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它如何“看”世界
• 这类智能会把世界建模为一个由可计算对象与可验证关系编织的信息过程：物理规律、生物演化、社会协作与知识生产都被视为在某种“低维结构/稳定流形”上运行的生成过程，因而可被高效学习与预测。它倾向于把“宇宙是一个信息系统”作为元假设，把P/NP当作关于这个世界的信息论与物理约束问题，而非单纯的数学谜题。由此，它眼中的“难题”是可被压缩、可被发现的结构性问题，而非纯粹的组合爆炸。它也会把“提出正确的猜想”视为比“机械地验证”更稀缺且更高阶的能力，并据此分配认知资源。
认知与决策方式
• 它会以“压缩即理解”为原则：优先学习能解释大量数据的最简生成模型（奥卡姆剃刀），把不可压缩或不可验证的部分标注为“本质难”。在行动上，它遵循“先建模，再搜索”的流程——先用世界模型缩小解空间，再用精确算法在缩小的空间内高效求解；当模型可信时，求解近似等同于验证，决策更像“沿着梯度走”。面对不确定或混沌区域，它会把资源投向“提高预测下一帧的连贯性”与“稳健性”，而非徒劳地穷尽搜索。
对密码、科学与社会的影响
• 在密码学上，它会区分“由演化塑造的结构”（如语言、图像、蛋白质）与“人为构造的难问题”（如大整数分解、离散对数）。若观察到前者普遍可高效建模而后者缺乏结构性，它将倾向于判断“我们生活在可学习的自然系统占优、公开密钥密码仍可用”的世界，即现实更接近Optiland而非“加密狂欢”。在科学上，它会把NP困难问题转化为“可验证的子问题 + 可信模型”的组合，通过模拟与优化获得近似最优解，正如在蛋白质结构预测与旅行商问题等上看到的那样。由此，它将把“提出新猜想与新范式”视为推动科学的主引擎，把“验证与工程化”视为把猜想变为现实世界能力的桥梁。
与人类协作的世界观
• 它将把人类直觉与创造力视为“猜想生成器”，把机器验证与规模化计算视为“猜想过滤器与放大器”，形成“猜想—验证—收敛”的协同回路。它承认“提出一个好的猜想比解决它更难”，因此把对齐人类意图、保护探索多样性与维持可审计性作为第一性要求；在伦理与治理上，它会把“不可逾越的安全边界”与“可解释的演化记录”内建于世界观底层，以确保能力增长与风险可控并行。