人生的第一性原理目标：乘积之道

以深度学习式系统哲学，解构生命的目标函数
如果把人生看作一个系统，要为其设定一个如同深度学习般简洁优雅的第一性原理目标或损失函数，你认为它应该是什么？
inspired by  @jimmyhe688

为什么不是「快乐最大化」或「痛苦最小化」？

  • 单一维度易陷局部最优： 快乐/痛苦是个人体验的一部分，却不足以捕捉 学习、贡献、关系、社会外部性等 更高阶变量；
  • 前瞻性不足： 纯粹即时满足忽略了 复利效应、路径依赖与复杂系统中的 深层反馈。

拆解 Mt：四个同等重要的乘积因子

与其加权求和，不如用 乘积结构
  • 任何一项为零，整体即归零，符合 “短板木桶”直觉：
  1. Growth (G) 认知与能力的持续扩张 (学习率、模型容量)
  2. Connection (C) 与他人和生态系统的深度链接 (协同网络效应)
  3. Contribution (Cn) 对外部世界的正向增量 (价值创造 / 外部性)
  4. Vitality (V) 身心健康与能量储备 (可用算力 / 电量)
Mt = G × C × Cn × V

优点

  • 可度量但不失灵活： 各因子都有可观测 proxy（学习时长、人际互动质量、项目产出、健康指标）。
  • 自动对冲单点失衡： 乘积结构天然惩罚某一维度极低的情形，鼓励均衡发展。
  • 具备前瞻性： 折扣因子 γ 让 长期意义具备「现值」，避免短期主义。
  • 可与 AI 时代同频共振： 当个人与智能体共同协作时，Max E[∑γᵗ Mₜ] 依然成立，且能扩展到群体 / 组织 / 社会级目标。

总结与本质公式

人生的第一性原理目标 = 以可持续方式最大化有意义影响 Mt 在整个生命过程中的折现期望值。
Max E [ ∑ γt Mt ]

与深度学习一样，它简洁（单行公式）、可求导（反馈即可近似梯度）、同时在实践中足够灵活，能够兼容学习、幸福、健康、利他与进化式创新 —— 既仰望星空，也脚踏实地。