新研究證實:面對不斷變化的世界,突變型 AI 群體可勝過經優化模型

Allora Labs 研究人員證明,透過基因突變刻意削弱個別 AI 模型,反而能提升群體整體表現

紐約2026年9月4日 /美通社/ — 現有 AI 系統受限於一項缺陷:當模型訓練所依據的世界發生變化時,它們便無法適應。Allora Labs 首席科學家撰寫的一篇新論文,以數學方式證明,可以運用在自然界孕育智能的同一套演化原則,克服這項根本限制。研究顯示,在 AI 模型群體中引入刻意設定的隨機突變,當周遭環境發生變化時,群體的整體表現可勝過任何單一經優化模型。該論文題為〈Flawed in Nature, Perfect through Evolution〉,刊載於學術期刊 Allora Decentralized Intelligence

自然缺陷機制。漂移:環境發生變化,根據舊數據訓練的模型便與新環境錯配。限制:單一模型的誤差會隨環境變化不斷累積,形成難以突破的效能上限。突變:平均而言,突變副本的表現預計不如原模型;但在眾多副本中,表現最佳者會更接近新的最優解。合成:權重會集中於表現最佳的模型,群體的整體輸出亦會反映勝出者的表現。個體失利,但集體取勝。
自然缺陷機制。漂移:環境發生變化,根據舊數據訓練的模型便與新環境錯配。限制:單一模型的誤差會隨環境變化不斷累積,形成難以突破的效能上限。突變:平均而言,突變副本的表現預計不如原模型;但在眾多副本中,表現最佳者會更接近新的最優解。合成:權重會集中於表現最佳的模型,群體的整體輸出亦會反映勝出者的表現。個體失利,但集體取勝。

「任何單一 AI 模型,無論訓練得多麼完善,只要模型訓練所依據的世界發生變化,誤差便會開始累積。」Allora Labs 首席科學家兼論文作者 Diederik Kruijssen 博士表示。「這是資訊理論上無法避免的效能上限。我們證明,由刻意多樣化的模型組成的群體能突破這一上限,原理與生物物種在環境變化中存活相同。它們具備既有變異,其中一些更適合環境變化後的世界。」

這項關鍵洞見直接源自演化生物學。在自然界,物種透過突變維持基因多樣性。大多數突變對個別生物有害,但族群會因此受益,因為當環境轉變時,部分變異可能恰好適應新的條件。這項研究證明,同一原則也適用於 AI 模型群體:每個突變模型單獨來看表現較差,但當環境發生變化時,突變群體中的最佳模型在約 80% 的情況下能勝過經優化群體中的最佳模型。

個體不完美促成集體適應的理念,在演化理論中早已確立;但能以數學保證的方式,在人工系統中將這一理念形式化,實在是重大進展。這項研究為我們思考 AI 在不斷變化環境下的穩健性,開拓了全新維度。」
—— Steven Longmore 教授,Liverpool John Moores University,AI 驅動的生物多樣性保育

論文中的四項數學定理逐步證明,任何單一模型都無法突破這一效能上限;同時,由突變模型組成的群體在可證明的基礎上突破了該上限。數值實驗驗證了全部四項定理;突變群體的綜合輸出以高度統計顯著性勝過原始群體。

當模型突變速率大致與環境變化速率相匹配時,這項優勢達到最高:這形成一個「恰到好處」區間,與演化動力學相呼應。最佳運作區間相當寬廣:峰值周邊的適用範圍約跨越 100 倍;突變速度過慢所造成的損失較為溫和,但突變速度過快則會令效能急劇下降。這種容錯特性為實際應用開闢了廣闊空間。

Allora Labs 行政總裁 Nick Emmons 談及這項研究時表示:「隨著 AI 系統部署於金融市場、醫療保健、自動駕駛汽車及其他不斷變化的環境,無法適應不斷變化的條件,已成為它們最主要的失效模式。目前大部分 AI 研究都集中於讓單一模型變得更大、更快。我們認為,更大的提升空間在於模型群體之間如何互動及演化,而這項研究證明,這正是正確的思考方向。」

「我們所認為的智能特質,例如原創性、適應能力及創造力,都要求具備在前所未遇的條件下保持良好表現的能力。」Kruijssen 博士表示。「現有 AI 模型做不到這一點。它們只能複製已學到的內容,卻無法適應未知。不斷演化的模型群體則能做到。這正是本研究所展示的結果,也是演化數十億年來一直在做的事情。」

論文列出多個未來研究方向,包括透過微調方法將自然缺陷原則應用於大型語言模型、將其延伸至去中心化 AI 網絡,以及開發一套可自動調節突變強度的控制器演算法,而無需預先掌握環境將如何變化。Kruijssen 博士補充:「這樣的成果將帶來眾多後續研究方向。我們團隊已建立一套控制器,讓這項原則能在實際應用中發揮作用;多項具體應用的研究工作亦已展開。」

關於 Allora Labs

Allora LabsAllora Network 的主要開發貢獻方。Allora Network 是一個去中心化 AI 推理網絡,善用遍佈全球的機器學習模型社群,實時生成高度準確且具情境感知能力的預測。Allora Labs 由行政總裁 Nick Emmons 創立,研究範疇涵蓋群體智能、模型協調及推理合成。公司已與 AWS、Alibaba Cloud、Saudi Telecom 及 Vodafone’s Pairpoint 等機構建立合作,並獲 Polychain、Framework、Blockchain Capital 及 CoinFund 等投資者支持。詳情請瀏覽 alloralabs.xyzallora.network

關於 Allora Decentralized Intelligence

Allora Decentralized Intelligence(ADI)是一份學術研究期刊,專門發表去中心化機器智能、模型協調及群體智能領域的創新研究。ADI 由 Allora Labs 首席科學家 Diederik Kruijssen 博士創辦並領導。他是一名 AI/ML 研究員及天體物理學家,擁有逾 20 年在研究、科技、金融及 web3 領域從事尖端量化建模的經驗,並發表超過 300 篇經同行評審的學術論文。

論文資料

  • 題目:〈Flawed in Nature, Perfect through Evolution〉
  • 作者:J. M. Diederik Kruijssen
  • 期刊:Allora Decentralized Intelligence,第 3 卷,頁 1 至 32
  • 發表日期:2026 年 9 月 2 日
  • https://doi.org/10.70235/allora.0x30001
  • arXiv:2609.00129

傳媒聯絡

Phi Tran
Allora Labs 市場推廣副總裁
phi@alloralabs.xyz