没有问责的自动化在结构上不安全

Source: Dev.to

为什么责任不能委托给系统

• 自动化承诺效率，却不保证安全。
• 对 AI 系统的信任不仅取决于其决策能力。
• 大多数自动化系统悄然失效，因为缺乏明确的问责机制。

自动化决策的核心幻觉

• 现代 AI 背后潜藏着一种持久的幻觉：只要系统做出决定，责任就被隐藏。
• 决策不透明，权威隐含，问责被推迟。
• 有利的结果会得到赞扬，而不是保持中立。

责任不随智能而来

• 责任随后果而来，而非随能力。
• 无论系统多么先进，它都不会面临法律后果、承担社会风险或承担道德责任。
• 组织和个人仍然保有责任；把责任委托给系统并不能消除它。
• 责任不明确会导致控制失效。

“自动”系统的危险舒适感

• 自动化制造心理距离：
  • “系统决定了。”
  • “模型产生了这个结果。”
  • “输出是自动生成的。”
• 这些说法看似解释，却掩盖了更深层的失败：没有问责的自动化并不是赋能。

当系统被迫承担它们无法承担的东西

• 随着责任的淡化，系统被推向不可能的角色：
  • 必须始终给出答案。
  • 必须在不确定性下表现自信。
  • 必须在风险未解决时继续执行。
• 这种压力并不会让系统更安全；语言被用来替代合法性，使不安全的系统运行时间超出应有的长度。

问责必须先于执行

一个可控系统在任何操作之前应先询问：

1. 如果执行继续，谁对结果负责？
2. 在什么条件下必须停止执行？
3. 谁有权覆盖拒绝？
4. 当覆盖发生时，谁重新获得责任？

如果这些问题事先无法回答，则系统缺乏合法的控制权。

为什么更好的模型也解决不了此问题

• 更强大的模型会加剧问题：连贯、令人信服的输出可能掩盖非法性。
• 再高的智能水平也无法弥补缺乏明确问责的缺陷。

结构性结论

• 没有问责的系统在设计上就是不安全的，而不仅仅是“不完整”。
• 可控性并非仅通过限制行为实现；必须明确分配责任。

结束语

• AI 系统失败的原因不是推理错误，而是被允许在缺乏问责监督的情况下行动。
• 自动化并不能免除责任。
• 任何掩盖这一事实的系统都是结构上不安全的。

DEV 阶段系列结束

随着本文的发布，DEV 系列结束：

• Phase‑0 – 为什么大多数 AI 系统在执行前就已经失败
• Phase‑1 – 可控 AI 系统的五条不可协商原则
• Phase‑2 – 权威、边界与最终否决权
• Phase‑3 – 没有问责的自动化在结构上是不安全的

没有引入任何框架；唯一明确的立场是：如果责任无法定位，执行就没有合法性。