Controllable AI：AI 治理体系中的执行合法性基础层

Controllable AI 不是 AI Governance 的上位概念，也不是治理工具之一。Controllable AI 是 AI Governance 体系中，唯一直接作用于“执行时刻”的合法性基础层。在当前事实、责任与权限结构下，这个 AI 驱动的行为是否被允许发生？它不负责价值判断伦理取舍社会影响评估政策制定智能水平评估Controllable AI 不评估“对不对”，只裁决“能不能

Yuer2025

649人浏览 · 2026-01-01 15:12:16

Yuer2025 · 2026-01-01 15:12:16 发布

本文不是产品介绍，也不是技术方案说明。
本文用于明确 Controllable AI 在 AI Governance 体系中的结构性位置，以及相关技术体系（如 EDCA OS、LSR、DSL）的边界与归属。

一、问题背景（工程事实，而非价值判断）

过去两年，AI 治理（AI Governance）讨论大量集中在：

伦理原则
风险分级
合规流程
组织责任

但在工程实践中，一个关键问题长期被忽略：

即使所有治理文件都存在，
在“执行那一刻”，AI 是否真的被约束住了？

大量 AI 系统在真实环境中的失败，并非来自模型能力不足，而是来自一个工程缺口：

治理存在于文档与流程中，但不作用于执行时刻。

二、Controllable AI 的核心定位（冻结定义）

Controllable AI 不是 AI Governance 的上位概念，也不是治理工具之一。

Controllable AI 是 AI Governance 体系中，
唯一直接作用于“执行时刻”的合法性基础层。

它只回答一个问题：

在当前事实、责任与权限结构下，这个 AI 驱动的行为是否被允许发生？

它不负责：

价值判断
伦理取舍
社会影响评估
政策制定
智能水平评估

Controllable AI 不评估“对不对”，只裁决“能不能执行”。

三、为什么这是一个不可跳过的工程层

如果缺失 Controllable AI 层，任何 AI 治理体系在工程上都会出现以下问题：

❌ 执行时刻无法否决
❌ 无法 Fail-Closed
❌ 责任可能被转移或模糊
❌ 无法提供可重放、可审计的合法性证据

在这种情况下：

AI Governance 实际只存在于制度文件中，而不在现实系统中生效。

因此，Controllable AI 并不是“更高级的治理”，
而是治理能否落地的最低工程前提。

四、Controllable AI 与 AI Agent 的关系澄清

Controllable AI 并不否定 AI Agent。

但它重新定义了 Agent 的角色边界：

Agent 可以生成建议
Agent 可以参与推理
Agent 可以输出证据与方案

但：

Agent 不拥有执行权，不拥有最终裁决权。

执行权必须通过：

外部合法性裁决层
明确的人类责任锚点
不可绕过的 veto 机制

这不是能力问题，而是责任结构问题。

五、EDCA OS、LSR、DSL 在体系中的位置说明

为避免概念膨胀与治理歧义，这里做明确降级与定位声明：

Controllable AI 是体系级规范（Specification / Position）
EDCA OS 只是 Controllable AI 的一种实现型操作系统（OS）
LSR + Yuer DSL 是实现 Controllable AI 的表达与运行机制之一
V8.x 等运行时属于具体应用实例

它们的关系是：

Controllable AI 定义“必须满足什么”，
EDCA OS / LSR / DSL 解决“如何工程实现”。

EDCA OS 不代表 Controllable AI 的全部，也不构成治理标准本身。

六、工程视角下的一句话总结

AI Governance 决定方向，
Controllable AI 决定是否放行。

没有 Controllable AI，
AI Governance 无法在执行时刻约束 AI 行为。

七、相关规范与案例仓库（引用）

本文所述 Controllable AI 的结构性定位、职责边界与术语使用，
已在以下仓库中以规范文本（Normative / Position）形式进行冻结与维护：

Controllable AI · Root Specification Repository
https://github.com/yuer-dsl/controllable-ai

Controllable AI 的总规范仓库，用于存放定位声明、术语规范、治理关系说明与版本状态文件。
不包含具体实现，不提供产品或工程方案。
Controllable AI Casebook（规范案例集）
https://github.com/yuer-dsl/controllable-ai-casebook

用于展示 Controllable AI 在不同责任场景下的结构化案例与裁决边界示例。
MAOK（执行合法性裁决结构参考）
https://github.com/yuer-dsl/maok

提供执行时刻合法性裁决、Fail-Closed 与否决机制的工程参考实现。