OpenClaw等開源AI智能體（AI Agent）的爆發(fā)式增長，正將人工智能安全風險從信息空間迅速擴散至物理世界。面對風險形態(tài)轉(zhuǎn)型、規(guī)模飆升、傳導(dǎo)級聯(lián)放大的全新挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)以內(nèi)容安全為核心的治理體系已顯“結(jié)構(gòu)性失靈”。

　　在智能經(jīng)濟新形態(tài)與未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景下，應(yīng)基于人類中心的責任歸屬機制，構(gòu)建風險“識別－預(yù)警－治理”的前瞻遞進式復(fù)雜系統(tǒng)治理新范式，促進開源生態(tài)在自主可控中繁榮發(fā)展。

　　2026年政府工作報告首次提出“打造智能經(jīng)濟新形態(tài)”，為培育智能新模式、壯大增長新動能指明了前進方向。國務(wù)院《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》更是明確提出：到2027年，智能體應(yīng)用普及率超70%；到2030年，這一數(shù)字要突破90%。

　　然而，技術(shù)躍進伴隨風險劇增。與傳統(tǒng)生成式AI不同，開源AI智能體的安全風險呈現(xiàn)三大特征：風險形態(tài)加速轉(zhuǎn)型、風險規(guī)模指數(shù)飆升、風險傳導(dǎo)級聯(lián)放大。

　　例如，傳統(tǒng)生成式AI風險多集中于換臉擬聲、數(shù)據(jù)投毒等信息空間，而開源AI智能體已深度集成辦公系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、財務(wù)系統(tǒng)，可通過偽裝成常用工具的惡意技能，誘發(fā)賬戶劫持、供應(yīng)鏈攻擊等物理性危害。

　　這已不僅是“紙面上的風險”。近期有用戶在接入OpenClaw僅5分鐘后，即遭139次非法連接及信用卡盜刷。國際權(quán)威咨詢機構(gòu)Gartner已將其的企業(yè)部署確定為“不可接受的網(wǎng)絡(luò)安全風險”。

　　開源模式加速了技術(shù)創(chuàng)新，也放大了安全脆弱性。AIAAIC數(shù)據(jù)顯示，開源大模型生成生化、放射性和核等危害信息的可能性是其他模型的3.5倍。

　　具體而言，Cisco監(jiān)測發(fā)現(xiàn)，OpenClaw官方技能市場ClawHub中熱門技能“What Would Elon Do”存在9個安全漏洞；Koi Security審計顯示，ClawHub中惡意技能從1月的341項飆升至3月的800余項。

　　AI智能體從動口（內(nèi)容生成）到動手（行動執(zhí)行）的能力躍遷，牽引AI安全風險從信息空間擴散至物理世界，給國家安全、社會穩(wěn)定帶來不可逆物理性危害和系統(tǒng)性危機。

　　面對開源AI智能體的全新風險特征，現(xiàn)有法規(guī)聚焦單一信息空間的內(nèi)容安全治理，忽略了開源AI智能體作為“行動者”在物理、社會場域中的深度交互與級聯(lián)耦合，面臨開源AI智能體安全風險的形態(tài)轉(zhuǎn)型、規(guī)模飆升、傳導(dǎo)級聯(lián)放大等新特征時缺乏結(jié)構(gòu)性適配能力。

　　開源AI智能體的安全風險防控，本質(zhì)上是人、機、物深度融合的開放復(fù)雜巨系統(tǒng)的風險控制問題，亟須從單一信息空間治理轉(zhuǎn)向基于“人—機—物”的新興復(fù)雜系統(tǒng)治理新范式。

　　“責任彌散”是責任歸屬的核心痛點之一。通俗來說，當AI智能體自主決策導(dǎo)致?lián)p失時，責任應(yīng)歸屬于提示詞使用者、工具貢獻者，還是框架開發(fā)者？由于開源AI智能體欠缺有機圖式及道德知覺，不具備道德主體地位，應(yīng)確立其與“混合式機器道德”相異的“人類中心主義”責任歸屬機制。

　　機制設(shè)計上，可借鑒區(qū)塊鏈的不可篡改特性引入貢獻存證，構(gòu)建覆蓋智能體框架開發(fā)者、工具貢獻者、提示詞使用者等多主體的全鏈路責任共擔框架，明確責任邊界、責任權(quán)重等。

　　如何構(gòu)建適應(yīng)開源AI智能體特點的治理體系，目前看需建立“識別—預(yù)警—治理”遞進式復(fù)雜系統(tǒng)治理新范式。

　　在風險識別層面，以厘清復(fù)雜系統(tǒng)邊界為起點，引入介科學(xué)方法論解構(gòu)單元尺度與系統(tǒng)尺度間關(guān)系，并基于“大型語言模型-多智能體系統(tǒng)”建模框架（設(shè)定角色、定義行為及構(gòu)建交互規(guī)則），模擬風險系統(tǒng)中主體動態(tài)行為，揭示開源AI智能體風險的結(jié)構(gòu)性質(zhì)、演化規(guī)律和耦合機制等，從而闡明“個體行為－群體交互－系統(tǒng)涌現(xiàn)”的系統(tǒng)性風險涌現(xiàn)機理。

　　在風險預(yù)警層面，針對風險預(yù)警特征零散問題，構(gòu)建基于復(fù)雜系統(tǒng)理論的風險預(yù)警指標體系與評估方法，建立高精度風險預(yù)警模型，開展基于多情景推演的風險預(yù)警；針對黑箱模型決策不可信問題，同時提供可解釋性分析以揭示預(yù)警映射的內(nèi)在邏輯。

　　在風險治理層面，亟須構(gòu)建復(fù)雜系統(tǒng)治理機制以應(yīng)對治理失靈問題。基于復(fù)雜系統(tǒng)特征，采取系統(tǒng)科學(xué)方法，通過沙盒隔離、熔斷機制等降維解耦手段，將系統(tǒng)物理切割為若干獨立子系統(tǒng)，對刪除文件、轉(zhuǎn)賬等高風險操作強制實施人工二次確認，切斷風險的級聯(lián)傳導(dǎo)鏈條，將風險限制在最小單元，防止局部風險演變?yōu)橄到y(tǒng)危機。

　　從“管內(nèi)容”轉(zhuǎn)向“管行動”，從“定責于機器”轉(zhuǎn)向“存證于人類”，構(gòu)造開源AI智能體安全風險的復(fù)雜系統(tǒng)治理新范式，方能促進開源生態(tài)在自主可控中繁榮發(fā)展，為智能經(jīng)濟新形態(tài)筑牢安全底座。

　　作者：代欣玲 重慶科技大學(xué)管理學(xué)院碩士生導(dǎo)師、國家智能社會治理特色實驗基地副研究員