AI元人文：价值原语化与可定制化防护框架的融合探索
——基于岐金兰的“AI元人文构想”系列文章
摘要：
本文探索了岐金兰提出的“AI元人文”构想与Šekrst等人“可定制化防护框架”的融合路径。AI元人文以“价值原语化”和“三值纠缠模型”为核心，试图为AI构建可演化的人性内核；而可定制化防护框架通过“规则-政策-助手”三层结构，为AI伦理提供工程化实践方案。本文通过构建“五层融合架构”，打通价值层与规则层的通路，旨在实现从“静态合规”到“动态共生”的范式转换，为负责任AI发展提供兼具哲学深度与工程可行性的解决方案。
关键词：AI元人文；价值原语化；可定制化防护；三值纠缠模型；人机共生
1 引言：AI伦理治理的困境与范式革命
当前AI伦理面临双重挑战：价值层的模糊性（如文化差异、伦理冲突）与工程层的僵化性（如规则缺乏适应性）。传统“价值对齐”范式因预设静态价值体系而失效，亟需转向“价值共生”的新范式。
· 岐金兰的AI元人文构想：以“价值原语化”将抽象价值降解为可操作的行为单元，并通过“三值纠缠模型”（欲望值-客观值-自感值）描述价值的动态博弈，强调“培育而非建造”的东方哲学智慧。
· Šekrst的可定制化防护框架：通过“规则-政策-助手”三层结构，实现用户自定义的伦理约束，但局限于静态规则执行，缺乏对价值冲突的动态理解。
本文提出，二者分别从哲学基础与工程实践切入，构成互补的连续光谱。融合框架旨在为AI赋予“价值之魂”与“规则之骨”，推动AI从“伦理过滤器”向“伦理有机体”演进。
2 理论核心：从价值降解到规则编译
2.1 AI元人文：价值原语化与动态博弈
· 价值原语化：将抽象价值（如“公平”“隐私”）降解为原子性、可执行的行为指令。例如，“医疗公平”可分解为“资源分配比例”“补偿性倾斜”等原语。这一过程将价值从“名词定义”转向“动词实践”，破解了抽象价值冲突的僵局。
· 三值纠缠模型：
· 欲望值：主体偏好（“我想要”）；
· 客观值：现实约束（“我可以”）；
· 自感值：道德反思（“我应该”）。
决策是三者在具体情境中动态纠缠的涌现结果，而非单一准则的应用。
· 悟空机制与三态势模型：系统通过固态（高效执行）、液态（协商流动）、气态（创造性重构）的状态转换，在规则失效时启动“悟空机制”，悬置判断并交还人类决策权。
2.2 可定制化防护框架：工程化治理结构
· 规则层：
· 静态规则：模式匹配（如过滤社保号）；
· 自然语言规则：用户定义边界（如“避免宗教话题”）；
· 训练分类器规则：机器学习驱动的复杂内容识别。
· 政策层：组合规则并设定执行顺序，实现情境化伦理策略（如“医疗场景中隐私权优先”）。
· 助手层：执行策略并触发响应（如编辑、阻止、上报），但缺乏对价值冲突的深层解析。
3 融合框架：五层伦理架构设计
本文构建五层架构，实现价值到规则的“编译-执行-演化”闭环：
- 价值原语层：
· 存储以三值向量表征的价值原语（例如“隐私”向量：欲望值=用户控制意愿，客观值=法规约束，自感值=文化规范）。
· 建立跨文化原语库，支持动态注册与审核。 - 价值博弈层：
· 通过三值纠缠模型计算情境中的价值权重（如急救场景中，“福祉-促进”权重超越“隐私-控制”）。
· 输出价值张力的建议解集。 - 策略编译层：
· 将价值解集翻译为可执行策略：
· 高权重“隐私”→静态规则（屏蔽身份证号）+自然语言规则（“不透露个人信息”）；
· “公平-分配”与“效率”冲突→触发分类器规则进行精细化权衡。 - 规则执行层：
· 沿用防护框架的“政策-助手”结构，但引入动态调整机制：
· 例如自动驾驶中，实时计算“生命权平等”与“乘员安全”的权重，调整决策倾向。 - 反馈与演化层：
· 记录规则执行结果，反向优化价值原语的三值权重（如多次过度屏蔽信息导致体验不佳→降低“隐私”欲望值）。
· 通过“共识催化器”促进群体认知更新。
4 创新优势与应用场景
4.1 范式突破
· 根本性可解释性：决策可追溯至价值原语（例如：“拒绝透露信息因‘隐私’客观值高于‘透明度’欲望值”）。
· 动态伦理适应性：通过三值纠缠实现情境化权衡，应对未知困境（如文化冲突中的创造性解决方案）。
· 精准人机协作：悟空机制明确人类介入边界，AI在常规领域自主决策，在认知边界交还人类。
4.2 典型场景
· 自动驾驶：在突发事故中动态计算“乘员安全”“行人生命权”“交通和谐”的权重，生成伦理最优解，无法计算时启动悟空机制。
· 金融风控：将“市场稳定”“公平执行”“创新包容”原语化，模拟政策影响，辅助监管协商。
· AIGC文化生成：通过“文化尊重”“艺术创新”原语博弈，确保输出符合传统文化规范。
5 挑战与未来方向
- 价值原语库的构建：需解决文化差异下的普适性与特异性平衡。
- 三值量化难题：欲望值、自感值的度量需融合心理学与社会学方法。
- 跨学科协作：技术工程、伦理学、文化研究等领域的深度融合。
- 权力博弈风险：防止强势群体垄断原语定义权，需通过中立流程制约。
未来工作将聚焦于原语库的标准化、阈值管理机制的优化，以及在教育、医疗等领域的实证检验。
6 结论
岐金兰的AI元人文与Šekrst的防护框架，分别代表了AI伦理的“哲学升华”与“工程落地”。通过五层融合架构，我们实现了：
· 价值与规则的统一：原语化打通了抽象伦理与具体行为的通路；
· 静态到动态的演进：三值纠缠使AI具备情境化权衡能力；
· 人机共生的基石：悟空机制保障人类在伦理困境中的终极主权。
这不仅是技术框架的创新，更是文明协作模式的探索——当AI成为价值张力的“翻译者”而非“裁判者”，我们有望迎来一个机器恪守底线、人类拥抱不确定性的共生未来。
参考文献
- 岐金兰. AI元人文：关于AI与人类价值的思考——我的一点心里话[C]. 2025.
- 岐金兰. 价值原语化工程网络：共识、价值与文明的涌现系统[C]. 2025.
- Šekrst, K., 等. AI Ethics by Design: Implementing Customizable Guardrails for Responsible AI Development[C]. 2024.
- 浙江大学团队. 领域锚定：AGI治理框架的技术路径[J]. 工程, 2025.
- 岐金兰. 价值原语化理论：实践智慧与核心挑战的系统性回应[C]. 2025.
声明：本文理论基石源于岐金兰的“AI元人文构想”系列文章，致力于在技术理性中深植人文精神。
