从能力到责任：构建可治理的AI系统

本文批评了高风险的AI系统中“人在回路中”（HITL）的扩展性陷阱，提出了面向责任的主体（ROA）框架。ROA通过责任契约和任务定义来约束LLM的权限，使用确定性内核验证提议，仅在例外情况下升级到人工。这种方法将AI从概率工具转变为可治理、可问责的系统组件。