自主交易需严格可控，AI风险亟待治理
快速阅读: 自主AI代理步入真实市场，提升效率同时带来系统性风险。监管机构警告现有控制措施过时，需构建可证明安全的标准，确保身份、数据输入及决策的透明与不可篡改。
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在现代市场中，“自主”与“自动化”的界限正在逐渐模糊。能够下单、谈判费用、阅读文件并重新平衡公司投资组合的代理已经走出各自的测试环境，直接面对客户资金。这虽然标志着效率的巨大飞跃，但也带来了全新的风险类别。
自主AI代理已经在真实市场中超越了测试环境，做出金融决策——这一进步不仅提高了效率，还打开了系统性风险和责任缺口的大门。
当前的人工智能治理和控制措施已经过时，金融稳定委员会（FSB）、国际证监会组织（IOSCO）和中央银行等监管机构警告称，不透明行为、聚集效应和共同依赖可能导致市场不稳定。
安全需要通过可证明的身份、验证的数据输入、不可更改的审计轨迹以及编码的道德约束来构建，而不是简单地宣布。这些措施使问责制可计算，合规性可验证。
行业仍然认为可以通过免责声明将意图和责任分开，但这显然是错误的。一旦软件具备转移资金或发布价格的能力，证明责任就发生了逆转，不可更改的输入证明、行动限制和审计轨迹成为必不可少且不可妥协的因素。
如果没有这些要求，由自主代理建立的反馈回路迅速变成快速发展的事故，令监管者担忧。中央银行和市场标准制定者到处都在传达相同的警告信息：现有的人工智能控制措施并不适用于当今的代理。
人工智能的进步放大了许多风险，但解决方法其实很简单，只需建立一个道德标准：只有当自主交易在设计上被证明是安全的，才是可以接受的。
令人担忧的反馈回路
市场的构建方式创造了一个激励系统，在这个系统中，速度和同质性共存，而人工智能代理加速了这两者的发展。如果许多公司部署了经过类似训练的代理，以相同信号为依据，周期性的去风险和相关交易将成为市场所有变动的基础。
金融稳定委员会已经指出，聚集、不透明行为和第三方模型依赖是可能引发市场不稳定的因素。该委员会还警告说，这些市场的监督者必须积极监控而非被动观察，确保不会出现漏洞和灾难。
甚至英格兰银行在四月份的报告中也重申了没有适当保障措施的情况下，更广泛采用人工智能的风险，尤其是在市场压力之下。所有迹象都表明，需要在模型、数据和执行路由中构建更好的工程，以防止来自网络各处的仓位在解压时集体崩溃。
大规模活跃的人工智能代理无法通过通用的道德文件来管理；规则必须编译为运行时控制。谁、什么、哪个、何时必须嵌入代码中，以确保不会出现漏洞，道德不会被忽视。
国际证券委员会组织（IOSCO）在三月份的咨询中也表达了担忧，描绘了治理缺口，并呼吁实施可以从头到尾审计的控制措施。如果不了解供应商集中度、未经过压力测试的行为以及解释能力的限制，风险将累积。
数据来源和政策一样重要。代理应仅摄入签名的市场数据和新闻；每个决定应绑定到版本化的政策，该决定的安全记录应在链上保留。在这个新的不断演变的状态中，问责制至关重要，因此要使其可计算，以确保对人工智能代理的可归因问责制。
实践中的伦理
“设计上的可证明安全”在实践中是什么样的？它始于有范围的身份，每个代理都在一个命名的、可验证的账户后面操作，该账户具有明确的角色基础权限，定义其可以访问、修改或执行的内容。权限不是假设的，而是明确授予和监控的。对这些边界的任何修改都需要多方批准，留下可独立验证的加密痕迹。在这种模式下，问责制不是一个政策要求，而是从第一天起就嵌入架构中的属性。
下一层是输入可接受性，确保只有签名的数据、白名单工具和经过验证的研究才能进入系统的决策空间。每个数据集、提示或依赖项都必须能够追溯到已知且经过验证的来源。这大大减少了接触虚假信息、模型中毒和提示注入的风险。当在协议级别强制执行输入完整性时，整个系统会自动继承这种信任，使安全不仅成为一种愿望，而且是一个可预测的结果。
接下来是密封决策：每个行动或输出最终确定的时刻。每个决策都必须带有时间戳、数字签名和版本记录，将其与其底层输入、政策、模型配置和保护措施绑定在一起。其结果是一条完整、不可变的证据链，可以审计、重播和问责，将事后分析转变为结构化的分析而不是猜测。
这就是如何将伦理转化为工程，证明合规性的证据存在于系统本身。每个输入和输出都必须附带一份可验证的收据，显示代理依赖了什么以及它是如何得出结论的。早期嵌入这些控制的企业将更快通过采购、风险和合规审查，同时在信任受到考验之前建立消费者信任。而那些没有这样做的人将在危机中面临问责，承受压力，且缺乏本应设计在内的保护措施。
规则很简单：构建能够证明身份、验证每个输入、不可变地记录每个决策并在命令下立即停止的代理。任何低于此标准的做法都不再符合今天数字社会或未来自主经济中负责任参与的门槛，在那里，证明将取代信任成为合法性基础。
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周赛麟（乔）
周赛麟（乔）是DeAgentAI的联合创始人，拥有强大的组合背景，包括AI博士、前SAP数据科学家和顶级风险投资者的经验。在创立他的Web3公司之前，他是领先风投公司的投资者，并投资了多个AI独角兽企业，包括估值600亿美元的Shein、估值40亿美元的AI支付公司PingPong、上市的Black Sesame Technology（港交所代码：2533）和估值40亿美元的AI芯片公司Enflame。
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