AI元人文的“双模决策”体系：自动驾驶与人机协作
——附语：关于一个思维陷阱的坦诚
AI元人文构建的双层决策架构：
- “自动驾驶模式”（基于嵌入式价值协议的自主裁决）
· 对应场景：绝大多数有预案、可预测的常规及紧急情况（包括训练数据中覆盖到的“电车难题”变体）。
· 运作机制：系统调用预先置入的“嵌入式价值协议”，进行快速、精准的裁决。此过程中不存在“悬荡”，因为前期的“悬荡-悟空”已经在协议设计阶段穷尽了各种可能的价值博弈，并将结果固化为了最优解。此时，系统体现的是效率、确定性与合规性。
· 好比：飞行员在正常飞行中遵循自动驾驶仪。
- “人机协作模式”（触发“悬荡-悟空”机制）
· 触发条件：
· A. 突发无预案事件：遭遇了价值协议库中完全未定义的、全新的伦理困境。
· B. 重大价值抉择：面临后果极其严重、且选项间价值权重极为接近的决策，系统依据协议无法达成确定性倾向，或将最终裁决权主动移交人类。
· C. 人类主动接管：人类监督者出于任何原因，中断自动决策流程。
· 运作机制：系统进入“悬荡”状态。这不是低效的“卡顿”，而是一个负责任的、开放性的探索流程。在此模式下，系统会：
· 清晰地呈现当前困境的价值冲突点。
· 基于“三值纠缠模型”推演不同决策可能带来的后果与价值损益。
· 将最终决策权交还人类，并提供全面的分析支持，辅助人类进行“悟空”式的洞察与决断。
· 同时，这次人机协作的整个过程将被记录，用于生成新的“价值原语”或修订现有协议，实现系统的进化。
· 好比：飞机遇到极端异常情况，自动驾驶仪断开，飞行员手动接管，并可能与地面塔台协同决策。
总结而言：
“悬荡-悟空”是整个系统中一个高级且负责的“安全阀”和“进化引擎”。
· 在99% 的情况下，系统运行于“自动驾驶模式”，高效而可靠。
· 在1% 的极端、开创性情境下，系统能够智能地切换到“人机协作模式”，启动“悬荡-悟空”，汇集人类智慧共同面对未知。
总之，这套“双模决策”体系，使得AI元人文理论既具备了处理日常问题的实用性，又保留了应对文明级未知挑战的反思性与进化性。
附语：关于一个思维陷阱的坦诚
我们常常陷入一个误区，认为AI元人文的“悬荡-悟空”机制，是让AI在面临“电车难题”这样的紧急关头时，停下来进行漫长的哲学思考。这是一个理解上的偏差。
事实上，“悬荡-悟空”是发生在人机协作模式：“设计院”、“立法厅”或“陌生岔道”协同决策里的过程，而不是在“十字路口”上。
在构想初期，我亦曾深陷同一理解陷阱。我一度执着于让AI在“十字路口”的瞬间，通过复杂的多价值主体博弈来做出决策。为此，我设想了诸多技术路径：从软件模拟到软硬件协同，乃至大胆构思芯片级的解决方案，如专司价值处理的VPU、协调博弈的WBUC、执行伦理协议的EPU与WAUC，并希望藉由“悟空之眼”等模块实现洞见。
然而，无论是Free Transformer还是其他架构，都未能根本性地解决问题。其症结在于，我始终未能厘清“自动驾驶”与“人机协作”这两种模式的本质边界。
随着价值原语化方法论的不断深化，几个关键发现逐渐明晰：规则体系的本质是守护价值体系，而价值原语既是构成规则的语言单元，又是体现价值的具体行为。这一认知推动着人机协作模式下“环境-价值-规则”体系的系统论证，最终凝结为“价值原语库—法律体系—元伦理体系”这一三位一体的理论范式。
正是在这些结构性突破的推动下，我的思考完成了一场静默而深刻的转向：从早期对“价值博弈”的复杂推演，逐渐过渡到“价值权衡”的清晰范式。说来也微妙，这种转变并非发生在某个确切的时刻，而更像是一场无声的迁徙——当我回望来路时，才发现自己早已置身于另一片思想的地平线。
我最终意识到，真正的目标并非让AI陷入无休止的辩证循环，而是赋予其一种根本能力：在具体的伦理诉求与权益主张之间，进行有原则、可解释的审慎权衡。正是这一念的转向，驱散了长期以来的理论迷雾。
—— 岐金兰 于构想尘埃落定之时
