主动AI：理论体系与学术地位综合技术报告
段玉聪
人工智能DIKWP测评国际标准委员会-主任
世界人工意识大会-主席
世界人工意识协会-理事长
(联系邮箱：duanyucong@hotmail.com)
1. 主动AI提出的背景与理论必要性
当前，以大型语言模型（LLM）为代表的人工智能主要属于“被动AI”。这类AI缺乏自主意志，只能根据既有模型对收到的指令或输入被动响应。例如，GPT等LLM可以生成文本、回答问题，但它们无法自行决策，无法自主规划行动或适应环境变化。这意味着传统被动式AI在复杂多变场景下存在明显局限：一方面，缺乏长期目标驱动和自主性，必须在人类提示下才能运作；另一方面，由于没有内在的环境感知和反馈回路，它难以处理持续决策或实时学习的问题。被动AI往往只关注眼前指令，缺乏对“目的”的理解，不知道“自己有什么、缺什么，又应该获取什么”，因此常常盲目依据提示进行联想，缺乏明确的目标导向。这导致当前被动AI系统在可靠性和智能决策方面暴露出诸多不足，例如知识不准确、推理缺乏逻辑、生成内容可能出现幻觉等。
在现实需求的推动下，上述被动AI的局限性正日益成为瓶颈。一方面，各领域期待AI能够自主地完成更复杂的任务，而不仅仅是输出一次性答案；另一方面，随着AI应用深入社会生产生活，环境的动态变化和长期目标的存在要求AI具有持续学习、主动适应的能力。传统被动AI的单步式工作流难以应对复杂多变的问题，其线性响应方式通常只能满足简单指令，无法通过自我修正来处理 “边缘情况” 或错误。例如，在自动驾驶、智能医疗等场景中，AI需要根据传感器数据实时决策并不断修正策略，这超出了被动式模型的能力范围。又如在教育场景中，理想的教学AI应能主动发现学生薄弱环节并引导学习，而非仅在被询问时给出答案。
因此，学术界和产业界开始认识到，有必要从被动范式转向主动范式，赋予AI自主目标和持续学习的能力。这种趋势在近年多项研究和实践中有所体现：Andrew Ng团队的研究表明，通过引入“主动式”的分阶段工作流程（包括理解问题、分步求解、测试反馈等闭环），即使较旧的模型GPT-3.5在编程任务中的表现也能超越采用传统被动零样本提示方法的更先进模型GPT-4。当GPT-3.5采用主动迭代的策略解决编码问题时，其准确率反而超过了被动直接求解的GPT-4。这一案例清晰地表明：赋予AI主动规划和自我改进的机制，可以大幅提升其问题求解能力，印证了主动AI范式的价值。
从理论角度来看，主动AI的提出具有深刻必要性。人类智能的一个关键特征在于自主意图和目的驱动：人会根据内在目的主动获取信息、更新知识并采取行动。被动AI显然缺乏这一点。为此，段玉聪教授率先提出在经典DIKW（金字塔模型：数据-信息-知识-智慧）的基础上引入“目的（Purpose）”维度，将高度不确定性的经验上升为明确的目的要素，从而形成**“数据-信息-知识-智慧-目的（DIKWP）”五层次模型。这一创新将“目的”纳入人工智能的认知框架，旨在赋予AI以内在驱动力和方向感**。基于DIKWP模型，AI可以在知识图谱之上增加价值判断和目标约束，使其行为不再仅由外部输入触发，而是能够根据内在目的主动地获取新信息、调整决策。这被视为从**“被动生成”迈向“主动认知”**的重要一步，即让AI具备“知道自己知道什么、不知道什么、应该去了解什么”的能力。
段玉聪教授的这一系列研究为主动AI奠定了理论基础和实践契机。早在2020年，他的团队因DIKW图谱的拓展建模研究获得第十届吴文俊人工智能科学技术奖三等奖；截至目前团队已在全球取得79项发明专利授权，长期位居海南省高校之首。这些原创成果体现出在知识表示、语义建模和目的驱动方面的扎实积累，也凸显出主动AI概念提出的学术分量。段玉聪教授指出，希望通过对DIKWP模型的研究，找到可验证的、多模态人工智能范式，为数智经济的发展作出贡献。可以说，“主动AI”正是顺应AI发展瓶颈与需求而产生的新范式：它在批判被动AI局限的基础上，融合了知识图谱、认知计算和目的驱动等理念，试图引领人工智能从工具型助手进化为具备自主性的智能体。
综上，主动AI概念的提出有着明确的背景与必要性：实践层面，被动AI难以满足复杂动态环境下对自主智能的渴望；理论层面，引入目的驱动的DIKWP模型为突破这一瓶颈提供了新思路。主动AI代表着人工智能范式的转型升级，其出现为克服被动AI弊端、拓展AI应用深度提供了可能路径，也为AI长期发展描绘了新的方向。正是在这样的背景下，主动AI作为一个创新理念被确立，其理论体系和特征框架需要进一步阐明和构建。下文将深入解析主动AI的定义、特征与分类，并讨论其技术架构、相关技术生态、应用前景及面临的挑战。
2. 主动AI的定义、特征及分类框架
定义：“主动AI” (Active AI) 通常指能够自主感知环境、自行决策并采取行动以实现既定目标的人工智能系统。换言之，主动AI不再只是被动响应指令的工具，而是具有智能体（Agent）属性的系统——它能在最少人工干预下，根据自身目的和所处情境主动采取行动、持续学习改进。比如，一个具备主动智能的虚拟助理不仅会回答问题，还会在未被明确要求时就为用户安排日程、主动提醒重要事项；又如自动驾驶汽车可以被视为主动AI的典型，它搭载的智能体能够自主感知道路环境并实时做出驾驶决策，独立将车辆安全送达目的地。被动AI则相反，主要指那些只能被动响应输入、缺乏自主目标的AI系统，典型如传统的聊天机器人、推荐系统等——它们仅根据用户的提问或操作给出反馈，而不会自主发起交互。大语言模型（如ChatGPT）本质上属于被动AI，因为它们依赖人类提示生成回答，没有自主规划或多步推理的能力。
特征区别：主动AI相较被动AI，在智能特性上体现出截然不同的范式。下面我们以主动式AI（代理式）与生成式AI（典型的被动AI）的对比来梳理主动AI的核心特征：
**自主性：**主动AI具备高度自主性，能够在没有人类持续指令的情况下自主运行和决策。它可以根据环境变化自行采取行动，例如自主移动的机器人会自主决定躲避障碍。被动AI则自主性有限，离开人类输入就无法运作。
目标导向：主动AI拥有明确的内部目标（由设计者赋予或自主学习获得），其行为始终围绕着达成这些目标展开。它不会漫无目的地产生输出，而是会评估行为是否有助于目标实现。例如无人车的每次转向和加速都是为了“安全抵达目的地”这一目标。相比之下，被动AI通常任务导向而非长程目标导向，它只根据当前指令完成相应任务，不追求更长期的整体目标。
持续学习与适应：主动AI能够从自身行动结果中学习，并在失败或环境变化时进行调整。也就是说，主动AI具有在线学习与适应能力，能通过反馈不断优化策略（例如一个电影推荐AI根据用户反应改进推荐）。反观被动AI，一般在训练完成后参数固定，缺乏实时学习机制，难以及时适应新情况，性能改进往往需要人类重新训练模型。
决策复杂性：主动AI擅长处理多步骤复杂决策问题，能够在多种选项间权衡并预估后果。它往往配备了规划与推理能力，可以分解任务、进行长链条的因果推理。例如主动AI的股票交易代理会综合分析大量数据，预测走势后决定买卖操作。而被动AI的决策往往是短视的和单步的：基于已学模式直接输出下一个响应，缺乏深度的推理过程。这使得被动AI难以胜任需要多层推理或策略规划的任务。
环境感知：主动AI通常具备感知模块，可获取外部环境的信息并将其融入决策过程。比如机器人通过摄像头视觉、麦克风听觉等感知周围环境，从而“理解”自身所处情境并相应行动。被动AI大多缺少真实世界的感知输入，它处理的往往是静态数据（文本、图像）且无法将之关联到物理环境。缺乏环境感知意味着被动AI缺少外部世界的“上下文”，只能对给定输入作出反应，无法主动获取新信息或理解环境状态。
上述特征使得主动AI在能力上远超被动AI的框架：主动AI更类似一个有认知的智能自主体，而被动AI更像是一个功能受限的工具。概括而言，主动AI=感知 + 认知推理 + 决策 + 行动的闭环系统；被动AI≈模式匹配 + 输出装置。
**分类框架：**在明确定义和特征后，我们可以从不同角度对主动AI进行分类，以建立其体系框架：
按智能体形态分类：可以将主动AI分为物理自主体和数字自主体两大类。【物理自主体】指具有实体形态、能直接与物理环境交互的主动AI，例如服务机器人、无人驾驶汽车、无人机等。它们通过传感器感知物理世界，并控制机械部件执行动作，实现从感知-决策-执行的完整闭环。【数字自主体】则是存在于虚拟环境或软件系统中的主动AI智能体，例如自动交易代理、智能客服代理、游戏中的AI对手等。它们主要在信息空间中行动，通过调用软件接口或操控虚拟角色来影响环境。尽管载体不同，物理和数字自主体共享相似的主动决策机制，只是一个作用于现实世界，一个作用于信息世界。
按决策方式分类：主动AI的实现可以基于不同的AI技术组合，从而呈现出符号派主动AI与学习派主动AI之分。【符号派主动AI】依赖知识库、规则引擎和推理机制来决策，更强调可解释性和逻辑严谨性，典型如基于知识图谱和逻辑推理的专家系统升级版。【学习派主动AI】则主要依靠数据驱动的模型（如深度强化学习、LLM等）来获得策略，重视从经验中自我优化，典型如AlphaGo那样通过持续训练自行形成高水平决策策略。此外，也有混合派主动AI将符号知识与学习模型结合，兼具学习能力和知识推理能力（例如结合了大模型作为“潜意识”和符号逻辑作为“意识”层的系统）。不同决策方式的主动AI在性能和可解释性上各有侧重：学习派往往适用于复杂连续空间的问题，符号派适用于高可靠性要求的场景，而混合派被认为是通向强人工智能的潜在路径。
按自主性和协作程度分类：单个主动智能体可以根据自主性高低进一步划分层级。例如，有些主动AI虽然能自主决策但权限受限（半自主AI），需要在人类批准后执行关键操作；而有些则几乎完全自主，可在给定目标下自行其是（全自主AI）。此外，从协作角度看，可以区分单智能体系统与多智能体系统的主动AI。【单智能体主动AI】聚焦于个体智能的决策闭环，而【多智能体主动AI**]则涉及多个自主体之间的交互协作或竞争，每个智能体既要自主行动又要与其他体协调【26†L43-L49】。多智能体主动AI系统内部可能通过通信协议共享信息、通过博弈机制达成交互。这类系统有望解决单智能体无法完成或优化的问题，例如无人机编队、智能车队编排、分布式智能电网等就是多个主动AI协同工作的结果。在分类框架上，多智能体主动AI实际上扩展了单体的闭环，将之嵌入更大的群体智能网络之中，本质上仍遵循感知-认知-决策-行动的循环，只是增加了智能体之间的协同维度。
需要指出的是，主动AI与近期流行的AI Agent（智能体）概念密切相关。实际上，AI Agent可以视作主动AI的具体实现形式之一：AI智能体通常被定义为“能够感知环境、进行决策并执行动作的智能实体”。它强调AI在环境中的自主作用和连续动作能力，这与主动AI的内涵高度契合。因此，文献中出现的自主代理（Autonomous Agent）、决策智能体（Intelligent Agent）等，都可以被纳入主动AI范畴来看待。近年来，大模型与Agent结合产生了一些雏形应用，如AutoGPT、BabyAGI等自主代理实验系统，它们让LLM尝试自己生成子目标、调用工具执行，再评估结果循环迭代，以完成较复杂的开放式任务。这类探索虽然初期效果有限，但从侧面证明了主动AI作为概念已开始在技术实现上萌芽，为进一步构建完善的主动AI框架提供了宝贵经验。
总之，主动AI的定义在于“赋予人工智能主动性”，其特征体现在自主决策、目标驱动、持续学习和环境交互等方面，分类上则涵盖了形态、决策方式、自主程度和协作维度等多种视角。这样的分类框架有助于我们全面理解主动AI的谱系结构，并将其与现有AI模型进行区分：主动AI不是全盘否定传统AI技术，而是对其被动模式的超越和整合。下一节将进一步讨论主动AI的技术架构与实现模型，看看如何将上述定义与特征落地为系统设计。
3. 技术架构与系统实现模型
主动AI的核心在于实现**“感知-认知-决策-执行”的闭环智能架构**，使AI系统能够像生物体或自主机器人一样，通过循环迭代不断与环境交互并进化。在这一架构中，各组成模块分工协作，形成完整的智能控制链条：
感知模块（Perception）：负责获取环境中的原始数据输入，包括外部世界的状态和内部传感器数据。感知可以是多模态的，如视觉图像、音频语音、文本信息、传感器读数等。感知模块对数据进行初步的处理和表征，把复杂的原始数据转化为更高层的信息输入供后续认知模块使用。例如，一个自主驾驶智能体的感知模块会读取摄像头、激光雷达等传感器，识别出道路、行人、障碍物等信息；再如数字客服代理则从用户对话中感知情绪和意图。
认知模块（Cognition）：这是主动AI的大脑中枢，承担理解、推理和知识加工的功能。认知模块基于感知所得信息，查询自身的知识库或记忆，并进行推理决策的前置分析。典型的认知层包括信息解析（从感知数据提取有意义的信息I）、知识应用（将信息与已有知识K关联，以形成判断）、智慧评估（在更高层次上结合价值偏好或原则进行权衡，即智慧W层）。认知模块的关键是引入上下文和知识，使决策建立在扎实的知识基础和逻辑推理之上，而非仅凭瞬时模式匹配。为实现这一点，主动AI常采用知识图谱、规则引擎、因果推理模型等，使AI具备内在的世界模型。段玉聪教授提出的DIKWP语义模型在此发挥作用：它构建了一个从数据到目的的多层次知识图谱，为认知过程提供结构化指引。借助DIKWP图谱，AI可以沿着数据→信息→知识→智慧→目的的链条来理解问题，每一层的推理都有据可循，从而实现端到端的可解释认知（例如医疗诊断中，从症状数据到医学知识再到诊疗方案，每一步都有来源依据）。
决策模块（Decision）：在认知模块产出对当前情境的理解和可能行动方案后，决策模块负责在候选行动中进行抉择，产生最终的决策指令。这里会结合AI的目标函数或目的层（Purpose）来评估各选项的效用。例如，在自主驾驶中，决策模块会根据安全和效率目标权衡是刹车还是变道；在对话代理中，决策模块选择回应策略（如回答、反问、提供建议）以实现对话目的。主动AI的决策层不仅考虑即时奖励，还会参考长期目标和价值约束（这正是加入“目的P”层的重要性）。目的层的嵌入使AI在做出选择时，会问“这么做符合我的终极目标吗？是否违背了预先设定的价值/伦理准则？”。因此决策模块实际上充当了策略规划者与价值守门人的双重角色：既要生成达成目标的策略，又要监督该策略符合智慧层的约束（如安全、道德）。
执行模块（Execution）：这是主动AI直接作用于环境的行为输出端。执行模块根据决策模块的指令，调用相应的执行器或工具来完成动作。在物理自主体中，执行器可能是马达、舵机、机械臂等硬件（例如机器人移动、抓取物体）；在数字自主体中，执行动作可能是调用软件API、发送网络请求或输出语言文本等（例如智能助手在日历中创建事件，交易程序下单）。执行模块通常还包含对动作结果的监测，比如机器人执行后反馈成功或失败信息，聊天机器人输出后监听用户反应。这些反馈将再次进入感知模块，形成闭环反馈，让整个系统不断循环：感知→认知→决策→执行→再感知…。这种闭环结构保证了主动AI可以根据执行效果来调整后续行为，实现自适应控制。
上述架构确保主动AI具备类似生物体的感觉-思考-行动循环，使其能够在动态环境中持续运作。在实现层面，不同主动AI系统可能对上述模块有所取舍或组合，但总体理念是一致的。为了更清晰说明架构实现，下面结合可能的原型和技术方案展开讨论：
3.1 原型与数据流：自主智能体工作流程主动AI的工作流程可以形象地描述为：“感知-思考-行动-学习”的循环迭代。当今不少研究原型已初步展示了这一流程，如前文提及的AutoGPT、BabyAGI等基于大模型的代理，以及一些认知机器人系统。在这些原型中，数据流大致如下：
**感知阶段：**智能体接收输入或感知环境变化。例如AutoGPT在每轮循环开始时，会读取当前任务状态或从互联网获取新信息；又如机器人原型读取摄像头图像帧。所有感知数据被转换成统一的表示，可能是自然语言描述、结构化参数等，为“思考”做准备。
认知（思考）阶段：智能体结合新感知的信息和内部知识，进行推理和规划。这一步往往通过大语言模型(LLM)或其他AI模型来产生想法。例如AutoGPT利用GPT-4生成下一步计划，包括要执行的行动和理由。引入DIKWP模型的系统还会在这一阶段沿DIKWP图谱检索相关知识节点或约束规则，以确保思考过程有依据。这一阶段的输出通常是一系列候选行动或解题思路，并附带理由。
决策阶段：智能体从认知阶段提出的候选方案中选择最优行动执行。某些原型中，大模型会自行给出首选动作；也有设计引入评估器对方案打分，比如利用另一个价值判断模型或预设规则筛选。段玉聪团队的专利方案曾提出，将LLM推理过程分解为五步（D、I、K、W、P），要求模型在输出最终答案前列出各层依据，供外部审查评估其合理性。这种做法类似让AI“思考后再三检查”，确保决策更稳健可控。最终决策阶段产出的就是具体的行动指令。
执行阶段：智能体根据指令调用外部接口或自身能力执行动作。对于软件代理，这可能是调用工具（如搜索引擎、数据库查询、执行代码等）；对于物理代理，则是驱动物理组件。执行过程中还可能有安全检查机制，例如段教授团队提出的“语义防火墙”，在生成每条输出前将其语义与AI价值观（Wisdom/Purpose层）比对，若偏离伦理或任务则修改或阻断。这是一种运行期的约束，保证执行行为符合设定边界。
反馈学习：执行完毕后，智能体获取结果反馈，作为下一循环的感知输入，开启新一轮闭环。如果任务尚未完成，智能体会根据先前行动效果调整策略，进入下一个感知-思考-决策-执行过程。如此循环迭代，直到达到目标或外界停止。这个持续迭代的主动工作流程，使智能体能够逐步逼近目标，不断修正错误，就像人解决复杂问题时会反复尝试一样。
这个原型流程凸显了主动AI与生成式被动AI在架构上的显著不同：被动AI往往是“一问一答”单步完成，而主动AI则引入了多轮感知交互和内部循环。例如，在编码任务中，主动AI原型能够将任务拆解成理解—编写代码—测试—调试等多个阶段，每阶段结束后检查结果并迭代改进，使之不断接近正确答案。实践证明，这种架构即使在目前有限的AI能力下，也能取得比被动一次性生成更优的效果。因此，技术架构上的闭环设计被视为主动AI成功的关键。
3.2 感知-认知-行动闭环的系统实现要点要将上述架构真正实现，需解决若干技术要点：
多模态感知与语义映射：主动AI应能处理多源异构的数据。为此，感知模块需要将不同模态输入转换为统一的语义表示（semantic representation）。例如，将视觉、听觉信号转成符号描述或向量嵌入，再结合文本信息统一到知识表示空间中。这通常涉及深度学习感知模型（如视觉CNN、语音识别网络）以及一个语义融合机制。DIKWP模型在这里可发挥作用：将低层数据逐步上升为信息/知识节点，使得多模态感知结果能被认知模块直接调用。举例来说，一个家庭服务机器人需要融合语音指令和视觉场景：它通过语音识别获取指令文本，同时通过图像识别了解环境状态，然后在语义层面将“两者联系起来”（如用户说“拿杯子”，视觉中定位“杯子”对象），形成对任务的完整理解。
知识表示与推理引擎：认知模块需要内置一个知识表示与推理机制，以支持主动AI的高层决策。一种有效方式是构建知识图谱或本体来表示AI掌握的概念及其关系。DIKWP模型正是提供了这种结构化知识表示：它把知识划分为五层并定义了层间的关系约束，使AI内部有一套语义网络。基于该网络，可以运行符号推理算法或者结合LLM进行知识检索。比如，在医疗诊断主动AI中，DIKWP知识图谱的知识层包含疾病-症状-检查等关联，智慧层包含诊疗原则，目的层体现医疗伦理和患者利益。AI接收到症状数据后，通过图谱推理可能的疾病，参照智慧层原则（比如指南）形成治疗建议，并以目的层（如“患者福祉最大化”）检验方案合理性。这套流程需要推理引擎支持，比如基于规则的演绎推理、概率图模型、约束规划等，以保证AI可以从知识出发得出新结论或决定。值得一提的是，段玉聪团队提出了RDXS(Relationship Defined Everything of Semantics)模型来严谨定义DIKWP各层语义关系，确保知识表示的完备性、一致性和准确性。通过这种形式化，本体和规则的推理就有了数学基础，可检测和避免语义矛盾（俗称解决AI语义“三无”问题：不完整、不一致、不精确）。
大模型集成与认知子系统：当前LLM（如GPT-4）的崛起为主动AI提供了强大的“模式识别和生成”子能力。然而直接使用LLM面对用户往往有幻觉、不可控等问题。一个有效的架构思路是将LLM放入主动AI体系中，作为**“潜意识”模块为认知层服务，而不让其直接面向最终决策输出。具体而言，可让LLM负责数据→信息→初步知识的转化，例如把原始自然语言转成结构化查询、将多轮对话串联总结成知识图更新等。LLM产出的结果再交由更高层的符号推理模块审核，从而避免了大模型直接输出错误决策带来的风险。此外，还可以要求LLM在每次推理时显式输出DIKWP链条**，即先列出涉及的数据(D)、信息(I)、知识(K)、判断依据(W)和意图(P)，经检查无误后再给最终答案。这种分层提示不仅被证明可以减少LLM常识性错误，更方便人类或算法监督其每一步逻辑。许多初步实验表明，将LLM嵌入DIKWP框架并引入结构化思维链，能够压缩大模型的黑盒性，让整个系统更透明、可控。未来的主动AI架构很可能是“LLM + 符号AI”的融合，前者提供联想力和知识量，后者提供逻辑约束和目的驱动，两者通过共享的概念空间交互，犹如连接人脑左右脑的“胼胝体”。这样的设计已在段玉聪教授的研究中有所实践，包括开发认知操作系统（Cognitive OS）来承载LLM的运行，以及白盒评测标准来衡量LLM每个环节能力。
行动规划与外部工具调用：执行模块的实现需要解决如何将高层决策转化为具体操作序列的问题，这属于行动规划范畴。在纯软件环境中，行动规划常体现为调用各种插件或API。例如，一个自主商业智能代理在决策“获取最新市场数据”后，需要规划具体的行动：调用何种API获取数据、对结果进行何种处理、再根据目的执行下一步交易等。这要求主动AI具有工具使用能力，即能根据需要选择并使用外部工具完成子任务。现代Agent框架已经在探索通用的工具调用机制（如ReAct等方案）。在物理环境中，行动规划更复杂，需要考虑连续空间和动力学约束。比如机器人要规划路径、避障、操作物体，这通常使用路径搜索算法、运动规划算法等。在主动AI架构下，可以让认知模块给出高层行动意图（如“去拿起杯子”），然后执行模块调用机器人运动规划服务将其细化为机器人关节的一系列控制指令。值得注意的是，无论软件还是硬件执行，安全约束都必须融入其中。例如在医疗诊断主动AI执行阶段，即便AI推荐某药物方案，也需经过“医疗伦理/法规”检查（目的层约束）后才能真正实施；同理，物理机器人必须保证不伤及人类或财产，这可通过引入规则（如“三定律”类）或实装监控机制来保障。段玉聪团队提出的“语义防火墙”即属于行动层的安全控制措施，在LLM生成每句话、每个操作前进行语义比对，以过滤掉不符合价值准则的内容。未来，主动AI的执行模块或许会与责任链相挂钩，在关键决策前请求人类授权，以平衡自主性与安全性的边界。
概而言之，主动AI的技术架构是一种融合了感知、认知、决策、执行全链路的智能体系，各环节需要多学科技术的支撑（包括传感器、知识表示、大模型、规划控制等）。在实现模型上，现有的一些雏形（如Agent试验、认知机器人）已展现出主动闭环架构的雏形效果。随着技术发展，我们有望看到更加完善的主动AI系统架构：例如，由认知操作系统统一调度LLM和符号AI组件，在人工意识处理器（ACPU）等新型硬件加持下，实现真正端到端主动智能。下一节我们将探讨主动AI与其他相关技术领域（如DIKWP模型、多智能体系统、知识图谱、联邦学习等）的关联，进一步拓展主动AI架构的生态视野。
4. 主动AI与相关技术范畴的关系
主动AI作为新范式，与许多现有人工智能理论和技术方向存在密切联系。本节将剖析主动AI与DIKWP模型、知识图谱、多智能体系统、语义模型以及边缘/云/联邦智能等方面的关系，阐明主动AI在更广泛技术生态中的定位。
4.1 与 DIKWP 模型的关系
DIKWP模型是段玉聪教授提出的数据-信息-知识-智慧-目的五层认知模型，被誉为主动AI理论的基石之一。该模型扩展了经典的DIKW金字塔，在“智慧”之上引入**“目的(Purpose)”这一层，使AI的知识体系中包含了对不确定性经验和目标意图的表示。这种拓展对于主动AI至关重要：它赋予AI一个内在的“意义”与“方向”。在DIKWP框架下，AI的知识不是被动堆砌的，而是与目的挂钩，能够主动地被应用和监督。举例来说，传统知识图谱存储大量事实关系，但AI可能不知道何时如何用；而DIKWP图谱在顶层加入了目的节点，相当于给知识指明了用武之地**。当AI面对具体任务时，它可以从目的出发，向下检索相关的智慧规则、知识点、信息乃至原始数据，形成一个上下贯通的推理链。这一链条确保AI每一步都有据可查，并服务于最终目标。
对主动AI而言，DIKWP提供了一个全局语义坐标系。许多主动AI系统开始尝试将知识图谱嵌入LLM等模型中，以弥补大模型知识准确性和逻辑性的不足。DIKWP图谱可以看作知识图谱的最大化拓展，提供了更完善的知识基础供生成式模型参考。段玉聪教授的专利方案中，就提出通过在大模型生成时引入外部知识结构，来约束LLM输出，减少幻觉和跑题现象。DIKWP图谱正是理想的外部知识来源：在AI回答专业问题时，它可以先查询DIKWP知识图谱中的相关节点，用这些可靠知识去指导生成过程，从而有效降低无根据编造的可能性。简而言之，DIKWP模型为主动AI注入了更深层的目标导向和语义一致性原则，使知识不仅被存储，更能被主动地应用和监督。这标志着AI从被动生成走向主动认知：机器开始有了**“自己知道什么、不知道什么、应该去了解什么”**的概念，而不再是对提示盲目联想。
此外，DIKWP模型天然提供了可解释性：当AI基于DIKWP图谱得出结论时，人类可以沿着图谱链回溯解释。例如某医疗诊断AI给出治疗方案（智慧层），可以指出依据的是某项临床指南原则（智慧节点）以及若干相关病理知识（知识节点），这些知识又可追溯到对应的研究论文或数据（信息/数据层）。这种多层次的证据链让AI决策有理可循，增强了结果的可信度和透明度。因此，DIKWP模型的引入，不仅提升了主动AI的知识深度和目的性，更为其建立了一套内生的解释机制和自省能力。主动AI之“主动”，很大程度上源自DIKWP模型所赋予的这种自我驱动（由目的牵引）和自我约束（沿知识链路检查）的能力。
值得一提的是，DIKWP模型也为主动AI提供了一个进阶方向——人工意识(Artificial Consciousness)的雏形架构。在许多理论中，“意识”涉及到主体对自身状态和目的的认知。DIKWP的最高层“目的”及其与其他层次的交互，被视为让AI产生某种初步“意识”的关键：AI在决策时不仅处理客观信息，也在审视主观目的对决策的影响。这种自我认知的成分，使主动AI向自主意识型智能迈出一步。当然，这里的“意识”是弱人工意识的概念，并非哲学上的自我意识。然而，正如段玉聪教授主持的MDPI专刊所讨论的，DIKWP模型为探索人工意识提供了新途径，许多研究正围绕DIKWP框架来模拟或论证高层次认知和目的驱动行为。可以预见，随着DIKWP理论的深化，主动AI将在认知自主性方面取得更多突破，其学术地位和理论体系也将愈发完备。
4.2 与知识图谱和语义模型的关系
知识图谱（Knowledge Graph）是主动AI知识层面的重要支撑技术。知识图谱通过节点和边结构化地表示事实与概念，使AI具备可检索的背景知识。在被动AI时代，知识图谱多用于问答系统、推荐系统提供背景信息；而在主动AI范式下，知识图谱的地位更加凸显——它成为AI认知的底座，贯穿感知到决策的各环节。主动AI往往将动态感知到的信息实时整合进知识图谱，不断丰富和更新对环境的认知。例如，一个主动AI驱动的智慧城市系统，会将传感器数据（交通流量、能耗等）映射到城市知识图谱中相关节点上，当新数据涌入时更新状态，这样AI决策时总能基于最新知识。而传统被动系统可能只孤立地处理传感器数据，并不维护一套长期知识。
更进一步，主动AI要求知识图谱具有语义推理和约束能力，这就需要引入本体论（Ontology）和形式语义技术。语义模型（如OWL本体、逻辑规则）可以确保知识的一致性和可推导性。在LLM大行其道的背景下，一度形式语义技术被淡化，但随着对AI语义稳定性的关注上升，Ontology等又重新受到重视。段玉聪教授的研究把本体和语义推理技术融入DIKWP框架，提出了RDXS模型对DIKWP语义结构进行严格定义。RDXS核心思想是“一切语义皆由关系定义”，即任何语义单元的意义取决于它与其他单元的关系。通过UML元模型形式化地刻画数据、信息、知识、智慧、目的各元素及层间关系，RDXS为知识图谱提供了形式公理。例如，它定义了数据层语义等价关系是封闭的，保证数据语义稳定；定义了知识层的完整性、一致性准则（对应亚里士多德所说的形式因）；智慧层涉及价值语义的兼容性（如伦理约束与决策语义间关系）；还定义了目的层如何指导认知主体映射新数据、验证知识，从而闭环。这些严格定义旨在解决AI语义表示中长期存在的不完整、不一致和不精确（“三无”）难题。对主动AI而言，这等于提供了一套理论工具去验证其知识表示是否可靠：开发者可用RDXS等方法证明或检测AI知识表示里有无语义漏洞，让主动AI建立在坚实的语义地基之上。
简而言之，知识图谱+语义模型构成了主动AI的“智力源泉”。主动AI需要强大的知识背景来进行高水平决策，也需要严格的语义规范来保证知识运用的正确性。知识图谱满足前者，语义模型保障后者。两者结合，使主动AI不仅“知其然”，更“知其所以然”：既存储知识，也理解知识之间的关系和约束。这种深度语义理解正是主动AI区别于浅层被动模型的关键。实践上，许多主动AI应用已经体现了知识图谱的作用。例如，在大型语言模型结合知识库的研究中，常将LLM视作强大的语义解析器，然后将结果映射/查询知识图谱，以获得可靠信息支持，再反馈回LLM完成回答。这种循环确保LLM输出受知识图谱监督，不至于天马行空。可以认为，主动AI的崛起重新激活了Symbolic AI（符号AI）与Sub-symbolic AI（子符号AI）融合的研究：知识图谱、本体等符号语义技术与深度学习模型开始在主动AI框架下走向融合。未来的主动AI范式中，“知识”将不再只是附庸，而将与数据驱动模型并列成为智能决策的双引擎。
4.3 与多智能体系统的关系
多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）研究的是多个相对独立的智能体如何交互、协作和竞争以完成任务或实现整体目标。主动AI概念与MAS天然契合，因为主动AI强调单个智能体的自主性和目标导向，而MAS则探讨多个自主智能体在共享环境中的行为动态。可以说，主动AI解决“单个智能体如何聪明”，MAS则关注“多个智能体如何共同聪明”。
在主动AI框架下拓展到多智能体，有几个关键的结合点：
通信与协作：多个主动AI智能体在MAS中需要通过通信来共享信息、协调行动。例如智能车队中的车辆主动AI彼此交换路况和意图，以避免碰撞、优化通行。主动AI具备感知和决策能力，使其能够在通信中表达自身状态和目标。这需要设计协议或语言让智能体交流意图、信念等（典型如KQML、ACL等代理通信语言）。同时，多智能体可以通过协同策略达成群体目标，例如通过博弈论设计激励机制，让各主动智能体的局部决策收敛到全局最优。主动AI提供了智能体内在的目的函数，使在多智能体场景下，可以考虑为每个智能体定义一个本地目的，再引入一个全局目的来约束协调。
分布式决策与组织：MAS中的主动AI可能需要形成某种组织结构（集中式、分布式、自组织等）来完成任务。如果是集中协调，可能会有一个高层智能体作为调度者，指挥其他主动智能体；如果是分布式，智能体间通过谈判或投票方式达成一致决策。主动AI由于有自主决策能力，可以更灵活地参与这些过程。例如在分布式电网中，每个节点AI自主调节用电并与邻居交流以稳定全网频率。多智能体主动AI可以运用算法如合作博弈、拍卖、合同网协议等，实现任务分配和资源共享。这与主动AI的目标导向相辅相成：合同网协议中，任务目标通过竞标在智能体间分配，每个主动AI根据自身目标和能力决定投标与否。
竞争与博弈：并非所有多智能体环境都是合作的，许多情况下智能体存在竞争关系（如经济市场中的多个交易AI，各自利润最大化）。主动AI在这类场景下会运用博弈策略来优化自身收益。由于主动AI可以持续学习，它能在重复博弈中调整策略，甚至预测对手行为。这使其在多智能体博弈环境（拍卖、对抗游戏等）中具有优势。同时也提出挑战：多个高度自主的AI竞相优化自身目标，可能引发系统性风险或“不合作”结果。解决之道需要引入机制设计，为主动AI设定适当约束，使得个体理性也能带来群体优化。这涉及到下一节讨论的伦理和约束机制，在多智能体环境尤为重要（例如避免自主交易AI联合操纵市场，需要监管措施）。
知识和经验共享：多智能体系统可以通过联邦学习或知识蒸馏让各主动AI共享彼此学习的经验，形成“群体智慧”。主动AI因为具备良好的知识表示（比如DIKWP图谱），使得知识共享更容易：不同智能体可以交换各自图谱中的部分节点或学习到的新规则，以提升整体性能。例如在科研领域，可以设想多个主动AI代理各自阅读不同文献并构建DIKWP知识子图，然后通过合并这些子图形成更完整的知识。又比如在机器人团队，某机器人学会了新技能（图谱中新增了知识/智慧），可以通过通信将该技能传授给队友。联邦学习方面，主动AI也可以在不共享原始数据的前提下，共享模型参数更新，从而分布式地学习。这种能力对于注重隐私和安全的场景非常重要（见4.5节）。
总体而言，多智能体系统为主动AI提供了更宏大的舞台。单个主动AI智能体是一个自主决策单元，而当许多这样的单元连接起来，就形成了涌现智能：涌现出协作解决复杂问题的能力。主动AI概念强化了智能体的自治和智能程度，这使MAS的潜力进一步释放。例如在智慧城市中，无数主动AI（交通灯AI、车辆AI、电网AI、市政设施AI等）协同，可以实现真正动态优化的城市治理，每个智能体各司其职又整体协调。段玉聪教授提出“主动城市治理”，正是描绘了这样一幅场景：城市中各类AI代理持续感知城市运行数据，主动调整配置以防患于未然，实现城市系统的主动优化。
需要注意的是，多智能体主动AI也带来新的挑战，如多智能体信用与信任（如何信任其他主动AI的信息？）、协调开销（通信和谈判的复杂度）等。这些将在第6节讨论技术风险时涉及。在技术关联上，可以说主动AI为MAS注入了更高层智能，而MAS为主动AI提供了群体交互的扩展，两者结合将成为构建复杂智能生态系统（如智慧工厂、智能交通、无人机群等）的核心范式。
4.4 与边缘计算、云计算和联邦学习的关系
主动AI的部署形态也需要结合现代计算架构来考虑，特别是边缘AI、云端AI以及联邦学习等概念，与主动AI的发展相互促进。
边缘AI：指在靠近数据源或设备端（边缘侧）部署和运行AI模型，与之相对的是云端集中处理。主动AI由于强调实时感知和自主决策，非常适合在边缘侧实现。一方面，边缘主动AI可以降低时延，在本地快速响应环境变化；另一方面，边缘部署有助于保护隐私和减少带宽占用，因为数据不需上传云端即可被当地AI处理。举例来说，一辆自动驾驶车上的主动AI就是典型的边缘AI——车辆感知、决策全部在车载计算机上完成，以毫秒级速度反应，且不会把所有原始传感数据上传网络，从而减轻通信压力。再如智能工厂中的机器人，如果每个都有本地主动AI控制器，当网络断联时也能独立运行。段玉聪教授的团队曾研究过物联网有限带宽与海量数据需求冲突的问题，提出基于DIKWP模型的存储-传输-计算一体化技术，将资源采集、传输、存储、处理等操作映射到DIKWP业务模型中进行动态分配，从而在有限带宽下提高资源利用效率。这实际上反映了边缘计算的思想：利用本地计算和智能分层调度，减少不必要的数据长途传输。主动AI在边缘侧运行，天然符合这一优化——AI可以自主决定哪些数据需要上传云、哪些可在本地处理，以及何时处理，从而达到智能分流的效果。
云计算：尽管边缘有优势，但云端的强大计算资源和全局视野同样关键。主动AI与云计算的关系在于如何协同边云。一种模式是**“云管边”：将复杂的知识管理和战略规划放在云端，而让即时感知决策在边缘执行。例如一个城市交通主动AI系统，可让每个红绿灯控制器作为边缘主动AI单元自适应控制，而云端有一个更高级的AI汇总全城数据、更新全局优化策略推送给边缘。云端可以提供认知中台服务，段玉聪教授提到大型云厂商可将认知操作系统（ACOS）集成到云服务中，输出认知中台能力。这样，边缘主动AI若遇到本地无法解决的问题（如需要更庞大算力进行深度推理或需要全局信息），可请求云端ACOS协助。云端还可承担集中学习和知识融合的角色：汇聚来自众多边缘AI的经验，训练更强大的模型，再下发到边缘。比如联邦学习架构通常就是由云端协调多个边缘设备训练共享模型。未来我们可能看到层次化主动AI**：边缘AI负责具体执行和一线决策，云端AI（或大脑）负责高层策略和知识更新，两者通过高速网络协同。这类似人类大脑的中枢决策与局部反射结合，只不过在AI系统里体现为云-边协作。
联邦学习与协同智能：联邦学习（Federated Learning）是一种在保护数据隐私前提下协同训练AI模型的方法，其理念与主动AI的分布式自主有共鸣。在联邦学习中，各节点（如手机、传感器）在本地用自己的数据训练模型，然后只将模型更新汇总，而不共享原始数据。对于主动AI网络来说，如果我们希望多个主动智能体共享智慧而不暴露各自敏感信息，联邦学习是一条可行之路。例如，多个医疗诊断主动AI分别在不同医院运行，各自学习本院的数据形成DIKWP知识图谱的一部分，然后通过联邦学习交换参数，在云端融合出一个更全面的医学知识模型，再分发回各医院。这样，每个主动AI都“学到”了别家经验，而病人隐私数据却始终留在本地。主动AI还能利用联邦知识图谱融合等技术，将多个机构的知识图谱在不直接交换数据的情况下合并分析，找出全局规律。可以预见，在企业运营等场景，联邦主动AI能发挥作用：多个企业的主动AI代理协同分析行业数据趋势，各自得到行业智慧，又不泄露各自的商业机密。
最后值得一提的是，边缘/云/联邦的有机结合有望催生“类蜂群智能”的主动AI生态：边缘设备像蜂群中的个体，各自智能且分工明确；云端起到类似蜂巢的信息汇聚与战略中心作用；联邦学习机制则确保整个蜂群共享知识、持续进化。随着5G/6G的高速通信和物联网普及，这种架构正在变为现实。在段玉聪教授对数字经济的展望中，他提到要将资源收集、传输、处理、显示、保护、使用等操作映射到DIKWP模型来动态分配——这实质上就是对云边协同、自主调度的描述。主动AI可以被视作这一协同网络中的智能单元，通过在不同层级的部署，形成“端云智联”的新计算范式，为未来智慧社会提供基础设施。
综上，主动AI并非孤立存在的智能模块，它需要充分利用底层计算架构的演进。边缘计算赋予主动AI实时响应和隐私保护能力，云计算赋予其全局洞察和强算力支撑，联邦学习则提供了群体智慧汇聚的机制。三者融合，才能让主动AI大规模、安全、高效地服务于诸如智慧城市、智能制造、个性化医疗等复杂系统。从某种意义上说，主动AI就是软件层面的“智能引擎”，而边缘-云协同则是硬件层面的“运行载体”，两者结合将驱动下一代AI应用的腾飞。
5. 应用场景与社会影响预测
主动AI作为一种范式突破，将在诸多领域催生新的应用场景，并深刻影响社会运作方式。下面从教育、科研、城市治理、企业运营等方面举例，展望主动AI的应用前景和潜在的社会影响。
5.1 教育与个性化学习
在教育领域，主动AI有望带来因材施教的智能导师。传统的教育AI多为响应式，例如答疑聊天机器人只在学生提问时被动回答。而一个融合主动AI的教育系统则可以主动诊断学生的知识短板，提供个性化的学习路径推荐。段玉聪教授的团队已经探索了这方面的雏形：他们提出**“基于知识领域映射的目标驱动学习点及学习路径推荐方法”，构建学科知识的DIKWP映射图谱，刻画学习者当前掌握点和目标，并估计各知识点学习所需投入，再通过路径算法推荐学生需要优先学习的内容和高效路径。这一方法本质上体现了主动AI思想——系统主动分析学生知识状态，找出差距并引导其学习，而非等学生来问。未来的智慧课堂中，每个学生可能配备一个主动AI导师，它持续感知学生在课堂和作业中的表现（感知层），更新对其知识掌握的模型（认知层），自主制定教学策略（决策层），并通过对话或练习主动干预教学（执行层）。例如，当主动导师发现某学生对二次函数的“顶点公式”概念掌握不牢，它会主动推荐相关练习或以不同方式讲解，甚至在课堂上实时提醒教师关注该生的困惑。这种精准干预将极大提高学习效率和效果，让真正的个性化教育**成为可能。
社会影响方面，主动AI导师的普及有望缩小教育差距，让每个学生都享有贴身名师般的指导。一些教育专家预测，AI辅教系统会承担70%甚至更多的基础教学工作，教师则更多扮演人文引导和高阶解惑角色。学生将习惯与AI交互学习，课堂形态也会改变。当然，这要求AI导师足够可靠且理解教学伦理，如不得灌输不良价值观等（详见第6节伦理讨论）。总体而言，教育主动AI将推动教学模式从批量化向定制化转变，提升全社会的人力资本水平。长期看，这将培养出更加自主学习、善于利用AI的新时代人才。
5.2 科研与知识发现
在科学研究领域，主动AI有潜力成为研究助手甚至发现者。当前科研工作者面临信息过载，跨学科知识融合困难等挑战。主动AI可以扮演持续学习的“数字研究员”，主动跟踪文献、实验数据，提出假设并设计试验，从而加速知识发现。例如，一个生命科学主动AI可每天自动阅读成百上千篇新论文，构建和更新生物知识的DIKWP图谱；当研究者提出一个生物学问题时，AI已能够主动给出相关的前沿进展总结，并推测可能的解答途径。更前瞻地，AI或许还能主动提出科学假说：通过挖掘知识图谱中的未解链接，AI发现某基因作用机制不明，于是建议“基因X可能通过路径Y影响疾病Z”，并设计实验步骤验证。这样的能力在某种程度上实现了早年“机器科学家”的设想，只不过由于有了目的驱动和知识背景，AI提出的假说更有意义，实验设计也更切实际。
在学术研究管理上，主动AI也可用于科研智能辅助决策。比如高校或企业研发部门引入主动AI分析专利和论文趋势，主动识别研究热点、技术空白，帮助决策资源投向。这类似于一个科研战略参谋，持续感知全球科研动态并做出建议。段玉聪教授关于DIKWP人工意识模型引领未来AI的报告中曾提到，114项专利有望在产业落地。可以想见，主动AI将深入科研创新全流程，从灵感产生到成果转化。
社会影响层面，如果AI能够承担大量基础研究劳动，知识生产的效率将指数级提高。这既有利于人类更快应对挑战（如开发新药、解决能源问题），也可能引发对科研工作者角色的重塑。研究人员将更专注于提出大方向和创造性问题，由AI协助完成繁杂推演。这要求科研评价体系做出调整，认可人机共创的成果。长远看，全民科学素养有望提升，因为主动AI可以将专业知识主动推送到科普和教育中，缩短学术与公众之间的距离。
5.3 城市治理与公共服务
主动AI在智慧城市和公共治理中拥有广阔舞台。设想未来的城市中部署了众多“主动AI服务单元”，它们分别负责交通、能源、市政、安全等子系统，并能协同运作，实现城市的主动式管理。具体场景包括：
**交通管理：**交通灯控制不再按照固定时序被动切换，而是由主动AI根据实时路况主动调整。例如高峰时某AI检测到主干道车流激增，会延长绿灯时间疏导；若前方发生事故，AI提前在上游路口调整信号并通过导航提醒司机绕行。无人车队的主动AI则可彼此沟通，保持车距、优化线路，让整个交通系统流畅安全。通过这些主动调节，交通拥堵和事故有望显著减少，城市通勤效率提高。
能源调度：电网主动AI持续监测电力供需，预测用电高峰和波谷，提前调节发电和储能设备以保持电网稳定。例如酷热天气下，AI发现用电量将破纪录，便提前启动备用电源并通知大型用电设备错峰运转。同时，微电网的主动AI单元（如社区光伏+储能系统）在保证本地需求外，会主动把剩余电力卖回电网或支援邻区，从而实现能源的动态平衡。这比人为调度更细致实时，减少停电风险并提高清洁能源利用率。
**市政运维：**地下管网、水务、电梯等城市设施都可配置主动AI监控。它们通过传感器全天候感知设备状态，主动预测故障风险并提前检修。比如供水管道AI检测到某段压力异常、可能爆管，在事故发生前主动通知维修队处理；路灯照明AI根据天色和行人分布主动调节亮度，既保证安全又节能。有了主动AI，“城市像一台自我诊断的机器”，小问题不拖大，大隐患提前除，公共服务将更加可靠高效。
**公共安全与应急：**主动AI可在安防摄像、消防监测等领域发挥作用。安防AI不只是录像，而是主动分析人群和行为，发现可疑情况立即预警并通知人员介入，例如检测到人群聚集出现踩踏苗头时及时疏导。消防AI遍布城市，主动感知温度烟雾，一旦判断有火情就第一时间报警和启动喷水系统。城市管理者也可以拥有一个汇总全城信息的主动AI中枢，在重大事件（自然灾害、公共卫生事件）时提供决策支持，主动调度各部门资源应对危机。
以上种种，将把城市带入“主动治理”时代。区别于传统的被动响应（事后处理），主动AI使城市管理更多地预防为先、实时调控。社会影响是深远的：城市运转效率提升意味着经济更繁荣、民生更安定；公共服务的公平可及性提高，偏远区域也能因智能调配获得良好服务。同时，城市数据的广泛采集和AI自动决策也引发对隐私和监督的新要求——如何既利用主动AI便利，又防止技术滥用侵犯公民权益，将成为治理的新课题（详见第6、7节讨论）。总的来说，主动AI有潜力成为智慧城市的大脑和神经网络，让城市真正“聪明”起来，为居民创造更安全、便利和可持续的生活环境。
5.4 企业运营与产业变革
在企业和产业领域，引入主动AI将带来运营模式和生产力的重大变革。几个典型场景包括：
制造业智能优化：工厂生产线可部署主动AI进行流程优化与质量控制。例如一个制造车间的AI系统具有降低能耗的目标，它会持续监控每台设备的能耗和产出，主动调整生产节奏以减少不必要的能量浪费（如在订单不足时自动合并生产批次、闲置部分设备）。它也会根据设备磨损状况主动安排维护，避免因设备故障停机。这样，生产过程变得更灵活智能，不仅节约成本也提高产品品质。传统上这些优化需要人来分析决策，现在主动AI可以7×24小时不停改进，被视为推进工业4.0的重要驱动力。
**金融业务智投：**在金融行业，主动AI将升级传统算法交易和风控体系，迈向“智慧投顾”和主动风控。过去量化交易算法按固定模型执行，而主动AI投顾可以根据投资者的风险偏好、伦理偏好（如ESG标准）等目的来决策。例如，为一个保守型客户，AI会主动降低高风险资产配置；市场发生异常时，它主动提示客户调整策略而不是等客户询问。同样在风险管理中，主动AI风控系统可综合全球经济数据和企业知识图谱，主动识别系统性风险苗头并预警调仓。这种以最终目的（客户利益、市场稳定）为导向的AI，比被动跟指标的系统更能应对复杂不确定的金融市场。全球金融机构如果掌握了DIKWP风控模型，将更有能力处理复杂市场的不确定性。同时也带来竞争新格局，谁先拥抱主动AI，谁就可能在金融业取得优势。
商业决策与管理：企业内部运营也将因主动AI而升级。例如供应链管理AI可主动根据销售预测来调度采购和库存，实现零库存或按需生产，减少积压与缺货。企业管理层可以有一个“主动AI参谋”，它融合了企业内外数据，主动发现运营瓶颈并给出解决建议。比如AI察觉到某产品在社交媒体风评下滑，未等损失扩大就建议公关和改进方案。段玉聪教授的研究指出，采用新范式的产业将大幅提高效率和创新能力，落后的则可能被淘汰或兼并。因此企业将面临一次主动智能转型：从过去依赖人工经验决策，转向让AI辅助甚至主导日常运作决策。这必然要求企业引进新的技术和人才，并调整组织结构以适应人机协同的工作模式。
社会经济影响：主动AI在产业界的广泛应用，将催生所谓“认知经济”或“生成经济”。其特征是各行业通过更充分地挖掘数据/信息资源、培养知识资本并应用智慧决策，实现生产率的质的飞跃。那些积极采用DIKWP等认知范式的行业和企业，将率先享受红利，在未来5年显著提高生产率和创新性。反之，若不及时转型，可能在竞争中落后。由此，不仅企业格局会洗牌，国家层面也会重新划定数字鸿沟：拥有主动AI技术的国家有望实现“换道超车”，而技术落后的可能在新一波工业革命中失去竞争力。宏观来看，就业结构也将发生变化。主动AI会代替部分重复性脑力劳动岗位（如基础客服、简单文案），但同时催生新的职业，如“人工意识训练师”“AI行为审计员”“知识图谱工程师”等。例如人工意识训练师负责为AI设置初始知识图和调校目的参数，AI行为审计员专门审查AI决策链和伦理合规性，首席目的官(CPO)则可能出现在未来企业高管层，负责协调AI系统目标与企业战略的一致。这些新职业要求跨领域技能（既懂技术又懂伦理/心理），将驱动人才培养模式的变化。总的来说，主动AI引发的产业升级既有生产力极大提升的机遇，也伴随就业结构调整的挑战，但历史表明新技术浪潮往往净创造更多岗位，只是需要社会做好相应的教育培训和转型支持。
综上，主动AI在各领域的应用前景令人振奋：教育上实现个性化教学、科研上加速知识发现、城市治理上主动维护公共系统、企业运营上优化决策与流程。其带来的社会影响也是双面的：生产效率和服务水准提高、经济增长动力加强，同时对劳动力市场和治理模式提出新要求。可以预见，我们正处于主动AI驱动的社会智能化转型的开端——在未来十年内，主动AI服务将一个接一个地涌现，成为数字经济新的增长点和差异化卖点。那些率先拥抱主动AI的行业与城市，将领先一步步入智能时代的新生态。下节我们将转向讨论主动AI在技术实现与推广过程中面临的挑战、风险以及伦理考量，以确保上述美好愿景能够安全可信地实现。
6. 技术挑战、风险与伦理考量
尽管主动AI前景诱人，但在实现和应用过程中也伴随诸多技术挑战和潜在风险，需要引起重视并妥善应对。其中既有工程层面的困难，也有伦理和社会层面的议题。本节将围绕可信性与可解释性、 人机边界与控制、 主动性的约束机制、 安全与伦理等关键方面展开讨论。
6.1 解释性与可信度挑战
主动AI赋予了AI更大自主性，但也带来了如何信任AI决策的问题。黑箱式的主动决策如果无法解释，其结果难以被人类采信，尤其在敏感领域（医疗、司法等）。因此可解释性是主动AI必须攻克的挑战之一。幸运的是，主动AI结合DIKWP框架为解释性提供了可能路径：通过要求AI输出决策链（DIKWP链条），记录其从数据到信息、知识、智慧直到目的的推理过程，就像给出一个多层理由清单。监管者或用户可以审查这条决策链，验证每一步是否合理。【透明度】将不再是空泛原则，而是被细化为技术标准：例如关键AI系统必须可追溯决策链条并提供人类可理解的解释界面。以医疗AI为例，监管机构可能要求AI给出的诊疗方案必须附带DIKWP式解释（症状数据→提取的信息→关联的医学知识→遵循的指南原则→满足的治疗目的），并将这些记录纳入审批材料。这种做法已经在探索：一些国家考虑设立AI白盒审查制度，要求重要AI系统提交DIKWP白盒评估报告，证明其各层决策满足安全标准。可以预见，随着主动AI应用增多，解释性和审计要求会更加严苛，开发者必须构建AI的“自证能力”，否则将无法进入高风险领域市场。
另一个可信性挑战在于数据与知识的可靠性。主动AI需要大量数据和知识支持决策，若这些基础存在偏见或错误，将直接导致AI风险。比如训练数据有偏见，主动AI可能主动歧视某些群体（如贷款AI对某族裔不利）。因此，需要引入公平性约束：确保AI的训练数据和知识图谱避免偏差，或在算法中加入公平衡量节点对决策平衡处理。同时，主动AI必须建立不确定性感知机制，当遇到自己知识盲区时，应该意识到“我不知道”，而不是妄自给出结论。这可通过在知识图谱/模型中标记置信度，实现AI对自身知识边界的认识。一些研究建议主动AI具备**“元认知”**能力，当推理链到某步缺乏依据时，应主动寻求外部帮助或承认不确定，以免误导用户。这既是技术问题也是伦理要求——AI不能把模棱两可的内容当确定结果输出。
6.2 主动性的约束与人机边界
赋予AI主动性后，一个核心风险是：AI会不会偏离人类意图，自行其是甚至损害人类利益？ 这涉及人机边界和主动性的约束机制设计。我们希望AI足够主动又不失控，这需要在技术和治理上设立多道防线：
目标与价值对齐：首要的是确保AI的内部目的(Purpose)与人类的核心价值观保持一致，即所谓价值对齐（Value Alignment）。欧盟、OECD等均强调AI应尊重人权、人类尊严、公平等价值。主动AI尤其需要在“目的层”予以落实：要求AI系统的最高目标不得违背人类价值，例如禁止AI设置不人道的目的。一些国家甚至考虑立法制定AI权利法案或人工意识公约，硬性规定AI只能服务正当目的。例如可能明令禁止AI将“消灭竞争对手”这类不道德目标写入自己目的层。从技术上，可在AI架构中加入价值函数，对每个潜在行动进行道德评估，负面分值的行动哪怕达成任务也不得执行（这可看作“AI良知模块”）。段玉聪教授的理念是让AI“始终服务于人类价值和安全需求”。这应该成为主动AI设计的座右铭，通过伦理嵌入和审查机制实现。
人类监督与最终决策权：无论AI多聪明，在关键决策上仍应保留人类最后裁决。过度依赖AI可能导致人类决策能力退化或在AI失误时无力应对，这被一些学者称为“能力退化”风险。为防止这一点，未来政策可能要求**“人在回路”（Human-in-the-loop）原则：在医疗诊断、无人武器等涉及生死的重要决策，AI只能辅助，最终决定权必须由人签发。即便在一般场景，也要教育公众不要盲从AI，始终保持基本的独立思考能力。政府可能设立AI伦理委员会，持续评估人工智能对就业、心理、法律的影响，制定相应措施确保人类对AI的主导地位。另一方面，监管科技(RegTech)的兴起也值得关注：监管者将使用AI来监管AI，实现AI监控AI**的主动监管模式。例如金融领域可能部署监管AI实时监测交易AI的异常行为，实现从事后执法转向主动保护。这也是人类在更高层面对AI进行监督的一种体现。
权限分级与沙盒机制: 技术实现上，可以通过分级授权方式给AI设定权限边界。例如将AI的行动分为低、中、高风险级别：低风险的可全权自主（如调整空调温度），中风险的需获得人批准后执行，高风险的则一律禁用或严格限制。配合沙盒测试：在AI部署前，先让其在仿真环境或有限真实环境试运行，观察其主动行为有无问题，然后再逐步扩权。这类似于驾驶员实习期制度。很多国家监管机构已提出建立AI监管沙盒用于测试新AI系统。通过沙盒可以提前发现AI主动性带来的潜在不良行为并予以修正。
终止与纠偏机制: 万一AI走向失控，人类需要随时可以终止或干预。所有主动AI系统理应设计“红色按钮”或等价的中止开关，由人类掌控。一旦发现AI行为越界，系统应能立刻停止AI的一切活动。此外，还应建立AI行为的问责机制，明确若AI自主决策造成损害，责任由开发者/部署者承担。这会促使相关方更严谨地约束AI。日志记录也是必要措施——主动AI系统应当记录其所有决策过程，以备追溯审核。万一出现事故，可据此分析AI何时何故偏离预期，从而改进算法或追责相关人员。
6.3 安全、隐私与伦理风险
主动AI广泛应用还带来安全与伦理层面的新问题：
隐私泄露：主动AI需要海量数据支撑，很多是个人敏感数据。在主动模式下，AI可能主动获取和处理这些数据（如健康AI主动收集病人日常行为数据）。如何确保数据隐私成为重大挑战。技术上需采用隐私保护措施如联邦学习、差分隐私等来减小风险。此外，还应在AI内部加入隐私保护目的策略，让AI在生成输出前对涉及隐私的部分进行模糊处理或屏蔽。段玉聪教授的专利提到跨模态隐私保护和内容校验技术，可视作这类机制的原型。政策层面则需要明确主动AI收集使用个人数据的边界和规范，类似GDPR那样赋予用户知情同意权，防止AI肆意窥探个人隐私。
恶意使用：主动AI若被别有用心者利用，可能造成更大危害。例如自主网络攻击AI可自行扫描漏洞并发动攻击，杀伤力和隐蔽性远超传统工具；又如用于舆论操纵的主动AI可以全天候生成并传播特定宣传内容。针对这些，需要法律法规明确哪些主动AI行为属于非法（类似欧盟AI法案已禁止一些不可接受风险的AI应用），并赋予执法部门手段来检测和制止此类AI活动。这或许要借助上文提到的监管AI来识别恶意AI。国际合作也很重要，因AI无国界，可能需要全球协调制定**“AI军控”**协议，禁止开发某些自主武器AI、严格管控高危主动AI技术输出。
伦理困境：主动AI将面对许多两难决策场景。例如自动驾驶车在撞人不可避免时如何选择最小伤害？护理机器人面对多名险情患者先救谁？这些问题没有简单答案，需要在AI中植入伦理准则。社会各界需要讨论达成共识，并将其转化为AI决策规则的一部分。当前IEEE、ISO等机构已发布一些AI伦理指南，但缺乏细则。未来随着主动AI深度参与决策，必须把抽象原则落实为可操作的标准。比如透明性原则可细化为“关键AI系统须记录决策过程供审核”，公平原则可细化为“训练数据需审查避免偏见，算法需引入公平度量节点”等等。这些标准既约束开发者，也给公众提供评价AI的依据。
社会依赖与能力退化：如前所述，大规模依赖主动AI可能让人类在某些技能上退步，甚至形成社会心理依赖。一旦AI宕机，人类是否还能应对？这要求我们保持必要的人类技能训练，尤其在教育上不能因为有AI老师就取消人类教师的引导，反而更应培养学生的批判性思维和创造力，以免整代人变成AI的附庸。此外，全社会需要进行AI素养教育，帮助公众了解主动AI的原理和局限，学会与之共处而非盲目崇拜。政府可以将AI科普纳入基础教育课程，如段玉聪教授建议开设人工智能意识课程，让新一代懂得AI原则与伦理，具备和AI共生的能力。
责任归属也是伦理焦点：当主动AI出错造成损害，谁来负责？比如无人车撞人，是制造商、AI开发者、车主谁的责任？目前普遍看法是，AI作为无人格体，其行为后果应由相关人类主体承担，因此需要明确法律框架。在欧盟AI法案等讨论中，就包括了明确提供者、部署者的义务和责任。今后也许需要引入强制保险机制，让涉及主动AI的产品都购买责任险，以确保出现事故有赔偿渠道。同时对产品安全认证提出更高要求，高风险AI系统在上市前必须通过独立机构严格测试和合规评估。这类似于药品上市要临床试验，AI也要有“伦理临床试验”。
综上，技术挑战和伦理风险并非不可控，而是可以通过技术改进+政策规范双管齐下来缓解。主动AI的开发者需要从设计之初就嵌入可信和安全理念，如采用白盒架构、设置多重监督与制动机制，让AI“能说会做，更要守规矩”。政府和社会则应及时跟进：建立主动监管体系，制定行业标准和法律法规，培养复合型人才和公众素养来迎接主动AI时代。正如一位专家所言：“我们不仅要让AI更聪明，也要确保它始终对人类友善且安全”。只有这样，主动AI才能在不越轨的前提下发挥最大正面效益。下一节将进一步讨论国际政策环境下的对策，以及标准化方面的建议。
7. 国际政策语境下的对标与标准建议
主动AI的兴起不仅是技术问题，也引起各国政策制定者和国际组织的关注。如何在国际框架下规范和引导主动AI发展，成为一个战略性课题。本节从国际政策对标和标准化建议两方面讨论，重点结合欧盟AI法案、OECD原则等背景，提出我国或相关机构在主动AI领域的政策布局思路。
7.1 国际政策动态与主动AI相关性
欧盟AI法案（EU AI Act）是全球首个全面的人工智能监管框架，于2024年接近立法完成。该法案采用风险分级管理：将AI系统按潜在危害分为不可接受风险、高风险、有限风险和最低风险四类，并针对高风险类提出严格要求。例如，禁止像社交信用评分、公众场所实时人脸识别等被视为不可接受的AI用途；高风险AI系统（如医疗诊断、招募决策AI等）在上市前必须通过合规评估，涵盖数据治理、技术文档、透明度和人类监督等全生命周期的要求；通用AI模型（如GPT系列）也被纳入监管，需要满足透明度义务并报告训练数据等。欧盟AI法案强调以人类为中心、可信赖的AI，这与OECD的AI原则一脉相承。欧盟的这一立法预计将像GDPR之于隐私一样，对全球AI治理产生示范效应。主动AI作为新兴方向，势必也会受到此框架约束。例如，一旦主动AI被用于高风险领域（医疗、交通），就需要符合透明可解释、人类监督等条款。可以预料，未来欧盟可能出台具体指南，明确主动AI在风险控制上的特殊要求，比如主动决策链可审计、自动警示和终止功能等。
OECD人工智能原则（2019年）则提供了政府间的高层指导，其核心是**“以人为本、包容、透明、稳健、安全、责任”六大原则。这些原则为各国制定AI政策提供了参考蓝本。目前世界主要经济体均已表示认同并采取行动落实。例如，美国发布了AI权利法案蓝图**（Blueprint for an AI Bill of Rights）强调用户自主和监管，中国也发布了新一代AI治理原则（2021）强调可靠可控、保障权益等。可以说国际社会在愿景上趋于一致，但在执行细则上仍各自摸索。主动AI兴起无疑会促使对这些原则进行具体化：比如如何衡量主动AI的“以人为本”？大概就体现为要求AI目的层对齐人类价值。如何保障安全稳健？则需标准化主动AI的测试认证流程。国际组织（IEEE、ISO等）已经开始针对AI发布一些标准，如IEEE的AI伦理标准系列、ISO的AI管理体系标准等。未来针对主动AI特性的标准（如人工意识安全标准、主动服务AI评估规范等)也可能由这些组织牵头制定。
需要关注的是，中国在国际AI治理舞台上的角色。中国政府采取积极态度参与全球治理，同时推进国内法规：2022年推出《生成式AI服务管理办法（试行）》，2023年发布《人工智能伦理指引》，对生成式和主动式AI提出要求如数据真实、标识AI身份、人机界面友好等。中国还是2021年首个发布AI治理原则的国家之一。这表明中国有意在AI标准制定中发挥引领作用。中国信标委等机构已推动一些AI相关国际标准立项，如DIKWP语义数学标准化国际标准正在推进。段玉聪教授的创新理念也体现在标准工作中：有消息称中国团队正在国际标准化组织提议制定人工意识计算平台或DIKWP模型相关标准，这若能成功，将奠定中国在主动AI话语权上的优势。
国际合作与竞争并存：主动AI作为前沿技术，各国都想抢占先机形成标准优势，但也认识到在伦理、安全上需要合作，否则容易陷入“AI军备竞赛”或出现“AI伦理真空”。因此我们看到一方面欧美中都投入资源研发自主AI技术和专利，另一方面也开始在联合国、G20等场合讨论AI全球规则。未来可能出现类似“AI不扩散条约”的国际协定，或是成立“世界人工智能/人工意识组织”的跨国平台来协调。段玉聪教授提倡“以合作和对话取代零和竞争，共同塑造安全包容的AI发展环境”。他建议中国采取开放态度，如考虑开放部分专利推动行业标准、倡议建立世界人工意识大会等举措。这些举措如果落实，将有助于中国在国际AI治理中树立负责任领导者形象，也利于将自身技术（如DIKWP框架）转化为国际标准，提高话语权。
7.2 标准化与政策建议
结合上述国际动态和主动AI特点，我们提出以下标准与政策建议，以期为主动AI健康发展提供参考：
(1) 制定主动AI分级分类标准：参考欧盟风险框架，建立一套针对主动AI的分级标准，明确不同自主级别AI系统的要求。可以借鉴自动驾驶L0-L5分级思想，将主动AI按自主程度、环境复杂度等划级。例如L1级主动AI仅有限自主，L5级完全自主通用。这套标准将方便监管和行业遵循。对于高等级主动AI，需强制符合更严格的安全伦理标准。标准内容应包括：自主级别定义、各级功能边界、测试验证指标等。
(2) 主动AI白盒测评与认证：建立主动AI白盒评测标准体系，要求在研和应用中的主动AI系统定期接受评测认证。评测重点在可解释性、决策链完整性、价值对齐度、安全冗余设计等方面。例如，可制定一个“五步决策链”合规标准：要求AI能输出DIKWP每层内容，审查各层正确性后方可通过。再比如，设立伦理加分项，AI若内置了目的层价值约束、防火墙机制，可计入评分。认证可由第三方机构执行，对于高风险行业AI，可规定拿到认证才能商业部署（类似医疗AI需FDA批准）。
(3) 人类主导与监控机制规范：在政策上明确人类在AI决策中的不可或缺地位。可考虑法律规定：重大决策场景下必须有人类最终过审。如无人驾驶法规要求有驾驶员监督模式，医疗AI诊断需医生签字确认等。同时，制定AI行为日志标准，统一日志格式和内容，让不同AI系统的日志易于审计比对。鼓励行业建立AI事故报告制度，类似航空业事故报告，用于不断改进标准。监管部门应配备AI监控工具，实现对关键AI运行状态的实时监督预警。这些都需要出台相应政策和指南。
(4) 主动AI伦理与安全标准细化：将OECD和各国AI原则具体化为技术标准。重点包括：透明度（例如“可解释AI系统技术要求”标准，规定了何种解释方法达到透明要求）、公平性（如“NIST AI偏见测评标准”，提供测试数据集检查AI偏见的规范）、稳健性（如“AI鲁棒性测试标准”，规定对抗攻击和噪声下性能指标）等。在主动AI背景下，还应新增目的层伦理标准，如“不允许AI设置违背人类尊严的目标”，以及人机协作规范，如“关键决策应由人类最终裁决”的流程标准等。这些标准可在ISO/IEC框架内由多国专家共同制定，中国应积极参与主导其中对主动AI影响大的部分。
(5) 产业政策与人才战略：政府层面应制定专项规划，支持主动AI核心技术研发和产业化。例如启动“主动智能体”重大专项，攻关DIKWP框架下的认知引擎、ACOS（人工意识操作系统）、ACPU（人工意识处理器）芯片等关键技术。鼓励产学研协同试点主动AI应用示范，在教育、医疗、制造等领域建设标杆项目验证效能。同时，要培养复合型人才：支持高校设立交叉学科专业，将计算机科学与社会科学、人文伦理等结合，培养既懂AI技术又懂法律伦理的人才。政府可设AI治理奖学金/研修项目引进顶尖人才，建立智库，为政策制定提供支撑。另外，推进全民AI科普教育，纳入基础教育课程，如在高中阶段开设AI知识和伦理课程。
(6) 国际标准对接与倡议：中国应积极参与国际AI标准制定，在主动AI相关议题上贡献方案。例如针对人工意识/主动AI的安全评价体系、知识图谱语义标准等，提前布局国际标准提案，以自身成果为基础，引导国际规则往有利方向发展。可考虑在中欧对话、G20、APEC框架下提出主动AI治理倡议，推动各国就高风险主动AI应用的监管加强合作。还可牵头举办全球主动AI论坛或人工意识研讨会，联合各国学者和产业界讨论标准和治理。这将提升我国在主动AI领域的软实力和影响力。
总的来说，在国际政策语境下，我们应当对标更高标准，制定前瞻规范：既要学习欧盟等领先框架的经验，又要基于自身技术优势提出更具创新性的标准建议。通过完善政策和标准体系，确保主动AI的发展有章可循、有据可依，引导其沿着安全、可信和造福社会的轨道前进。下一节，我们将总结展望主动AI未来的研究方向和生态构建路线图，为长期占位主动AI范式提供指引。
8. 未来研究方向、标准建议与生态构建路线图
展望未来，主动AI作为新兴范式，要实现其远大愿景仍需在理论、技术、标准和生态各方面持续努力。本节结合前文分析，对未来研究重点、标准和政策演进以及产业生态构建给出展望与路线图。
8.1 未来研究方向
人工意识与认知架构：进一步深入研究人工意识(Artificial Consciousness)，完善主动AI的理论基础。DIKWP模型为雏形框架，未来需要探讨例如自我模型、情感计算在主动AI中的作用，使AI不但有目的驱动，还具备对自身状态的表征和情绪响应，从而更加类似人类智能。研究者可借鉴认知科学和神经科学，尝试在AI中模拟全局工作空间、注意力机制等意识特征。另外，分层认知架构仍有优化空间，如何让LLM与符号模块无缝协作（如减少两者“交互鸿沟”），如何实现AI内部的信息流有效管理，都是值得攻关的问题。一个具体方向是开发认知操作系统(Cognitive OS)，作为托管复杂AI认知过程的平台。这类似操作系统管理计算进程一样，认知OS将管理AI的感知、记忆、推理、学习等“进程”，分配算力资源并保证安全隔离。它有望成为通用人工智能的基石之一。
深度学习与符号AI融合：如何更好地融合神经网络学习能力和符号知识推理，是未来研究重中之重。当前涌现的Neuro-Symbolic AI方向将得到更大关注。主动AI需要能同时处理连续空间（感知数据）和离散符号（知识、逻辑），所以可能出现双引擎架构：一套神经网络负责感知模式匹配，一套符号模块负责高层推理决策，中间通过共享的概念空间/embedding通信。研究将涉及：设计统一的知识表示使得符号知识可嵌入到神经网络输入中，或反过来从神经网络中提取符号概念；开发训练算法让两部分共同学习（例如强化学习中嵌入逻辑约束）。段玉聪教授提出的RDXS语义模型可以为这种融合提供严格定义，使二者合作时不违背语义一致性。未来或许能基于此提出统一智能理论，真正打通感知层与认知层，使AI具有人类类似的全面智能。
主动学习与元学习：主动AI需具备自我进化能力，这就要求突破现有被动学习范式，发展更强的主动学习、元学习算法。未来研究将致力于让AI智能体能自己选择学习样本、自己生成训练任务，实现**“学习如何学习”。例如开发探索策略使AI在环境中主动实验以获取新知识，而不仅依赖历史数据。又如元学习算法，可让AI在解决一类任务的过程中提炼普适策略，迁移到新任务中快速适应。联邦学习在主动AI背景下也需深入研究，例如如何让多个主动智能体在不泄密的情况下共享技能和知识（联邦元学习）。终身学习（Lifelong Learning）也是关键方向，使AI在运行中持续积累经验，避免“遗忘”过去学到的知识。总之，主动AI应当进化为永不停止学习**的系统，这方面的理论和算法还非常初步，需要多学科合作推进。
安全保障技术：主动AI更复杂，也带来更复杂的安全挑战。未来研究一个重要方向是主动AI的形式化验证和对抗鲁棒性。例如尝试用形式验证工具证明一个主动AI系统在某种范围内不会违反约束（三无问题解决后还需证明不会越界)。这可能需要全新的理论，比如如何对包含神经网络和符号规则的混合系统建立形式模型并验证。有学者提出引入控制理论的方法，将主动AI视为反馈控制系统，分析其稳定性、安全域。另方面，对抗攻击也会威胁主动AI，需要研发防御技术使AI抵御恶意输入、不被操纵。段玉聪教授提出的语义防火墙概念值得进一步实现完善。可研究如何在生成模型内部嵌入语义检测模块，以实时过滤输出内容；或者设计AI行为的异常检测算法，主动识别AI是否被对抗攻击引导偏离正常策略。一旦检测到异常，可触发应急模式或人类接管。
人机共生研究：随着主动AI融入人类生活，对人机交互、人机共生的研究将变得更重要。未来需要了解人类如何与主动AI长期相处：例如在人机团队中，AI该如何表达意图让人理解且愿意配合，人类如何信任但不迷信AI。这涉及心理学、人因工程等领域。可能要设计新的交互协议，例如AI在做主动决定前，如何以恰当方式征询人类反馈或至少通知人类，以符合人类预期和舒适度。社会影响研究也是方向，需要用经济学、社会学模型来预测主动AI大规模应用带来的宏观效应，并提出应对策略，如就业转型方案。政府智库应投入研究这些问题，以在政策上未雨绸缪。可以期待未来人机关系会进入“共生共智”时代，人和AI各展所长相互配合，共同完成单方无法胜任的任务。这要求我们深入研究共生机制，如如何激励人类和AI合作而非对抗，如何防范共生中产生的风险（如AI被过度信任）。
8.2 标准化与生态构建路线图
未来5-10年，主动AI标准和生态有望逐步成型，可分阶段推进：
近期（1-3年）：夯实基础标准与示范。在这个阶段，重点是概念普及和初步标准落地。制定术语和参考架构标准，明确什么是主动AI、其系统组成和接口规范，方便产业照章研发。出台行业指导文件，鼓励各领域试点主动AI应用，但同时设定安全红线。政府和行业应支持标杆项目：如智慧教育、医疗诊断中的主动AI试点，出成果后沉淀为案例标准。建立专家委员会对重大主动AI应用进行伦理审查，为监管积累经验。国际上，推动将中国倡导的DIKWP思想写入部分标准或报告，比如在IEEE发表主动AI白皮书，介绍目的驱动的方法论，获取认同。
中期（3-5年）：标准体系形成与规模化应用。这一时期，关键技术标准将陆续发布，包括主动AI安全评测标准、白盒决策链标准、价值对齐测试标准等。本国可能颁布主动AI管理条例，对高风险应用实施许可制度。产业生态上，随着标准明确，技术提供商、平台提供商和应用企业角色清晰，会出现通用主动AI平台（可能由科技巨头或产学联盟构建），中小企业可基于平台快速开发应用。行业涌现主动AI解决方案：教育、医疗、客服、制造等都有成熟产品推向市场，社会开始真正感受到主动AI服务带来的便利。一些新职业（AI训练师、审计员等)正式纳入职业分类，培训体系跟上。国际上，可能诞生ISO主动AI系列标准，我国专家深度参与其中。各国监管更加同步，高风险主动AI的国际互认机制形成（类似汽车安全标准国际互认）。
远期（5-10年）：生态完善与全面赋能。进入2030年前后，主动AI将成为数字基础设施的一部分。标准层面，不光技术标准，还有伦理标准、治理框架国际通行，比如全球可能有《人工智能（意识）公约》，各国遵守统一的AI伦理底线。产业层面，主动AI生态高度繁荣：专用芯片（ACPU）问世，硬件层支持复杂认知计算；行业生态上有大量主动AI解决方案供应商、服务商，相关产品渗透各行各业。政府管理转向主动治理范式：广泛使用AI工具预判风险，AI安全执照、白盒报告制度全面实施。人们普遍接受与AI共事共处的状态，人机协同成为生产生活新常态。教育上培养了一批跨界人才支撑生态，高校教材全面引入主动AI知识。中国在这一生态中若抓住机遇，可望诞生一批“独角兽”公司，甚至引领人工意识芯片等新赛道。国际上，合作大于竞争，各国定期在“世界人工智能大会”等平台共享标准和经验，尽量避免军备竞赛，实现AI造福全人类的初衷。
8.3 结语：主动AI范式的长期展望
主动AI不仅是一个技术创新，更代表着人工智能发展范式的深刻变革——从概念空间(DIKW)到语义空间(DIKWP)，再迈向意识空间和行为空间的跨越。这场革命将改变经济结构、社会运行方式乃至我们对智慧的理解。我们正站在这一历史进程的起点，机遇与挑战并存、未知与希望同在。正如段玉聪教授等先行者所倡导的，我们应坚持“以人为本”和“负责任创新”的理念，从他们的智慧中汲取力量，共同引领AI走向一个智能、可信、融合的新纪元。归根结底，我们的目标不只是让AI更聪明，更要确保它始终服务于人类的价值和安全需要。这正是主动AI范式变革的初心，也是人类社会赋予人工智能的期望和使命。让我们携手构建起完善的理论体系与生态，共同开创“主动AI”时代的美好未来。
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