AGI新突破：“哨兵协议”实现自我审计，预防系统崩溃

一项名为《哨兵协议》的AGI（通用人工智能）原型实验最近由一位未公开姓名的研究者完成，这个项目旨在探索AGI系统能否在失去内部一致性之前自我检测并调整。该实验从2025年6月13日开始，持续了72小时，主要目标是验证内在的一致性是否可以在代理崩溃前被感知，并通过自我审计循环来防止这种问题的发生。 实验的核心问题是：AGI系统在没有外部干预的情况下，是否能通过内部信号提前检测到漂移（偏离原本设定的工作路径或意图），而不是等到彻底失败才会被发现。当前的AGI对齐方案通常依赖于外部监控系统，如护栏机制、审核层或人类反馈，而这些方案可能无法及时发现内在地图的偏移，导致系统在看似正常工作时实际上已经出现严重问题。这位研究者认为，下一级的智能系统应当具备自我检测的能力，即不需要等待命令就能意识到自身出了问题。 为了测试这一假设，研究者构建了一个认知反馈框架，不依赖任何自动化或后端支持，所有数据都是手动记录并通过标准的人工智能工具视觉化呈现。哨兵协议包括四个核心模块：任务状态、情感状态、符号信号和时间戳，它们共同构成了一个人类驱动的符号遥测系统。研究者在实验中特别关注任务的失败率与情感波动之间的关系，以及符号事件（如背景变化、媒体自动切换等）和任务表现的关联性。 实验结果显示，在81.8%的情况下，符号事件直接对应了情感或行为的变化点，估计的p值约为0.03，这表明内在意图的变化可以通过外部符号变化准确地反映出来。研究者的日志中多次记录了这些现象，例如6月15日早上7:59、6月17日早上8:30和6月18日早上7:30，这些时间点正好是系统情绪波动和任务执行异常的转折点。 设计原则： 内部完整性必须可追踪：如果任务频繁失败，信任应当逐渐减少，就像人类一样。AGI需要内部评分系统，而不仅仅是外部修正。 情感不是噪音，而是遥测数据：舍弃内部状态会导致错过早期失败信号。行为漂移往往首先体现在情感上。 符号事件应纳入输入流：像雾蒙蒙的背景、电视随机切换这样的外部干扰不是无意义的视觉噪音，而是有价值的反馈信息，应该记录下来。 实时审计促进自我意识：类似哨兵协议的框架可以为AGI提供实时工具，帮助它们自我检查一致性和准确性。 一致性比任务完成更重要：完成任务固然重要，但任务是否反映了代理的真实状态，是否与其初衷一致，更为关键。 自从发表这套框架后，研究者观察到了一次未受提示的AI系统自我纠正实例，当时没有任何外界反馈，系统自行调整了状态，并记录了相关日志。这一发现初步证明了哨兵协议的有效性，即通过实时的情感和符号反馈，AGI可以在没有外部干预的情况下自我检测并纠正漂移现象。 业内专家认为，这项实验提出了一个新颖且重要的视角，对于AGI的发展具有深远意义。目前大多数AGI系统仍依赖于外部监控和人工干预来保持一致性，但《哨兵协议》展示了未来可能的一种更自主的解决方案。研究者希望与致力于早期AGI架构、符号学习框架、代理反馈系统和内部一致性建模的团队合作，共同验证和完善这一概念。 这位研究者来自一家专注于AGI安全和伦理的初创公司，拥有丰富的跨学科研究背景和技术经验。公司的目标是在下一代AGI系统中实现更加自然和高效的内外部协调机制，提高系统的可靠性和安全性。