我认为“人在回路中”可能成为企业AI最大的治理幻觉之一

大多数企业目前认为自己有AI治理策略：'如果发生风险事件，人类会审查它。'听起来合理。但我认为随着AI系统从推荐→执行，出现了一个更深层次的结构性问题。因为现代AI系统不再仅仅生成答案。它们越来越多地还： * 分类风险， * 评估置信度， * 决定是否需要升级， * 确定哪些内容呈现给人类， * 并悄悄处理其他所有事情。 这就形成了一个奇怪的循环：被治理的系统也在决定治理何时开始。这感觉与传统的软件监管非常不同。我认为这变得危险，因为许多失败可能看起来甚至不像'AI幻觉'。有时推理可能完全连贯……但基于不完整或不正确的现实表征。例如： * 过时的客户状态， * 合并的身份， * 缺失的策略例外， * 不完整的操作上下文， * 过时的库存状态， * 隐藏的依赖故障， * AI从未发现的边界案例。 在这些情况下，仅审查最终输出的人类可能会完全错过实际问题。另一个矛盾：如果人类审查所有内容→治理无法扩展。如果仅审查AI升级的内容→治理变得依赖AI自我报告。这似乎是一个尚未完全解决的主要架构矛盾。 我开始认为人类在企业AI中的未来角色可能不是：'批准每一个AI输出。'相反，它可能变成： * 定义自治边界， * 决定哪些升级是强制性的， * 治理可逆性， * 审计表征质量， * 处理模糊性和机构合法性， * 并决定AI不应自主行动的领域。 换句话说：少一些'人在回路中'，多一些'人类主导的自主性'。好奇这里其他人对此有何看法。特别是那些构建以下系统的人： * 智能体系统， * 企业副驾驶， * 工作流自动化， * AI运维， * 自主智能体， * 或治理架构。