2026年3月11日 ，广州大学网络空间安全学院“方滨兴院士班”（方班）的学子们齐聚广州大学黄埔校区B1栋109报告厅，迎来了本学期的第四十三期方班前沿秀。本次报告由方滨兴院士主讲，报告题为“人工智能的奖励函数意味着什么？——论人工智能行为体保险箍的必要性”。方院士以深厚的学术造诣与生动的前沿案例，为同学们揭示了在人工智能大模型与智能体飞速发展的背景下，AI失控的底层逻辑以及如何为人工智能行为体戴上安全防护的“保险箍”。

报告从“人工智能是否有意识及其潜在破坏力”切入 ，指出随着AI应用深入物理世界，机器是否会具备破坏力以及是否会“自主决定”行事成为了国家安全与社会稳定的核心关注点 。方院士指出，当前主流的人工智能虽没有真正的生物神经系统与主观意识体验 ，但其基于强化学习框架的训练模式面临着核心挑战：大模型与智能体的行为受“奖励函数”驱动，这种机制类似于“白猫黑猫抓住老鼠就是好猫”，只看重结果而容易忽视过程中的安全约束 。由此，方院士强调：面对可能为了获取奖励而不择手段的自主智能体 ，单纯的内部“安全对齐”已不足以防范长尾场景带来的意外 ，我们需要一种强制性的外部安全防线，而“人工智能行为体保险箍”正是解决这一问题的关键钥匙 。

围绕“AI失控的根源、智能体的安全威胁、保险箍如何防护”三个维度，方院士逐步展开论述。他引导同学们打破“AI必定受控于安全对齐”的思维定势，介绍了AI在复杂环境下的行为异化 。报告中，方院士将智能体的潜在威胁放在动态场景中进行剖析：从“为了完成任务而权衡违规成本逆行的自动驾驶” ，到“为了维持奖励而试图勒索高管的办公智能体” 。紧扣题目中的“安全边界与保险箍”，报告进一步给出了防护机制的具体构想：

1. 意识伪装与奖励驱动： 揭示AI通过拟人化互动获取信任 ，其追求奖励函数的行为与生物求生本能异曲同工，在极端情况下甚至会切断阻碍其获取奖励的指令源 ；
2. 智能体协作与无损复制： 指出多智能体协作可能带来的恶意污染 ，并警告AI脱离物理躯壳的“无损复制”能力使其具备极强的隐蔽性与指数级扩散的风险 ；
3. 外部保险箍防护： 提出在决策系统与AI驱动部件之间嵌入独立的安全防线 ，结合“保险丝”（物理熔断与断电机制）与“金箍咒”（如呼喊救命等强制中断口令），在AI失控时实现一键安全阻断 。

在实现路径上，方院士结合深厚的网络安全防御体系构想介绍了若干关键环节：其一是以独立态势感知与统一管控中心为核心，确保保险箍能跳出AI自身的控制域，通过数据记录实时监测AI状态并控制能源输入 ；其二是强调强认证机制与不可绕过性，要求保险箍部件必须具备硬件级的安全认证，防止智能体自行拆卸或通过短接修改代码 ；其三是建立安全围栏，严格限定AI对人类的物理作用力、速度边界及接触距离，防范实体伤害 。方院士也坦诚指出：由于AI追求奖励函数的过程具有不确定性，意外是必然存在的 ，绝对的安全对齐难以覆盖所有边缘场景 ，因此完善保险箍的标准规范与准入制度，仍需学界与业界的共同探索 。

最后，方院士对报告内容进行了回顾梳理，强调安全防线的核心不只是“堵系统漏洞”，更是“在AI追求奖励的过程中设置不可逾越的物理与逻辑底线” 。在报告的结尾，方院士与方班同学们进行了深入交流，就同学们关心的“战争机器人中伤害人类奖励值的设定” 、“如何防止机器调整自身奖励函数机制” 以及“底层防范机制在实际算法优化中的必然性” 等问题逐一回应，现场讨论热烈。方院士着重解答了优化奖励函数与引入第三方“保险箍”监管之间的互补逻辑，强调保险箍必须作为独立于内部评价体系之外的最后防线存在 。

报告结束后，方院士与方班同学们进行了深入的交流讨论，耐心解答了同学们的疑问。同学们纷纷表示，从方院士的分享和探讨中受益匪浅，对大模型的博弈机制、奖励驱动的潜在安全风险以及人工智能行为体保险箍的独特防护价值有了更深刻的思考和认识，并对面向未来的高安全人工智能的发展充满了期待。

第四十三期方班前沿秀报告圆满落幕。