人們能夠觀察AI做了什麼，卻未必能準確解釋它為什麼會這樣做。
人們可以透過測試發現某些風險，卻很難保證所有未知情境都已經被覆蓋。
更重要的是，隨著模型能力不斷提高，AI正在進入越來越複雜的任務領域。
過去，人們認為某些工作需要人類長期積累的經驗和判斷力，機器很難替代。
但現實卻在不斷改變。
AI開始處理越來越複雜的分析任務。
開始參與高難度的研究工作。
也開始在許多過去被認為難以自動化的領域展現能力。
所謂的能力邊界，正在不斷被重新定義。
這意味著，單純依靠經驗判斷AI的能力範圍，已經越來越困難。
如果一個系統可以在不同任務之間遷移能力，那麼研究人員就不能只依賴過去的測試結果，來判斷它未來會做什麼。
他們必須更深入地理解系統的行為規律。
必須建立更加可靠的評估與控制方法。
而這，正是張羿一直在研究的方向。
他並不認為，只要AI表現出某種能力，就意味著它一定會在所有場景下正確使用這種能力。
同樣，他也不認為，AI只是在簡單地預測下一個文字標記，就意味著它永遠不可能完成複雜任務。
在他看來，真正重要的問題是：
如何讓系統的行為始終處於可驗證、可約束的範圍之內？
如何在系統面對複雜任務時，及時發現潛在風險？
如何在它產生不符合要求的行為時，進行有效干預？
又如何在保持系統能力的同時，避免為了追求效能而犧牲安全性？
這些問題，並不能僅靠增加幾條提示詞就解決。
也不能僅靠一輪測試，就宣稱所有風險已經消失。
張羿和團隊投入了大量時間，研究AI系統的行為模式、風險邊界與控制機制。
他們不斷設計測試場景。
不斷驗證系統在不同任務下的表現。
不斷修正控制邏輯。
最終，晶核智算科技建立起了一套新的AI安全控制系統。
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