自主能动性量表(AAS)：测量AI系统自我导向行为的框架
论文信息
英文标题：The Autonomous Agency Scale: A Behavioral Framework for Measuring Self-Directed Behavior in AI Systems
作者：Samuel Presgraves（2026）
来源：arXiv:2607.17947v1 | PDF全文
英文标题：The Autonomous Agency Scale: A Behavioral Framework for Measuring Self-Directed Behavior in AI Systems
作者：Samuel Presgraves（2026）
来源：arXiv:2607.17947v1 | PDF全文
中文摘要
现有AI测量框架量化认知能力/任务自动化/灾难风险，但都没测「自主能动性」——系统以自我导向方式行动的程度。系统可饱和能力基准却完全被动（仅被提示时行动、任务完成即停止）。引入自主能动性量表(AAS)，0-5词汇表跨七维度打分：认知自主/时间持久性/环境能动/社会能动/创造能动/自我觉察/目标形成，每维度由可证伪阈值测试操作化。每维度分两时间带：活跃带（用户发起）与环境带（空闲期）。环境4级由「空闲间隔测试」门控（移除所有触发器看内部派生活动是否持续）。应用于6个系统（Claude Code/Manus/Hermes、ChatGPT/Siri、Airi），任务体活跃分2.3-2.4、环境分0.6-1.9，伴侣架构是唯一空闲行为在移除触发器后持续的。
核心贡献与解读
提出测量AI「自我导向/自主能动性」的行为框架，区分「能力强但被动」与「真正自主」，给AI意识/自主性研究提供度量工具。
关键词
自主能动性 / 自我导向 / AI测量 / 自我意识
