ASSIA —— 人工智能阈值处的文明性问题

传统的人工智能治理通常聚焦于模型能力、安全微调或下游应用控制。这些方法默认一个前提：风险可以在系统部署或规模化之后被缓解。

然而，当人工智能系统开始在语义层级运行——跨领域地解释、转换并作用于意义本身——治理挑战发生了质的变化。
此时，控制已不再仅仅通过代码、数据集或接口实现，而是涉及对解释方式、意图形成以及语义连续性的约束。

ASSIA 正是从这一视角切入人工智能治理：
治理必须被认真考虑嵌入于意义生成的层级，而不仅仅发生在行动执行之后 ！

本倡议具有前竞争性与非机构性特征。它不代表任何公司、产品路线图或监管权威。其角色在于澄清概念边界、揭示治理盲区，并指出现有法律与技术框架可能不足以应对的领域。

ASSIA 的工作具有探索性、批判性，并刻意保持审慎。
其目标并非预测人工智能的未来，而是提出这样一个问题：
在某些未来变得不可避免之前，哪些治理问题必须被认真回答。

本平台所发布的工作论文，属于一项正在进行中的研究计划，该计划目前尚处于正式组织机构成立之前的阶段。

这些文件的发布旨在邀请学术界审慎评议、政策层面的反思以及制度层面的讨论。它们不代表最终立场、正式建议或任何机构背书。其目的在于澄清现有人工智能治理中的关键空白，明确尚未解决的概念性问题，并对需要集体审议的议题进行问题框定。

本文件系列构成了一项关于高级人工智能与治理问题的、结构化的文明层级研究（structured civilizational inquiry）。该研究的目的并非提出技术系统、监管工具、制度设计或实施路径。相反，它通过分阶段的方式，系统性地审视在有意义的治理、对齐或监督能够被连贯讨论之前，必须首先澄清的概念前提。

本系列中的每一份文件，均建立在前一份文件所确立的概念基础之上。因此，这一系列被设计为按顺序阅读，而非作为彼此独立的政策论文集合。

刻意不提出规范性解决方案，是一种方法论上的选择。这一选择旨在防止在治理对象、治理范围以及治理层级尚未被充分界定之前，过早地围绕具体机制或干预手段形成封闭结论。

ASSIA 不主张任何特定的技术实现方案、监管工具或制度设计。关于高级人工智能治理的最终决策，仍然属于公共机构、法律程序以及民主问责机制的责任范围。

这不是一项倡议行动，也不是一种设计方案。
而是一项关于在负责任行动开始之前，哪些问题必须首先被理解的研究性探询。

•  文档一：文明问题陈述

为何高级人工智能治理未能界定其核心治理对象

本文是一篇分析性的“问题设定”论文，探讨当代人工智能治理讨论为何难以形成共识。
文章认为，这种困难并非源于技术能力或伦理努力的不足，而是源于治理对象本身缺乏清晰、稳定的定义。

(可在SSRN数据库上公开阅读: 

 https://ssrn.com/abstract=6014875 )

• 文档二：治理前澄清说明文明层级的治理缺口

为何高级人工智能治理正在失效 —— 以及能力问题之前必须先解决什么

在《文明问题陈述》奠定的基础之上，本文进一步分析了为何现有治理框架反复与其试图规制的现象发生错位。文章指出，在能力、控制或对齐等问题之前，存在一个更为根本的结构性治理缺口。

(可在SSRN数据库上公开阅读:

 https://ssrn.com/abstract=6015477 )

文档三：治理的不可达性

为何在治理条件崩塌时，加强控制反而失效

本文提出在何种条件下，治理会变得不可适用——并非由于监管失败或努力不足，而是因为治理语言、权威与责任所指向的对象本身变得不再确定。本文的分析重点不在于系统能力，而在于治理得以成立的前提条件；该文仅以提纲层级分享，用于维持整体论证序列的语境连续性。

(可在SSRN数据库上公开阅读: 

https://ssrn.com/abstract=6141386 )

• 文档四：委托的边界

 为什么意义、目的和成本必须始终是人类的责任

本文探讨将解释性权威委托给先进人工智能系统的边界，并分析为何某些委托形式——尤其是涉及意义、目的与成本的委托——可能削弱而非扩展制度责任。

(可在SSRN数据库上公开阅读: 

https://ssrn.com/abstract=6141467)

更多工作论文将在达到评审准备状态后陆续发布。所有出版物均旨在为开放的学术与政策讨论作出贡献，而非提供操作性方案。

(前往 SSRN 作者主页：: https://ssrn.com/author=9793252 )

平台立场说明

ASSIA 发布有关治理前提条件与制度语言条件的概念性反思。
这些文件旨在进行概念澄清，并不提出监管框架、技术模型或实施路径。

出版物和概念说明

治理前说明（概念性简报）
简要的概念性说明文件，旨在澄清在开展治理实验、进行监管设计或推进制度性实施之前所出现的问题。这些说明文件不提出解决方案，也不应被解读为任何机构立场。

• 关于高级人工智能政策实验的一个治理前问题(A Pre-Governance Question for Advanced AI Policy Experimentation)
  (1 页概念性说明，PDF) 
• 关于人工智能监管沙盒的一个治理前问题 (A Pre-Governance Question for AI Regulatory Sandboxes)
  (1 页概念性说明，PDF)
• 治理前澄清说明( A Pre-Governance Clarification Note)

                  (1 页概念性说明，PDF)

• 为何人工智能监管沙盒反复未能产生可迁移的治理学习 (Why AI Regulatory Sandboxes Repeatedly Fail to Produce Governance Learning)

                 (1 页概念性说明，PDF)

• 为何当代人工智能治理框架呈现出结构性不一致与解释漂移 (Why Contemporary AI Governance Frameworks Exhibit Structural Inconsistencies and Drift)

                 (1 页概念性说明，PDF)

 更多工作论文将在达到评审准备状态后陆续发布。所有出版内容旨在为开放的学术与政策讨论提供参考，而非作为可操作性的解决方案。 

ASSIA 有意将自身工作限定在一个狭窄而清晰的范围内。

ASSIA 不开发人工智能模型、架构或训练技术。
ASSIA 不提出专有技术解决方案。
ASSIA 不对系统、组织或合规机制进行认证。
ASSIA 不代表任何商业、军事或国家利益。

相反，ASSIA 聚焦于识别与治理相关的关键边界：
即人工智能能力从可由现有制度管理，转变为需要新的语义层级监督形式的临界点。

本平台讨论的所有概念均为描述性与分析性的，而非操作性的。
其目的在于推动讨论，而不是作为实施蓝图。

ASSIA 的工作应被视为对集体理解的贡献，而非权威声明。
治理的正当性最终必须来源于公共机构、法律程序与国际合作。

在 ASSIA 的框架中，L3 并非一个应当被追求的目标，而是一个一旦跨越，治理将变得根本性困难的边界。

运行在该阈值之下或附近的系统，可能具备高级推理、语境理解与语义处理能力，但仍受制于外部定义的解释边界。这些边界使审计、回溯与人类问责成为可能。

一旦系统开始随时间生成并修改自身的语义框架，治理机制便可能从预防性转为反应性，责任归属也将愈发模糊。

ASSIA 强调，在治理语境中，将能力提升直接等同于进步，可能构成一种范畴错误。
从治理视角来看，克制可能比加速更有助于维护制度责任的可归属性。  

识别这些边界的目的不是阻止研究，而是确保跨越它们的决定是在有意识、集体性，并具备可执行保障的前提下作出的。

本讨论具有概念性与描述性特征，不涉及操作性阈值、技术判定标准或制度触发条件的界定。  

尽管人工智能研究取得了快速进展，一些基础性的治理问题仍未得到回答：

• 语义约束能否在系统更新与部署过程中保持长期稳定？
• 当自主语义解释导致伤害时，责任应由谁承担？
• 当决策过程可解释但不可预测时，监督应如何发挥作用？
• 哪些机构具备执行非纯技术性限制的能力？

ASSIA 并不声称已掌握这些问题的最终答案。
其角色在于坚持：这些问题必须在技术惯性使其失效之前被认真对待。

本平台邀请的是深思熟虑，而非快速解决方案。
它追问的是：
当系统不仅处理数据，而是直接作用于意义本身时，人类是否已经具备对其进行治理的制度条件?