人工智能安全中的工具性收敛：2026年完整指南

本文全面解析AI安全中的工具性收敛理论，涵盖其哲学基础、关键收敛目标（自我保存、目标完整性、认知增强、资源获取）、权力寻求的数学形式化，以及2022-2026年间从强化学习到大型语言模型的实证证据。对理解前沿模型评估、红队测试结果和对齐研究至关重要。