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about:
- power_seeking
attributed_to:
- critch
- shah
- smith
- tadepalli
- turner
basis_through: '2026-08-27'
id: turner.optimal-policies-tend-to-seek-power
kind: position
language: ja
mentions:
- instrumental_convergence
- reinforcement_learning
- resource_acquisition
- self_preservation
status: reviewed
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# 環境に対称性があると、最適方策は選択肢を保つ方向の power-seeking に傾く

Turner らは、AI に人間のような支配欲や自己保存本能を仮定せずに、power-seeking の統計的傾向を Markov decision process（MDP）の枠組みで形式化している。彼らは「パワー」を、ある状態から幅広い報酬関数に対して高い最適価値を達成できる能力として捉え、ある行動を取ると、別の行動を取った場合よりもパワーの高い状態へ遷移するとき、その行動を相対的に power-seeking と定義する。また「最適方策がある行動を取る傾向がある」とは、その行動が多くの報酬関数に対して最適になるという意味であり、個々の報酬関数について必ず同じ行動を選ぶという主張ではない。
[Optimal Policies Tend to Seek Power](#corpus-source-1)
[Optimal Policies Tend to Seek Power](#corpus-source-2)

この「多くの報酬関数」という比較は、現実にあり得る目標について経験的な確率分布を仮定することではなく、状態ラベルの置換によって得られる報酬関数分布の orbit 上で、どちらの行動がより多くの報酬関数に対して最適になるかを比較する形で定義される。したがって結果は、環境の構造が対称であるときに、報酬の割り当て方を入れ替えても一方の行動が統計的に不利になりにくい、という構造的な主張である。Turner ら自身も、orbit の各要素が現実に同程度の確率で指定されるとは限らないと注意している。
[Optimal Policies Tend to Seek Power](#corpus-source-3)

中心的な結果では、ある行動の後に利用できる non-dominated visit distribution の集合が、別の行動の後に利用できる集合の構造的なコピーを含み、さらに余分な選択肢を持つような場合、より多くの選択肢を残す行動は、より power-seeking であると同時に最適になりやすい。さらに平均報酬を最大化する極限では、平均報酬最適方策はより大きな recurrent state distribution の集合へ向かう傾向を持つ。シャットダウンを inescapable terminal state として表せる環境では、他の recurrent states への到達可能性を失うため、平均報酬最適方策はその terminal state を避ける傾向を持つ。これは、目的が異なっていても選択肢の保持や自己保存が手段として有用になり得るという instrumental convergence に、有限 MDP 内での形式的な根拠を与える。
[Optimal Policies Tend to Seek Power](#corpus-source-4)

ただし、この結果の射程は限定されている。論文が証明するのは有限かつ完全観測の MDP における最適方策についての十分条件であり、現実の reinforcement learning で学習される方策は最適方策とは大きく異なり得る。Turner らは、部分観測環境や suboptimal policies への一般化を今後の課題として明記し、結果が仮想的な superintelligent AI の power-seeking を数学的/直接的に証明するものではないと注意している。また、結果を長い時間尺度での資源蓄積にまで一般化することは、論文中では conjecture として述べられており、resource acquisition 自体が主定理で証明されているわけではない。
[Optimal Policies Tend to Seek Power](#corpus-source-5)

## about

- [power-seeking](../terminology/power_seeking.txt)

## mentions

- [instrumental convergence](../terminology/instrumental_convergence.txt)
- [reinforcement learning](../terminology/reinforcement_learning.txt)
- [resource acquisition](../terminology/resource_acquisition.txt)
- [self-preservation](../terminology/self_preservation.txt)

## Citation references

<a id="corpus-source-1"></a>

- [Optimal Policies Tend to Seek Power](../sources/turner.optimal-policies-tend-to-seek-power.txt)
  - Source: `source:turner.optimal-policies-tend-to-seek-power`
  - Locator: `page:1-2`

<a id="corpus-source-2"></a>

- [Optimal Policies Tend to Seek Power](../sources/turner.optimal-policies-tend-to-seek-power.txt)
  - Source: `source:turner.optimal-policies-tend-to-seek-power`
  - Locator: `page:5`

<a id="corpus-source-3"></a>

- [Optimal Policies Tend to Seek Power](../sources/turner.optimal-policies-tend-to-seek-power.txt)
  - Source: `source:turner.optimal-policies-tend-to-seek-power`
  - Locator: `page:6-7`

<a id="corpus-source-4"></a>

- [Optimal Policies Tend to Seek Power](../sources/turner.optimal-policies-tend-to-seek-power.txt)
  - Source: `source:turner.optimal-policies-tend-to-seek-power`
  - Locator: `page:7-10`

<a id="corpus-source-5"></a>

- [Optimal Policies Tend to Seek Power](../sources/turner.optimal-policies-tend-to-seek-power.txt)
  - Source: `source:turner.optimal-policies-tend-to-seek-power`
  - Locator: `page:10-11`

[Corpus index](../index.txt)