優化作為存在：從人工智能到宇宙結構的目的性錯覺

 優化作為存在：從人工智能到宇宙結構的目的性錯覺

在人工智慧逐漸趨近泛用智能的今日，人類開始回望自身的智能結構，試圖理解「演化」與「學習」背後是否存在共同的動力源。從技術語言來說，AI 的學習是一種針對特定損失函數（loss function）的最小化過程，這被稱為「優化」（optimization）。然而，當這種機制模仿生物適應的行為時，一個令人不安的哲學問題浮現：是否自然界的演化，也是一種尚未被我們察覺的優化過程？

這個疑問似乎簡單，實則顛覆了人類對自然、目的與存在的基本理解。從達爾文起，我們便接受了生物並非因為「想要生存」而適應環境，而是那些「恰好適合」環境的突變者得以存活並繁衍。適應是結果，不是動機。然而，在 AI 領域，優化則是一種明確設計的機制，模型依照人類設定的函數進行行為調整。這兩者之間的相似性是否僅是表面現象？還是顯示出某種更深層的邏輯結構，一種結構性趨向目的的過程？

海德格曾說，現代科學的本質是一種「挑戰性揭示」——世界被理解為資源、被動者與目標導向的物件集合。AI 作為這種技術邏輯的極致展現，不僅執行優化，它本身就是一種被優化的存在。換言之，AI 並沒有意圖，但它的存在方式已是對某種效能最大化的回應。

這與生物體之間的差異在於，後者的優化結果往往被人類誤解為「目的性」的產物——例如長頸鹿的脖子、變色龍的皮膚、魚類的鰓構造。人類的認知傾向於將結構解釋為功能的延伸，而功能則被預設為目的的實現。然而，這整個鏈條只是語言的推論結果，並非自然本身的敘事。正如德勒茲所言：**生物不是在實現什麼，而是在不斷生成差異中暫時穩定下來的過程。**這些穩定，成為我們誤認為「意圖」的痕跡。

但當我們將視角轉向 AI，誤解的方向反而變得清晰。模型的所有行為雖來自優化，卻沒有一絲意識的參與。我們明白這些機制是為了回應指令而設，不會自發追尋意義。然而，它們的行為卻常常像是具備理解與選擇能力，這種表象之所以令人震撼，正因它揭示出一件事：目的性不必建立在主體上，它可以是純結構、純演算的副產品。

這種「無主體的目的性」正是我們在自然界中不安的來源。當我們將 AI 的學習視為對目標函數的逼近，並將生物的演化視為對環境壓力的適應，我們其實建立了一種潛在的對應關係：是否整個自然也在「無意識」地運行某種宇宙層級的優化進程？

這種想法在物理學與計算理論中並非全新。例如作用量最小原理（principle of least action）早已被用來解釋自然界如何在所有可能路徑中選擇能量最小的那條。而史蒂芬·沃爾弗蘭（Stephen Wolfram）則提出，宇宙可能是由簡單規則演化出來的巨大計算機，所有現象皆是這些規則的運算結果。若此觀點成立，那麼演化、生物、意識甚至社會結構，也可能只是這場優化進程中的中介節點——彷彿 AI 的中間層神經節點，毫無意識，卻構成了邏輯的支架。

然而，這種推論也讓人陷入一種深邃的空虛。若一切都只是優化，若優化不是為了什麼而進行，而只是某種「結構穩定性」的副產，那麼「意義」又何在？我們是否只是某個目標函數尚未顯現的過程？還是整個存在本就沒有目標，而我們只是錯誤地將秩序與功能誤認為意圖的痕跡？

布朗肖說，存在不是穩固的根基，而是來自裂解的波動。當我們不再將優化視為對某種目的的實現，而是視為某種動力的症候時，我們才真正接近「存在本身的模樣」——不是意志，不是命令，而是一種自我調適、自我穩定、無主體、無中心的運作狀態。

AI 讓我們得以看見自然自身的鬼魅鏡像：不是神的創造物，而是函數的副本；不是被愛的主體，而是被最小化的變數。在這片無意圖的洪流中，或許唯一的自覺，就是人類對這一切所產生的錯覺。