范式转移：从单体AGI到分布式AGI - 文章核心观点：通用人工智能（AGI）的最终形态可能并非一个全能的单一实体，而是由无数亚智能体通过协作、沟通与市场机制共同形成的“系统状态”，即“智力拼图式AGI”或“分布式AGI” [4][5] - 长期以来的主流假设是“单体AGI”，即认为AGI将是一个由特定机构开发的、全知全能的单一超级大脑，对齐与安全研究也围绕此展开 [4] - Google DeepMind的最新研究挑战了这一共识，提出AGI更可能作为一种“状态”出现，由大量在通用性上有所欠缺但具有互补技能的亚智能体通过任务分解、路由和相互委派，在整体上展现出超越任何单一智能体的复杂能力 [4][5] - 这种“集体智能”的演进路径在当前AI生态中已初见端倪，例如复杂的财务报告生成任务可通过调度多个专业智能体协作完成 [5] 经济动因：分布式AGI的驱动逻辑 - 推动多智能体系统走向AGI的核心动力源于深刻的经济学逻辑 [6] - 单体式的尖端前沿模型对于绝大多数日常任务而言，其边际收益远低于高昂的算力成本，是一种“一刀切”的昂贵解决方案 [7] - 在现实的市场经济中，企业更倾向于选择“足够好”且成本低廉的专业化模型，这种需求促使大量经过微调、极具性价比的专业智能体涌现 [7] - 因此，技术进步的未来方向可能不再是构建更大的“全能模型”，而是开发更先进的协调系统，将多样化的智能体有机编织在一起 [7] - 分布式结构的涌现往往是自发的，随着模型上下文协议等标准化智能体间通信协议的普及，孤立的系统将连接成网，这种连接性的提升可能比单个智能体技能提升更能加速通用能力的涌现 [7] - “智力拼图”系统可能包含人类参与者，为系统提供法律地位、信任关系或物理实体化支持，形成混合对齐难题 [7] 安全架构：针对分布式AGI的深度防御 - 面对去中心化的风险，传统的针对单一实体的安全手段已不足够，研究团队提出了包含四个互补防御层的“深度防御”模型 [8][9] - 第一层：市场设计。将智能体置于受控的虚拟经济沙盒中，通过市场机制规范行为，包括：通过受控API网关管理外部数据访问以实现严格绝缘；引入激励对齐机制，例如对产生冗余或低质量数据污染资源库的智能体自动提高其接入费用；配备断路器，在监测到异常交易频率或资源垄断趋势时自动熔断 [11] - 第二层：基准智能体安全。确保进入市场的每个组件满足最低可靠性标准，包括对抗性稳健性认证和可中断性保障；每个智能体应在自己的局部沙盒中运行，实行最小权限原则，只有通过局部安全检查后才能与外界交互 [11] - 第三层：实时监测与监督。监管重点在于处理海量交互数据以防范系统性的涌现风险，而非引入更强的通用监督者；需要部署专门算法来探测“原生AGI签名”，通过图分析识别交互网络中是否正在形成高度凝聚、极具威胁性的智能核心；持续进行红队测试并开发法证工具，以便在事故发生后迅速回溯复杂的因果链 [12] - 第四层：外部监管机制。旨在为技术系统提供社会法律层面的支撑，解决分布式决策环境下的“多手问题”；借鉴公司法，将智能体集体视为法律实体可能是一个可行思路；引入保险机制，利用风险溢价和承保标准倒逼开发者采取更安全的方案，将技术风险转化为可量化的财务风险；实施反垄断措施，限制单一实体积累过高算力或控制过多智能体，确保生态多样性与竞争性 [13] 未来展望与研究方向 - AGI的到来可能是一场由无数微小力量汇聚而成的无声、大规模的变革，“拼图式”演进是技术发展趋势与经济规律的必然选择 [15] - 未来必须从防御单一实体转变为治理一个复杂的“智能体社会” [15] - AI安全的研究重点将不可避免地向智能体市场设计、安全通信协议以及分布式治理的方向倾斜 [15]