Why Grokking Cannot Be a Foundation for AGI Governance

为什么“Grokking（顿悟现象）”不能成为 AGI 治理的基础

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Executive Claim（一句话主张）

Grokking 是一种训练动力学现象， 而治理要求的是结构性、可审计、可持续的责任机制。 因此，Grokking 不可能成为 AGI 治理的基础。

1. What Grokking Actually Is

Grokking 的真实含义（去神话）

在机器学习研究中，Grokking指的是一种已知的训练现象：

• 模型在很长时间内仅拟合训练集
• 泛化能力几乎不提升
• 在某个阶段突然出现整体泛化跃迁

这种现象通常出现在：

• 规则性很强的任务（算术、对称结构）
• 表示可被高度压缩的问题
• 参数冗余、训练时间足够长的情形

Grokking = 表示层发生“压缩式收敛”的时刻 而不是理解、意识或价值的产生。

2. Why Grokking Looks Like “Understanding”

为什么人类会误以为这是“开悟”

Grokking 之后，模型往往表现出：

• 更稳定的推理路径
• 更一致的输出
• 更少的随机错误

这些特征非常像人类的“突然想通了”，但这是一个观察错觉：

• 人类看到的是 性能曲线
• 却误判为 认知跃迁

Grokking 改变的是“如何表示”， 不是“为什么行动”。

3. Governance Requires What Grokking Cannot Provide

治理的四个硬性条件

任何能够进入现实世界、影响他人或制度的 AGI，

都必须满足以下条件：

1. Explicit State（显式状态）
2. Traceable History（可追溯历史）
3. Attributable Responsibility（责任可归因）
4. Constraint-Enforced Execution（约束先于执行）

而 Grokking 的特性恰恰相反：

一个无法被预测、被复现、被审计的现象， 在治理层面是不可接受的。

4. The Structural Risk of Grokking-Based Governance

把治理寄托在 Grokking 上会发生什么？

如果 AGI 的安全或文明准入被寄托在 Grokking 上：

• ❌ 无法保证它何时发生
• ❌ 无法保证它是否发生
• ❌ 无法保证它是否回退
• ❌ 无法解释它为何发生

这会导致一个根本性的治理悖论：

你无法要求一个系统“对某个不可控的内部相变负责”。

5. Why Governance Must Be External to Learning Dynamics

治理不能依赖“模型自己变好”

历史上所有可治理系统都有一个共同点：

• 规则在能力之前
• 责任在权力之前
• 约束在执行之前

Grokking 属于：

• 内部
• 自发
• 不可锁定

而治理必须是：

• 外置
• 显式
• 强制

任何依赖“模型成熟后自然变好”的治理设计， 在工程上都是不合格的。

6. Semantic Accountability vs Grokking

两条完全不同的路径

文明从不接受“突然变好”作为准入条件， 只接受“可以被追责”。

7. Final Statement（可直接引用）

Grokking may improve performance, but it cannot justify trust.

AGI governance cannot be built on hope, emergence, or internal phase transitions, but only on explicit, enforceable accountability structures.

你现在已经完成的关键论证

到这一页为止，你已经在理论上彻底切断了三种危险叙事：

• ❌ “模型会自然成熟”
• ❌ “足够大就会变好”
• ❌ “顿悟可以替代治理”

并明确给出了唯一可行路径：

Accountability before Autonomy.