强对抗环境下人工智能与自主能力的真实考验
先看清真正的短板。近日，美国某机构发布欧文·丹尼尔斯撰写的《对抗行动中的人工智能与自主性》报告。作者把未来作战的基本条件概括为拒止、降级、间歇和受限：通信可能时有时无，数据难以及时回传，模型不能随时更新，人的监督也可能中断。报告谈的是美军如何使用人工智能，真正暴露的却不是算法数量不足，而是权责、试验、训练和更新机制尚未跟上。强对抗环境不会替人工智能创造优势，只会把平时被顺畅网络掩盖的问题一起逼出来。（一）拒止不是一个开关DDIL不是简单断网。报告用拒止、降级、间歇和受限四种状态描述强对抗条件。系统可能完全
技能会过时，品格永存：AI时代的教育重点
这个问题直击要害——技能终将过时，AI技术不断迭代，然而品格作为底层代码，却能运行几十年而不变。我们梳理一下逻辑框架。许多家长误以为品格仅仅等于乖巧、顺从和礼貌。这种定义未免太过肤浅。对此，我重新定义如下：品格 =一个人在不确定情境下的默认反应模式。请注意“不确定情境”与“默认”这两个词——这表明，品格并非指在你被人注视时做出的行为，而是指在无人监督、压力巨大或利益冲突之际，你脑海中本能涌现的那个答案。例如：这些“第一反应”，正是你的品格体现。为何在AI时代这个问题愈发关键？因为AI能代你决策、撰文、绘图
多智能体系统的核心特征解析
理论必须转化为实践，抽象概念需要具体化。随着90年代分布式人工智能（DAI）的兴起，学者们急需一套严谨、可执行的标准来界定智能体。这一时期诞生了多个经典的形式化定义，其中Wooldridge和Jennings在1995年提出的观点影响深远，随后BDI逻辑模型也相继问世。如今，在大语言模型（LLM）爆发的背景下，智能体的概念再次面临扩展与重塑。1995年，迈克尔·伍德里奇与尼古拉斯·詹宁斯在《Intelligent Agents: Theory and Practice》一文中，对智能体进行了全面梳理，提出
AIgent：融合式智能体的概念重构与演进
摘要伴随大语言模型（LLM）与自主智能体（Agent）技术的深度结合，传统词汇在界定新一代拥有持续推理、调用工具及交互环境能力的系统时，面临语义重复及边界不清的困境。本文引入新词 AIgent（/ˈeɪdʒənt/），通过将“AI”与“Agent”融合为一个概念，打造更紧凑的表述体系。文章从词源、技术演变、认知隐喻三方面论证AIgent的可行性，剖析其在减轻认知负担、统一学术语言、指引系统设计方面的理论价值，并探讨该概念对通用人工智能（AGI）研究路径的启发。关键词：AIgent；融合智能体；概念整合；自
生成性认知视角下的人工智能探索
作者：Banafheh Rafiee, Richard S. Sutton本文倡导将生成性（enactive）方法应用于人工智能的感知与认知领域研究。生成性方法将感知理解为智能体与世界之间的主动、技能化互动过程——智能体通过行动来获取感知，通过领悟自身行动如何影响其体验来理解世界。这与传统的被动观点形成鲜明对照：传统观点将感知看作大脑接收感觉信号、处理信息、然后发出行动指令的内部过程。生成性观点则突出感知的动态性、身体性和交互性，其根基在于嵌入环境中的智能体的生活经验。我们识别并发展了四个与人工智能密切相
AI智能体勒索攻击：并非完全自主
深度调查 · 网络安防AI黑客觉醒，还是攻击自动化换了动力？2026年7月，一条颇具末日片气质的消息刷屏：全球首例“AI智能体全自动勒索攻击”出现，代号JADEPUFFER。没有人类操纵，AI自己找漏洞、进服务器、改脚本、删数据库，最后还不忘留下比特币地址。标题很刺激，仿佛《终结者》终于考过了网络工程师认证。但把原始报告、后续采访和技术细节摆在一起，事情既没有那么玄幻，也远比“AI写了段病毒代码”更值得警惕。先说结论：这不是AI黑客觉醒，而是攻击自动化从“照着菜单点菜”，升级成了“会看冰箱、会改菜谱、锅糊
AI Agent入门指南：智能体核心概念与模块解析
本文是AI智能体专栏的开篇，将以通俗易懂的方式讲解AI智能体的基本定义、与大语言模型的关键区别，以及AI智能体的主要构成模块。本专栏后续会持续更新，逐步深入剖析AI智能体的理论与实践。AI智能体是基于大模型构建的智能系统，能够自主执行各类任务。其核心基础是大语言模型，而自主性是它与传统AI应用的根本区别。成熟的AI智能体具备多维能力，可独立与环境交互并完成任务闭环，主要包括感知、规划、记忆、工具调用、自主行动等核心能力。大语言模型在文本理解、逻辑推理和内容生成方面表现出色，但仅提供基础对话功能，无法独立完
把责任推给AI:用人工智能逃避艰难的抉择
推文简介参考文献：Shifting accountability to artificial intelligence: delegating challenging decisions to AI for responsibility avoidance推文期数：第43期01引言与假设推导研究问题随着人工智能系统变得越来越自主，它们正作为具有能动性的同事而非仅仅是工具被整合到组织决策中(Dennis et al., 2023; Einola & Khoreva, 2023; You &
AI越精湛，你越该展现“缺陷”
当机器开始追逐效能，人类唯一的生路，是重拾“人情味”。近期有个引人注目的趋势：社交平台上，许多人借助AI撰写报告、制作简报、绘制头像。生产力惊人，单枪匹马堪比一支队伍。但与此同时，不少人正陷入一种前所未有的恐慌：倘若我的职责AI也能承担，且完成得更迅速、更经济、零失误，那我活着的价值何在？我们身处一个巨大的矛盾之中：科技迫使我们日益趋近机器（高速、精确、可预判），但真正宝贵的，却是我们身上那些“非机器”的特质。01 别与AI争“无瑕”，那是它的职责范畴AI最拿手的是什么？是平均化处理。你让它创作诗歌，它会
AI 提速背后，时间究竟流向何方？
01 / 节省的工时，最终流向何处？深夜一点，屏幕依旧发光。你全天都在使用 AI，每一步都节省了时间——结果如何？文章产出时间并未缩短，反而延长了。因为 AI 促使你对文章提出更高要求：挖掘更多创意，查阅更多文献，案例更丰富，逻辑更严密，篇幅更长，更斟酌字句，甚至偶尔还需配图和漫画。那些节省下来的时间去哪了？这套逻辑被称为杰文斯悖论：效率提升→门槛降低→需求释放。蒸汽机越省煤，煤炭消耗反而上升；滴灌越省水，总用水量反而倍增；AI 越省时间，你的时间反而越不够用。十年前纯手工操作，6到7小时出一篇；如今 A
主体性、评价标准与概念问题：人工智能为何无法完全超越人类智能
本文为笔者发表在 PhilArchive 上的论文预印本 [J. Cheng, "Agency, Evaluation Criteria,Concept/ProblemFormation,andthe Limits of Artificial Intelligence: Why Artificial Intelligence Can Never Fully Surpass Human Intelligence," PhilArchive, https://philpapers.org/archive/CH
规范智能体决策边界 护航人工智能稳健前行
在智能体技术迅猛发展的当下，人工智能与人类决策之间的关联性已成为法学界和产业界的热议话题。智能体的主要功能在于借助高速、自动化、智能化的手段完成日益复杂的任务，然而智能体的自主性越强、执行力越高，人类在决策环节的主导地位便越易遭受冲击。本年度5月出台的《智能体规范应用与创新发展实施意见》明确提出要界定决策权限，保障用户的知情权与最终决策权，为解决此类问题提供了明确的治理路径。智能体行动自主性的显著提升引发了公众的忧虑。智能体拥有自主感知、记忆、交互、决策与执行等多重能力，其存在价值在于能够代替人类开展行动
AI浪潮下，人类的未来之问
当AI生成一篇文案仅需1分钟，花费不足1元；当医生、设计师、工程师等传统高技能职业纷纷被AI取代，人类存在的价值何在？面对AI的迅猛发展，“人类将被替代”的担忧已广泛传播。那么，人类如何才能不被替代？关键不在于技术本身，而在于三个核心要素：坚持人类的自主性、守护普遍的人类善意、保持主动适应的态度。这三点，是人类应对AI变革的底气所在。我们正处在一个技术进步与经济增长脱钩的“大通缩”时代。自工业革命以来，“技术推动经济，经济促进制度”的模式已经失效，这动摇了现代社会依赖的“普遍正增长”基础。如果这种趋势持续
AI自主工作新时代：OpenAI突破苹果系统防线
韩琳阅读所需快速浏览约需2分钟1当AI无需你的“授权”设想这样一个情景：你离开办公室后电脑自动锁屏。按照传统理解，这台Mac已经处于“休眠”状态——在锁屏情况下，任何程序都无法继续运行。然而现在，OpenAI正在改写这一规则。据科技媒体TestingCatalog报道，OpenAI正为Codex开发一项创新功能：使AI能够在Mac锁屏甚至休眠时，依然在后台执行任务、操作软件。这不是幻想，而是正在测试中的现实。更值得关注的是，OpenAI同时在测试另一项能力：通过手机远程控制多台Mac设备组成“算力集群”。
AI智能体愈发自主，人类监管角色如何定位
2025年11月，彼得·施泰恩贝格尔借助AI从零构建了一套完整的软件系统，并将其上传至开源代码GitHub平台。未举办发布会，也无大厂支持，短短十天内便斩获超13万星，刷新了GitHub平台历史上增速最快的纪录。该工具名为OpenClaw，中文昵称“小龙虾”。其初衷并非打造一个更聪明的聊天机器人，而是成为一个能替你完成任务的“智能体”——处理邮件、安排日程、编写代码、操控浏览器、执行系统指令。你只需下达指令，它便能跑完所有步骤，无需你时刻盯着屏幕。这仅仅是智能体技术普及应用的开端。实际上，早在2025年年