当下人工智能应用中的功利化倾向，常被归结为“效率至上”“指标至上”或“利益导向”。此类批评虽非无据，但多停留于表层。若仅将“功利性”归因于决策者的逐利动机，似乎通过伦理教育或制度约束压制逐利冲动便可缓解问题。然而，算法系统的实际运行逻辑并非如此：即便设计者初衷良善，即便治理目标设定为“公平”“安全”或“用户福祉”，指标优化过程仍可能系统性偏离，甚至产生与初始目标背道而驰的结果。这表明，算法功利性的根源不在动机，而在价值尺度本身：某些可计算的标量被错误地等同于无法计算的整体价值秩序，且这种替代被误认为价值实现的本身。

这一诊断与道家“以名责实”的批判指向，在结构上具有同一内核。《老子》第三十八章清晰区分了“上德”与“下德”：不执着于“德”之名号者，方具德之实质；死守“不失德”之名号者，反而丧失德之本体。将此洞见引入算法治理领域，便引出本研究的核心关切：当代那些代理指标（名）一旦越过界限，反客为主凌驾于真实效用（实）之上，系统将呈现何种形态？这种僭越是可通过“设计更优指标”修复的技术瑕疵，还是名实关系在本体论结构上于算法场景中必然显现的困境？

本研究以道家哲学为分析框架，从本体论、名实论和动力论三个层面回应上述问题，并提出四条兼具原创性与稳健性的命题。需明确的是，本研究批判的并非算法技术本身，而是那种将不可通约的多元价值强行压缩为单一标量的暴力治理逻辑，即价值通约的逻辑。《庄子·齐物论》中“劳神明为一”之语，恰可为此种治理逻辑命名。

在具体展开论证之前，须厘清核心范畴及其与算法概念的对应关系。本节确立三条方法论原则：文本依据优先原则、类比层级区分原则、过度命题降格原则。

其一，关于“迹”与“所以迹”的概念界定。郭象注《庄子》时多次并提二者：“迹”指已完成、已固化的行为痕迹，“所以迹”则指涉其生成机制及背后运行逻辑。机器学习所拟合的数据分布，在结构上与“迹”相契合：数据是行为留下的痕迹，而非行为本身。需明确的是，此种对应仅为结构类比，非本体等同。数据亦非纯粹被动留存之物——数据采集机制、标注制度及平台激励规则均参与了数据的生产过程。因此，本文更准确的表述为：机器学习在拟合逻辑层面上指向“迹”，而非在存在论层面上等同于“迹”。加上此限定，既保有理论批判力度，又避免将复杂技术过程简单化约为比喻的弊端。

其二，关于“名”与“实”这对概念的界定。“名”指代那些可计算、可标记、可优化的代理指标（如用户参与度 engagement、奖励信号 reward、基准测试得分 benchmark score），“实”则指代无法完全压缩为单一标量的真实效用或价值秩序。此处需严格区分两个分析层面：Goodhart 定律和 Campbell 定律阐述的是经验—制度层面的规律性现象，即当测量指标纳入决策目标体系后，其功能易发生扭曲与腐化；而道家思想中“以名责实”的批判，指向的是本体论层面的名实关系倒置——名不再服务于实，反而以自身为尺度重构实。二者虽有结构相似性，但不可相互替代。本文核心立场并非将“上德不德”视为统计定律，而是指出：道家命题揭示了导致 Goodhart 型失效的名实结构基础，Goodhart 定律则是该结构在度量制度领域的经验表现。

此外，需补充两点分析限定。第一，本文所述“功利性”，指以可计算标量为唯一治理尺度的倾向，而非伦理学意义上的功利主义学说（utilitarianism）。本文不探讨边沁、密尔传统中的效用最大化伦理，亦不主张算法治理应以功利主义为哲学基础。第二，“以名责实”系对《韩非子·定法》中“循名而责实”这一刑名—政治论术语的概括性借用，取其“以名目规束、考核实况”之意，并置于道家名实批判的理论脉络中运用。《庄子·逍遥游》云“名者，实之宾也”，可直接佐证“名服务于实，而非凌驾于实”的规范性命题。至于《老子》中的“上德不德”，虽属德论范畴，与名实论非同一论域，但本文认为二者可衔接的理由在于：德之名是名实结构的一种具体形态，即当“德”被固化为可标举、可考核的名目时，德之实便面临被名架空的风险。此过渡为解释性建构，非文本等同。

关于“机心”与“集置”。《庄子·天地》记载汉阴丈人拒用桔槔，称“有机械者必有机事，有机事者必有机心”。通常解读将“机心”视为使用工具后的心理副产品；本文采取更强解读：机心是使用工具前既存的准入条件，即所有无法被计算的存在者，在建模阶段已被排除在系统“存在”范畴之外。此解读与海德格尔“集置”概念在结构上可比：集置将存在者化约为“持存物”，机心则将存在者筛选为“能写入张量的部分”。但二者理论差异需厘清：海德格尔的集置是现代技术的总体命运，庄子的机心则始终与“技进乎道”的可能性并存（如庖丁解牛为其正面形态）。故机心门槛属于可反思、可松动的历史—制度条件，非形而上学意义上的宿命。

比较研究的方法论底线。本文所有道家范畴与算法结构的对应性分析，均遵循“启发—结构—限度”三步研究程序：首先以道家范畴为分析工具，揭示主流研究框架遮蔽的理论维度；其次论证二者在结构上的同源关系；最后阐明二者间不可通约的差异。凡未通过第三步检验的命题，要么降级处理，要么直接舍弃。

支持单位：