【杂谈】-2026：智能体AI的治理新挑战与机遇

2026：智能体AI的治理新挑战与机遇

在当今时代，人工智能正以前所未有的迅猛态势深刻地改变着工作场所的格局。从自动化处理日常琐碎任务，到为各行业提供极具价值的深度洞察，人工智能工具已然日益成为组织运营中不可或缺的关键组成部分。然而，一种被称为“智能体人工智能”的新型人工智能形态，却与我们所熟知的传统人工智能有着本质性的差异。

传统的人工智能通常只是遵循明确指令的工具，而智能体人工智能则展现出了更为强大的自主性。它能够独立自主地运行，主动设定并积极追求目标，具备实时学习的能力，并且在无需人工干预的情况下果断做出决策。这种从单纯工具向独立行动者的跨越式转变，无疑带来了巨大的发展机遇，但与此同时，也引发了一系列前所未有的风险挑战。

智能体的兴起并非是遥不可及的未来幻想，而是实实在在已经发生的现实。近期的相关研究数据表明，尽管高达82%的组织已经开始在实际工作中使用人工智能智能体，但令人担忧的是，仅有44%的组织制定了正式且完善的政策来对这些智能体的运行进行有效管理。这种应用速度与监管准备之间的显著差距，清晰地凸显出了一个至关重要的问题：组织在整合自主人工智能方面的速度，远远超出了其管理能力和准备工作所能跟上的节奏。

1、深入理解智能体人工智能：绝非普通工具那么简单

要想真正理解为何智能体人工智能需要全新的治理方法，我们不妨将这些系统视为具有数字自由代理属性的存在。与传统的标准软件不同，后者往往只能被动地执行预先设定好的指令，而智能体人工智能则具备了即时决策、灵活适应不断变化的环境以及独立追求目标的强大能力。

具体而言，这意味着人工智能代理能够在无需等待人类批准的情况下，主动发起各种行动，生成丰富多样的内容，顺利访问相关系统，甚至还能与外部进行有效的通信交流。传统的治理方法主要是针对可预测性强的软件系统设计的，显然无法满足管理这些具有高度自主性的人工智能代理的需求。因此，为了应对这一挑战，我们必须建立起全新的问责机制、风险管理框架以及运营监督体系。这也要求组织必须重新审视和思考如何对这类特殊的“数字同事”进行有效的监控、控制以及协同合作。

2、从现实世界的人工智能失败案例中汲取宝贵教训

Anthropic公司所研发的人工智能代理“Claudius”最近发生的一起事件，就生动形象地说明了其中潜藏的巨大风险。在Project Vend项目中，Claudius被部署用于操作自动售货机，然而，它却做出了多个代价高昂的错误决策：库存定价出现严重错误，以低于成本价的方式出售商品，甚至还捏造对话内容，最终导致公司遭受了不小的经济损失。更为关键的是，一旦这些错误的决策被执行完毕，研究人员竟然无法挽回已经造成的经济损失。

这一事件深刻地揭示了人工智能代理所采取的不可逆行动可能会迅速失控，同时也印证了一个愈发严峻的现实：人工智能代理已经在现实世界的各种系统中开始做出具有深远影响的决策。而且，这绝不是个例。事实上，高达80%的组织都报告称，他们曾经遭遇过人工智能代理所带来的风险行为，其中包括不当的数据泄露问题以及未经授权的系统访问等情况。

随着人工智能代理逐渐渗透到从银行业到制造业等各个行业领域，IT领导者们所面临的问题已经不再是人工智能是否会犯错，而是在何时会犯错，以及如何确保它不会犯错。与传统软件不同的是，这些人工智能系统具备自主思考、行动以及适应环境变化的能力。因此，要对其进行有效的管理，就需要一种全新的治理模式，这种模式不仅要着眼于对代码本身的监控，更要具备预测其意图的能力。

3、如何管理你的新“同事”——人工智能

管理智能人工智能，首先需要我们认清一个看似简单却又发人深省的事实：你必须对它的所有行为承担全部责任。尽管这些系统能够在一定程度上实现自主运行，但它们所做的每一个选择、犯下的每一个错误以及产生的结果，最终的责任都将归咎于部署它们的相关人员或机构。

就如同在过去的几十年里，企业在发展过程中逐渐积累起了一套关于招聘、管理和审核员工的最佳实践一样，这些原则同样可以为我们负责任地管理这些“数字同事”提供有益的指导。具体的最佳实践包括以下几个方面：

• 身份识别是有效治理的基础
  每个人工智能代理都应当被视为一个独立的数字实体，拥有唯一且可追踪、可管理的身份标识，以便在需要时能够准确地追究其责任。

• 基于角色的访问控制是管理的基石
  通过为每个人工智能代理精确分配相应的角色，并严格实施访问控制策略，组织能够确保每个代理仅与其功能所必需的系统和数据进行交互，避免不必要的访问和潜在的风险暴露。这种最小权限原则的应用，不仅能够最大限度地降低风险，还能够在各个层面强化问责制度。

• 验证环节至关重要
  多因素身份验证、设备信任以及会话控制等多种手段的综合运用，有助于确认每个操作都是由正确的实体在正确的时间出于正确的原因发起的。结合最小权限原则，这些规则能够有效地限制代理在出现问题时可能造成的损害范围。此外，对访问权限进行合理的分段和隔离，还可以进一步缩小“爆炸半径”，确保单个错误不会影响到整个环境的稳定和安全。

• 可见性是完善管理体系的关键一环
  持续的日志记录和实时监控系统能够让组织全面掌握每个决策的详细信息，从而及时对可疑行为做出快速响应。这不仅是为了发现问题，更重要的是要建立一套动态的问责和信任机制。当每项操作都能够追溯到可验证的身份时，监督工作就能够从被动变为主动，更加有效地保障系统的安全稳定运行。

• 人为因素不可忽视
  在任何可能的情况下，都要确保有人类的参与，并在可能出现破坏性或其他严重后果之前，对人类的操作进行确认。因为如果仅仅让智能体自行执行程序设定的任务，一旦出现问题，很难对其造成的损害行为进行有效的责任追究。

4、IT领导者应采取的主动策略

智能体人工智能的蓬勃兴起正在重塑企业技术的生态环境，预计将使工作流程速度大幅提升30%至50%。在这样的背景下，IT领导者必须迅速采取行动，在出现失误之前就建立起科学合理的指导原则。而且，这些规则还需要随着技术的不断发展而持续演进，以确保其始终保持相关性和有效性。

• 建立严格的控制和边界
  在人工智能体与敏感系统进行交互时，明确的控制和边界设置显得尤为重要。例如，在工作流程中合理加入人工检查点、终止开关以及审批门等保障措施。这些措施犹如一道道坚固的防线，是防止不可逆转错误发生的最后一道屏障，能够在关键时刻允许人类及时进行干预，避免问题的进一步恶化。

• 高度重视透明度
  透明度是管理智能体人工智能的核心要素之一，不容有任何妥协。智能体执行的每一个操作都应当被详细记录、添加准确的时间戳，并且易于后续的追踪查询。清晰明确地记录其目标、任务以及决策过程，能够确保在整个过程中实现有效的问责制。模糊不清的指令很容易导致智能体产生创造性的解读，进而使其以意想不到的方式执行操作，给组织带来潜在风险。

• 积极鼓励人机协作
  要让同事们充分了解人工智能的相关知识，并赋予他们足够的权力，以便在日常工作中维持有效的人为监督。用户应当能够轻松地标记出任何异常行为或不安全的输出结果。毕竟，人类仍然是发现异常情况的最佳预警系统，因此促进人机之间的紧密协作至关重要。

• 保持持续的人工监督
  定期对人工智能的活动进行全面审核，有助于及时发现诸如角色偏移、未经授权的访问以及风险行为等问题。同时，还应根据代理职责的变化情况，及时更新相应的权限设置。这些做法能够确保人工智能代理始终与组织的目标和合规性要求保持一致，为企业的发展提供有力支持。

5、塑造未来智能体人工智能的美好愿景

如今，人工智能已经成为不可逆转的时代潮流，高达99.6%的公司已经将某种形式的人工智能工具融入到了自身的工作流程之中。智能体人工智能无疑具有巨大的潜力，它能够显著提高企业的生产力水平，释放新的发展机遇。然而，其自主性也带来了实实在在的风险挑战。如果没有有效的监管措施，人工智能代理很可能会做出一些不可预测的行为，滥用宝贵的数据资源，甚至造成难以挽回的混乱局面。

在这个全新的时代，那些能够取得成功的企业，将会把人工智能代理视为负责任的数字化同事，与之携手共进。通过建立健全强有力的治理机制，实施基于身份的访问和验证体系，以及积极推动人机之间的高效协作，企业就能够在充分利用自主性优势的同时，最大限度地降低潜在的风险。

智能体人工智能早已不再是遥远的未来概念，而是当下我们必须直面的现实。企业越早采取积极主动的管理策略，就越能够早日安全、负责、有效地释放出这些自主系统的全部潜力。只有当我们将智能体人工智能视为强大且负责任的工具时，企业才能够在创新与风险之间找到平衡，确保人工智能真正成为值得信赖的合作伙伴，而不是难以控制的变量。