新企业宪章：AI治理的15条规则

这些文章 本应讨论架构。回读它们并注意它们实际做了什么：不断发布规则。批准不是数据；验证才是。 以结果为依据治理。 不要宣传模型；宣传工作流。 如果后果不改变下一次运行，那只是一次事件，而不是学习。 直接陈述的规则不是提示，而是条款。而且在写作的某处，结论不再是可选的：一个打算在 AI 上运行的企业需要一部宪章。

AI 实验室比我们其他人更早得出这一结论。Anthropic 为其模型撰写了一部宪章——系统被训练遵守的明确原则声明——基于一种适用于模型训练之外的理论：没有文档的指引最终无处落脚。现在看看部署这些模型的企业。大多数只有试点项目，政策散落在安全审查中，且依赖于上一次供应商简报的直觉。模型拥有书面的原则，运行它们的机构却没有。

为什么要制定宪章，而不是另一份政策？政策是为技术而写，而技术每个季度都会变化；宪章是为机构而写，阐明在所有底层变化时仍然有效的内容。而且，政策会层层叠加，最终无人能掌控；宪章则足够简短，管理者可以随身携带参加会议。宪章还允许修订——公开、基于证据——而政策只能不断累积。

所以这是我的宪章：十五条款，分为三节。仅列出条文——每条背后的推理以及最有力的反对意见都需要比一篇短文更大的篇幅。我现在就把它们公布出来，先于更长的阐述，以便大家进行辩论。

I. 工作运行方式

第1条. 结果是价值单位。 AI 项目通过工作产生的结果来评估：更快、错误更少、成本更低、人工投入更少，以及保持控制。统计这些指标，不要统计部署的代理数量。

第2条. AI 提议，人类决定，自动化执行。代理读取上下文，处理变异，收集证据并进行准备。人类掌握带来后果的决策以及随之而来的问责。自动化执行已批准的变更。

第3条. 不要在不需要智能的工作上耗费智慧。只要工作可以书面化并检查，就应以自动化方式执行——无需模型参与，无需按运行付费，每次结果相同。模型仅用于判断、语言和变异处理。

第4条. 编排将工作串联在一起。跨越人员、代理、自动化和系统的工作由声明的结构进行协调，该结构负责进度、状态和恢复。已知路径时应明确声明。将目标寻求的自由留给真正超越既定路径的结果——并在此处最严格约束。

第5条. 权限来源于工作，而非授予模型。代理可以在提供的上下文上协助任何人。它仅在对已知上下文的工作——已描述、受限并有书面限制——拥有真实权限，并且只有在证据累积时才获得。性能下降时，权限会自动收缩。

第6条. 为异常工厂而设计。顺畅路径是流程图所展示的；异常才是公司真正运营的地方。仅处理顺畅路径的设计会自动化那易于实现的八成工作，却在那二成成本高昂的异常上崩溃。升级、回滚和恢复应在设计阶段决定，而非在生产中临时发现。

II. 机构构建与保留的内容

第7条. 边进行边构建地图和轨道。每一次 AI 部署都应留下两样东西：对实际工作运行方式的更佳映射，以及对已证明稳定部分的自动化。两者应与 AI 同时构建，从首个项目开始——而不是事后作为独立项目。

第8条. 捕获判断，而非对话。与模型的每一次交互要么附着在其所属的工作上——流程、案例、决策——要么在会话结束时消失。捕获应从首次受监督的委派开始，而不是从自主开始。

第9条. 租用模型，拥有记忆。绝不要绑定单一模型——可根据能力、成本以及数据存放位置进行切换，而无需重写工作。机构拥有的是记忆：工作映射、决策与纠正记录，未来还能在其内部基于已验证的工作训练模型。

第10条. 学习受治理，而非自我修改。证据提出建议；指定所有者批准；未经批准任何内容均不投入运营。决策记录只能追加，不能修改。

III. 人员会发生的变化

第11条. 同一计划，而非两套。 AI 采纳与劳动力转型是同一计划。每一次部署决策都是劳动力决策；每一次劳动力决策都会改变 AI 能安全执行的范围。

第12条. 两套账簿都要保留。生产力账簿记录哪些工作变得更快更便宜。机构账簿记录哪些被失去、保留或重建：信任、导师制、客户记忆、压力下的判断、文化。两者都要报告。

第13条. 围绕剩余工作重新设计角色。每个角色产生两类产出：可见的工作成果，正被 AI 越来越多地接管；以及不可见的成长产出——随时间建立的信任、导师制、客户关系、异常情况下的判断。应先围绕第二类进行角色重构，再考虑削减第一类。

第14条. 有目的地重建学徒制。传统学徒制——初级员工通过执行例行工作学习技能——在例行工作被机器取代时就会消亡。应有意识地构建其替代方案：以地图为训练场，资深人员传授判断，初级人员教会机器原生的速度。不要裁掉初级员工。

第15条. 民主化，而非无序。拥有工作的人在机构定义的护栏内撰写自己的工作——应用、自动化、代理、委派任务、对地图的修正——并由平台强制执行。

修订条款

一部无法说明如何修订的宪章不过是一种信条。第3条基于我不预期会出现的限制——在任何模型能力下，精确执行都没有可接受的偏差。第8至第10条依赖机构自身的学习与自我负责，这一过程的变化速度慢于任何技术。最易受冲击的是人员条款——不是因为它们薄弱，而是因为在季度数据奖励空洞版本时，忽视它们的压力会最为强烈。修订将凭证据获得，并在公开场合进行。

所以请与之辩论。告诉我贵机构无法签署哪一条以及原因——这种反对正是本文旨在引发的讨论。每条背后的推理以及最有力的反对论点将以更长的形式呈现。但不要等到那时：将贵机构的规则写入一份简短文件——包括它永远会做的事和永远不会做的事——签署它们，并在证据要求时公开修订。当这项技术最终稳固——它必将稳固——仍然屹立的机构将是那些能够书面说明自己不会做什么、永不停止做什么的机构，而其他一切都已改变。