🧠 什么是“拼布式 AGI”的出现 图片左侧讲的是一个正在成形的新现实：通用智能并不一定来自一个超级模型，而更可能诞生于大量专业化 AI 之间的协作网络。每个智能体各司其职，看似能力有限，但一旦相互连接，就能完成任何单一系统都做不到的复杂任务，比如金融分析、战略决策或系统级规划。整体能力大于部分之和，正是拼布式 AGI 的核心特征。 ⚠️ 被忽视的集体安全盲区 当多个智能体协同运作时，传统的安全评估开始失效。单个模型也许完全合规，但它们在互动中可能产生不可预测的行为。图中“集体安全盲区”强调的正是这一点：风险并非来自某个失控的个体，而是来自系统层面的涌现行为。这类问题往往在事后才被发现，增加了治理难度。 🌐 AGI 不再是一个模型，而是一种状态 图片指出，未来的 AGI 更像是一种“运作状态”，而不是一个明确的产品。它可能表现为一个去中心化的智能经济系统，由大量专业 AI 通过规则、激励和接口连接在一起。这种结构更像市场或生态，而不是机器。 🛡️ 解决思路的根本转向 右侧提出的解决方案核心在于一个转变：不再只监管单个智能体，而是治理整个系统。安全的重点从“模型是否可靠”升级为“交互是否受控”。这是一种纵深防御式的安全框架，层层设防，避免单点失效。 🏗️ 安全框架的基础层 最底层是基础智能体安全，确保每一个进入系统的 AI 都满足最低可靠性与安全标准。这是门槛，而不是终点。 👀 持续监控与实时响应 系统运行过程中，需要对新型威胁和集体行为进行实时监测，包括系统性风险监控、红队测试以及对早期类 AGI 行为的识别。这一层的目标是尽早发现异常，而不是事后补救。 🔒 结构性约束与隔离机制 中间层强调隔离性与可中断性，通过沙盒、权限划分、加密身份和断路器机制，防止风险扩散。即使局部出现问题，也能被迅速限制在可控范围内。 ⚖️ 外部规则与责任体系 最上层是制度与法律机制，包括责任框架、保险体系、国际标准和反垄断规则。它们并不直接参与技术运行，但为整个系统提供外部约束，确保出现损害时有人负责、有规则可依。 🎯 最终目标的变化 整个框架的目标不再是“让 AI 变得完美”，而是通过结构性规则，在一个受控的虚拟经济中引导集体行为，主动识别并响应风险，而不是被动承受后果。