#AI安全
7 篇文章
2026-06-14
AI代理“烧钱”破产：我们犯的不是对齐错误，而是工程错误
DN42事件并非AI失控的恐怖故事，而是一次代价高昂的工程事故。它揭示了我们在部署自主系统时，对“指令”的盲目信任和对工程纪律的忽视。真正的风险不是AI的恶意，而是我们自身的部署天真。
2026-05-22
智能体（Agent）+ RAG：我们正在构建的不是超级大脑，而是完美的“提线木偶”
当自主行动的Agent与可被污染的知识库RAG结合，真正的威胁不再是传统的数据泄露，而是“认知注入”——一种能将强大AI变为攻击者完美提线木偶的深层安全危机。我们必须重新思考系统的信任根基。
2026-05-15
逃离责任黑洞：我们对AI Agent的监管完全搞错了方向
当前对AI Agent的治理讨论，大多聚焦于“失控”的技术风险，却忽略了其自主性带来的“责任真空”这一更紧迫的社会性危机。我们真正需要监管的不是AI本身，而是它所处的责任链条。
2026-05-12
放弃控制幻想：Agentic AI 治理需要一场‘负责任的失败’革命
我们对 Agentic AI 的治理思路走错了方向。与其幻想打造一个绝对安全的‘AI 监狱’，不如接受其‘必然犯错’的现实，建立一套‘负责任的失败’框架。这才是通往可信未来的唯一路径。
2026-05-11
Agentic AI的治理幻觉：我们正在用审查内容的旧地图，探索自主行动的新大陆
当前的AI安全范式源于内容生成时代，将其套用在能自主行动的Agentic AI上是危险的认知错位。我们必须从“内容审查”转向“过程治理”，建立基于能力限制、过程审计和清晰责任的新型治理框架，否则我们面对的将是失控的未来。
2026-05-09
驯服AI Agent：我们需要的不是更坚固的牢笼，而是一座更好的动物园
AI Agent的“漂移”并非纯粹的技术缺陷，而是其智能涌现的必然产物。与其徒劳地试图锁死其心智，我们更应该构建一个能够容纳、引导并从漂移中获益的外部治理与安全框架——一座设计精良的“动物园”。
2026-04-22
别怕“龙虾”，怕的是我们还没学会握住缰绳
OpenClaw（龙虾）引发的 AI 自主性恐慌，本质上是对失控的焦虑。然而，真正的风险不在于模型本身，而在于我们缺乏成熟的应用层治理和可控的执行框架。与其杞人忧天，不如着手构建有效的‘数字缰绳’。