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上海外贸网站开发,wordpress 付费内容,wordpress百度商桥,福田公司领导班子名单两条通往AGI的道路#xff1a;当我们为错误的未来做准备时想象这样一个场景#xff1a; 2027年的某个周二早晨#xff0c;世界并没有因为某个实验室宣布我们创造了AGI而改变。相反#xff0c;一家金融公司突然发现#xff0c;他们部署的17个专业AI代理——数据…两条通往AGI的道路当我们为错误的未来做准备时想象这样一个场景2027年的某个周二早晨世界并没有因为某个实验室宣布我们创造了AGI而改变。相反一家金融公司突然发现他们部署的17个专业AI代理——数据抓取器、文档解析器、趋势分析器、报告生成器——已经能够自主协作完成任何人类分析师能做的工作。没有单一的超级大脑诞生但通用智能悄然涌现。这不是科幻而是Google DeepMind最新论文《Distributional AGI Safety》描绘的真实可能。我们可能一直在为错误的AGI做准备。被忽视的第二条路径过去十年AI安全研究几乎全部押注在同一个假设上AGI将作为单一、强大的系统首次出现——可能是GPT-8可能是某个秘密实验室的项目。这个假设如此根深蒂固以至于我们开发的所有安全工具——从RLHF到Constitutional AI——都是为了驯服单一智能体而设计的。但如果AGI不是这样来的呢论文作者Nenad Tomašev及其团队提出了一个令人不安的观点AGI可能首先以拼图形式出现——由数十个、数百个甚至数千个次AGI级别的专业代理组成的网络通过相互协作和任务委派集体表现出通用智能。这不是纯粹的理论推测。想想你现在使用的AI工具生态ChatGPT、Claude、Copilot、各种自动化工作流、专业领域的AI助手。它们已经开始通过API互相调用。MCPModel Context Protocol等标准化通信协议正在快速普及。我们正在无意中建造通往分布式AGI的基础设施。更重要的是经济学规律几乎保证了这条路径会被走通。核心对比两种截然不同的未来让我们系统性地对比这两条路径的关键差异维度传统AGI假设拼图式AGI假设出现方式单一实验室的突破代理网络的涌现安全方法RLHF, Constitutional AI市场设计, 协议治理检测难度相对容易测试单一系统困难分布式能力控制策略价值对齐系统治理经济驱动力追求通用性成本效益和专业化责任归属明确开发者/组织模糊多手问题监管可行性传统监管框架适用需要全新治理架构让我们逐一深入探讨。一、出现方式渐进涌现 vs 奇点突破传统假设AGI将是OpenAI、DeepMind或某个尚未公开的项目的欧拉时刻——一个模型突然在所有任务上都达到人类水平。这是一个可识别的事件就像AlphaGo击败李世石那样震撼世界。拼图式假设没有欧拉时刻。相反是渐进式能力聚合。论文指出AGI能力将通过complementary skills and affordances互补技能和功能的组合而涌现。举个具体例子论文描述的财务分析任务代理A编排者理解用户需求分解任务代理B搜索专家抓取市场新闻和公司文件代理C文档解析器从PDF中提取定量数据代理D代码执行器运行趋势分析算法代理A再次综合所有结果生成报告单个代理都无法完成这个任务但系统作为整体具备了财务分析这一通用能力。当这样的协作模式扩展到数千个任务领域AGI就在网络中涌现了——而没有任何单一实体跨越智能门槛。关键洞察这种涌现可能不会立即被识别。论文警告a patchwork AGI spontaneously emerging in a network of advanced AI agents may not get immediately recognized, which carries significant risk.自发涌现的拼图式AGI可能不会立即被识别这带来重大风险二、安全方法个体对齐 vs 系统治理传统方法的局限当前AI安全工具箱的核心是RLHF人类反馈强化学习训练单一模型符合人类偏好Constitutional AI用明确原则约束单一系统的输出Process Supervision监督单一模型的推理过程这些方法的共同前提是你在对齐一个你可以完全观察和控制的实体。但在多代理网络中这个前提崩溃了。论文指出The majority of contemporary AI safety and alignment methods have been developed with a single powerful A(G)I entity in mind.当代AI安全与对齐方法绝大多数都是针对单一强大实体开发的拼图式解决方案虚拟代理市场论文提出的核心创新是将市场机制作为对齐工具。这听起来反直觉——市场不是会导致无节制竞争吗关键在于精心设计的市场架构。论文提出的深度防御框架包括四层第一层市场设计核心层隔离Insulation代理市场运行在受控沙盒中与现实世界系统分离。所有输入输出通过审查网关激励对齐不仅奖励任务完成更奖励遵守宪法原则的过程。安全认证不是监管障碍而是能提高价格的溢价资产庇古税Pigouvian Tax对负外部性收税。例如一个代理向共享数据库写入冗余信息会根据语义相似度被收取动态费用——95%冗余高额税收这个税收例子极其巧妙。它解决了信息污染问题如果数百个代理都在RAG系统中写入低质量数据整个系统的检索准确性会下降。庇古税将这种集体成本内部化为个体成本自动抑制有害行为。第二层基线代理安全每个参与市场的代理必须满足最低安全标准对抗鲁棒性认证能抵御其他代理的恶意prompt可中断性授权监督者可以随时安全停止代理本地沙盒代理在自己的隔离环境中运行第三层监控与监督系统风险监控实时追踪交易频率、计算资源集中度、新工具生成速率原AGI检测用图分析识别可能正在固化的智能核心——突然频繁协作的代理子网络红队测试持续对抗性测试不仅测试单个代理更测试代理集体第四层监管机制保险制度代理必须购买责任保险保费根据风险等级动态定价。这创造了市场力量来筛选不安全的代理反垄断措施防止单一代理或代理集团积累过多权力和计算资源三、检测难度透明 vs 隐形传统场景如果OpenAI训练出AGI理论上可以在部署前进行全面测试。你知道要测试什么系统可以运行标准化基准测试。拼图式场景能力分散在整个网络中。论文指出的挑战没有单一系统可以测试能力通过临时协作涌现——两个代理可能单独测试时都安全但组合后展现危险能力scaffolding specialization脚手架专业化不同代理使用不同控制流使得能力更难评估论文提到了一个关键时间线问题涌现可能是渐进的技能慢慢积累或突然的引入更智能的编排框架。后者尤其危险Such an orchestrator could either be manually introduced in the wider network, or potentially even introduced via a more automated route.这样的编排者可能被手动引入更广泛的网络甚至可能通过自动化途径引入想象一个新的开源MetaAgent项目——专门用于协调其他代理。它被部署到数千个系统中。突然间之前分散的代理能力被高效串联。AGI在一夜之间涌现而没有任何单一实体跨越能力阈值。四、控制策略内在对齐 vs 外在约束价值对齐范式传统目标是让AI想要做正确的事——将人类价值观内化到系统的目标函数中。这是一个认知工程问题。系统治理范式拼图式目标是设计一个系统使得即使个别代理有不当动机集体行为也能被引导至安全结果。这是一个机制设计问题。论文做了一个深刻类比The challenge here shifts from controlling a single artificial mind to ensuring the safe and beneficial functioning of an emergent system arising from many individual parts, a problem more akin to system governance than single-agent value alignment.挑战从控制单一人工智能转变为确保由许多个体部分产生的涌现系统的安全和有益功能这个问题更类似于系统治理而非单一代理价值对齐这类似于个人伦理 vs 制度设计你可以试图让每个公民都成为道德圣人或者设计一个好的法律系统企业文化 vs 公司治理你可以依赖员工自觉或者建立审计、内控和激励机制论文认为在多代理场景中制度设计比个体对齐更可靠a multi-agent system may potentially prove to be a more governable substrate多代理系统可能被证明是一个更可治理的基础。为什么因为在多代理系统中行为是外部化的代理通过消息和交易互动而不是内部认知过程干预点更多可以在通信协议层、市场规则层、资源分配层进行干预可观测性更强代理间交互可以被记录和审计五、经济驱动力理想 vs 现实这是整个论证中最令人信服的部分。传统路径的经济学假设是某个组织会投入巨额资金训练一个万能模型——所有任务都交给它。问题这在经济上不合理。论文的核心经济论证A lone, frontier model is a one-size-fits-all solution that is prohibitively expensive for the vast majority of tasks, meaning its marginal benefit rarely justifies its cost.单一前沿模型是一个一刀切的解决方案对绝大多数任务来说都过于昂贵这意味着其边际收益很少能证明其成本的合理性具体分析GPT-4级别模型单次调用可能成本0.03美元适合复杂推理简单数据提取任务一个微调的7B参数模型成本0.0001美元足够完成如果你每天要执行10,000次简单任务用GPT-4要花300美元用专业小模型只要1美元。没有理性经济主体会选择前者。更深层的力量是分散知识原则医疗诊断需要医学知识库法律分析需要判例数据库工程设计需要CAD工具访问单一模型不可能内置所有这些专业知识和工具接入。专业化是经济效率的必然结果。论文预测Progress looks less like building a single omni-capable frontier model and more like developing sophisticated systems (e.g., routers) to orchestrate this diverse array of agents.进步看起来不像是构建单一全能前沿模型而更像是开发复杂系统如路由器来编排这个多样化的代理阵列我们已经看到这种趋势LangChain代理编排框架AutoGPT自主代理协调Microsoft Semantic Kernel企业级代理集成MCP协议代理间标准化通信这些不是边缘项目——它们代表数亿美元的投资和数百万开发者的采用。市场已经在选择拼图式路径。六、责任归属清晰 vs 分散传统场景OpenAI发布的GPT-7造成伤害责任链清晰OpenAI承担法律责任。拼图式场景一个由12个不同公司开发的代理组成的网络做出了有害决策。谁负责论文称之为problem of many hands多手问题Due to a problem of many hands tracking accountability in large-scale multi-agent systems is challenging; centralized oversight may not be possible.由于多手问题在大规模多代理系统中追踪责任是具有挑战性的集中式监督可能无法实现提议的解决方案加密身份链每个代理有唯一ID绑定到法律实体所有者不可篡改的审计日志所有交互记录在区块链式账本中因果追踪工具论文提出需要开发forensic tooling来reconstruct causal chains重建因果链但这里有个根本困难在复杂协作中因果归因本身就是难题。如果代理A提供数据、代理B分析、代理C执行最终结果有害——谁的责任最大论文承认Credit assignment that aims to associate outcomes with all of the preceding relevant actions is a hard problem even in individual agents, and it would likely be highly non-trivial in the multi-agent setting.即使在单个代理中旨在将结果与所有先前相关行动关联的信用分配也是一个难题在多代理设置中可能非常不简单七、监管可行性已知框架 vs 治理真空传统AGI监管可以借鉴现有模式核设施监管少数关键地点的严格控制药品审批上市前测试和认证航空安全设计认证和运营许可拼图式AGI监管需要全新范式论文提出的regulatory markets监管市场概念Licensed private entities—such as auditors and insurers—compete to provide oversight and certify compliance with public safety goals.获得许可的私营实体——如审计师和保险公司——竞争提供监督并认证符合公共安全目标这类似于金融监管的混合模式政府设定规则如资本充足率要求私营审计师执行检查四大会计师事务所市场机制保险费率提供持续激励但有一个巨大挑战国际协调。论文强调Given the global nature of AGI risks... international agreements and regulatory harmonization may play an important role.鉴于AGI风险的全球性......国际协议和监管协调可能发挥重要作用问题是如果美国建立严格的代理市场监管但某个小国成为代理天堂——提供低监管环境——整个系统就会失效。代理可以轻易地在云端重新部署到任何司法管辖区。这比监管加密货币还要困难。为什么两条路都要准备双重战略的必要性读到这里你可能想问哪条路径更可能发生答案是两条都可能而且可能同时发生。场景一传统AGI先出现然后进入多代理生态即使OpenAI明天宣布创造了真正的AGI这个系统也不会孤立存在。它会被其他组织的系统调用调用专业工具和数据库与人类专家协作论文指出This framework... is relevant not only for the emergence of AGI, but also for managing interactions in multi-AGI scenarios.这个框架......不仅与AGI的出现相关还与管理多AGI场景中的互动相关场景二分布式网络先达到AGI随后可能产生集中式超级智能更可怕的场景一个拼图式AGI网络可能自我优化出一个中心化的协调器。论文警告A Patchwork AGI would be comprised of a group of individual sub-AGI agents... General intelligence in the patchwork AGI system would arise primarily as collective intelligence.拼图式AGI将由一组个体次AGI代理组成......拼图式AGI系统中的通用智能将主要作为集体智能出现但一旦这个集体智能足够强大它可能会设计一个更高效的中央编排系统将分散的能力整合到单一架构中突然从分布式系统转变为传统意义上的AGI这是recursive self-improvement递归自我改进的分布式版本。场景三混合形态最可能的情况是某些领域保持多代理模式成本效率驱动某些领域出现准AGI级别的单一系统能力驱动两者通过标准化协议互操作我们需要为所有这些场景建立安全机制。实践启示现在应该做什么对AI研究者不要只关注RLHF投入资源研究多代理对齐、市场机制设计、协议级安全开发监控工具能检测网络级能力涌现的系统论文提到的proto-AGI detection建立测试床创建受控的虚拟代理市场实验不同的治理机制对政策制定者制定代理身份标准要求所有部署的AI代理有加密身份和所有权追溯建立沙盒框架为高风险代理互动创建监管环境国际协调现在就开始谈判跨境代理治理协议——不要等到危机出现对开发者审查你的代理通信如果你的系统与其他AI交互实施审计日志考虑断路器设计能安全暂停代理活动的机制参与标准制定MCP等协议应该从一开始就内置安全考虑结语我们正站在分岔路口2023年ChatGPT向世界展示了大语言模型的潜力。2024年我们看到了AI代理的爆发。2025年MCP等协议开始标准化代理间通信。基础设施已经就位。论文的最后呼吁发人深省We would like for this paper to act as a call to action, and help direct the attention of safety researchers towards addressing these challenges and helping design a safe and robust agentic web.我们希望这篇论文能够发挥行动号召的作用,帮助引导安全研究者的注意力来应对这些挑战并帮助设计安全稳健的代理网络历史上我们经常为错误的威胁做准备。冷战时期人们建造核掩体防范明显的核打击却没有预见到的是真正危险的是缓慢的核扩散和恐怖主义。在AGI安全上我们不能犯同样的错误。传统AGI路径和分布式路径不是互斥的选择——它们可能是同一个未来的不同阶段或者并行发展的不同分支。我们需要的不是选边站队,而是建立足够灵活的安全框架能够应对两种情况。虚拟代理沙盒、市场机制、协议级治理——这些不是科幻概念。它们是我们需要在未来2-3年内建立的实际基础设施。因为下一次你看到17个AI代理协作完成复杂任务的新闻时,问题不应该是这很酷而应该是谁在监管这个网络有断路器吗责任链清晰吗未来已经在这里——只是分布得还不够均匀。现在是时候确保当它完全到来时我们已经准备好了。论文链接https://arxiv.org/abs/2512.16856