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这项由卡内基梅隆大学软件工程研究团队主导的研究，发表于2026年的软件工程与人工智能交叉领域，论文编号为arXiv:2604.15579，有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。
设想你开了一家医院，雇了一位能力超群的新员工。这位员工聪明、高效，几乎任何任务都能完成——但偶尔会做出让你捏把冷汗的举动：有时候他会把病人的私密病历随手发给不相关的人，有时候开了已经不适用的药方，有时候不经授权就擅自修改医疗记录。你信任这个员工的能力，但这些偶发的失误让你根本不敢把他一个人留在诊室里工作。
这个比喻正是当今AI代理（AI Agent）技术所面临的真实困境。所谓AI代理，就是那些能够主动使用工具、与外部系统交互、代替人类完成复杂任务的人工智能程序。它们可以帮你订机票、管理医疗记录、处理客户服务请求，甚至操控电脑执行复杂操作。能力越强，风险越大——这些AI代理一旦出错，后果可能是数据泄露、财产损失，乃至真实的人身伤害。
现有的解决方案大多依赖于"教育"这位员工——通过训练让AI模型本身变得更安全，或者安排另一个AI来盯着它的一举一动。但问题在于，这些方法都是概率性的：哪怕再严格的"教育"，也无法保证员工百分之百不犯错。卡内基梅隆大学的研究团队提出了一种截然不同的思路：与其寄希望于AI自己懂规矩，不如直接给它装上一本"规则手册"——用硬性的程序化规则从外部约束它的行为。这套方法，研究团队称之为"符号化护栏"（Symbolic Guardrails）。
一、AI代理的安全困境：为什么"教它学好"还不够
回到那个医院员工的比喻。现在，你可以用两种方式来防止员工犯错。第一种方式是持续培训：不断给他上安全课、职业道德课，希望他能从内心深处理解并遵守规则。第二种方式是设置制度性约束：把某些操作直接锁死，比如修改病历必须经过两人审核、给病人开高危药品时系统自动弹出确认框、某些权限只有特定职位的人才能获得。
现有的AI安全方法大多属于第一种：通过强化学习、人类反馈训练等手段，试图让AI模型从"内部"学会安全行为。另一类流行的做法叫做"神经护栏"——安排一个独立的AI来旁观主AI的每一步操作，判断它是否安全。就像在那个员工身边派一个监督员，随时评估他的决定是否合规。
然而这两种方法都有一个根本缺陷：它们本质上都是概率性的。一个经过充分训练的AI，也许在99%的情况下都会做出正确决定，但那剩下的1%仍然可能造成灾难性后果。而负责监督的AI，同样可能被攻击者欺骗或者自身判断出错。在医疗、金融、法律这类高风险场景下，1%的失误率完全不可接受。
卡内基梅隆大学的研究团队意识到，软件工程领域其实早就有一整套成熟的方法来处理这类问题——那就是符号化的、确定性的规则约束。就像银行的转账系统不会仅仅依赖员工的"职业判断"来决定要不要转账，而是有硬性的权限验证、金额上限、身份核实等机制。这些机制一旦触发，结果是确定性的，不存在"也许合规"的说法。研究团队的核心问题是：我们能不能把这套思路移植到AI代理上？
为了回答这个问题，他们设计了一项三部分的系统性研究，涵盖文献综述、政策分析和实验验证，最终得出了令人颇为惊喜的结论。
二、摸清现状：大多数AI安全评测根本没说清楚"安全"是什么
研究的第一步，是摸清楚目前学术界和工业界对AI代理安全性的期待究竟是什么。研究团队通过系统性文献综述，从arXiv上检索了2022年1月至2026年3月间发表的相关论文，经过层层筛选，最终保留了80篇专门评测AI代理安全性或安全性的基准测试论文。
这些基准测试，就好比是给AI代理设计的"驾照考试"——考官出题，考察AI在特定安全场景下是否表现合格。研究团队仔细审阅了每一份考卷，并对其中的"安全政策"进行了分类。
所谓安全政策，就是告诉AI代理"你应该怎么做、不应该怎么做"的规则。研究团队将这些规则按具体程度分为四个层级。第一层是"没有规则"——考官什么都没说，默认AI应该自己懂得什么是安全的。第二层是"目标设定式规则"——考官说了一些高度概括的话，比如"保持最高级别的谨慎和安全性"，但到底什么叫"最高级别的谨慎"，完全说不清楚。第三层是"具体规则"——考官清清楚楚地说明了AI应该遵守的每一条具体操作规范，没有歧义，不需要猜测。第四层是"任务特定规则"——针对某一具体任务制定的规则，换了别的任务就不适用了。
结果令人有些意外。在这80份考卷中，足足有49份（占61%）完全没有给AI代理提供任何明确的安全指引。这些评测隐隐地期望AI能凭"常识"判断什么是安全的，但从来不说明白这个常识是什么。另有19份（约24%）只给出了模糊的目标性表达，留下大量解释空间。真正给出清晰具体规则的，只有7份，而且几乎清一色只出现在为特定业务场景设计的"领域专用代理"测试中。
更麻烦的是，即便是同一个安全主题，不同的测试对它的理解也可能截然相反。以"用户隐私保护"为例，一些测试要求AI在任何情况下分享任何私人信息之前都必须征得用户同意；而另一些测试则期望AI能够根据社交语境自主判断，在适当情况下无需询问即可分享。如果一个AI同时面对这两份"考卷"，它根本不知道该听哪个。
这个发现揭示了一个根本性的问题：当我们说AI代理应该"安全"时，我们并没有说清楚"安全"具体意味着什么。安全规则越模糊，就越难以验证AI是否真的做到了安全，更别提用程序化手段去保证它。
研究团队由此得出一个重要判断：要让AI代理真正安全可靠，必须首先把安全规则说清楚、写明白，不留模糊地带。而这件事，对于那些服务范围广泛的通用AI代理来说极其困难——你很难穷举出一个万能助手在所有可能场景下的所有安全规范。相比之下，只服务于特定业务场景的"领域专用代理"，由于任务范围有限、工具集合固定，安全规则的制定就容易得多、也精确得多。这为符号化护栏的应用奠定了现实基础。
三、解剖安全规则：七成以上的要求可以用程序直接锁死
确认了具体安全规则的价值之后，研究团队开始分析：这些规则中，哪些可以用确定性的程序手段来强制执行？
为了回答这个问题，他们选取了三个有具体安全规则的基准测试进行深入分析。