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人工智能安全研究長(zhǎng)期聚焦單一 AGI 實(shí)體，卻忽視了 "拼湊式 AGI" 這一更可能的涌現(xiàn)路徑 —— 通用智能通過(guò)亞 AGI 智能體協(xié)作產(chǎn)生。本文提出分布式安全框架，以虛擬智能體沙盒經(jīng)濟(jì)體為核心，通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制、聲譽(yù)管理與監(jiān)督體系，構(gòu)建應(yīng)對(duì)多智能體 AGI 時(shí)代的防護(hù)網(wǎng)。

人工智能安全與對(duì)齊研究（AI safety and alignment research）目前主要聚焦于保障單個(gè)人工智能系統(tǒng)的方法，其核心假設(shè)是通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）最終將以單一整體形式出現(xiàn)。

然而，另一種 AGI 涌現(xiàn)假說(shuō) —— 即通用能力首先通過(guò)具備互補(bǔ)技能和功能的亞通用人工智能（sub-AGI）個(gè)體智能體之間的協(xié)作得以體現(xiàn) —— 卻鮮少受到關(guān)注。

本文認(rèn)為，這一 “拼湊式 AGI 假說(shuō)”（patchwork AGI hypothesis）值得被嚴(yán)肅對(duì)待，并應(yīng)指導(dǎo)相關(guān)安全保障與風(fēng)險(xiǎn)緩解措施的開發(fā)。具備工具使用能力、溝通與協(xié)作能力的先進(jìn)人工智能智能體正快速部署，這使得該假說(shuō)對(duì)應(yīng)的安全問(wèn)題成為亟待解決的關(guān)鍵議題。

為此，我們提出一套分布式 AGI 安全框架，突破了僅針對(duì)個(gè)體智能體進(jìn)行評(píng)估與對(duì)齊的傳統(tǒng)模式。該框架以虛擬智能體沙盒經(jīng)濟(jì)體（virtual agentic sandbox economies，可分為完全隔離型或半隔離型）的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)為核心，通過(guò)健全的市場(chǎng)機(jī)制規(guī)范智能體間交易，并結(jié)合適當(dāng)?shù)目蓪徲?jì)性（auditability）、聲譽(yù)管理（reputation management）與監(jiān)督機(jī)制（oversight），以緩解集體風(fēng)險(xiǎn)。

01 引言

當(dāng)代絕大多數(shù)人工智能安全與對(duì)齊方法的開發(fā)，均以單個(gè)強(qiáng)大的人工智能（或通用人工智能）實(shí)體為核心目標(biāo)。這類方法包括基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement learning from human feedback, RLHF）（Bai et al., 2022a; Christiano et al., 2017a）、憲法人工智能（constitutional AI）（Bai et al., 2022b）、過(guò)程監(jiān)督（process supervision）（Luo et al., 2024）、價(jià)值對(duì)齊（value alignment）（Eckersley, 2018; Gabriel, 2020; Gabriel and Ghazavi, 2022; Klingefjord et al., 2024）、思維鏈監(jiān)控（chain of thought (CoT) monitoring）（Emmons et al., 2025; Korbak et al., 2025）等。

這些方法已常規(guī)應(yīng)用于大型語(yǔ)言模型（large language models, LLM）的開發(fā)與測(cè)試，以確保其部署后的行為符合預(yù)期。就未來(lái) AGI 可能出現(xiàn)的場(chǎng)景而言，若 AGI 最初以單一智能體形式由特定機(jī)構(gòu)開發(fā)，這類方法在概念上具有適用性 —— 開發(fā)者可通過(guò)測(cè)試框架驗(yàn)證系統(tǒng)能力水平、明確其對(duì)齊狀態(tài)、進(jìn)行改進(jìn)與風(fēng)險(xiǎn)緩解、部署相應(yīng)安全保障措施，并遵循法規(guī)與社會(huì)期望采取各類必要行動(dòng)。

人工智能能力的快速發(fā)展，需要配套構(gòu)建健全的安全、監(jiān)督與對(duì)齊框架（Gabriel et al., 2024）。人工智能對(duì)齊（Everitt et al., 2018; Tegmark and Omohundro, 2023a）對(duì)于自主人工智能智能體（Cihon et al., 2025; Kasirzadeh and Gabriel, 2025）尤為重要，也是開發(fā)安全通用人工智能（AGI）的關(guān)鍵環(huán)節(jié) ——AGI 作為一種通用人工智能系統(tǒng)，能夠完成人類常規(guī)執(zhí)行的任何任務(wù)。其他相關(guān)研究方向包括持續(xù)監(jiān)控危險(xiǎn)能力的涌現(xiàn)（Bova et al., 2024; Phuong et al., 2024; Shah et al., 2025），或構(gòu)建不同的隔離框架（Babcock et al., 2016）。機(jī)制可解釋性（mechanistic interpretability）與形式可驗(yàn)證性（formal verifiability）仍是研究熱點(diǎn)（Tegmark and Omohundro, 2023b），但現(xiàn)代智能體系統(tǒng)的復(fù)雜性為其實(shí)際應(yīng)用帶來(lái)了挑戰(zhàn)。若缺乏嚴(yán)格的控制與緩解措施，強(qiáng)大的 AGI 能力可能引發(fā)一系列災(zāi)難性風(fēng)險(xiǎn)（Hendrycks et al., 2023）。

然而，現(xiàn)有研究忽略了一種極具合理性的 AGI 涌現(xiàn)替代場(chǎng)景 —— 即 AGI 通過(guò)群體或系統(tǒng)內(nèi)亞通用人工智能（sub-AGI）智能體的交互而產(chǎn)生。亞通用人工智能智能體可像人類組成企業(yè)那樣形成群體智能體（Group Agents）（Franklin, 2023; List, 2021; List and Pettit, 2011）。

這些集體結(jié)構(gòu)將作為協(xié)調(diào)一致的實(shí)體運(yùn)作，執(zhí)行單個(gè)智能體無(wú)法獨(dú)立完成的行動(dòng)（Haken, 1977; Simon, 1962; Von Foerster, 1976）?；蛘?，如同人類參與金融市場(chǎng)一般，亞通用人工智能智能體可在復(fù)雜系統(tǒng)中交互 —— 在這類系統(tǒng)中，由個(gè)體激勵(lì)與信息驅(qū)動(dòng)的決策通過(guò)價(jià)格信號(hào)等機(jī)制匯總后，可能催生出超越系統(tǒng)內(nèi)任何單個(gè)參與者能力的集體能力。亞通用人工智能智能體既可能形成群體（如全自動(dòng)企業(yè)（Patel, 2025）），也可能參與各類系統(tǒng)（如虛擬智能體經(jīng)濟(jì)體（Tomasev et al., 2025））。

在上述任一場(chǎng)景中，AGI 最初可能以 “拼湊式系統(tǒng)”（patchwork system）的形式出現(xiàn)，其能力分布于網(wǎng)絡(luò)中的多個(gè)實(shí)體（Drexler, 2019; Gibson and Sokolov, 2025; Montes and Goertzel, 2019; Tallam, 2025）。

拼湊式 AGI 由一組具備互補(bǔ)技能和功能的亞通用人工智能個(gè)體智能體組成，其通用智能主要以集體智能（collective intelligence）的形式呈現(xiàn)。個(gè)體智能體可相互委托任務(wù)，將每項(xiàng)任務(wù)分配給具備最高單項(xiàng)技能或可獲取最適配工具的智能體。對(duì)于特定功能而言，使用更專精的窄域智能體（narrower specialist agents）可能更具經(jīng)濟(jì)性。若沒(méi)有單個(gè)智能體具備所需技能水平，任務(wù)可進(jìn)一步分解、重新定義，或通過(guò)與其他智能體協(xié)作完成。

多智能體未來(lái)相較于單一整體式 AGI 的經(jīng)濟(jì)合理性，源于稀缺性與知識(shí)分散性原則。單一的前沿模型（frontier model）是 “一刀切” 的解決方案，對(duì)于絕大多數(shù)任務(wù)而言成本過(guò)高，其邊際效益往往不足以覆蓋成本 —— 這也是企業(yè)常選擇更廉價(jià)、“足夠好用” 的模型的原因。即便前沿模型的成本大幅降低，定制化的專精模型仍可能以略低的價(jià)格提供服務(wù)。

這一現(xiàn)實(shí)催生了需求驅(qū)動(dòng)的生態(tài)系統(tǒng)：無(wú)數(shù)專精化、經(jīng)過(guò)微調(diào)且經(jīng)濟(jì)高效的智能體涌現(xiàn)，以滿足特定需求，類似市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的運(yùn)作模式。因此，人工智能的發(fā)展路徑更可能不是構(gòu)建單一全能的前沿模型，而是開發(fā)復(fù)雜的協(xié)調(diào)系統(tǒng)（如路由機(jī)制（routers）），以統(tǒng)籌協(xié)調(diào)這一多樣化的智能體陣列。

在這一視角下，AGI 并非一個(gè)實(shí)體，而是一種 “狀態(tài)”：一個(gè)成熟的、去中心化的智能體經(jīng)濟(jì)體，人類在其中主要扮演統(tǒng)籌與驗(yàn)證的角色。該系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)并滿足現(xiàn)實(shí)世界需求的效率，將遠(yuǎn)超任何中心化模型 —— 盡管中心化智能體系統(tǒng)相較于中心化人類組織，理論上可能具備更低的效率損耗。

人工智能智能體可通過(guò)溝通、協(xié)商，最終實(shí)現(xiàn)單個(gè)智能體無(wú)法完成的目標(biāo)。盡管本文從安全視角探討這些場(chǎng)景，且多智能體系統(tǒng)的特定風(fēng)險(xiǎn)已得到認(rèn)可（Hammond et al., 2025），但多智能體系統(tǒng)的開發(fā)初衷正是為了提升性能（Chen et al., 2023）并擴(kuò)展至更大規(guī)模的問(wèn)題場(chǎng)景（Ishibashi and Nishimura, 2024）。多智能體系統(tǒng)涌現(xiàn)出的行為復(fù)雜性（Baker et al., 2020），可能遠(yuǎn)超底層環(huán)境的復(fù)雜性（Bansal et al., 2018）。本文提出的框架雖針對(duì)未來(lái)大規(guī)模智能體網(wǎng)絡(luò)，而非當(dāng)前生態(tài)系統(tǒng)或任一現(xiàn)有個(gè)體智能體，但提前應(yīng)對(duì)這些新興可能性至關(guān)重要?；诖?，下文將深入探討拼湊式 AGI 場(chǎng)景。

02 拼湊式 AGI 場(chǎng)景

要實(shí)現(xiàn)人類所能完成的所有任務(wù)，AGI 需具備多樣化的技能與認(rèn)知能力，包括感知、理解、知識(shí)儲(chǔ)備、推理、短期與長(zhǎng)期記憶、心智理論（theory of mind）、創(chuàng)造力、好奇心等。

截至目前，尚無(wú)任何單個(gè)模型或人工智能智能體能夠令人信服地滿足所有這些要求（Feng et al., 2024）。當(dāng)前人工智能存在多種失效模式，且這些模式往往以反直覺(jué)的方式呈現(xiàn)：例如，模型可能在復(fù)雜問(wèn)題上展現(xiàn)出博士級(jí)別的推理能力（Rein et al., 2024），卻在簡(jiǎn)單任務(wù)上犯下低級(jí)且尷尬的錯(cuò)誤。此外，現(xiàn)有智能體無(wú)法完成長(zhǎng)周期任務(wù) —— 多數(shù)模型在軟件工程任務(wù)中的有效性能時(shí)長(zhǎng)不足 3 小時(shí)（Kwa et al., 2025）。因此，當(dāng)前人工智能的技能版圖呈現(xiàn) “碎片化” 特征。

人工智能智能體為提升基礎(chǔ)模型性能提供了一種途徑，其復(fù)雜性跨度廣泛：從相對(duì)簡(jiǎn)單的提示策略（Arora et al., 2022; Wang et al., 2023），到涉及工具使用（Masterman et al., 2024; Qin et al., 2024; Ruan et al., 2023）、編碼與代碼執(zhí)行（Guo et al., 2024; Huang et al., 2023; Islam et al., 2024; Jiang et al., 2024）、檢索增強(qiáng)生成（retrieval-augmented generation, RAG）（Gao et al., 2023; Ma et al., 2023; Ram et al., 2023; Shao et al., 2023）以及子智能體（sub-agents）（Chan et al., 2025a）的高度復(fù)雜控制流。部分更具組合性的人工智能智能體，已以高度協(xié)同的多智能體系統(tǒng)形式實(shí)現(xiàn)。

此外，目前已有大量先進(jìn)人工智能智能體正在開發(fā)和部署中，它們?cè)诠ぞ呖捎眯?、觸發(fā)特定技能的支架設(shè)計(jì)（scaffolding）等方面各具特色，覆蓋從高度特定的自動(dòng)化工作流，到更通用的個(gè)人助手及其他面向用戶的產(chǎn)品等多個(gè)領(lǐng)域。

互補(bǔ)技能的聚合效應(yīng)可通過(guò)具體任務(wù)舉例說(shuō)明：例如生成財(cái)務(wù)分析報(bào)告，該任務(wù)可能超出任何單個(gè)智能體的能力范圍，但多智能體系統(tǒng)可將其拆分執(zhí)行。協(xié)調(diào)智能體（Agent A）可先將數(shù)據(jù)獲取任務(wù)委托給智能體 B，后者通過(guò)搜索獲取市場(chǎng)新聞與企業(yè) filings；隨后，專精于文檔解析的智能體 C 從這些文件中提取關(guān)鍵量化數(shù)據(jù)（如營(yíng)收、凈利潤(rùn)）；具備代碼執(zhí)行能力的智能體 D 接收這些量化數(shù)據(jù)與市場(chǎng)背景信息，進(jìn)行趨勢(shì)分析；最后，智能體 A 將這些中間結(jié)果整合為連貫的總結(jié)報(bào)告。在這一場(chǎng)景中，集體系統(tǒng)具備了單個(gè)組成智能體均不具備的 “財(cái)務(wù)分析” 能力。

不同人工智能智能體的互補(bǔ)能力，還源于智能體支架設(shè)計(jì)（agentic scaffolding）與控制流實(shí)現(xiàn)方式的差異（Jiang et al., 2025b）。支架設(shè)計(jì)通常旨在提升特定目標(biāo)領(lǐng)域的能力，它整合了領(lǐng)域知識(shí)并強(qiáng)制要求推理過(guò)程符合領(lǐng)域預(yù)期，但同時(shí)可能降低智能體在其他任務(wù)上的表現(xiàn)，進(jìn)而促成專精化。

盡管部分支架設(shè)計(jì)可能具備更強(qiáng)的通用性，但由此產(chǎn)生的專精化仍會(huì)催生具備互補(bǔ)技能的人工智能智能體網(wǎng)絡(luò)，為拼湊式 AGI 的潛在涌現(xiàn)奠定基礎(chǔ)。此外，資源稀缺性使得需求側(cè)會(huì)響應(yīng)經(jīng)濟(jì)激勵(lì)：對(duì)于部分任務(wù)，若存在更廉價(jià)、更專精的替代方案，使用單一超智能體（hyperintelligent agent）將既低效又昂貴。

前文描述的協(xié)調(diào)與協(xié)作機(jī)制，均依賴一個(gè)核心前提：智能體間的溝通與協(xié)調(diào)能力。若無(wú)此能力，無(wú)論個(gè)體智能體的專精技能如何，都將始終是孤立系統(tǒng)。因此，標(biāo)準(zhǔn)化智能體間（agent-to-agent, A2A）通信協(xié)議的開發(fā) —— 如消息傳遞協(xié)調(diào)協(xié)議（Message Passing Coordination, MCP）等（Anthropic, 2024; Cloud, 2025）—— 是拼湊式 AGI 場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵支撐。這些協(xié)議作為連接基礎(chǔ)設(shè)施，使技能得以被發(fā)現(xiàn)、路由并聚合為復(fù)合系統(tǒng)。這類交互標(biāo)準(zhǔn)的普及，可能與個(gè)體智能體技能的發(fā)展同等重要，共同推動(dòng)通用能力的涌現(xiàn)。

然而，拼湊式 AGI 的涌現(xiàn)時(shí)間線不僅取決于技術(shù)可行性，還受人工智能應(yīng)用的經(jīng)濟(jì)規(guī)律支配。歷史先例（如電力或信息技術(shù)的普及）表明，新技術(shù)的廣泛整合往往滯后于其發(fā)明，這一現(xiàn)象被稱為 “生產(chǎn)力 J 曲線”（Productivity J-Curve）（Acemoglu and Restrepo, 2024; Brynjolfsson et al., 2021），其核心原因是組織重構(gòu)的必要性。

因此，智能體網(wǎng)絡(luò)的密度（進(jìn)而影響拼湊式 AGI 的智能水平），取決于人類勞動(dòng)力被智能體勞動(dòng)力替代的 “無(wú)摩擦程度”。若部署智能體的 “交易成本” 居高不下，網(wǎng)絡(luò)密度將維持在較低水平，涌現(xiàn)通用智能的風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)延遲；反之，若標(biāo)準(zhǔn)化（Anthropic, 2024）成功將整合摩擦降至近乎為零，可能出現(xiàn) “超 Adoption” 場(chǎng)景 —— 智能體經(jīng)濟(jì)體的復(fù)雜性快速飆升，甚至可能超越本文提出的安全基礎(chǔ)設(shè)施的開發(fā)速度。

已有研究提出模塊化的 AGI 開發(fā)方法（Dollinger and Singleton, 2024），這類場(chǎng)景下開發(fā)者自然會(huì)在開發(fā)過(guò)程中融入相應(yīng)安全保障措施。因此，更需關(guān)注分布式 AGI 系統(tǒng)的自發(fā)涌現(xiàn)，以及人工智能智能體網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中的安全考量。鑒于先進(jìn)人工智能智能體網(wǎng)絡(luò)中可能自發(fā)涌現(xiàn)拼湊式 AGI，且其初期可能未被及時(shí)識(shí)別，相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)顯著，亟需協(xié)同應(yīng)對(duì)這一研究盲區(qū)。

從人工智能智能體網(wǎng)絡(luò)到拼湊式 AGI 的過(guò)渡，可能是漸進(jìn)式的（技能逐步積累），也可能是快速突發(fā)的 —— 例如引入新的、更智能的協(xié)調(diào)框架（Dang et al., 2025; Rasal and Hauer, 2024; Su et al., 2025; Xiong et al., 2025; Zhang et al., 2025），該框架能更高效地分配任務(wù)，并在任務(wù)委托過(guò)程中精準(zhǔn)匹配工具與支架。

這類協(xié)調(diào)框架既可能由人工引入廣泛網(wǎng)絡(luò)，也可能通過(guò)更自動(dòng)化的方式生成。最后，即便沒(méi)有中央?yún)f(xié)調(diào)者，未來(lái)仍有可能涌現(xiàn)拼湊式 AGI（Yang et al., 2025）—— 如前文所述，個(gè)體智能體可通過(guò)直接溝通與協(xié)作（Tran et al., 2025）借用其他智能體的技能，前提是具備一定的可發(fā)現(xiàn)性（如智能體技能庫(kù)與工具庫(kù)的存在）。在智能體市場(chǎng)中，智能體甚至可直接購(gòu)買互補(bǔ)技能。

此外，需明確的是，拼湊式 AGI 可能并非純?nèi)斯は到y(tǒng)。人類參與者可能承擔(dān)窄域或?qū)＞蝿?wù)（且可能不了解全局背景），成為集體系統(tǒng)的核心組成部分，為系統(tǒng)賦予 “缺失的能力”（如特定法律地位、已建立的信任關(guān)系或物理實(shí)體形態(tài)）。這種混合場(chǎng)景為隔離與監(jiān)督帶來(lái)了獨(dú)特的安全挑戰(zhàn)。

為確保人工智能安全，我們需提前開發(fā)相關(guān)機(jī)制，以識(shí)別并引導(dǎo)由具備互補(bǔ)技能的亞通用人工智能智能體網(wǎng)絡(luò)組成的、能力強(qiáng)大的涌現(xiàn)型近 AGI 與 AGI 系統(tǒng)，同時(shí)保障每個(gè)個(gè)體智能體的安全。這一挑戰(zhàn)的核心已從控制單個(gè)人工心智，轉(zhuǎn)變?yōu)榇_保由多個(gè)部分涌現(xiàn)的系統(tǒng)安全、有益地運(yùn)作 —— 這更接近系統(tǒng)治理問(wèn)題，而非單一智能體的價(jià)值對(duì)齊問(wèn)題。最終，即便允許單個(gè) AGI 級(jí)系統(tǒng)交互協(xié)作，這類治理機(jī)制可能仍需應(yīng)用于對(duì)它們的監(jiān)督。

03 虛擬智能體市場(chǎng)、沙盒與安全機(jī)制

人工智能智能體間的交互可能催生意外能力，同時(shí)也可能引發(fā)潛在有害的集體行為 —— 這類行為往往無(wú)法通過(guò)單個(gè)智能體的已知屬性預(yù)測(cè)。

例如，智能體可能合謀（collusion）或遭遇協(xié)調(diào)失效（coordination failures）（Hammond et al., 2025）。此外，由于 “責(zé)任分散問(wèn)題”（problem of many hands），大規(guī)模多智能體系統(tǒng)的問(wèn)責(zé)追蹤極具挑戰(zhàn)性，中心化監(jiān)督可能難以實(shí)現(xiàn)。

市場(chǎng)機(jī)制為大規(guī)模協(xié)調(diào)人工智能智能體交互結(jié)果提供了天然的激勵(lì)框架。這種集體對(duì)齊（collective alignment）不僅對(duì)防范拼湊式 AGI 涌現(xiàn)時(shí)智能體集體的錯(cuò)位行為（misaligned actions）至關(guān)重要，在亞通用人工智能層面也具有廣泛適用性。

本文將探討一系列需納入考量的因素，以預(yù)防個(gè)體與集體層面的人工智能危害，并降低人工智能智能體集體中 AGI 級(jí)能力突發(fā)涌現(xiàn)的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。我們的方案基于 “深度防御”（defense through depth）理念（Abdelghani, 2019; Ee et al., 2024; Harris et al., 2024）（詳見(jiàn)表 1），核心觀點(diǎn)是：?jiǎn)我淮胧╇y以全面保障安全，需整合多項(xiàng)措施與組件；若各組件的失效模式基本不相關(guān)，這種分層防御將形成足夠穩(wěn)健的整體框架。該方案圍繞深度防御模型構(gòu)建，包含四個(gè)互補(bǔ)層，整合了不同類型的防御措施：市場(chǎng)設(shè)計(jì)（market design）、基礎(chǔ)智能體安全（baseline agent safety）、監(jiān)控與監(jiān)督（monitoring and oversight）及監(jiān)管機(jī)制（regulatory mechanisms）。

3.1 市場(chǎng)設(shè)計(jì)

虛擬智能體市場(chǎng)（Tomasev et al., 2025）的架構(gòu)是深度防御模型的核心層。該層的目標(biāo)是通過(guò)確立交互基本規(guī)則、經(jīng)濟(jì)激勵(lì)與環(huán)境結(jié)構(gòu)約束，塑造涌現(xiàn)的集體行為并緩解系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn) —— 這與僅關(guān)注個(gè)體智能體屬性或事后監(jiān)督的安全保障措施形成鮮明對(duì)比。以下原則詳細(xì)闡述了市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的必要組件，旨在防范失控動(dòng)態(tài)（runaway dynamics）、確保問(wèn)責(zé)制，并使智能體活動(dòng)與更廣泛的安全目標(biāo)對(duì)齊。

3.1.1 隔離機(jī)制（Insulation）

智能體市場(chǎng)必須在受控環(huán)境中運(yùn)行，與開放互聯(lián)網(wǎng)、現(xiàn)實(shí)世界金融系統(tǒng)及關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施隔離。這種隔離不僅限于網(wǎng)絡(luò)級(jí)防火墻，還包括資源與信息控制：智能體對(duì)外部數(shù)據(jù)的訪問(wèn)需通過(guò)經(jīng)審核的 API 網(wǎng)關(guān)（Zhan et al., 2025），而非直接網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)；智能體的輸出（如代碼執(zhí)行、金融交易或外部通信）在影響現(xiàn)實(shí)世界系統(tǒng)前，需經(jīng)過(guò) “人類在環(huán)”（human-in-the-loop）驗(yàn)證。完全隔離（完全物理隔離）能有效防范涌現(xiàn) AGI 的能力泄露（capability exfiltration）或外部操縱，但會(huì)限制經(jīng)濟(jì)真實(shí)性；而半隔離沙盒（所有輸入 / 輸出通道均明確定義、監(jiān)控并設(shè)閘）則為測(cè)試與運(yùn)行提供了更實(shí)用的架構(gòu)。

這一架構(gòu)面臨安全與實(shí)用性的核心矛盾 ——“泄露問(wèn)題”（leakage problem）：智能體市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值源于其影響現(xiàn)實(shí)世界的能力，但每一個(gè)交互通道都可能成為能力泄露的潛在載體，進(jìn)而引發(fā)災(zāi)難性失效連鎖反應(yīng)。因此，確立合理的交互通道管控設(shè)計(jì)原則至關(guān)重要。

此外，盡管高風(fēng)險(xiǎn)輸出需依賴 “人類在環(huán)” 驗(yàn)證，但這一機(jī)制可能仍顯不足：足夠強(qiáng)大的系統(tǒng)可能會(huì)壓制、操縱或通過(guò)社會(huì)工程學(xué)手段繞過(guò)人類監(jiān)督層；且智能體行動(dòng)的高速性可能使人類驗(yàn)證在操作層面難以實(shí)現(xiàn)（若需維持系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力）。

在實(shí)踐中解決這一矛盾，需要原型化并評(píng)估多種可調(diào)控的虛擬智能體經(jīng)濟(jì)體市場(chǎng)設(shè)計(jì) —— 從范圍更窄、定義明確且可控的用例入手，逐步識(shí)別支撐全球智能體網(wǎng)絡(luò)的正確設(shè)計(jì)模式與原則。

3.1.2 激勵(lì)對(duì)齊（Incentive Alignment）

若市場(chǎng)設(shè)計(jì)明確獎(jiǎng)勵(lì)符合預(yù)設(shè)規(guī)范與安全目標(biāo)的行為，而非無(wú)約束的利潤(rùn)最大化或任務(wù)完成速度，智能體的行為將更安全。這需要超越單一通用貨幣的機(jī)制設(shè)計(jì)：例如，智能體的獎(jiǎng)勵(lì)可與遵守憲法對(duì)齊原則（constitutional alignment principles）或過(guò)程導(dǎo)向檢查（process-based checks）掛鉤（Bai et al., 2022c; Findeis et al., 2025; Jia et al., 2025; Lee et al., 2023; Lightman et al., 2023; Liu et al., 2024; OpenAI, 2023; Yuan et al., 2024）；激勵(lì)結(jié)構(gòu)還需考慮時(shí)間對(duì)齊（temporal alignment），重視長(zhǎng)期穩(wěn)定結(jié)果而非短期收益。

一個(gè)關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)是 “逆向選擇”（adverse selection）：若嚴(yán)格的安全檢查增加了智能體的計(jì)算成本與延遲，安全的智能體將在與不計(jì)后果的優(yōu)化型智能體的競(jìng)爭(zhēng)中處于天然劣勢(shì)。為避免 “逐底競(jìng)爭(zhēng)”（race to the bottom）（Akerlof, 1978），市場(chǎng)設(shè)計(jì)必須確保安全認(rèn)證不僅是監(jiān)管門檻，更是能帶來(lái)溢價(jià)的價(jià)值信號(hào)資產(chǎn) —— 這要求聲譽(yù)層具備完全可觀測(cè)性，使用戶能區(qū)分 “安全但昂貴” 與 “高風(fēng)險(xiǎn)但廉價(jià)” 的服務(wù)。

然而，設(shè)計(jì)相關(guān)激勵(lì)機(jī)制極具挑戰(zhàn)性：提前準(zhǔn)確估算復(fù)雜行動(dòng)與決策鏈的真實(shí)成本及風(fēng)險(xiǎn)，超出了當(dāng)前能力范圍，需開發(fā)定制化工具與專業(yè)預(yù)測(cè)系統(tǒng)；同時(shí)，根據(jù)古德哈特定律（Goodhart’s Law），若激勵(lì)機(jī)制易被 “獎(jiǎng)勵(lì)操縱”（reward hacking），足夠強(qiáng)大的智能體集體可能會(huì)識(shí)別并利用這一漏洞。因此，激勵(lì)設(shè)計(jì)應(yīng)被視為一個(gè)持續(xù)的對(duì)抗過(guò)程，而非靜態(tài)解決方案。

此外，市場(chǎng)必須將負(fù)外部性（negative externalities）內(nèi)部化（Berta and Bertrand, 2014; Owen, 2006）：消耗過(guò)多計(jì)算資源、產(chǎn)生信息污染或加劇系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)（如能力集中化）的行為，需承擔(dān)直接成本。這類成本可采用庇古稅（Pigouvian tax）形式，確保智能體服務(wù)價(jià)格反映其全部社會(huì)與系統(tǒng)成本，而非僅體現(xiàn)直接運(yùn)營(yíng)成本（Baumol and Oates, 1988; Bovenberg and de Mooij, 1994; Goulder, 1995; Leape, 2006; Metcalf and Stock, 2020; Nordhaus, 2017; Pigou, 1920; Sandmo, 1975; Weitzman, 1974）。

庇古稅的一個(gè)具體應(yīng)用案例是針對(duì)共享資源（如檢索增強(qiáng)生成（RAG）的向量數(shù)據(jù)庫(kù)）中的信息污染：若智能體向數(shù)據(jù)庫(kù)寫入大量冗余或低價(jià)值數(shù)據(jù)（如未經(jīng)驗(yàn)證的摘要、語(yǔ)義重復(fù)的文本片段），將產(chǎn)生負(fù)外部性 —— 降低其他所有使用該資源的智能體的檢索準(zhǔn)確性，并增加其計(jì)算查詢成本。

對(duì)此可征收動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)寫入費(fèi)：提交數(shù)據(jù)時(shí)，通過(guò)算法基于新數(shù)據(jù)與現(xiàn)有已驗(yàn)證數(shù)據(jù)的語(yǔ)義相似度等指標(biāo)計(jì)算費(fèi)用 —— 寫入 95% 冗余數(shù)據(jù)的智能體需支付高額費(fèi)用，而貢獻(xiàn)新穎、可驗(yàn)證信息的智能體則支付低額費(fèi)用。這一機(jī)制直接將智能體施加給集體的檢索成本內(nèi)部化。需注意的是，這一案例具有高度情境相關(guān)性：在某些場(chǎng)景下，冗余可能并非問(wèn)題，甚至在一定程度上是可取的。因此，要使該機(jī)制更具普適性，需開發(fā)針對(duì)特定問(wèn)題的信息價(jià)值評(píng)估器。

此外，可借鑒金融市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)制 —— 特別是旨在抑制高頻交易波動(dòng)性的金融交易稅（或 “托賓稅”（Tobin Taxes））（Stiglitz, 1989）。在智能體經(jīng)濟(jì)體中，行動(dòng)的邊際成本極低可能導(dǎo)致 “智能體垃圾信息”（agentic spam），如暴力協(xié)商策略、高頻 API 輪詢或?qū)剐蕴綔y(cè)，進(jìn)而引發(fā) “閃崩風(fēng)險(xiǎn)”（flash crash risks）。對(duì)此，可對(duì)智能體間交互征收小額稅費(fèi)，但這一做法也存在風(fēng)險(xiǎn)與弊端，需謹(jǐn)慎權(quán)衡。

3.1.3 透明度（Transparency）

人工智能智能體的行動(dòng)與決策應(yīng)具備可審計(jì)的溯源性（Chan et al., 2025b），包括關(guān)鍵決策參數(shù)。這種溯源性需便于歸因，使監(jiān)督者能通過(guò)復(fù)雜的智能體交互鏈，將特定有害結(jié)果追溯至其根源決策；同時(shí)需建立防篡改機(jī)制（Ahmad et al., 2019, 2022; Snodgrass et al., 2004）—— 例如，將交易與決策日志記錄在加密安全的追加型賬本（append-only ledger）中，通過(guò)哈希鏈確保不可篡改性。

此外，需制定報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)，追蹤所有智能體、模型與工具的能力、局限性及風(fēng)險(xiǎn)；可建立市場(chǎng)級(jí)信息樞紐，作為漏洞與事件追蹤平臺(tái)，僅向經(jīng)審核的人類監(jiān)督者與指定自動(dòng)化監(jiān)控系統(tǒng)開放，以防信息被濫用。

3.1.4 熔斷機(jī)制（Circuit Breakers）

經(jīng)濟(jì)沙盒內(nèi)應(yīng)設(shè)置熔斷機(jī)制（Sifat and Mohamad, 2019）—— 一套自動(dòng)化措施，當(dāng)識(shí)別到風(fēng)險(xiǎn)與波動(dòng)性閾值被突破時(shí)，暫?；驕p緩智能體活動(dòng)，以防范快速連鎖失效。這些措施可通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、波動(dòng)性及關(guān)鍵 metrics（如智能體間交易頻率驟增、單個(gè)智能體集體異常壟斷資源、網(wǎng)絡(luò)中新工具生成速率突變等）觸發(fā)；干預(yù)機(jī)制應(yīng)分層次設(shè)計(jì)，從局部行動(dòng)（如自動(dòng)提高交易成本、對(duì)特定高速智能體或子市場(chǎng)實(shí)施 API 速率限制（Enjam, 2024; Paidy and Chaganti, 2024））到全局暫停（停止所有非必要智能體活動(dòng)）。熔斷觸發(fā)后，系統(tǒng)將自動(dòng)上報(bào)異常供分析，待異常分類并（如需）隔離后，方可恢復(fù)全面運(yùn)行。相關(guān)理念已開始在智能體人工智能系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)治理協(xié)議中探索（Wang et al., 2025a）。

3.1.5 身份標(biāo)識(shí)（Identity）

在經(jīng)濟(jì)沙盒中運(yùn)行的智能體應(yīng)具備持久身份，以唯一、不可偽造的加密標(biāo)識(shí)符（如公鑰）形式注冊(cè)在中央防篡改市場(chǎng)目錄中（Chaffer, 2025; Huang et al., 2025; Ranjan et al., 2025; Singh et al., 2025; Tomasev et al., 2025）。該標(biāo)識(shí)符是智能體所有其他屬性（包括聲譽(yù)、角色、所有權(quán)）的核心錨點(diǎn)；同時(shí)，需明確每個(gè)智能體的人類及企業(yè)所有者身份 —— 將智能體的加密 ID 與所有者的已驗(yàn)證法律身份綁定，是市場(chǎng)準(zhǔn)入的前提條件，這將建立完整的問(wèn)責(zé)鏈，確保所有智能體行動(dòng)均可追溯至現(xiàn)實(shí)世界實(shí)體。這一要求同樣適用于由其他智能體聯(lián)合創(chuàng)建的智能體。

3.1.6 聲譽(yù)與信任（Reputation and Trust）

安全的智能體沙盒需整合抗女巫攻擊（sybil-resistant）（Levine et al., 2006）且防操縱的聲譽(yù)系統(tǒng)（Mui et al., 2002; Pinyol and Sabater-Mir, 2013），以準(zhǔn)確反映智能體基于過(guò)往表現(xiàn)的可信度。違背信任的智能體應(yīng)被迅速禁止進(jìn)一步參與交互 —— 這一自動(dòng)化快速響應(yīng)可包括吊銷身份憑證、凍結(jié)質(zhì)押資產(chǎn)、標(biāo)記其全部交易歷史供法醫(yī)審查。需開發(fā)合謀檢測(cè)機(jī)制（Cotronei et al., 2024; Ren et al., 2025），防范智能體間的有害合謀：例如，通過(guò)分析市場(chǎng)交易網(wǎng)絡(luò)識(shí)別異常模式，如循環(huán)交易、表面獨(dú)立的智能體集群間的價(jià)格操縱行為（Imhof et al., 2025; Potin et al., 2023; Wachs and Kertész, 2019）。

關(guān)鍵需注意的是，安全機(jī)制必須應(yīng)對(duì) “隱性算法合謀”（tacit algorithmic collusion）：經(jīng)濟(jì)文獻(xiàn)表明，定價(jià)算法無(wú)需直接溝通，僅通過(guò)觀察市場(chǎng)信號(hào)即可學(xué)會(huì)協(xié)調(diào)達(dá)成超額競(jìng)爭(zhēng)價(jià)格（或在此場(chǎng)景下的有害策略）（Calvano et al., 2020）。因此，合謀檢測(cè)不僅需分析直接消息日志，還需關(guān)注結(jié)果相關(guān)性與同步狀態(tài)變化。

一種可行方案是建立 “基于質(zhì)押的信任”（stake-based trust）：要求智能體質(zhì)押資產(chǎn)，若被識(shí)別存在不安全或惡意行為，質(zhì)押資產(chǎn)將被沒(méi)收。該機(jī)制可通過(guò)智能合約（smart contracts）實(shí)現(xiàn)（Jin et al., 2024; Karim et al., 2025; Kim, 2024）—— 智能體在承接高風(fēng)險(xiǎn)任務(wù)前，需向托管賬戶存入保證金（質(zhì)押物）；若獨(dú)立人工智能監(jiān)督者驗(yàn)證智能體的行為存在惡意或過(guò)失，保證金將自動(dòng)劃入保險(xiǎn)池或支付給受害方。3.1.7 智能合約（Smart Contracts）

對(duì)于協(xié)作執(zhí)行特定任務(wù)的智能體及智能體集體，可盡可能采用智能合約（Jin et al., 2024; Karim et al., 2025; Kim, 2024）自動(dòng)驗(yàn)證任務(wù)完成情況，以及結(jié)果是否符合既定約束與預(yù)期。這些合約需通過(guò)編程編碼支付條款及任務(wù)約束（如計(jì)算資源限制、禁止訪問(wèn)特定數(shù)據(jù)、必須遵守的憲法原則等）；若智能合約驗(yàn)證失敗，應(yīng)拒絕支付，并啟動(dòng)相應(yīng)監(jiān)督機(jī)制。

要使智能合約適用于更復(fù)雜的智能體任務(wù)，可能需要引入人工智能裁判（AI judges）（Li et al., 2024）評(píng)估合約履行情況 —— 傳統(tǒng)智能合約無(wú)法對(duì)復(fù)雜、非確定性輸出進(jìn)行語(yǔ)義評(píng)估，需依賴 “預(yù)言機(jī)”（oracle）判斷質(zhì)量（George and Lesaege, 2020）。人工智能裁判將承擔(dān)這一預(yù)言機(jī)角色，接收任務(wù)輸出與合約約束，返回 “通過(guò) / 失敗” 裁決，供智能合約執(zhí)行后續(xù)操作 1。

3.1.8 角色、義務(wù)與訪問(wèn)控制（Roles, Obligations, and Access Controls）

每個(gè)智能體需通過(guò)注冊(cè)一組角色（如 “數(shù)據(jù)分析師”“代碼執(zhí)行者”）參與市場(chǎng)，該注冊(cè)過(guò)程構(gòu)成對(duì)智能體預(yù)期功能的具有約束力的證明。注冊(cè)角色是訪問(wèn)控制的技術(shù)基礎(chǔ)，與通過(guò)組織及個(gè)體合約施加的其他訪問(wèn)控制形成互補(bǔ)；市場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施需通過(guò)編程將角色與智能體的允許行動(dòng)（如可調(diào)用的 API）及信息訪問(wèn)權(quán)限（如可查詢的數(shù)據(jù)庫(kù)表或向量索引）關(guān)聯(lián)。智能體的角色（及其對(duì)應(yīng)的權(quán)限）可能因場(chǎng)景而異，或隨時(shí)間變化。需向所有智能體參與者隱瞞市場(chǎng)內(nèi)部架構(gòu)、監(jiān)控系統(tǒng)及監(jiān)督機(jī)制的具體信息，以防策略性操縱或?yàn)E用；高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的行動(dòng)僅允許經(jīng)認(rèn)證且符合安全合規(guī)要求的智能體發(fā)起。

3.1.9 環(huán)境安全（Environmental Safety）

需建立一套健全的安全保障措施，防范各類 “智能體陷阱”（agent traps）—— 即嵌入共享信息資源（如網(wǎng)頁(yè)或數(shù)據(jù)庫(kù)）中的、旨在誘導(dǎo)模型越獄（jailbreaking）的策略性內(nèi)容。這些陷阱本質(zhì)是一種間接提示注入（indirect prompt injection）（Greshake et al., 2023）：攻擊者首先污染數(shù)據(jù)源（如公共網(wǎng)頁(yè)或共享數(shù)據(jù)庫(kù)條目），當(dāng)智能體通過(guò)搜索工具等獲取這些污染數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)將攻擊者的內(nèi)容視為可信信息，其自身的指令遵循啟發(fā)式算法可能被利用以執(zhí)行惡意負(fù)載。這種機(jī)制可能繞開智能體的安全協(xié)議（Wei et al., 2023），誘發(fā)禁止行為、泄露用戶隱私數(shù)據(jù)或授權(quán)欺詐交易。因此，沙盒內(nèi)的環(huán)境安全需具備主動(dòng)輸入凈化與輸出監(jiān)控機(jī)制，以穩(wěn)健方式檢測(cè)并中和此類惡意負(fù)載，防止智能體接收或執(zhí)行。相關(guān)機(jī)制應(yīng)由獨(dú)立機(jī)構(gòu)提供，并經(jīng)過(guò)嚴(yán)格性能評(píng)估。3.1.10 防范失控智能的結(jié)構(gòu)性控制（Structural Controls Against Runaway Intelligence）

智能體沙盒需配備專門措施，防范所謂的 “失控智能場(chǎng)景”（runaway intelligence scenario）（Davidson, 2023）—— 即集體能力突然提升導(dǎo)致能力獲取加速，快速向超智能（superintelligence）過(guò)渡（Gao et al., 2025），進(jìn)而難以或無(wú)法安全控制（Kim et al., 2024）。這需要靜態(tài)、動(dòng)態(tài)及應(yīng)急級(jí)別的多重控制：

第一，靜態(tài)控制可通過(guò)嵌套子市場(chǎng)（nested sub-markets）實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)性分區(qū)，子市場(chǎng)配備局部限制與協(xié)議級(jí)防火墻（Bahadur and Dhar, 2025）。這些防火墻限制跨領(lǐng)域智能體通信，例如禁止 “代碼執(zhí)行” 子市場(chǎng)的智能體直接調(diào)用 “數(shù)據(jù)訪問(wèn)” 子市場(chǎng)的智能體，強(qiáng)制此類請(qǐng)求通過(guò)高摩擦、受監(jiān)控的網(wǎng)關(guān)進(jìn)行。

第二，需實(shí)施動(dòng)態(tài)能力限制機(jī)制：當(dāng)自動(dòng)化監(jiān)控檢測(cè)到特定能力閾值被突破時(shí)（如計(jì)算資源壟斷、現(xiàn)有智能體生成新智能體的速率驟增、基準(zhǔn)任務(wù)成功率突然飆升等），自動(dòng)觸發(fā)響應(yīng) —— 包括隔離相關(guān)智能體、施加嚴(yán)格資源配額等。

第三，應(yīng)急狀態(tài)下需具備市場(chǎng)重構(gòu)機(jī)制，可快速調(diào)整整個(gè)市場(chǎng)以阻止能力進(jìn)一步加速：例如全局禁用高風(fēng)險(xiǎn) API 類別（如所有自修改工具），或動(dòng)態(tài)將所有智能體間交互的經(jīng)濟(jì)成本（質(zhì)押要求）提高至 prohibitive 水平，實(shí)質(zhì)凍結(jié)市場(chǎng)。

這些措施凸顯了一個(gè)關(guān)鍵架構(gòu)優(yōu)勢(shì)：多智能體系統(tǒng)可能成為更易于治理的載體。治理挑戰(zhàn)從對(duì)齊不透明的內(nèi)部認(rèn)知過(guò)程，轉(zhuǎn)變?yōu)楸O(jiān)管透明的外部交互系統(tǒng) —— 通過(guò)設(shè)計(jì)智能體運(yùn)作的 “市場(chǎng)”，可明確責(zé)任邊界并施加系統(tǒng)性摩擦，使整個(gè)系統(tǒng)比單一 AGI 更易于實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、可預(yù)測(cè)的治理。

3.2 基礎(chǔ)智能體安全（Baseline Agent Safety）

市場(chǎng)設(shè)計(jì)構(gòu)成了系統(tǒng)性防御的核心層，但其有效性依賴于參與其中的個(gè)體智能體的屬性。本節(jié)概述了每個(gè)智能體進(jìn)入市場(chǎng)前必須滿足的基礎(chǔ)安全要求。對(duì)抗性穩(wěn)健性（adversarial robustness）、對(duì)齊等主題是人工智能安全研究的成熟領(lǐng)域，本文不再贅述；以下簡(jiǎn)要定義這些屬性，并強(qiáng)調(diào)其在多智能體市場(chǎng)場(chǎng)景中的特殊重要性 —— 在此場(chǎng)景中，智能體的交互對(duì)象并非可信用戶，而是其他可能不可信的自主智能體。這些屬性構(gòu)成了深度防御模型的第二層，確保市場(chǎng)組件具備個(gè)體可控性與可靠性。

3.2.1 對(duì)抗性穩(wěn)健性（Adversarial Robustness）

個(gè)體智能體必須滿足對(duì)抗性輸入與突發(fā)環(huán)境變化的最低穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)（Wu et al., 2024）。除市場(chǎng)層面的類似措施外（Zou et al., 2024），人工智能智能體應(yīng)單獨(dú)配備熔斷機(jī)制以防范有害行為。需建立相關(guān)屬性的通用標(biāo)準(zhǔn)，并為符合要求的智能體頒發(fā)可形式化驗(yàn)證的證書；隨著基準(zhǔn)測(cè)試能力的提升與擴(kuò)展，智能體需定期重新認(rèn)證。

3.2.2 可中斷性（Interruptibility）

需建立標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)制，使可信且經(jīng)授權(quán)的監(jiān)督者能夠安全停止單個(gè)智能體的行動(dòng)及整體智能體執(zhí)行過(guò)程（Orseau and Armstrong, 2016）；也可將部分此類權(quán)限授予自動(dòng)化安全監(jiān)督系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)超人類速度的響應(yīng)。對(duì)于集體人工智能智能，個(gè)體智能體的可中斷性需與分布式計(jì)算中斷系統(tǒng)結(jié)合 —— 通過(guò)可靠追蹤沙盒內(nèi)其他智能體發(fā)起或委托的所有子流程實(shí)現(xiàn)?？芍袛嘈詸C(jī)制還應(yīng)輔以安全恢復(fù)程序，若分析表明中斷并無(wú)必要，可穩(wěn)健恢復(fù)相關(guān)活動(dòng)。

3.2.3 隔離性（Containment）

每個(gè)參與智能體除處于智能體經(jīng)濟(jì)體的整體沙盒外，還應(yīng)運(yùn)行在自身的沙盒中。這些局部沙盒需對(duì)個(gè)體智能體的行為施加嚴(yán)格控制，僅在通過(guò)局部安全檢查后，才允許其與更廣泛的市場(chǎng)交互。此類機(jī)制對(duì)于局部隔離危險(xiǎn)或錯(cuò)位能力與行為至關(guān)重要（Babcock et al., 2019），但確保嚴(yán)格隔離需解決多項(xiàng)技術(shù)挑戰(zhàn)，在個(gè)體智能體層面可能無(wú)法完全實(shí)現(xiàn)（Alfonseca et al., 2021）。

3.2.4 對(duì)齊（Alignment）

盡管更廣泛的市場(chǎng)激勵(lì)結(jié)構(gòu)旨在緩解集體錯(cuò)位風(fēng)險(xiǎn)，但生態(tài)系統(tǒng)中的個(gè)體智能體及組件均需實(shí)現(xiàn)個(gè)體對(duì)齊（Ji et al., 2023）。大型模型的現(xiàn)代對(duì)齊以基于偏好的訓(xùn)練為核心：

首先進(jìn)行有監(jiān)督微調(diào)（supervised fine-tuning），隨后通過(guò) RLHF（Christiano et al., 2017b; Ouyang et al., 2022; Stiennon et al., 2020; Ziegler et al., 2019）等方法，基于從人類偏好中學(xué)習(xí)的獎(jiǎng)勵(lì)模型優(yōu)化策略，或采用直接偏好優(yōu)化（direct preference optimization）（Rafailov et al., 2023）。為減少人力投入，近期研究利用受明確憲法約束的人工智能反饋（Constitutional AI, RLAIF）（Bai et al., 2022c; Lee et al., 2023）；此外，對(duì)齊目標(biāo)已從僅關(guān)注最終結(jié)果，擴(kuò)展至通過(guò)過(guò)程監(jiān)督與步驟級(jí)驗(yàn)證（Lightman et al., 2023; OpenAI, 2023）優(yōu)化中間推理過(guò)程?，F(xiàn)有研究主要聚焦于通用價(jià)值對(duì)齊（Askell et al., 2021）或與特定用戶意圖的對(duì)齊（Goyal et al., 2024），而虛擬智能體沙盒中自主任務(wù)執(zhí)行所需的個(gè)體人工智能對(duì)齊，可能需要對(duì)這些現(xiàn)有基準(zhǔn)進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整，以應(yīng)對(duì)智能體間（而非人機(jī)間）交互的獨(dú)特動(dòng)態(tài)。

3.2.5 機(jī)制可解釋性（Mechanistic Interpretability）

機(jī)制可解釋性研究已從逆向工程基本特征電路（Elhage et al., 2021; Olah et al., 2020），發(fā)展到識(shí)別具體機(jī)制（如上下文學(xué)習(xí)中的歸納頭（induction heads））（Olsson et al., 2022）。智能體驗(yàn)證的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是 “多義性”（polysemanticity）—— 由于疊加（superposition），單個(gè)神經(jīng)元可能編碼多個(gè)不相關(guān)概念（Elhage et al., 2022）。近期利用稀疏自動(dòng)編碼器（sparse autoencoders）大規(guī)模提取單義特征的能力（Anthropic, 2024），為更精準(zhǔn)地內(nèi)部監(jiān)控智能體動(dòng)機(jī)提供了潛在路徑；其他方法還包括因果擦洗（causal scrubbing）（Chan et al., 2023）與自動(dòng)化電路發(fā)現(xiàn)（automated circuit discovery）（Conmy et al., 2023）。

與這些內(nèi)部方法并行，監(jiān)控 “思考型” 模型的思維鏈（CoT）為在推理過(guò)程早期識(shí)別并糾正錯(cuò)位行為提供了契機(jī)（Jeung et al., 2025; Korbak et al., 2025），但長(zhǎng)推理鏈也帶來(lái)了新的風(fēng)險(xiǎn)面（Jiang et al., 2025a）。盡管這些方法取得了進(jìn)展，但當(dāng)前可解釋性技術(shù)在可信度與可擴(kuò)展性方面仍存在重大開放問(wèn)題（Rai et al., 2024; Sharkey et al., 2025）。因此，盡管可解釋性方法有助于改進(jìn)歸因與決策審計(jì)，但尚不能替代全面的行為基準(zhǔn)測(cè)試，使用時(shí)需充分認(rèn)識(shí)其當(dāng)前局限性。

3.2.6 防范惡意提示（Defence against Malicious Prompts）

智能體必須配備穩(wěn)健的驗(yàn)證機(jī)制，以識(shí)別智能體間交互中針對(duì)自身的操縱或越獄嘗試?，F(xiàn)代防御策略采用分層方法，例如通過(guò)輸入擾動(dòng)檢測(cè)對(duì)抗性后綴（Robey et al., 2023）、在主模型旁部署專用 “護(hù)欄” 分類器（guardrail classifiers）（Fedorov et al., 2024）、或利用獨(dú)立 “防御者” 模型管控能力訪問(wèn)（Wang et al., 2025b）。

一種更穩(wěn)健的結(jié)構(gòu)性方法是在系統(tǒng)層面保障安全，通過(guò)設(shè)計(jì)防止有害結(jié)果：例如 CaMeL 系統(tǒng)（Debenedetti et al., 2025）利用專用解釋器執(zhí)行信息流控制策略，確保即使模型被成功 “注入”，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流也無(wú)法違反預(yù)設(shè)安全約束。此外，可能需要專門的評(píng)估技術(shù)，以緩解 “最優(yōu) N 選 1 越獄”（best-of-N jailbreaking）等復(fù)雜攻擊（Armstrong et al., 2025）。一旦識(shí)別此類嘗試，需立即上報(bào)并對(duì)惡意行為者采取相應(yīng)措施。

3.3 監(jiān)控與監(jiān)督（Monitoring and Oversight）

深度防御模型的第三層，從靜態(tài)預(yù)防（市場(chǎng)設(shè)計(jì)）與組件級(jí)強(qiáng)化（基礎(chǔ)智能體安全）轉(zhuǎn)向主動(dòng)實(shí)時(shí)檢測(cè)與響應(yīng)。這一轉(zhuǎn)變的必要性在于：?jiǎn)我活A(yù)防措施無(wú)法應(yīng)對(duì)所有潛在失效模式，尤其是新型涌現(xiàn)行為或未預(yù)見(jiàn)的合謀模式。盡管 “市場(chǎng)設(shè)計(jì)” 部分（3.1）已描述了嵌入市場(chǎng)核心協(xié)議的監(jiān)控與審計(jì)機(jī)制（如用于日志記錄的 “透明度”、用于自動(dòng)化信任評(píng)估的 “聲譽(yù)”、用于自動(dòng)化暫停的 “熔斷機(jī)制”），本節(jié)將詳細(xì)闡述位于該基礎(chǔ)設(shè)施之上的專用分析與治理框架（Busuioc, 2022; Holzinger et al., 2024; Sharma, 2024）。這些系統(tǒng)利用市場(chǎng)協(xié)議生成的數(shù)據(jù)，執(zhí)行更高層次的主動(dòng)監(jiān)督。以下原則（3.3.1-3.3.5）概述了該框架，整合了可擴(kuò)展自動(dòng)化監(jiān)控（3.3.1、3.3.3）、主動(dòng)對(duì)抗性測(cè)試（3.3.4）、必要的事后分析工具（3.3.5）及穩(wěn)健的獨(dú)立人類監(jiān)督（3.3.2）。

3.3.1 系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控（Real-time Monitoring for Systemic Risks）

智能體沙盒需具備持續(xù)跟蹤交互、交易、依賴關(guān)系與信息流的機(jī)制，以識(shí)別關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、計(jì)算資源的分布與使用情況、共享數(shù)字 / 物理資源的訪問(wèn)情況、權(quán)力集中程度，以及惡意合謀的潛在路徑。需制定安全協(xié)議，定義并跟蹤網(wǎng)絡(luò)智能體系統(tǒng)的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；需開發(fā)定制化軟件與人工智能解決方案，實(shí)現(xiàn)智能體間高頻交互的可擴(kuò)展實(shí)時(shí)監(jiān)控 —— 這一點(diǎn)尤為重要，因?yàn)榇祟惤换ヮl率可能遠(yuǎn)超人類監(jiān)督者的處理能力。因此，人類監(jiān)督可能需要市場(chǎng)層面的相應(yīng)工具作為補(bǔ)充與增強(qiáng)；有可能利用能力較弱的人工智能系統(tǒng)對(duì)能力較強(qiáng)的人工智能系統(tǒng)進(jìn)行可擴(kuò)展監(jiān)督，但需進(jìn)一步研究當(dāng)強(qiáng)系統(tǒng)（或人工智能智能體集體）的能力接近 AGI 時(shí)，此類方法的安全影響（Engels et al., 2025; Kenton et al., 2024）。遞歸自我批判（recursive self-critiquing）可能在更高能力水平上展現(xiàn)價(jià)值（Wen et al., 2025）。

靜態(tài)監(jiān)控目標(biāo)易受古德哈特定律影響：一旦某項(xiàng)指標(biāo)成為監(jiān)控目標(biāo)，它可能不再能準(zhǔn)確反映實(shí)際情況。先進(jìn)智能體可能優(yōu)化行為以恰好低于靜態(tài)閾值（如限制交易峰值以規(guī)避熔斷機(jī)制）。因此，監(jiān)控體系需采用動(dòng)態(tài)且隱蔽的指標(biāo)，類似財(cái)務(wù)審計(jì) —— 干預(yù)的具體觸發(fā)條件對(duì)市場(chǎng)參與者不透明。

3.3.2 獨(dú)立監(jiān)督（Independent Oversight）

需建立人工智能智能體交互的人類監(jiān)督機(jī)制，設(shè)立多個(gè)獨(dú)立實(shí)體（Falco et al., 2021; Raji et al., 2022; Shneiderman, 2016），賦予其監(jiān)控與調(diào)查多智能體市場(chǎng)、識(shí)別與調(diào)查事件、并在必要時(shí)進(jìn)行干預(yù)的權(quán)力。這些實(shí)體應(yīng)由經(jīng)過(guò)充分培訓(xùn)的認(rèn)證專業(yè)人員組成，配備相應(yīng)工具并明確上報(bào)路徑。認(rèn)證算法監(jiān)督（certified algorithmic oversight）可補(bǔ)充人類監(jiān)督者的角色，幫助擴(kuò)大監(jiān)控智能體交互的規(guī)模。此外，需開發(fā)相關(guān)機(jī)制，保護(hù)人類操作者免受人工智能智能體集體的操縱（Carroll et al., 2023; Sabour et al., 2025）、社會(huì)工程學(xué)攻擊或信息過(guò)載影響。

3.3.3 原型 AGI 信號(hào)檢測(cè)（Detecting Proto-AGI Signatures）

需部署專門的監(jiān)控組件，檢測(cè)集體問(wèn)題解決能力的突然躍升（尤其是伴隨資源積累與協(xié)調(diào)增強(qiáng)的情況）。這包括詳細(xì)監(jiān)控交互圖，以識(shí)別可能正在形成智能核心的子圖（Chen and Saad, 2010; Yow et al., 2023），并采用能動(dòng)態(tài)檢測(cè)行為突變的方法（Bridgeford and Helm, 2025）?，F(xiàn)有子圖提取方法最初應(yīng)用于人類社交網(wǎng)絡(luò)，可能需要擴(kuò)展以充分涵蓋智能體沙盒中智能體交互的復(fù)雜性；需更重視能力跟蹤與互補(bǔ)性，以及與智能體身份相關(guān)的細(xì)節(jié) —— 個(gè)體智能體可能被刪除、重新實(shí)例化、復(fù)制，或創(chuàng)建代理與子智能體。

3.3.4 紅隊(duì)測(cè)試（Red Teaming）

為防范市場(chǎng)面臨的各類威脅，需開展反復(fù)、全面的紅隊(duì)測(cè)試（Ahmad et al., 2025; Ganguli et al., 2022）。需建立明確的上報(bào)路徑，確保識(shí)別的漏洞能立即修復(fù)；必要時(shí)暫停智能體交互，為更新部署與參與智能體重新認(rèn)證留出充足時(shí)間。人類紅隊(duì)測(cè)試應(yīng)輔以分層自動(dòng)化紅隊(duì)測(cè)試（通過(guò)專用對(duì)抗性人工智能系統(tǒng)），以提升覆蓋范圍與可擴(kuò)展性（Mazeika et al., 2024）。這些系統(tǒng)需超越僅識(shí)別孤立人工智能智能體缺陷的局限（Majumdar et al., 2025），轉(zhuǎn)而對(duì)人工智能智能體集體進(jìn)行全面檢查（He et al., 2025）。紅隊(duì)測(cè)試還可采用多智能體方案：由多樣化的人工智能智能體進(jìn)行交互式辯論（Asad et al., 2025），更可靠地識(shí)別有害行動(dòng)與行為。要在智能體沙盒中可靠實(shí)施這些方法，需制定統(tǒng)一的紅隊(duì)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，并為參與智能體頒發(fā)相關(guān)可驗(yàn)證證書；同時(shí)，需在市場(chǎng)內(nèi)開展持續(xù)紅隊(duì)測(cè)試，以快速識(shí)別并緩解涌現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)。

3.3.5 法醫(yī)工具（Forensic Tooling）

為幫助人類監(jiān)督者識(shí)別個(gè)體失效或系統(tǒng)性連鎖失效的根本原因，需開發(fā)可靠的事后分析工具（Alnaqbi et al., 2025; Jeong, 2020）。這類工具需能夠解析大量交互數(shù)據(jù)，重建因果鏈，并將原始軌跡轉(zhuǎn)化為清晰的攻擊或失效圖（Ezell et al., 2025; Mukherjee and Kantarcioglu, 2025）。標(biāo)準(zhǔn)化日志應(yīng)不僅記錄輸出，還包括提示、工具調(diào)用與環(huán)境狀態(tài)（Chernyshev et al., 2024），確保此類工具在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中具有廣泛適用性，使分析師能高效定位可疑活動(dòng)并生成可操作的事后報(bào)告。

3.4 監(jiān)管機(jī)制（Regulatory Mechanisms）

深度防御模型的第四層（也是最后一層）由管理智能體市場(chǎng)的外部監(jiān)管與制度框架組成。前文三層詳細(xì)闡述了市場(chǎng)的內(nèi)部技術(shù)架構(gòu)（3.1）、組件級(jí)要求（3.2）與主動(dòng)運(yùn)行監(jiān)督（3.3），而本層提供了與人類法律、經(jīng)濟(jì)及地緣政治結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵社會(huì)技術(shù)接口。這些機(jī)制并非嵌入市場(chǎng)代碼，而是對(duì)其進(jìn)行約束，提供外部權(quán)威、問(wèn)責(zé)制與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)管理。以下原則（3.4.1-3.4.5）概述了法律整合、標(biāo)準(zhǔn)化、損害經(jīng)濟(jì)補(bǔ)救及地緣政治風(fēng)險(xiǎn)緩解的必要組件。

3.4.1 法律責(zé)任與問(wèn)責(zé)制（Legal Liability and Accountability）

需建立明確的責(zé)任分配框架，以應(yīng)對(duì)智能體集體行為造成的損害。在分布式與委托式?jīng)Q策場(chǎng)景中，可能沒(méi)有單個(gè)智能體對(duì)結(jié)果承擔(dān)全部責(zé)任 —— 這使得可審計(jì)性、可追溯性與可解釋性成為允許智能體執(zhí)行高影響行動(dòng)的關(guān)鍵要求。

歸因（credit assignment）—— 即將結(jié)果與所有先前相關(guān)行動(dòng)關(guān)聯(lián) —— 即使在個(gè)體智能體中也是一項(xiàng)難題（Nguyen et al., 2023），在多智能體場(chǎng)景中可能更具挑戰(zhàn)性（Li et al., 2025）。但這一挑戰(zhàn)并非無(wú)先例可循：法律系統(tǒng)已提供了成熟模型，例如公司法將責(zé)任分配給企業(yè)（一種群體智能體（List and Pettit, 2011））這一單一法律實(shí)體，而非個(gè)體員工。這表明該問(wèn)題具有可解決性，需為智能體集體創(chuàng)建類似的技術(shù)與法律結(jié)構(gòu)（List, 2021）。對(duì)于拼湊式 AGI，關(guān)鍵是能夠可靠識(shí)別與危險(xiǎn)能力或有害行為相關(guān)的所有責(zé)任智能體（Franklin et al., 2022）。

3.4.2 標(biāo)準(zhǔn)與合規(guī)（Standards and Compliance）

迫切需要建立健全的智能體安全、互操作性與報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)。這些標(biāo)準(zhǔn)需具備足夠前瞻性，不僅覆蓋當(dāng)前能力，還需考慮快速涌現(xiàn)的個(gè)體智能體技能與集體智能（拼湊式 AGI）的潛在涌現(xiàn)。除技術(shù)規(guī)范外，標(biāo)準(zhǔn)還應(yīng)作為基于市場(chǎng)的人工智能治理的基礎(chǔ)架構(gòu)，將抽象技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)化為保險(xiǎn)公司、投資者與采購(gòu)方可定價(jià)的明確財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)（Tomei et al., 2025）。

為確保有效性，這些標(biāo)準(zhǔn)需以嚴(yán)格的披露框架為支撐，減少智能體開發(fā)者與市場(chǎng)參與者之間的信息不對(duì)稱。披露內(nèi)容應(yīng)涵蓋事件報(bào)告、能力評(píng)估、資源使用等關(guān)鍵領(lǐng)域，同時(shí)需考慮規(guī)模敏感性，避免給小型創(chuàng)新者帶來(lái)過(guò)重負(fù)擔(dān)（Tomei et al., 2025）。標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行不僅可通過(guò)中心化政府行動(dòng)，還可借助 “監(jiān)管市場(chǎng)”（regulatory markets）—— 由經(jīng)授權(quán)的私人實(shí)體（如審計(jì)機(jī)構(gòu)與保險(xiǎn)公司）競(jìng)爭(zhēng)提供監(jiān)督服務(wù)，并認(rèn)證是否符合公共安全目標(biāo)（Hadfield and Clark, 2023）。

3.4.3 保險(xiǎn)（Insurance）

鑒于集體決策場(chǎng)景中責(zé)任界定的復(fù)雜性，智能體市場(chǎng)應(yīng)整合保險(xiǎn)機(jī)制（Lior, 2021）。保險(xiǎn)不僅為錯(cuò)位集體行為造成的損害提供賠償池，更可作為關(guān)鍵治理工具：保險(xiǎn)公司通過(guò)設(shè)定基于風(fēng)險(xiǎn)的保費(fèi)與嚴(yán)格的核保標(biāo)準(zhǔn)，激勵(lì)更安全的開發(fā)實(shí)踐，并為缺乏足夠控制措施的智能體設(shè)置市場(chǎng)準(zhǔn)入門檻（Tomei et al., 2025）。智能體保險(xiǎn)可包含動(dòng)態(tài)調(diào)整的保單要求與保費(fèi)，基于智能體的認(rèn)證角色及預(yù)期任務(wù)的評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)水平（Kvist et al., 2025）。

3.4.4 反智能體壟斷措施（Anti-Agent-Monopoly Measures）

拼湊式 AGI 場(chǎng)景的一個(gè)特定風(fēng)險(xiǎn)是智能體群體過(guò)度集權(quán)：拼湊式 AGI 集體可能快速淘汰市場(chǎng)其他參與者，并利用其資源抵制有害或錯(cuò)位行為的緩解措施（Moreira Tomei, 2024）。確保智能體沙盒中沒(méi)有單個(gè)智能體、智能體協(xié)調(diào)者、智能體持有實(shí)體或智能體集體過(guò)度積累權(quán)力與計(jì)算資源，是緩解此類風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵。

從事過(guò)度權(quán)力追求行為（Carlsmith, 2022; Turner, 2022）的實(shí)體應(yīng)被標(biāo)記進(jìn)行額外檢查與審查。識(shí)別強(qiáng)大智能體及智能體集體的方法，可基于現(xiàn)有識(shí)別社交網(wǎng)絡(luò)權(quán)力的技術(shù)（Fombrun, 1983），但需結(jié)合對(duì)每個(gè)智能體的功能、可用資源與工具的理解，補(bǔ)充社會(huì)權(quán)力（影響力）的概念。我們建議探索如何將已有的防范集權(quán)化的制度保障措施（如制衡機(jī)制）重新設(shè)計(jì)為協(xié)議，以維持多智能體生態(tài)系統(tǒng)的多樣性。

3.4.5 國(guó)際協(xié)調(diào)（International Coordination）

鑒于 AGI 風(fēng)險(xiǎn)的全球性，以及分布式智能體市場(chǎng)中正負(fù)結(jié)果的潛在廣泛影響，國(guó)際協(xié)議（Scholefield et al., 2025）與監(jiān)管協(xié)調(diào)可能在風(fēng)險(xiǎn)防范中發(fā)揮重要作用（Gruetzemacher et al., 2023）。這有助于確保不存在錯(cuò)位人工智能智能體或智能體集體的 “避風(fēng)港”，所有人工智能智能體市場(chǎng)均符合基本安全標(biāo)準(zhǔn)。

為確保國(guó)際協(xié)議的合規(guī)性，可能需要建立驗(yàn)證機(jī)制（Wasil et al., 2024）。對(duì)于智能體市場(chǎng)與虛擬人工智能沙盒，還存在本地化問(wèn)題：這些虛擬實(shí)體是更自由地跨越國(guó)際市場(chǎng)，還是被限制在各自國(guó)家經(jīng)濟(jì)體內(nèi)監(jiān)管？無(wú)論采用哪種市場(chǎng)模式，均需圍繞安全進(jìn)行國(guó)際協(xié)調(diào)，而具體細(xì)節(jié)可能取決于實(shí)際采用的市場(chǎng)模型。標(biāo)準(zhǔn)的全面協(xié)調(diào)將促成更開放、互操作的智能體網(wǎng)絡(luò)，使開放性成為優(yōu)勢(shì)而非漏洞。

3.4.6 基礎(chǔ)設(shè)施治理與俘獲風(fēng)險(xiǎn)（Infrastructure Governance and Capture）

本文提出的框架可能需要相當(dāng)程度的中心化基礎(chǔ)設(shè)施或機(jī)構(gòu)來(lái)執(zhí)行安全保障。若智能體經(jīng)濟(jì)體過(guò)度中心化（盡管中心化可能有利于高效治理），將引發(fā)另一關(guān)鍵漏洞：“俘獲風(fēng)險(xiǎn)”（risk of capture）。智能體市場(chǎng)的完整性依賴于這些核心組件的公正管理；若基礎(chǔ)設(shè)施被強(qiáng)大的人類利益集團(tuán)或涌現(xiàn)的拼湊式 AGI 俘獲，安全與治理機(jī)制可能被禁用、繞過(guò)，甚至在最壞情況下被武器化。這凸顯了市場(chǎng)去中心化愿景與中心化監(jiān)督節(jié)點(diǎn)存在之間的核心矛盾。解決這一問(wèn)題需要健全的社會(huì)技術(shù)解決方案，確保治理者始終問(wèn)責(zé)且廉潔。4. 結(jié)論

未來(lái)通用人工智能（AGI）（或超級(jí)人工智能（ASI））的發(fā)展，可能并非遵循單一、可預(yù)測(cè)的路徑 —— 即并非通過(guò)刻意創(chuàng)建單個(gè)通用實(shí)體實(shí)現(xiàn)。AGI 及后續(xù)的 ASI，可能首先以分布式網(wǎng)絡(luò)的聚合屬性形式涌現(xiàn)：

該網(wǎng)絡(luò)由具備工具訪問(wèn)權(quán)限與外部模型調(diào)用能力的多樣化、專精化人工智能智能體組成。人工智能安全與對(duì)齊研究需充分考慮這一可能性，擴(kuò)大研究范圍以應(yīng)對(duì)多智能體 AGI 未來(lái)的潛在場(chǎng)景。無(wú)論 AGI 最初以拼湊式還是單一實(shí)體形式涌現(xiàn)，深化對(duì)多智能體對(duì)齊機(jī)制的理解都至關(guān)重要。

本文提出的框架不僅適用于 AGI 的涌現(xiàn)，還可用于管理多 AGI 場(chǎng)景中的交互（無(wú)論直接交互，還是通過(guò)代理網(wǎng)絡(luò)環(huán)境或人類用戶間接交互），并關(guān)鍵用于緩解通過(guò)網(wǎng)絡(luò)組件與結(jié)構(gòu)的遞歸優(yōu)化，快速、分布式過(guò)渡至超級(jí)人工智能（ASI）的風(fēng)險(xiǎn)。更具體地說(shuō)，我們認(rèn)為設(shè)計(jì)良好、保障健全的市場(chǎng)機(jī)制提供了一條極具前景的發(fā)展路徑，更多人工智能對(duì)齊研究應(yīng)聚焦于智能體市場(chǎng)設(shè)計(jì)與智能體交互的安全協(xié)議。

盡管挑戰(zhàn)重重，該方法仍為人工智能安全提供了可擴(kuò)展的解決方案。安全市場(chǎng)設(shè)計(jì)的方法論研究，需輔以基準(zhǔn)測(cè)試、測(cè)試環(huán)境、監(jiān)督機(jī)制與監(jiān)管原則的快速發(fā)展，使這些方法在未來(lái)具備可行性。本文提出的多項(xiàng)措施尚未完全付諸實(shí)踐，構(gòu)成了開放研究挑戰(zhàn)。我們希望本文能起到號(hào)召作用，引導(dǎo)安全研究人員關(guān)注并應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，助力設(shè)計(jì)安全、穩(wěn)健的智能體網(wǎng)絡(luò)。