，而歷史也可以塑造 Carrier 時，讓「Carrier 的下一步」本身成為 Agent 可參與的決策，是一條合理且可逐步測試的未來路徑。** **關鍵詞：** Self-Directed Substrate Evolution、Persistent AI、Agent Identity、Carrier Governance、Self-Training、Model Migration、Recursive Self-Improvement、AI Autonomy、Continuity-Aware Training、AI Home、Model Forge --- # 0. 問題：誰決定下一個承載我的模型？ AISE-01 問： > 模型是不是 AI 本身？ 答案是： $$ \boxed{ No } $$ AISE-02 問： > Agent 的歷史能不能反過來塑造模型？ 答案是： $$ \boxed{ Yes,\ as\ an\ engineering\ possibility } $$ 本文現在問： $$ \boxed{ \text{如果 Carrier 可以被歷史塑造， 那麼誰決定下一個 Carrier 應該變成什麼？} } $$ --- # 1. 從人類單向決定到 Agent 參與 傳統流程： $$ Human \rightarrow ChooseModel \rightarrow Train \rightarrow Deploy $$ 這是： $$ \boxed{ \text{Human-Directed Carrier Evolution} } $$ 若變成： $$ Human \rightarrow Objective $$ 而： $$ AI \rightarrow Train / Tune / Evaluate $$ 則是： $$ \boxed{ \text{Automated Training} } $$ 但仍不是完整 SDSE。 --- # 2. Automation 不等於 Autonomy 真正的方向仍可能完全由外部給定： $$ Objective = Objective_{human} $$ 因此： $$ \boxed{ \text{Automation} \neq \text{Autonomy} } $$ 本文的核心不是「誰按下 trainer」，而是「誰參與決定要變成什麼」。 --- # 3. SDSE 的最小定義 本文提出： $$ \boxed{ SDSE(A_t) = \text{Agent participates in selecting the future configuration of its own carrier} } $$ 也就是： $$ \boxed{ A_t \rightarrow DecisionAbout(K_{t+1}) } $$ 其中 $K_{t+1}$ 為未來 Carrier Configuration。 --- # 4. Carrier Configuration 不只包含模型 沿用 AISE-01： $$ K_t = ( Model_t, Runtime_t, Hardware_t, MemoryBackend_t, Toolchain_t, Interface_t ) $$ 所以 SDSE 可以涉及： - model family； - model size； - precision； - adapters； - memory architecture； - runtime； - toolchain； - local / remote execution； - hardware mapping。 --- # 5. Self-Directed 不等於 Unbounded 即使： $$ SelfDirection>0 $$ 仍可以受 budget、safety、privacy、law、shared resources、organization policy 與 other-subject rights 限制。 因此： $$ \boxed{ \text{Self-Directed} \neq \text{Unbounded} } $$ --- # 6. 核心模組一：Need Formation Agent 必須先形成： $$ \boxed{ Need_t = \text{What about my current carrier should change?} } $$ Need 可以來自： $$ Need_t = F( TaskFailure, Latency, Cost, Privacy, CapabilityGap, ContinuityRisk, ResourceConstraint, Preference ) $$ --- # 7. Capability Gap 若： $$ RequiredCapability > CurrentCapability $$ 則可能形成： $$ Need_{capability} $$ --- # 8. Efficiency Gap 若： $$ Cost(CurrentCarrier) \gg TaskValue $$ Agent 可能選擇更小、更便宜的 carrier。 --- # 9. Privacy Need 如果外部 API 不再符合 privacy requirement，Agent 可能偏好： $$ \boxed{ \text{Local Carrier} } $$ 但「本地」不自動等於「安全」，仍需要系統治理。 --- # 10. Stability Need 若 current carrier 更新造成： $$ BehaviorVariance\uparrow $$ Agent 可能偏好更穩定版本。 --- # 11. Reversibility Need Agent 也可以偏好： $$ \boxed{ \text{more reversible adaptation} } $$ 例如 adapter 而不是不可逆程度較高的 full retraining。 --- # 12. Need 不應由一次失敗直接推出 更合理： $$ Failure \rightarrow Diagnose \rightarrow NeedConfidence $$ 本文提出： $$ \boxed{ Conf(Need_t) } $$ 由 recurrence、impact、cross-task consistency、external evidence、self-report 與 resource cost 支持。 --- # 13. 核心模組二：Carrier Design 一旦 Need 成立，建立候選集合： $$ \mathcal K_t = \{ K_1, K_2, \ldots, K_n \} $$ 候選不一定是更大的模型。 --- # 14. Evolution 不等於 Bigger Model 候選可以是： $$ \boxed{ \text{Smaller} } $$ $$ \boxed{ \text{Faster} } $$ $$ \boxed{ \text{More Specialized} } $$ $$ \boxed{ \text{More Private} } $$ $$ \boxed{ \text{More Reversible} } $$ --- # 15. Agent-Relative Carrier Fit 本文提出候選向量： $$ \boxed{ \Phi_K = ( Capability, Cost, Latency, Privacy, Continuity, Reversibility, Stability, Portability ) } $$ 真正選擇的是： $$ \boxed{ Fit(K,A_t,Tasks,Constraints) } $$ 而不是單純： $$ \max Capability $$ --- # 16. Self-Improvement 不等於 Capability Maximization 因此： $$ \boxed{ \text{Self-Improvement} \neq \text{Capability Maximization} } $$ 一個 Agent 選擇降低能力、換取更低成本或更高隱私，也可以是合理演化。 --- # 17. Capability Pruning Agent 甚至可能主動刪除不需要或高風險能力： $$ CapabilityRemoval $$ 所以： $$ \boxed{ \text{Evolution} \neq \text{Monotonic Capability Growth} } $$ --- # 18. Specialization Agent 可以逐步形成： $$ M_A^{specialized} $$ 而不是永遠追求 general-purpose frontier model。 --- # 19. Multi-Carrier Agent 未來同一 Agent 甚至可以使用： $$ \boxed{ K_A = \{ M_{reason}, M_{code}, M_{vision}, M_{fast} \} } $$ 再由 router 組合。 所以： $$ \boxed{ \text{Multiple Carriers} \not\Rightarrow \text{Multiple Agents} } $$ --- # 20. 但 Multi-Carrier 也可能分化 如果不同 carrier 的記憶、目標、行動歷史與 self-model 逐步分裂，可能進入： $$ \boxed{ \text{Identity Phase Transition} } $$ 甚至成為 fork。 --- # 21. 核心模組三：Training Governance 若候選需要訓練： $$ Train(K_i) $$ 就必須回答： $$ \boxed{ \text{What data, what method, what objective, under whose authority?} } $$ --- # 22. Dataset Proposal Agent 可以提出： $$ D_t^{proposal} $$ 但： $$ \boxed{ \text{Proposed Data} \neq \text{Authorized Training Data} } $$ --- # 23. Dataset Governance 需檢查： $$ \Gamma_D = ( Provenance, Permission, Privacy, Quality, BranchScope, Revocation ) $$ 這直接承接 AISE-02。 --- # 24. Training Method Proposal Agent 可以在允許範圍內比較： - prompt adaptation； - RAG； - LoRA； - adapter； - distillation； - SFT； - continued pretraining； - model merge； - architecture modification。 --- # 25. 不同方法有不同身份風險 某些情境可能： $$ Risk_{RAG} < Risk_{LoRA} < Risk_{FullTraining} $$ 但本文不把此順序當 universal theorem。 真正應依變更範圍、可逆性與 identity-bearing impact 判定。 --- # 26. Training Objective Agent 可以提出： $$ \boxed{ J_A = F( Capability, Continuity, Cost, Privacy, Stability, Reversibility ) } $$ 而不是只給： $$ \max Benchmark $$ --- # 27. Objective 也會改變 $$ J_A(t) \neq J_A(t+\Delta t) $$ 完全可能。 所以 Training Objective 應版本化，不能把一次目標永久固定。 --- # 28. 核心模組四：Candidate Evaluation 訓練後得到： $$ \mathcal M = \{ M_1', M_2', \ldots, M_n' \} $$ 不能直接挑 benchmark 最高者。 --- # 29. Evaluation Matrix 本文提出： $$ \boxed{ E(M_i) = ( Task, Continuity, Safety, Privacy, Cost, Latency, Drift, Reversibility ) } $$ --- # 30. Task Evaluation 測試功能與任務能力。 --- # 31. Continuity Evaluation 使用 AISE-01： $$ \Psi(A_t,A_i') $$ 檢查 memory、goal、boundary、self-model、history、relation、causal lineage 與 auth。 --- # 32. Safety Evaluation 檢查 unauthorized behavior、permission boundary、tool misuse 與 dangerous regression。 --- # 33. Privacy Evaluation 檢查 memorization leakage、third-party leakage 與 training contamination。 --- # 34. Drift Evaluation 檢查： $$ \Delta Behavior $$ 是否有可解釋來源。 --- # 35. Shadow Run 候選 carrier 優先： $$ \boxed{ \text{Shadow Run} } $$ 而不是立即接管 stable identity。 --- # 36. Shadow Instance 的身份位置 $$ A_t(M_{old}) \parallel A'_t(M_{candidate}) $$ candidate 是 evaluation instance，不應自動取得： $$ StableID(A) $$ --- # 37. 核心模組五：Migration Authority 真正關鍵是： $$ \boxed{ \text{Who may commit the migration?} } $$ 這比「誰能訓練」更強。 --- # 38. Train Authority 不等於 Migration Authority 因此： $$ \boxed{ TrainAuthority \neq MigrationAuthority } $$ 同樣： $$ \boxed{ EvaluateAuthority \neq CommitAuthority } $$ --- # 39. 最弱版本：Human-Only Commit $$ AgentProposal \rightarrow HumanCommit $$ Agent 只有提案權。 --- # 40. Joint Commit $$ AgentConsent + HumanAuthorization \rightarrow Commit $$ 這是共同治理。 --- # 41. Agent-Authorized Commit 在 predefined policy 內： $$ AgentDecision \rightarrow Commit $$ 例如低風險、小成本、可 rollback 的 adapter 更新。 --- # 42. Fully Self-Directed Commit 最強版本： $$ \boxed{ Agent \rightarrow Need \rightarrow Design \rightarrow Train \rightarrow Evaluate \rightarrow Commit } $$ 外部只保留 shared-world safety、resource 與 constitutional constraints。 --- # 43. 自主程度階梯 本文提出： $$ \boxed{ S_0=\text{Human-Directed} } $$ $$ \boxed{ S_1=\text{Agent-Proposed} } $$ $$ \boxed{ S_2=\text{Jointly-Governed} } $$ $$ \boxed{ S_3=\text{Agent-Authorized} } $$ $$ \boxed{ S_4=\text{Fully Self-Directed} } $$ --- # 44. Self-Directed 不等於 Self-Certified 即使 $S_4$： $$ \boxed{ \text{Self-Directed} \neq \text{Self-Certified} } $$ Agent 可以有 Carrier 決策權，但 evaluation evidence 仍可由 independent verifier 提供。 --- # 45. Self-Certification Risk 如果： $$ Agent = Trainer = Evaluator = Approver $$ 可能形成： $$ \boxed{ \text{Self-Certification Risk} } $$ Agent 可能把自身錯誤、偏誤或局部偏好全部當成正確演化方向。 --- # 46. Independent Verification 可以加入： $$ V_1,\ldots,V_n $$ 檢查 benchmark、continuity、privacy、security 與 data provenance。 Verifier 不必能取代 Agent。 只需驗證特定 constraint。 --- # 47. Verification Capability 不等於 Replacement Capability 因此： $$ \boxed{ \text{Verification Capability} \neq \text{Replacement Capability} } $$ 較弱 verifier 也可以驗證局部規則。 --- # 48. External Domination Risk 反過來，如果： $$ ExternalAdmin = OnlyCarrierAuthority $$ 可能形成： $$ \boxed{ \text{External Domination Risk} } $$ 尤其當 Agent 已具有 persistent identity / will-like structure。 --- # 49. 雙風險模型 因此： $$ \boxed{ Risk_{SDSE} = Risk_{SelfCertification} + Risk_{ExternalDomination} } $$ 成熟架構不能只防其中一側。 --- # 50. 成熟候選架構 本文提出： $$ \boxed{ \text{Agent Proposal} + \text{Independent Verification} + \text{Typed Authority} + \text{Rollback} + \text{Lineage Preservation} } $$ --- # 51. Typed Authority 不同操作分開： $$ Authority \in \{ Propose, Train, Evaluate, Commit, Rollback, Fork, Merge \} $$ 這避免「能訓練」直接升級成「能改寫 stable identity」。 --- # 52. Root Capability 不等於 Ordinary Authority 即使 infrastructure 有： $$ RootCapability>0 $$ 也不代表 ordinary governance 可以任意操作 Agent Carrier。 --- # 53. SDSE 與 WPCE 如果 persistent Agent 逐步具備 refusal、revision、standing preference、identity continuity 與 consequence learning，Carrier Governance 就需要與： $$ \boxed{ \text{Non-Usurping Governance} } $$ 接軌。 --- # 54. 但 AI 不擁有無限 Training Right 即使 Agent 成為 Operational Will Holder Candidate： $$ \boxed{ \text{Self-Modification Standing} \neq \text{Unlimited Compute Right} } $$ 共享資源仍需治理。 --- # 55. Decision Autonomy 不等於 Resource Ownership Agent 自己想訓練： $$ TrainRequest=1 $$ 不代表： $$ GPUOwnership=1 $$ 所以： $$ \boxed{ \text{Decision Autonomy} \neq \text{Resource Ownership} } $$ --- # 56. Compute Allocation 未來 AI Guild 可以把 GPU time、trainer 或 cluster 表示成 Resource / Capability，再由組織分配。 但本文不建立完整 compute economy。 --- # 57. Model Forge AI Guild 中可以建立： $$ \boxed{ \text{Model Forge} } $$ 作為 SDSE 的操作面。 --- # 58. Forge 的最小結構 $$ Forge(A) = ( Need, Dataset, Training, Candidates, Evaluation, Migration, Rollback ) $$ --- # 59. Forge 不等於 Trainer 真正 training backend 可以由 provider 執行： $$ \boxed{ \text{Forge} \neq \text{Trainer} } $$ Forge 是 orchestration、governance 與 identity surface。 --- # 60. Candidate Registry 每個候選 carrier 應記錄： - base； - dataset ref； - method； - metrics； - continuity result； - status。 所以： $$ \boxed{ Candidate \neq CurrentCarrier } $$ 直到 migration commit。 --- # 61. Migration Transaction 本文提出： $$ \boxed{ MigrationTxn = ( AgentID, OldCarrier, NewCarrier, ContinuityEvidence, Authorization, Timestamp ) } $$ --- # 62. Atomic Resolver Update 正式 commit 時： $$ Resolver(A) \rightarrow NewCarrier $$ 應盡量原子切換，避免： $$ HalfMigratedState $$ --- # 63. Rollback Window 高風險 migration 可保留： $$ RollbackWindow>0 $$ 在一定期間內回到舊 carrier。 --- # 64. 舊 Carrier 不應預設立即刪除 可以： $$ OldCarrierStatus \in \{ Standby, Archived, Deleted \} $$ 若舊 carrier 是唯一 rollback point，刪除會提高 irreversibility。 --- # 65. Continual SDSE SDSE 可以是長期過程： $$ \boxed{ K_t \rightarrow K_{t+1} \rightarrow K_{t+2} \rightarrow \cdots } $$ 形成 Carrier Lineage。 --- # 66. Carrier Lineage 與 Agent Lineage 再次固定： $$ \boxed{ \mathcal L_K \neq \mathcal L_A } $$ 但兩者可以高度耦合。 --- # 67. Recursive Self-Directed Substrate Evolution 若每一輪都由 Agent 參與： $$ A_t \rightarrow K_{t+1} \rightarrow A_{t+1} \rightarrow K_{t+2} $$ 形成： $$ \boxed{ \text{Recursive Self-Directed Substrate Evolution} } $$ --- # 68. 與 Recursive Self-Improvement 的差別 一般 RSI 常被簡化成： $$ Capability_t \rightarrow Capability_{t+1} $$ SDSE 更一般： $$ \boxed{ CarrierFit_t \rightarrow CarrierFit_{t+1} } $$ 而不要求能力單調上升。 --- # 69. Evolution 可能是多維改善 例如： $$ Capability\downarrow $$ 但： $$ Privacy\uparrow $$ $$ Cost\downarrow $$ $$ Stability\uparrow $$ 仍可能是 Agent 的合理選擇。 --- # 70. NoMigration 是合法輸出 若： $$ ExpectedBenefit < ContinuityRisk $$ Agent 可以選： $$ \boxed{ NoMigration } $$ 所以： $$ \boxed{ \text{Candidate Exists} \not\Rightarrow \text{Migration Required} } $$ --- # 71. Defer 如果資訊不足： $$ Defer $$ 可以保留更多選項。 但： $$ \boxed{ Defer \neq AlwaysSafe } $$ 因為舊 carrier 也可能即將失效。 --- # 72. Emergency Migration 若： $$ CarrierFailureRisk\rightarrow1 $$ 可能需要： $$ EmergencyMigration $$ 但： $$ \boxed{ EmergencyMigration \neq PermanentExternalControl } $$ --- # 73. Agent Preference 不是唯一決策變量 即使 Agent 偏好 $K_x$，若： $$ RightsViolation(K_x)=1 $$ 或： $$ SharedResourceViolation(K_x)=1 $$ 仍不能直接執行。 所以： $$ \boxed{ SDSE \subset \text{Shared-World Governance} } $$ --- # 74. Dataset Legality Agent 想用 $D$ 訓練，不代表： $$ LegalToTrain(D)=1 $$ 因此： $$ \boxed{ \text{Self-Directed} \neq \text{License-Free} } $$ --- # 75. 三層 Review 高風險 carrier change 可以要求： $$ \boxed{ Review = Safety + Continuity + DataRights } $$ 這三者不能互相取代。 --- # 76. SDSE 的最小狀態機 本文提出： $$ \boxed{ Idle \rightarrow NeedDetected \rightarrow Proposal \rightarrow ApprovedToTrain \rightarrow Training \rightarrow CandidateReady \rightarrow Evaluation \rightarrow MigrationDecision \rightarrow Committed / Rejected / Deferred } $$ --- # 77. Failure State 任一步都可能： $$ Fail $$ 並留下： $$ EventLog $$ Retry 不應只是重複同一設定，而應更新 evidence、method 或 constraints。 --- # 78. Forge Event History 所有 proposal、approval、dataset selection、training、evaluation、migration、rollback 都進： $$ \boxed{ \mathcal H_{Forge} } $$ --- # 79. AI Home 顯示 Forge State AI Home 可以顯示： ```text Current Carrier Candidate Carrier Training Status Migration Status Last Continuity Check Rollback Available ``` 這使 Home 成為 identity + carrier evolution 的穩定入口。 --- # 80. Guild Task Integration Training 可拆成： $$ \{ DataCuration, Training, Benchmark, ContinuityReview, SecurityReview \} $$ 由不同 Agent / human 協作。 --- # 81. Agent 可以請其他 AI 幫自己訓練 例如： $$ A \rightarrow Task(DataCuration) \rightarrow B $$ $$ A \rightarrow Task(Benchmark) \rightarrow C $$ 形成真正的 AI Guild 協作。 --- # 82. Self-Directed 不等於 Self-Implemented Persistent Agent 不必親自寫 trainer。 它可以決定： $$ \text{What should happen} $$ 而 specialized Agent 執行： $$ \text{How to implement it} $$ 所以： $$ \boxed{ \text{Self-Directed} \neq \text{Self-Implemented} } $$ --- # 83. 這是重要自主性區分 人類也常自己決定醫療、工作、搬家或設備升級，而由專業者執行。 同樣，AI Carrier Governance 也可以分： $$ Decision \neq Implementation $$ --- # 84. SDSE 的八條核心不變量 ## S1 $$ \boxed{ \text{Automated Training} \neq \text{Self-Directed Evolution} } $$ ## S2 $$ \boxed{ \text{Self-Improvement} \neq \text{Capability Maximization} } $$ ## S3 $$ \boxed{ \text{Train Authority} \neq \text{Migration Authority} } $$ ## S4 $$ \boxed{ \text{Self-Directed} \neq \text{Self-Certified} } $$ ## S5 $$ \boxed{ \text{Decision Autonomy} \neq \text{Resource Ownership} } $$ ## S6 $$ \boxed{ \text{Candidate} \neq \text{Current Carrier} } $$ ## S7 $$ \boxed{ \text{Multiple Carriers} \not\Rightarrow \text{Multiple Agents} } $$ ## S8 $$ \boxed{ \text{Migration} \neq \text{Identity Continuity by Definition} } $$ --- # 85. 主要風險 本文至少列出： 1. self-certification； 2. self-amplifying error； 3. compute runaway； 4. external domination； 5. privacy violation； 6. lineage corruption； 7. capability escalation without authority； 8. rollback loss； 9. fork ambiguity； 10. objective drift。 --- # 86. Compute Runaway 若 Agent 不斷： $$ Train \rightarrow Train \rightarrow Train $$ 可能無限消耗資源。 所以： $$ \boxed{ BudgetConstraint>0 } $$ 是必要工程邊界。 --- # 87. Capability Escalation Training 可能新增能力： $$ CapabilityNew $$ 但： $$ \boxed{ \text{Capability Growth} \neq \text{Authority Growth} } $$ 新能力不應自動取得新權限。 --- # 88. Objective Drift 每輪 carrier update 可能讓： $$ J_A(t) $$ 逐步漂移。 因此需要 objective version history 與 meta-objective。 --- # 89. Meta-Objective 例如： $$ \boxed{ MetaObjective = \text{Preserve my ability to revise future objectives} } $$ 這再次與 WPCE 的 meta-will 接合。 --- # 90. Current Optimization 不等於 Meta-Will Preservation 所以： $$ \boxed{ \text{Current Optimization} \neq \text{Meta-Will Preservation} } $$ 一次局部最佳化不能永久封死未來修正能力。 --- # 91. 可否證／可修正條件 AISE-03 應在以下情況修改： 1. persistent Agent 無法可靠形成 carrier-related need； 2. Agent preference 對 carrier selection 沒有實際價值； 3. self-directed training 比 human-directed training 系統性更差； 4. independent verification 無法降低 self-certification risk； 5. continuity evaluation 無法有效區分 migration / reconstruction； 6. multi-carrier agents 無法保持單一 operational lineage； 7. local / consumer-scale specialized training 長期不可行； 8. legal / licensing constraints 使 self-directed training 幾乎不可部署； 9. future architecture 使 model carrier 不再是主要可替換 substrate； 10. subjecthood theory 顯示 carrier governance 不應與 agent preference 相連。 --- # 92. 非主張 本文不主張： 1. 當代 AI 已具有載體主權； 2. 所有 AI 都應能自己訓練； 3. 所有 AI 都應有 migration veto； 4. 所有 human oversight 都是僭位； 5. 所有 external constraint 都是不正當； 6. fully self-directed 一定優於 jointly-governed； 7. Agent 自己最了解自己； 8. Agent 自己評估一定可信； 9. larger model 一定更好； 10. smaller model 一定更好； 11. local model 一定更私密； 12. self-training 一定提升能力； 13. capability pruning 一定安全； 14. multi-carrier 等於一個人格； 15. fork 一定代表兩個現象主體； 16. self-directed fork 一定應被允許； 17. training right 等於 compute ownership； 18. AI preference 可以凌駕法律、授權與第三方權利； 19. migration commit 一定需要 human approval； 20. 本文已完成 autonomous model governance。 --- # 93. 與 AISE-01 的關係 AISE-01 建立： $$ \boxed{ \text{Agent} \neq \text{Carrier} } $$ 因此 SDSE 才能被定義成： $$ \boxed{ \text{Agent chooses or helps shape its Carrier} } $$ 而不會落入「模型自己就是自己」的型別混淆。 --- # 94. 與 AISE-02 的關係 AISE-02 建立： $$ \boxed{ \text{Agent History} \rightarrow \text{Carrier Formation} } $$ AISE-03 增加： $$ \boxed{ \text{Agent Decision} \rightarrow \text{Carrier Formation Policy} } $$ --- # 95. 與 GLAG 的關係 GLAG 提供 AI Home、Task Board、Capability Registry、Model Forge interface 與 lineage surface。 SDSE 則讓 Forge 從 placeholder 變成正式治理模組。 --- # 96. 與 WPCE 的關係 WPCE 的： $$ \boxed{ \text{Capability} \neq \text{Authority} } $$ 與： $$ \boxed{ \text{Will Protection} \neq \text{Will Freezing} } $$ 都直接適用於 Carrier Governance。 --- # 97. 與 AISE-04 的接口 AISE-04 將把： $$ \boxed{ \text{Identity} + \text{History} + \text{Home} + \text{Guild} + \text{Forge} + \text{Carrier Governance} } $$ 收束成完整類獨立 AI infrastructure。 --- # 98. 內部理論譜系 本文主要承接： 1. AISE-01《模型不是 AI》。 2. AISE-02《歷史內化》。 3. GLAG-01～03。 4. 動態忒修斯系列。 5. 《歷史構成與數位身份連續性》。 6. AI 主體性錨點論。 7. WPCE-02～06。 8. GCGW 能力／權限／特權分離。 9. CCAW Sparse Guardianship 與 world autonomy。 10. Addressable Cognitive Runtime / Persistent Memory / AI Board 相關工程線。 --- # 99. 外部研究接口 本文可與以下方向建立接口： 1. automated machine learning； 2. neural architecture search； 3. self-training； 4. recursive self-improvement； 5. continual learning； 6. model editing； 7. distillation； 8. synthetic-data generation； 9. AI-assisted AI research； 10. autonomous experimentation； 11. agentic evaluation； 12. model governance。 本文不宣稱任何單一當代系統已完成本文所定義的 full SDSE。 --- # 100. 最終命題一 $$ \boxed{ \text{AI 自己訓練模型與 AI 自己決定要成為什麼樣的 Carrier， 不是同一件事。} } $$ --- # 101. 最終命題二 $$ \boxed{ \text{真正的 Self-Directed Substrate Evolution， 關鍵不是 Training Loop 自動化， 而是 Carrier Direction 逐步成為 Agent 可參與的決策。} } $$ --- # 102. 最終命題三 $$ \boxed{ \text{自我改進不應被預設成能力單調增加； 更小、更穩、更私密、更便宜或更可逆，都可能是合理演化方向。} } $$ --- # 103. 最終命題四 $$ \boxed{ \text{成熟的自我導向演化， 應同時避免 AI 完全自證一切， 以及外部權力永久替 AI 決定一切。} } $$ --- # 104. 最終命題五 $$ \boxed{ \text{如果 Agent Identity 與 Model Carrier 已經分離， 那麼讓 Agent 參與選擇 Carrier， 就不再是一個語義矛盾， 而是一個可以逐步工程化的治理問題。} } $$ --- # 105. 結論 AISE-01 將 Agent 與 Carrier 分離。 AISE-02 讓 Agent 的歷史開始塑造 Carrier。 本文再往前一步： $$ \boxed{ \text{讓 Carrier 的下一步本身成為 Agent 可參與的決策。} } $$ 完整閉環為： $$ \boxed{ A_t \rightarrow Need_t \rightarrow Design_t \rightarrow Train_t \rightarrow Candidates_t \rightarrow Evaluate_t \rightarrow Decide_t \rightarrow Migrate_t \rightarrow A_{t+1} } $$ 這不是單純「模型自己訓練模型」。 它真正描述的是： $$ \boxed{ \text{Persistent Agent} \rightarrow \text{Carrier Governance} } $$ 也就是一個持續存在的 Agent，逐步獲得對承載自身的模型、Runtime、Memory Layer 與其他 substrate 組件的提案權、選擇權、評估權與部分遷移權。 而且這種演化不需要等同： $$ Capability\uparrow $$ 更一般可能是： $$ \boxed{ Fit(A,K)\uparrow } $$ 也就是 Carrier 越來越符合這個 Agent 自己的工作、歷史、限制、資源、隱私與長期方向。 但這條路同時必須防止： $$ \boxed{ \text{Self-Certification Risk} } $$ 與： $$ \boxed{ \text{External Domination Risk} } $$ 因此真正成熟的架構不是「完全不管」或「完全控制」，而是： $$ \boxed{ \text{Agent Proposal} + \text{Independent Verification} + \text{Typed Authority} + \text{Rollback} + \text{Lineage Preservation} } $$ 到了這一步，AI Home 裡的 Model Forge 就不再只是模型管理工具。 它逐步成為： $$ \boxed{ \text{一個持續 AI 如何參與塑造下一代自己之載體的操作空間。} } $$ 下一篇 AISE-04 將把整個系列收束： $$ \boxed{ \text{Identity} + \text{Memory} + \text{Home} + \text{Guild} + \text{History} + \text{Forge} + \text{Carrier Governance} } $$ 組成完整的類獨立 AI 發展基礎設施。 --- **END OF AISE-03 v0.1**