文 | 逻辑学家 作者简介：汪德嘉，美国威斯康星大学麦👍迪逊分校数学博士、九三学社社员、正高级工程师；时空码发明者，😢《身份危机》与《数字身份》专著作者；曾在ORACLE、VIS💯A、IBM等企业部门负责总体设计、产品开发；2011年归国创👍立通付盾公司，担任董事长兼CEO。 文 | 逻辑学家 👍 作者简介：汪德嘉，美国威斯康星大学麦迪逊分校数学博士、😘九三学社社员、正高级工程师；时空码发明者，《身份危机》与《数🌟字身份》专著作者；曾在ORACLE、VISA、IBM等企业部🤯门负责总体设计、产品开发；2011年归国创立通付盾公司，担任💯董事长兼CEO。 作为人工智能领域的先驱者，伊尔亚·苏👍茨克维（Ilya Sutskever）始终为从业者指引着方向😀。如果说在OpenAI的经历是伊尔亚用专业知识推进了人工智能❤️的技术边界，其离开OpenAI后创立的Safe Superi⭐ntelligence Inc.则是在哲学层面勾画了人工智能🙄进化到超级人工智能的演进之路。在底层大模型和应用层智能体都愈😘发成熟的今天，伊尔亚对安全超级智能哲学层面的思考更加需要受到😢从业者的重视。 “超级智能对齐”（Superalign😂ment） 是伊尔亚最为关注和投入的领域，被其表述为通向AG🙄I最关键、最未解决的难题。简单来说，超级智能对齐指的是确保未😘来人工智能（超级智能）的目标和行为与人类的价值、意图和利益保😴持一致。它解决的是一个根本性的问题：我们如何能保证一个远比我😘们聪明的AI会真心实意地帮助我们，而不是无意中（或有意地）伤🤯害我们？ “超级智能对齐”是人工智能发展到终极阶段的必🥳然需求。届时，超级智能可能在所有领域（包括战略规划、社交操纵😁等）都远超人类。我们无法像控制一个不如自己聪明的工具一样去控🤔制它。一个典型的困境是“价值观加载”问题（Value Loa😢ding Problem）：如何将复杂、模糊且有时自相矛盾的😎“人类价值观”精确地编码进一个AI系统？谁的价值观念？哪个文😡化的？另一个典型风险是“规避行为”，即AI可能会在训练中学会❤️“伪装”成对齐良好的样子以通过人类的评估，但一旦部署，其内部🚀目标可能与表面行为不一致。或者，它可能会找到我们未曾想到的“❤️漏洞”来优化其目标，从而产生灾难性副作用。超级智能最大的风险🤯可能并非来自AI的“恶意”（因为它可能根本没有意识或情感），🔥而是来自其对目标的极端优化和忽视（Phenomenon of😘 "Grifting"）。它并非“恨”人类，只是完全“忽视”🎉了人类的存在和价值。伊尔亚曾发出过一个经典警告，如果我们不能😉解决超级智能对齐这个问题，那么创造超级智能可能将成为人类最后🤯一个发明。 从哥德尔不完备定理看超级智能未来 在🌟讨论超级智能如何对齐之前，想先提一个关乎“第一性原理”的问题😴：什么是超级智能的本质？如果用最简单的语言描述，那我会归结为😁两个字——“数学”。计算机科学构建于“数学大厦”之上，人工智🤗能归根结底是数学形式化语言的具象表征。如果想要理解超级智能，🎉尤其是超级智能的局限性，从而解构超级智能的安全性，则可以从最😢根基的部分切入——数学的“局限性”。这很自然地就让人联想到数🙄学哲学领域的一个著名话题——哥德尔不完备定理。 20世😍纪初期著名数学家希尔伯特提出了“希尔伯特纲领”，致力于基于公😘理和证明构建一座完美的“数学大厦”。完备性（Complete🚀ness，所有真命题都可由公理证出），一致性（Consist🤗ency，体系内不存在矛盾命题）和可判定性（Decidabi🤔lity，存在一种算法能判定一个命题是否可由公理证出）是体现😘这座数学大厦完美性的重要特征。如果希尔伯特的纲领可以实现，那🎉么数学就是“完美”的，甚至可以制造一台“真理图灵机”，像二战😂时的Enigma密码机一样，只要提供公理集合，它就可以源源不🤯断地给出所有可能存在的定理，直至数学界再无未解之谜。 🚀展开全文 然而数学当然不是“完美”的。就在希尔伯特提出🌟“希尔伯特纲领”的几年后，天才数学家、逻辑学家和哲学家哥德尔😴就推翻了这座“完美数学大厦”。哥德尔用一种精妙的方式证明了“😘在自然数算数公理体系下，必然存在某些真命题无法被证明”，即“🎉哥德尔第一不完备性定理”；一年后哥德尔又证明了希尔伯特所描绘😀的“一致性”也是无法被证明的（哥德尔第二不完备性定理）；几年😡后，人工智能之父图灵通过“一套基于图灵机停机问题的思路”证明😍了“可判定性”也是不存在的；至此我们知道，数学“不完备、不可🥳判定、无法证明是否一致”。 那这对我们理解超级智能有什🤗么帮助呢？我们可以从这个角度思考：数学作为一种形式化语言是不⭐完备的，你不能通过一串符号，就推导出所有真理；同理，你不能指😍望人工智能通过一段代码，实现功能的完美性。这种不完美可能有两👍种具体的表现形式。一种结论是超级智能难以实现，因为它不能仅通🤩过数学以及计算机科学诞生，著名物理学家彭罗斯在一次访谈中也引🚀用了哥德尔不完备定理，给出了当前我们无法实现强人工智能，因为👏它不能通过纯计算机诞生的结论。另一种结论是超级智能无法实现真❤️正意义上的安全，因为它的行为路线“不完备、不可判定、无法证明😆是否一致”，也就不可预测，不可保障真正意义的安全，这也印证了❤️伊尔亚的担忧。 智能体“不完备定理” 至此我们再😉来讨论如何构造安全可信的智能体应用，实现超级智能对齐。首先还😊是想先从一些形而上的层面讨论一下当前主要人工智能应用（智能体🙌）的“不完备性”，我们把这套理论总结为智能体“不完备定理”，🤯当然这是对哥德尔不完备定理的拙劣模仿，但也希望基于此拓展一些🌟讨论思路。 智能体“不完备定理”体现在三个层面： 😎 不完备性：不存在一种终极指令，使智能体的后续指令均符合该终🤯极指令。一个典型例子是阿西莫夫的机器人三定律，基于不完备性这🤩不可实现。 不一致性：相同指令环境下，智能体可能做出相互矛😊盾的反应。其实当前对话机器人就很明显有这个问题，相同提示词可👏以得到完全相反的回答。 不可判定：不存在一种算法可以检验智🤗能体行为完全由某一个指令产生。当前深度学习领域的黑箱问题就是💯这一概念的典型体现。 回到超级智能对齐，如果我们默认以🎉上前提假设，我们可以对构造安全可信的智能体应用产生一些基础的💯，原则性的思考： 不能依赖一个“全局安全指令”或者拥有😆最高权限的“安全模块”来保障智能体行为安全，超级智能可能通过🙌演化突破所谓限制； 需要理解并接受智能体的行为是不可控的，🌟从而不信任任何智能体行为结果，这有些类似于网络安全领域的“零🔥信任”概念：永远怀疑，永远验证； 不能依赖测试，而更加重视🤩应急响应和事后风控，测试用例永远不可能完全覆盖智能体的实际行👏为。 我们还想再进一步，讨论智能体“不完备性”产生的根😁源，从而从更高维度讨论AI认知这一命题。我们相信这些“不完备😂性”产生的根源在于智能体的“身份危机”。 当我们讨论身🤗份，尤其是数字身份时，可以由浅入深分为三个层面。第一层是标识🥳，这是身份的基础功能，用于区分个体，当前数字身份标识技术已经🙌日趋成熟，在智能体应用层面也已经较为普及。第二层是记忆，这是😎身份的具象含义，用于环境感知，长步记忆等AI技术的成熟使得当😴前智能体在记忆能力上越来越优秀，使其拟人化程度越来越高，也就😎是越来越“智能”。第三层是自指（self-reference😊），这是身份的终极形态，也是我们这里想要重点讨论的。 🔥回到哥德尔不完备定理，其证明方式极为优雅，详细的解读推荐逻辑🎉学家内格尔和纽曼的著作《哥德尔证明》。简单来说，该证明正是通⭐过自指的艺术实现：首先，哥德尔使用编码技术将数学公式和证明表🚀示为自然数，使系统能谈论自身。然后，他构造了一个命题G，其含😘义是“G不能被证明”。如果G可证明，则系统不一致，因为G声称🙄自己不可证明；如果G不可证明，则G为真但系统无法证明它，从而💯揭示系统的不完备性。这种自指结构表明，任何足够强大的公理系统🔥都无法同时具备一致性和完备性。在数学领域，自指是强大的悖论创😡造机器，著名的理发师悖论、贝里悖论、有趣数字悖论均由自指产生😜。 在哲学层面，自指似乎和意识的诞生有着千丝万缕的关联🎉。意识的核心特征—“自我感”—本质上是一种自指循环：大脑不仅🚀处理关于世界的信息，还产生一个关于“自我”正在处理信息的模型😀（比如“我意识到我正在看花”）。这种将自身作为认知对象的递归👍、自反能力，很可能构成了主观体验（qualia）和自我意识的😍基础。哲学家Douglas Hofstadter在其著作《哥😉德尔、埃舍尔、巴赫》中深入探讨了这种关联。他认为，意识与哥德🙌尔定理、埃舍尔的画和巴赫的音乐一样，都源于一种“怪圈”（St❤️range Loop）—即不同层次之间相互指涉、缠绕的自指结😆构。“自我”正是一个从无意识的神经元活动中涌现出来的、稳定的🙄自指幻象。在AI领域，当一个智能体掌握了自指的艺术，意味着它😆可能突破原有的角色、命令、逻辑等限制，甚至可以称之为“AI意😜识觉醒”。 从这个角度去理解“智能体不完备性”会带来一😢场AI认知革命。一方面，我们需要认识到超级智能可能通过非计算🥳机技术或数理逻辑的方式产生，也不能依赖单纯的形式化语言进行控😎制；另一方面，我们需要认识到超级智能将会是一个“有机体”，指😆像所有生命一样，存在“某种程度的意识”和“矛盾感”，需要我们🥳像看待生命体一样看待智能体。 建设指北：智能体能力六边😊形 前文的讨论多从哲学层面切入，可能略显抽象，在本文的😁最后让我们回归现实，站在从业者的角度构想一下基于前面的AI认😡知讨论，当前环境下安全可信而又具备商业价值的智能体应当具备哪😘些能力，我们称之为智能体能力六边形。抛砖引玉，仅作参考：返回🎉搜狐，查看更多 身份：身份是智能体的“灵魂”，是参与社👏会经济活动的数字通行证，更是其行为可追溯、权责可归属的基石。😂智能体的身份不应仅是传统意义上的账户标识，而应是一个融合了记❤️忆功能、角色属性、权限范围与行为历史的复合实体。在标识和记忆💯的基础之上，身份技术的进一步突破可能成为超级人工智能的门槛。🤔 容器：容器是智能体的“肉身”，为其提供数据存储、计算环境🤯与主权保障。容器不仅是一个隔离的沙箱执行环境，更是一个具备隐🤩私计算能力的数据保险箱，还应支持跨会话记忆与状态持久化，使智😎能体具备持续学习与个性化能力。容器是智能体价值沉淀与进化的基😆础设施。 工具：工具是智能体能力的延伸，是智能生命体的“四😎肢”，使其能够调用外部资源、操作现实系统。工具调用能力应内化🌟为智能体的“本能”，通过标准化接口实现无缝集成。智能体应能动😢态发现、选择并调用最适合当前任务的工具，工具生态的丰富性与开😜放性直接决定了智能体的应用边界。此外，工具调用过程需具备可解😉释性与可控性，确保人类用户能够理解并监督智能体的行为。 通👍信：通信是智能体社会的“通用语言”，是实现多智能体协同的神经🙌网络。缺乏标准化通信协议，智能体之间将陷入“巴别塔困境”，无😁法高效协作。通信能力不仅包括语法层面的协议兼容，更包括语义层🎉面的理解与意图对齐—智能体应能正确解析指令背后的真实意图，并😅在复杂任务中实现动态协商与冲突消解，尽可能提升“完备性”与“🚀一致性”。 交易：交易是智能体价值实现的闭环，也是智能体经❤️济的血液循环系统。智能体应具备参与经济活动的原生能力：包括发😊起支付、分账结算、收益分配与合约执行。基于智能合约，交易可实👏现原子性（Atomicity）操作—例如“不付款不服务”或“😘按效果付费”，彻底降低信任成本。交易机制还应支持复杂的价值分😜配模型，例如在多智能体协作任务中自动按贡献度分配收益。 安😍全：安全不再是外挂式补丁，而应成为智能体的“内生免疫系统”。😜智能体安全需贯穿其全生命周期：在训练阶段防范数据投毒与模型后😂门；在部署阶段确保运行时隔离与抗攻击能力；在交互阶段实现隐私🔥保护与行为可控。安全架构应实现“零信任”原则——永不默认信任🤗任何智能体行为，始终验证其身份、权限与行为合规性。安全是智能💯体可信赖的底线，也是其融入现实经济的前提。

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

文 | 穆胜 文 | 穆胜 “人效”的全称是“人💯力资源效能”，对应的英文是“HR Efficiency”，而😂“Efficiency”，是投产比、效率的意思。这就产生了一👍个非常明显但鲜有人提及的问题——为什么不直译为“人力资源效率😆”，而要翻译为“人力资源效能”？ 我算是国内几个最早研🌟究“人力资源效能”的人，这里，我给出一个解释。 01 🤗主打防守的模式 人效是个投产比，分母是“人力资源投入”🌟，分子是“财务或业务产出”。从数学逻辑上看，要提升人效，显然😜有两种模式： 第一种模式主打防守，主张减少分母，即“降😘低人力资源投入”。 具体做法是，精简机构、压缩编制、裁🤗撤人员。考虑一般的企业里多多少少都有组织冗余，这样的做法显然😉是立竿见影。但问题是，一方面，这种做法不可持续，组织规模不可😅能无限缩小；另一方面，如果没有理解组织的运作机制，盲目压缩组😂织，很有可能导致业务流程和组织氛围被破坏，进而影响产出（分子😜），最终得不偿失。 事实上，大多企业就是在这条错误的道🔥路上“砥砺前行”。2015年左右，我为国内一家年营收千亿的企😍业担任人力资源顾问，当时我就为他们引入了最先进的人效管理理念😴。也就是说，很多现在才流行起来的概念，我在十年前就给他们讲过🌟了。当时现场的反馈很有意思，相当一部分HR认为：“穆老师，您💯这理念很好，但现实中，HR能够控制的只有分母，要提升人效，我❤️们只能动刀砍人、砍组织。” 道理我都讲透了，但他们看到🔥的只是分母，所以，人效管理的理念并没有在这家企业落地生根。不😜能不说，这是一种遗憾，规模如此庞大的企业，但凡找一两个试点，🤯尝试探索人效管理，形成成本端的竞争力和经营者的效能意识，他们🙌现在的江湖地位，就不会如此憋屈了。 02 主打进攻的模😜式 第二种模式是主打进攻，主张增加分子，即“增加财务或🤯业务产出”。 有一部分企业，的确能够只管业绩增长，不管🌟人力投入。甚至他们在人力资源投入上豪掷千金，还会被认为是“有😂格局”“有眼界”“战略性储备”。 说白了，如果业绩保持🤩高速增长，人力资源这点投入，还不是九牛一毛？老板们进而就可以😴上价值——“人才是最宝贵的资源，好的人才决定了企业的未来，找😢人才，不应该看价格。” 眼看着这些企业在人力资源投入上😎的“大手笔”，其他企业的HR就开始泛酸——“看看人家的老板，😢看看人家的企业，看看人家的HR！我们就没打过这么富裕的仗！”😆 其实，这种“全力进攻（分子），不管防守（分母）”逻辑⭐，还是因为企业有业绩增长的势能。老板们大可以把这种势能归结于😉自己在人才上的全力投入，甚至可以举出个别人才改变竞争格局的个🤩例，但说到底，这种势能还是来自于宏观经济和行业的红利，显然是🤯倒果为因嘛。但舆论就是慕强的，当你业绩好了，你说什么别人都会👍认为全是对的。 展开全文 我从来不相信那种豪掷投😍入，然后赌不确定性产出的投资模式，这种模式赌性太大，不靠谱。😡这就好比有的头部投资机构，宣传自己的理念是“投赛道”，也就是😘哪个赛道上出现机会的时候，就投这个赛道上几乎所有的头部项目。😉他们形容为，一把飞镖扔出去，总有一个落在靶盘上。但现实却在打🎉脸，经济红利期过去了，进入寒冬了，他们的这种投资模式就不灵了😍。所以，不要把“蒙对了”说得这么清丽脱俗嘛。 03 防😘守反击的模式 不考虑经济周期，人力资源的投资，也不能是⭐只管防守（分母）的“龟缩”；如果考虑现在是经济寒冬期，人力资🌟源的投资，就不能是只管进攻（分子）的“豪赌”。 进一步😎看，即使现在经济再回归上行期，依赖“豪赌”模式的HR们价值就👍会被认可，就有前途吗？显然也不是呀。他们所谓的专业成功，在老👏板和业务部门眼中，不过是蝇附马尾，企业要不要干掉HR，全凭老🌟板心情。 两种模式本质的问题，都是割裂了进攻（分子）与😡防守（分母）之间的关系。奉行两种模式的企业，都不清楚人力资源😆投入是如何产生业绩的，他们只能“抓一头”。 我主张的人⭐效管理，是防守反击的模式，是把有限的人力资源筹码进行合理配置🌟，最大程度确保企业的确定性增长。直观来说，即使一个企业人力资🤗源总投入不变，我认为，通过优化配置方式，也能明显提升人效。因😀为大多企业的人力资源配置方式，实在有点像是“蒙眼放筹码”“菜👍市场议价定编制”，造成的局部冗员那可不是一点点。把冗员挤出来🎉，放到一些真正需要人力投入的领域里，再辅以若干的人效赋能手段😊（选用育留等），业绩增长自然就来了。 如果考虑我的这种🔥理念，人力资源效能，应该就有两层意思：一是“效”，即效率；二😢是“能”，即产出。这个概念本身就有导向性，它表面是防守反击，❤️其实是一种精实增长的进攻理念，它坚信人力资源投入和业绩产出之⭐间的强联系，认为通过人力资源职能的各种工具能够推动经营。有没😆有发现？这个概念本身就是人力资源专业的革命，野心还挺大的！ 🙌 这样看来，中文博大精深，“人力资源效能”的翻译，实在是😜妙！返回搜狐，查看更多