多年来，"人工参与环节"一直是人工智能治理的默认保证，听起来谨慎、负责且熟悉。但这种模式已经不再适用。

我们已进入智能体时代，AI系统每秒在欺诈检测、交易、个性化推荐、物流、网络安全和自主智能体工作流程中做出数百万个决策。在如此规模和速度下，人类逐一监督AI决策的想法不再现实，这只是一种令人安慰的假象。

人工参与环节存在规模化问题

人工参与环节治理是为算法做出离散、高风险决策的时代而构建的，当时人们有时间和背景来审查。如今的AI系统是连续的、始终运行的。

单个欺诈模型可能每小时评估数百万笔交易。推荐引擎可能每天影响数十亿次互动。自主智能体现在可以在没有人工提示或检查点的情况下，将工具、模型和应用程序编程接口链接在一起。

然而，监督实践往往仍然是手动、定期和回顾性的。传统的工程团队已经理解这一点。可观测性和风险负责人将连续自动监控视为基本要求，因为手动审查无法跟上模型漂移、数据污染、基于提示的攻击或新兴行为。

没有严肃的技术领导者会认为，每周审查或抽样审计能够对每秒演化数千次的系统构成真正的监督。

人工监督已经失效

这不是假设的未来问题。以人为中心的监督已经在生产中失效。

当自动化系统发生故障时——金融市场的闪崩、数字广告支出失控、自动账户锁定或病毒式内容传播——在人类意识到出错之前，故障就已经级联发生。

在许多情况下，人类"在环节中"，但这个环节太慢、太分散或太迟。令人不安的现实是，人工审查无法阻止机器速度的故障。最多只能在损害发生后解释它们。

架构转变：AI监管AI

这不是要从治理中移除人类，而是将人类和AI放在各自最有价值的位置。

现代AI风险框架越来越推荐将自动化监控、异常检测、漂移分析和政策执行直接嵌入到AI生命周期中，而不是通过手动审查来附加。

美国国家标准与技术研究院AI风险管理框架将AI风险管理描述为治理-映射-测量-管理的迭代生命周期，持续监控和自动警报是核心要求。

这推动了AI可观测性的兴起：使用AI持续监控其他AI系统的系统。它们实时监控性能下降、偏差转移、安全异常和政策违规，将重大风险上报给人类。

这不是对AI的盲目信任，而是可见性、速度和控制。

人类作为战略所有者和系统架构师

将监控任务委托给AI并不消除人类责任，而是重新分配责任。

这是信任经常崩溃的地方。批评者担心AI管理AI就像信任警察管理自己一样。这种类比只有在监督是自我指涉和不透明的情况下才成立。

有效的模式是分层的，权力明确分离：

- AI系统不监控自己，治理是独立的

- 规则和阈值由人类定义

- 行动被记录、可检查和可逆转

换句话说，一个AI在人类定义的约束下监视另一个AI。这反映了内部审计、安全运营和安全工程已经如何大规模运作。

责任不会消失，而是向上移动。人类从审查输出转向设计系统。他们专注于设置操作标准和政策、定义目标和约束、设计升级路径和故障模式，以及在系统失败时承担结果责任。

关键是抽象：超越AI的速度和规模来有效治理它，实现更好的决策和安全结果。

没有人类就没有责任。没有AI就没有有效治理。人类设计治理工作流程，AI执行和监控它们。

技术领导者的下一步行动

对于首席信息官、首席技术官、首席信息安全官和首席数据官来说，这是一个架构任务：

设计监督架构

实施跨越发现、库存、日志记录、风险识别和修复、异常检测、红队测试、审计和对所有AI系统和智能体持续监控的集中式AI治理层。

定义自主边界

为AI何时独立行动、何时必须上报给人类，以及系统何时必须自动停止设置明确阈值。

要求可审计的可见性和遥测

确保领导层可以通过行为、监督行动和AI触发干预的防篡改日志端到端检查智能体工作流程。

投资AI原生治理工具

传统的IT和GRC工具不是为智能体系统设计的。需要特定于智能体治理的功能来支持各种AI用例。

提升执行团队技能

领导者必须理解AI治理目标，包括可观测性和系统级风险，而不仅仅是伦理或监管检查清单。

现实检验

幻想是人类主管可以坐在每个AI系统上，在有异常时准备干预。现实是AI已经以人类无法跟上的规模和速度运行。

有意义治理的唯一可持续路径是让AI治理AI，同时人类上升一个层次来定义标准、设计架构、设定边界和承担后果。

对技术领导者来说，真正的考验是你是否已经构建了一个企业级的AI管理AI监督堆栈，它足够快速、透明和可审计，足以证明你正在部署的权力是合理的。

Q&A

Q1：为什么传统的人工参与环节监管模式不再适用？

A：因为现代AI系统每秒做出数百万个决策，运行在欺诈检测、交易、个性化推荐等多个领域。在如此规模和速度下，人类无法逐一监督每个AI决策。人工审查的速度太慢、太分散，往往只能在故障发生后解释问题，无法阻止机器速度的故障。

Q2：AI监管AI是否意味着完全移除人类参与？

A：不是。这是将人类和AI放在各自最有价值的位置。人类从审查输出转向设计系统，专注于设置操作标准和政策、定义目标约束、设计升级路径。AI系统不会监控自己，治理是独立的，规则由人类定义，所有行动都被记录且可检查。

Q3：技术领导者应该如何实施AI治理AI的架构？

A：需要设计集中式AI治理层，实现跨系统监控；定义明确的自主边界和升级阈值；确保端到端的可审计可见性；投资专门的AI原生治理工具；提升执行团队对AI治理目标的理解。关键是构建足够快速、透明和可审计的企业级监督体系。