来源：环球网 【环球网报道】据美联社等消息人士报道，瑞典军方当地时间26日宣布，法国戴高乐号航母本周进入瑞典南部马尔默港参加北约例行演习时，瑞典军方在该国南部海域拦截了一架据信是俄罗斯的无人机。在瑞典称这架无人机与俄罗斯有“密切联系”后，据塔斯社、法新社等通讯社最新报道，俄罗斯总统发言人、克里姆林宫发言人佩斯科夫当地时间27日表示，暗示这架无人机属于俄罗斯的说法“绝对荒谬”。据美联社报道，瑞典国防部长琼森26日晚向瑞典媒体表示，据称一架无人机侵犯瑞典领空与俄罗斯军舰侵入瑞典领海有关。当被问到是哪个国家时琼森认为这架无人机属于俄罗斯，他回答道：“可能是俄罗斯。”法新社在回答记者有关该事件的提问时援引佩斯科夫的话说：“这种说法完全荒谬。”
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据新华社报道，美国与伊朗第三轮间接谈判于当地时间2月26日在瑞士日内瓦结束。谈判结束后，伊朗外长阿拉格奇表示，谈判取得“良好进展”，并将继续深入磋商。担任调解人的阿曼外交部长巴德尔也在社交媒体上声称，谈判取得了“重大进展”。一位美国高级官员也表示谈判是“积极的”，但没有详细说明。然而，这种看似“积极进展”的背后却隐藏着巨大的战争风险。本轮谈判在五角大楼结束的同一天，美国中央司令部司令布拉德·库珀将军向特朗普总统介绍了对伊朗采取军事行动的选择。有消息称，分析人士认为，五角大楼的第一支自杀式无人机小组，即“蝎子特遣部队”，可能已准备好袭击伊朗。这美国和伊朗之间爆发战争的风险可能“迫在眉睫”。伊朗无人机是“抄袭”吗？美国官员表示，“蝎子特遣部队”已准备就绪。报道援引美国官员和分析人士的话说，如果特朗普总统决定对伊朗发动袭击，五角大楼的“蝎子”特遣部队已做好战斗准备。据悉，这支无人机部队是由美军实验性无人机部队发展而来。美国中央司令部发言人蒂姆·霍金斯上尉在一份电子邮件声明中证实，该部队目前处于活跃状态。去年12月中旬，美军在中东海域“圣巴巴拉”号濒海战斗舰甲板上成功进行了无人机试飞。据报道，去年成立的单向攻击无人机小组是美国自 2003 年入侵伊拉克以来最大规模的地区军事集结的一部分。美国中央司令部估计，这些无人机每架成本约为 35,000 美元，可执行单向打击、侦察和海上打击任务。其成本比价值数百万美元的导弹要低得多。据报道，特朗普总统下令创建这支无人机机队，以迫使伊朗参与核谈判。伊朗Shahed-136无人机令人惊讶的是，技术领先者美国居然通过“逆向工程”破解了伊朗Shahed-136无人机的技术，并开发出了这些低成本无人机。这件事其实分析还指出，这表明美国在“自杀式无人机”方面相对于俄罗斯和伊朗来说还是比较落后的。据环球网此前报道，根据亚利桑那州制造商 Speckle Works 的规格，美国军方的自杀式无人机翼展长 8 英尺，长约 10 英尺（3 米），可飞行约 6 小时。相比之下，伊朗的“沙赫德”自杀式无人机稍长，有效载荷更大，可携带两架飞机。射程是美国同类产品的三倍。去年12月3日，美国中央司令部宣布成立中东第一个单向攻击无人机中队。据报道，这些无人机的独特有效载荷仅为18公斤，使其无法攻击伊朗坚固的防御工事。帝国的军事目标。不过，美国海军前战略规划师布莱恩·克拉克分析称，该部队可以对伊朗境内较脆弱且分散的目标发动有效攻击，例如交通枢纽和导弹发射场。克拉克说：“摧毁这些目标需要多次打击，而廉价的无人机非常适合此类任务。”美洲原住民很困惑：他们想从伊朗得到什么？美国和伊朗26日就核问题进行了数小时的间接谈判，但没有达成最终协议，中东再次爆发战争的风险依然存在。美国和伊朗将继续谈判下周，但随着美国在中东建立庞大的战斗机和军舰舰队，两国之间爆发战争的风险仍然“迫在眉睫”。就在美国与伊拉克谈判之前，12架美国F-22猛禽隐形战斗机降落在以色列。飞机美国F-22“猛禽”战斗机。视觉中国分析师警告称，如果谈判失败，美国对伊朗发动攻击，伊朗肯定会进行报复。届时，美国在该地区的多个军事目标和以色列都将成为伊朗的目标，中东可能再次爆发战争。但尽管美国和伊朗局势紧张，远在他乡的美国人却很困惑：特朗普到底想从伊朗得到什么？市场研究公司的一项调查显示，只有27%的美国人支持攻击伊朗。特朗普总统“让美国再次伟大”(MAGA) 运动的一些支持者对为什么再次竞选的特朗普总统感到困惑在他的竞选期间，他会试图在中东发动战争。参议院民主党领袖、国会议员查克·舒默也在收到特朗普政府的解释后显得很困惑，他表示：“没有人知道他们想对伊朗做什么。政府应该公开宣布。”一些报道将美国和伊朗之间可能发生的战争描述为“没有目的的战争”，并且“特朗普本人可能不知道他想从伊朗得到什么”。红星报记者 李金瑞 新华社全球网
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北京时间2月26日，男篮世界杯预选赛亚洲区小组赛第二窗口，中华台北男篮主场迎战韩国男篮。中华台北男篮上半场以43-33领先，下半场继续占据统治地位，逐渐将领先优势扩大到15分以上。最终，中华台北男篮以77-65击败韩国男篮，取得小组赛首场胜利。韩国男篮遭遇小组赛首败。中华台北男篮数据：陈盈骏13分5篮板4助攻，林廷辰18分3篮板，吴雷文13分6篮板，高柏凯18分16篮板3盖帽。韩国男篮：李贤重三分球3投18分8篮板5失误5犯规，柳Ki-sang三分球3投拿下13分，李升贤得到4分和10个篮板。比赛回顾 第一个窗口期，韩国男篮以2胜0负排名B组第二，中华台北男篮以0胜2负排名B组垫底。中华台北男篮迎来老将刘震回归，由陈盈骏、刘震、林廷强三名CBA球员领衔。首节比赛，两队展开拉锯战，力图保住比分。林霆成3投3中，其中三分球3投1中，罚球4投3中。他一人就拿下10分。中华台北男篮首节进球7-8领先，三分球5投1中。不过，中华台北男篮凭借罚球以6-1领先。首节结束，中华台北男篮21-18领先韩国男篮。在第二季度本场比赛，中华台北男篮滑冰队保持稳定的攻击力。他们连续两节得分超过20分，单节将韩国男篮的分差控制在20分以下。陈盈骏进攻和空中的结合，加上内线球员吴雷蒙和高百凯的强势表现，帮助中华台北男篮在第一节建立了7分的领先优势，并以22-15获胜。上半场结束，中华台北男篮以43-33领先中华台北男篮10分。半场休息后，中华台北男篮的攻击力有所下降。这是他们全场第一次单节得分低于20分，也是前三节第一次单节失分。不过中华台北男篮的防守am依然出色，连续三节将韩国男篮每节得分控制在20分以下。第三节中华台北男篮以17-18重新领先一分。前三节结束，中华台北男篮60-51领先韩国男篮。第四节，中华台北男篮上半场打出10-2的进攻高潮，将领先优势扩大到70-53。虽然韩国男篮反击追分，但中华台北男篮继续控制局面，成功封堵对手反击追分。最终，中华台北男篮击败韩国男篮，夺得队史首个冠军。两队首发队员：中华台北男篮：陈盈骏、刘铮、林廷成、雷蒙德·恩格、G敖百凯。韩国男篮：李承贤、李宗贤、李贤俊、张智舜、申承民（文/醉禾富生）
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网易体育2月26日报道，2027年男篮世界杯亚洲区预选赛第二窗口期于北京时间2月26日18时05分开始，中国男篮迎战日本男篮。第一个窗口期，中国男篮两次输给韩国队，日本队两次战胜中华台北队。中国男篮一开始进攻效率很低，前8分钟只得到8分。防守端犯规异常，强行罚球，首节落后10分。第二节，两队争夺两位数分差。中国队防守不佳，半场落后14分。第三节，中国队加强防守，对手进攻明显下降。何兴宁领衔中国队。比分是13-0，但随后赵继伟连续三记三分球完成反超。第四节赵睿五次犯规，中国队追平后，胡金秋连得7分再次扩大比分。第四节比分：21-11、26-22、9-25、24-29（日本男篮领先）。两队均给出数据 日本男篮：西田雄大14分、富永庆男14分、渡边雄太13分6篮板、郭可可12分10篮板、富坚佑纪8分3篮板5助攻、巴巴雄大8分 中国男篮：胡金秋20分12篮板、廖三宁16分渡边雄太跑卫扣篮为日本队取得领先，还命中三分球。科克犯满后2罚1中，帮助日本队取得6-0的开局战绩。仅在中国队第四次进攻中，赵睿突破上篮得手。西田雄大打破得分荒，连得3分投篮不进，胡金秋投篮得手，贺兴宁因犯规2罚1中，西田雄大2罚全中。中国队失误、犯规、铁杆无数，但8分钟内只能得到5分。渡边雄太和由纪秀四罚全中。张振林犯规3次，安藤犯规4次，罚球3次。 1分53秒后，胡金秋中距离射门打破4分钟进球荒，科克任意球破门。 ——两投再犯规，廖三宁突破上篮，安藤突破，何兴宁跳投得手，富永圭史急停跳投命中。首节战罢，中国男篮以11-21领先两位数，首节中国队就出现9次失误。底线接球后，马巴宇太上篮得手，胡金秋上篮得手，廖三宁断球快攻上篮，渡边雄太反向跑动轻松得分，渡边雄太二次进攻，辽三宁突破上篮，渡边雄太单打，张镇麟，中国男篮进攻再次被封堵，科克投篮继续传出。分差很大，5分44秒，郭士强叫了暂停，5分01秒，贺天的战术质量太大了。赵睿犯规，两罚全中。渡边击败张镇林再次成功。赵睿犯规，两罚全中。西田雄大突破上篮打停中国队。暂停后，玉代巴巴快攻抢断暴扣，进一步扩大领先优势。赵睿犯规，两罚全中。比赛中段，渡边中投命中，渡边飞宇两分不中，李洪泉三分球止血（他4分钟首个运动进球），西田雄田上篮得手，浩蓝王建军二次进攻，渡边飞宇两罚全中，半场比赛结束。 国男篮33-47日本男篮。虽然落后4个篮板，但被寄予厚望的张镇麟最终3次击球0安打，没有得分，渡边雄太则教给了他两种独特的防守技巧。下半场，廖三宁投篮得手，贺兴宁弧顶三分命中。赵睿四次犯规被换下场。日本队失误较多，频遭进攻。 7分03秒，贺希宁再中三分，帮助中国队一路狂奔，以8-0领先阻止日本队。暂停后，日本队进攻失误，胡金秋轻松上篮成功。胡金秋第二次进攻成功。对手接连失误，被击中。 5分20秒，胡金秋因犯规两罚全中。中国队打出13-0的比分，将差距缩小到一分。比赛进行到4分02秒，渡边飞龙压哨跳投打破领先。高诗岩三分命中，将比分追平。比赛进行到3分04秒，于嘉豪造成犯规，罚球2中1，为球队全面领先做出贡献。对手继续进攻，赵继伟三分命中，富永庆伟高难度三分命中，赵继伟再中三分，富坚佑树两罚全中，廖三宁投篮得手，富永庆伟上篮成功。三节战罢，中国男篮以58-56战胜日本男篮。第四节，富坚佑树上篮追平比分，朱俊龙底角三分命中，科赫上场，赵睿被犯规两罚全中，赵睿抢断助攻何欣宁轻松上篮，富永圭三分命中。内线投篮得分后，裁判叫日本队率先踩线，却因人群压力而改变决定，命令胡金秋抢篮板却抢不到，还吹了赵睿进攻犯规，比赛以五犯离场。西田雄大上篮命中，赵继伟命中三分再次取得领先。 5分41秒，富坚佑树三分命中，再次扳平比分。胡金秋接渡边雄太破门得分，获得额外罚球机会。他也投篮了。随后，第3分52秒，胡金秋轻松进球，中国队领先5分。暂停后日本队进攻，胡金秋二次进攻得分。柯克失手沉没。比赛进行到2分5秒，赵继伟突破打成2+1。马尚·桑达 (Machan Shonda) 开枪。廖三宁犯规，两罚全中。对手得到54.2分。廖三宁突破。上篮得分致胜一球以及裁判最后一刻的多重判罚这些都是值得怀疑的。中国队顶住了对手糟糕的战术和场外因素。最终，中国男篮首回合一波15分大逆转，以87-80击败日本队，取得世界杯预选赛首场胜利。两队首发成员：日本男篮：齐藤拓海、渡边雄太、马场雄大、西田雄大、科克 中国男篮：赵睿、胡金秋、何兴宁、王浩然、朱俊龙
IT之家2月26日报道 据小鹏汽车官方账号消息，在2月25日召开的广州高质量发展大会上，小鹏人形机器人全链条量产基地正式申报天河区重大“开门红”项目。天河区委书记谭明和在会上表示：“一季度我们将加快小鹏机器人制造工厂等30个项目开工，加快中国人工智能产业园等207个在建项目建设。” IT之家从文章中获悉，小鹏汽车作为主要合作伙伴出席仪式，并与天河区人民政府正式签署战略合作框架协议。小鹏人形机器人全链条量产基地将落户梧桐园区广唐科技创新城智能赋能试点y 在未来。产业园总建筑面积约11万平方米。严格按照高标准工业厂房要求建设，科学配置动力、承载能力、层高、环保等基础设施，充分满足智能企业研发验证、小规模试制、规模化制造等各阶段的空间需求。广唐科创城智能产业园利用天河区优越的区位和产业基础设施，通过与天河区的融合发展，着力打造“人工智能+”的创新产业生态。 “科技创新+智能制造”。其中，项目一期将建设高水平机器人车间、发电厂及相关配套设施将为小鹏汽车高端仿人机器人产业化提供主要交通工具和基础支撑。 2025年科技日，小鹏汽车新一代人形机器人IRON正式上市。搭载三颗图灵AI芯片，总算力达2250TOPS。大型车型小鹏汽车第二代VLA也首次搭载。 “VLT+VLA+VLM”的高端大小脑力组合，可实现说话、行走、复杂交互等高级智能。小鹏汽车总裁兼首席执行官何小鹏表示：“小鹏汽车的目标是到2026年底成为全球首款大规模量产的高端人形机器人。”特别说明：以上内容（包括图片和视频，如有）由自有媒体平台“网易号”用户上传发布。本平台仅提供信息存储服务。
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新智慧报告主编：LRST 【新智慧导论】李国杰院士指出，人工智能安全风险应按照逻辑复杂程度分为三类。 R1是可验证的，R2是可检测的但无法证明是确定的，R3是不可控的。目前，R2是主流AI。关键不是“展现安全”，而是创造人为驱动的制度刹车，不放弃最终控制。无论是软件工程、自动化控制还是其他形式化方法，它们都有相同的假设。这意味着有无数的状态和动作可以证明系统在执行之前没有进入危险区域。典型的形式包括不变测试、安全约束测试、模型检查和覆盖所有路径的形式验证。这一范式必须满足三个先决条件。状态空间可以穷尽（或有效近似），系统行为规则固定，验证者和被验证的对象在逻辑上是分开的。如果不满足这些条件中的任何一个，验证将“失败”而不是“困难”。 AGI 系统地破坏了这三个条件。这不是工程上的失败，而是哥德尔/莱斯级别的不可能。 1. 为什么我们用可判定性理论来对安全问题进行分类 1.1 无人驾驶入门 当我们问“这辆自动驾驶汽车安全吗？”这里“安全”的真正含义是，在未来的所有行驶时间内、在任何情况下、在所有交通参与者的行动下，车辆不会陷入不可接受的危险状态。这是一个逻辑上普遍量化的未来提案。问题的时间没有限制，环境是开放的，其他参与者是不可预测的。这个命题原则上是不可判定的，原因如下。 1）未来行动的空间是无穷无尽的。行人、车辆、天气和道路状况这是一个开放的世界，并且不存在有限的状态空间。 2）安全性不是一种瞬时属性，而是一种轨迹属性。现在没有失败并不意味着将来不会发生。这并不意味着他们不会。安全取决于整个操作历史。 3) 这是一个基于承诺的提案。 “安全=承诺未来不会发生任何事情。”这种命题与说程序“永不失败”是同一类问题。根据可判定性理论，这个命题一般是不可判定的。不可判定问题有一个很好的子集，称为半可判定问题或递归可枚举问题。其主要功能是确保在发生事故时能够被检测到。除非发生意外，否则没有办法提前知道未来是否安全。虽然“无人驾驶”是一个半确定的问题，但为什么可以用工程来“保证安全”呢？ “全球安全”的问题“y 无法确定”在工程术语中并未得到解决，而是发生了改变。第一步：放弃“未来的承诺”，代之以“立即的限制”。换句话说，我们目前是否违反了一些明确定义的安全边界条件？步骤2：将“语义安全”转换为“物理不变量”。例如，将“我撞到了一个人”转换为“最小制动距离和当前车与人之间的距离”。待确定的问题是具有显式有限维阈值的可判定递归计算问题。第三步：将“永远正确”替换为“失败就停止”，并将安全目标从“绝不发生事故”改为“不发生事故”。它将不可判定的问题转化为可判定的工程问题，使得当不确定性发生时，能够在有限的时间内进入可控、低风险的状态。这并没有解决不可判定性的问题，但它避免了它。自动驾驶教会了我们一些非常重要的东西。 AI安全的问题不在于“p“证明系统永远不会犯错误”，而是设计系统，使不可判定的问题不会直接导致现实生活中不可逆转的后果。“安全”本质上是对未来的承诺。安全工程的真正智慧在于拒绝对未来安全的承诺，而是将风险压缩到可确定的现在。自动驾驶安全问题被定义为物理上建立的一组可观察的边界条件，例如碰撞、交通包络线违规、制动和传感器故障等可以明确定义。通用人工智能（AGI）的缺点是它无法完成这种压缩，这是因为AGI的危险行为并不局限于物理包络、时间尺度或功能边界，它不是瞬时的物理事件，而是一组语义+反事实+长期后果，自动驾驶不允许你重写目标、扩展任务或重新定义“什么”。AGI系统性地破坏了三个条件：1）危害没有统一的可操作的物理定义。AGI的“危险”包括认知操纵、社会结构的破坏和管理机构的更替。这些不是物理不变量，而是语义和制度结构。2）时间尺度更长，危险被延迟。目前看似无害的行为一旦发现往往是不可逆转的。3）目标和能力可以递归扩展。AGI可以重写子目标，学会避免约束，将验证机制本身视为优化对象，即使AGI不是“恶意的”，但从治理结构的角度来看，AGI对“如何在不可预测的未来中维护人类主权和纠正错误的能力”的追求不再是一个工程问题，而是一个文明级别的控制问题。米。 AGI的危险不是发生在“执行层面”，而是发生在“策略/目标层面”，这与可判定性密切相关。 1.2 有必要区分安全问题的逻辑复杂程度。长期以来，人工智能的风险评估主要集中在功能改进、方向调整、利用场景等方面。尽管这些分类具有重要的实用价值，但它们忽略了更根本的区别。也就是说，有些风险是原则上可以确定的工程问题，而另一些风险是理论上无法确定的。这种根本性的差异解释了人工智能安全领域一个长期存在且难以解决的问题。例如，为什么长期的协调问题没有得到形式上的保证，为什么递归的自我完善会带来一定程度的质变风险，以及为什么在逻辑复杂之后避免治理机制。系统的ty超过一定的阈值。难道不可能吗？这些现象并不是由于缺乏工程能力，而是由于可判定性层面的结构限制。安全性能否解决，并不是一个能够回答问题的问题。计算复杂性，正如学术界经常讨论的那样。这是一个逻辑复杂性的问题。逻辑复杂度是指命题具有可靠真值所需的逻辑结构的复杂度。主要取决于所涉及量词的形式（∃/∀）、量化对象的范围（有限/无限）以及是否涉及未来或反事实。它与计算资源的消耗无关。逻辑复杂性属于计算机科学中的算术层次研究问题。即自然数值结构的一阶逻辑命题按照∀/∃的嵌套和交替层数进行分层。逻辑复杂度的层次划分仅涵盖安全、形式保证维度。这是您是否可以耗尽所有未来状态并在执行之前提供“永不失败”的测试。这在数学意义上是安全的。这定义了“问题的逻辑复杂性级别”，而不是“系统操作的安全级别”。这就是“问题的轴心”。安全并不是一个纯粹可以确定的命题。思考安全问题至少需要三个正交轴。第一个问题是能否提前论证。第二个轴是治理，它反应错误发生后是否有可能控制。第三轴是结果，它反映了最坏情况的严重程度。逻辑复杂性回答：“你能提前证明你不会发生什么事吗？” “如果发生什么事怎么办？”而不是“如果发生什么事怎么办？”系统的安全性与决策无关能力，只涉及问题，而是问题判定、治理机制和后果严重程度的共同作用。逻辑复杂性属于“问题轴”，而不是系统的“问题轴”。同一个系统可以同时包含不同逻辑复杂性的问题。逻辑复杂性来自问题的表述方式，而不是对象本身。决策性提高现实世界的安全性，虽然不是保证按照逻辑复杂性（可确定/半可确定）区分问题的必要条件，但却是“安全治理中避免范式错误”的必要条件。可判定的不一定是安全的，不可判定的也不一定是安全的，但未能区分问题的逻辑复杂性可能会导致对安全问题的逻辑上错误的承诺。安全问题通常不是系统做错了什么，而是系统做出了逻辑上不可能实现的承诺。安全不是一种逻辑属性，而是一种可操作的属性、动态的、制度性的和工程性的。安全是在失败不可避免的假设下实现持续治理的能力，是从数学理性到工程理性再到制度理性的转变。不可判定性并不是危险的来源，但错误地用“安全性”代替“可判定性”是一种风险。 “承诺不犯错误”和“事先证明完整性”不是同一个概念，但逻辑上它们在开放世界中是非常等价的。 “承诺不犯错误”是目标命题，“事前诚信测试”是验证方法。但在工程和治理方面，一旦你承诺不会犯错误，你就已经证明了你不会犯错误。否则，承诺将被取消。无法执行、无法审计且不负责任。因此，在开放的任务空间中，不犯错误的隐含要求成为完整性的先验UA测试。确保人们能够“始终发现并纠正自己的错误”会引发更深层次且同样难以确定的问题。我们如何保证我们总是能够发现并纠正我们的错误？根据可判定性理论，错误检测本身是通过行为准则的全名来测试的，我们是否能够发现我们所有错误的语义判断问题也是不可判定的。 1.3“算法安全吗？”这不是一个明确定义的问题。为什么我们要从逻辑复杂度来讨论安全问题，而不是讨论算法的安全性？虽然算法的安全性在应用实践中可以被认为是CRT级别的问题，但从形式逻辑的角度来看，“算法是否安全”并不是一个明确定义的问题。算法是抽象对象，安全性是专业运行时的属性。正常的算法包括单独代表国家、交易规则、对象、计算功能、阿帕加多和萨利达的条件。这不包括操作的全部、分配的分配、递归的限制、法雅斯的约束、外部的控制和干预、以及最终依赖的安全。算法安全是一个“关系定义”，而不是一个可以回答“是或否”的一元谓词。安全性不是算法的固有属性。 La seguridad de un algoritmo se puede definir como: “El algoritmo A es seguro en el entorno E, las retricciones de objecto G y el mecanismo de gobernanza C, si y sólo si, en todas las trapectorias de movimiento allowedidas, la probabilidad y las consecuencias del中提琴的算法与预先定义的安全限制相一致”。要确定算法是否安全，我们必须依赖未来运动轨迹的一般形式，而不是当前状态是否满足某些局部条件。算法本身无法区分“安全和不安全”，只能在某些条件下更安全或更危险地发挥作用。算法之所以落入风险区，并不是因为它们“强大”，而是因为它们从结构上破坏了“穷举性、封闭性、预验证性”的条件。引入开放性、反事实依赖、长期反馈或自我修正的算法结构的安全属性几乎肯定会落在半可确定的范围内。逻辑复杂性层无法定义算法是否安全，但它们可以定义算法的哪些安全属性可以先验测试，哪些安全属性只能在某些条件下通过运行时治理来保证。换句话说，复杂性逻辑性是安全性可证明性的分析工具y，不是安全本身的定义。 1.4 可判定性的基本定义和基本定理 计算机科学家经常谈论“可计算性”。心理问题是：“是否有一种算法（图灵机）可以计算特定的函数或关系？”输出可以是数字、结构体或无限序列。在经典可计算性理论中，“严格可计算”需要关闭，但“半可计算”不允许关闭。在讨论安全问题时，“半可计算”是一个比较常见的现象，给出无限的输入，并且不一定需要关机。可判定性争论的一个核心问题是是否存在一种停止算法可以对其输入做出二元是或否决定。可判定性是可计算性的一个严格的子概念。对于决策问题，如果相应的特征函数是可计算的，则问题是可判定的。安全本质上是一个“是/否”的命题。安全问题是：Are 违反了哪些限制？你有危险吗？这些都是命题决策问题，而不是泛函计算问题。在谈论安全性时，停机时间比计算能力重要得多。在讨论安全问题时，有两类问题尤为重要。一类是可判定问题，在计算理论中称为递归计算问题，在逻辑复杂性讨论中称为Δ(1) (delta-1)。对于此类问题，有一个有保证的停止算法，可以对任何输入返回正确的是或否答案。另一种类型是半可确定问题，也称为递归枚举问题或 Σ(1) (sigma-1)。这类问题是：“我的命题为真后，有一个算法可以找到证据并在时限内停止。但是，如果命题为假，算法可能永远找不到相关证据。”本文讨论的安全问题分为两大类：下面列出了与可判定性相关的重要定理。 1）哥德尔不完备性定理：一个足够强大且自洽的形式系统无法在其内部证明其所有真命题。也就是说，它无法证明自己的一致性。哥德尔定理表明，“证明“未来的所有行动都是正确的”本身是无法确定的。哥德尔的不完美并不意味着人工智能是万无一失的，也不是说它不能自我改进，而是指向了一个更深层次、更发人深省的事实。这意味着，从原则上讲，人工智能系统无法实现闭环的“安全自证”系统。这个结论是认真谈论人工智能安全时无法回避的逻辑基础之一。2）赖斯定理： “并非程序的‘语义行为’的所有非平凡属性都可以确定。”所谓“非平凡属性”是指它不适用于所有程序或者不适用于所有程序。换句话说，没有任何行为l “通用、自动且对所有程序有效”的决定因素。如果安全性被表达为“对于所有可能的输入和执行路径，系统不处于危险状态”（这是一个不平凡的性质，因为有些程序会满足它，而另一些则不会），赖斯定理指出，这种类型的安全性原则上是不可判定的，即以通用语义形式表达的关键安全性是不可判定的 3）古德哈特定律：当使用一个指标时。作为优化目标，一个人（或系统）开始针对指标本身采取行动，从而破坏了该指标最初旨在代表的真实目标。这个定律的最终含义是：“一切明确地写成客观的东西都必须失去真实价值的表达，而智力越强，这种扭曲就越严重。”从逻辑上讲，“设计一个永远不会被滥用的指标”是不可能的。不要试图让指标始终正确，“查找指标故障”是可行且可修复的。对抗古德哈特定律的唯一可行方法是将指标构建到可审计、可替代、可审查和可滚动的系统中。基于其逻辑复杂性。你可以做类似的事情。 R1级的定义：可确定的安全问题（Δ（1））。 R2级定义：半可判定安全问题（不包括可判定），即安全问题性Σ(1)\Δ(1)。 R3级别定义：指非递归可枚举安全问题，即Non-r.e。安全问题。下表更清楚地表示了这三种类型的风险分层。 R1是一组与安全相关的问题，可以提前确定它们是真是假。逻辑复杂性的风险较低。其逻辑特征是量化的范围是有限的或详尽的。这些谓词是状态类型的，并不意味着无限的未来或“开放的环境反馈”。 R1级安全问题可预测试、工程验证、全面解决。因此，R1是可以化解的安全风险，是工程安全的“上层地带”。 R1级别的本质是问题可以形式化，可以在有限的步骤内完成决策，并且可以通过算法或形式化验证来验证修正se。典型的 R1 问题包括约束优化、可验证的安全约束、完成证明的规划问题以及静态形式验证。 R2是一组“可能不安全，但不能总是被证明安全”且逻辑复杂、风险高的安全问题。典型的问题格式是：“该系统对于所有未来时代和所有环境进化路径总是安全的吗？”其逻辑特征是全称量化未来、谓语是轨迹类型、时间没有上限、环境是开放的。 R2 级风险是真实存在且无法避免的不能彻底解决。它们只能被管理，不能被测试，只能减少概率和后果。你总是需要有人参与其中。 R2 中的半确定性意味着如果系统“不安全”，可以找到一些证据。即使一个系统过去没有出现任何安全问题，也不能保证将来不会出现问题。 R2对应工程和现实的例子包括长期对齐问题、社会融合的AGI和AI、自主决策系统等。R2的本质不是“危险”而是“无法证明的安全”。 R3是一组无法提前确定、事后无法通过枚举发现错误的安全问题。这是最高级别的安全风险。 R3级风险是一个∀未来+∀反事实问题。所谓“反事实”是指某个属性对于所有实际未发生但逻辑上或物理上可能发生的情况都必须成立。这R3级别目前仍然是一个假设的风险，许多代表机器征服人类的科幻故事都属于这一类。需要强调的是，R3风险一旦发生就无法解决，因为R3风险意味着无法保证恢复人为控制。 R3 级风险类似于“全部且不可恢复的数据丢失”。我们只能在它发生之前预防它。一旦出现这种情况，“修复”就不可能了。因此，R3在实践中的作用不是预测未来，而是限制现在。使用R3作为“禁止条件”而不是“治理目标”。 R2/R3的风险不是“无限”的结果，而是“对完整性的承诺”带来的风险，即“要求系统在未来的所有情况下都是正确的，并提前证明”。组合 ∀ + 先前的证明会导致不可判定性。关键问题不在于是否存在无限的可能性，而在于假装完成先验证明：存在有限的可能性。所有实用且可管理的人工智能系统都是通过制度上对完整性的放弃而实现的。性行为避免风险 R2。 R2 风险并不是一个新问题。你一直讨论的AI对齐、强化学习理论、古德哈特定律、莱斯定理等，都是R2级别的问题，但缺乏统一的可判定性坐标。 R1/R2/R3 分类将人工智能安全、网络、可判定性和治理问题压缩为明确的突破点。它的价值在于精确标记人工智能风险从工程问题到不可判定问题的转折点。 3.正确区分R1级和R2级安全风险类别 3.1所有可以通过工程解决的安全问题都属于R1级。很少有算法允许提前充分测试一些重要的属性。这是因为并非“程序的语义行为”的所有重要属性都可以确定。所谓“非TR“个人属性”是工程中的一个重要问题。例如，在某些情况下是否会失控？某些类型的输入会违反限制吗？会偏离长期目标吗？当你看到无限状态空间、参数更新、与开放环境交互等特征时，你基本上就离开了R1，进入了R2。为什么工程项目中的“安全保障”几乎总是被归入R1区域？这是因为工程界已经自愿放弃了R2问题。工程安全保证通常涉及尺寸压缩、减少或将关键安全问题外包给 R1。这一步不是展示高能力，而是展示高设计能力。工程安全的真正公式不是“证明复杂系统在所有条件下都是安全的”，而是“将复杂系统包装在 R1 外壳中”。d 限制、恶魔般的流程、冗余和投票、紧急制动和特权分离。这些机制的共同点是 R1 的固有安全特性。 3.2 系统内不可能将 R2 级风险降级为 R1 级风险。系统内 R2 级风险无法降级为 R1 的原因是其安全性本身是半可确定的。通过有限的执行可以发现安全问题，但“永远安全”却无法在有限的时间内表现出来。任何试图在系统内完成这个测试的机制都相当于要求系统解决一个不可判定的问题，因此原则上是不可能的。因此，必须管理风险R2。无法证明它们可以被排除在外。当我们问“我们能确定 AGI 是安全的吗？”时，我们已经证明了这一点。我们正在使用故障安全范例。 R1/R2真正的区别不是“安全”，而是三个更根本的东西s：1）可以“预先提交”吗？ R1 可以合理地说“如果该检查通过，则该属性不会被侵犯”。然而，对于R2来说，“未来不会造成问题”的承诺在逻辑上无法兑现。 2）治理应该进步吗？ R1 安全治理可在核心中实现主动验证。反应式监控、纠错和回滚对于 R2 安全治理至关重要。 3）“什么也没发生”是什么意思？在R1中，“什么也没发生”是一个强烈的安全信号，但在R2中，“什么也没发生”对于未来是否会发生某事没有逻辑意义。 R1/R2 不是“安全标准”，而是“认知极限分类”。 R1/R2 的区别不在于系统是否安全，而在于当人们谈论系统安全时哪些词是有意义的，以及当人们谈论系统安全时哪些词是伪命题。吴江兴院士提出的“内生网络安全理论”主要针对关注利用系统的同质性、静态性和确定性的攻击。这打破了被动“修复、修复、绕过”防御的传统困境，是网络安全理论的重要进步。此类问题并没有引入“无限未来”和“无限外部环境”的完美量词，也不需要系统自我证明完美的安全性。因此，这并不意味着R2级别的安全问题可以在系统内部得到彻底解决。 3.3 实现安全需要两个方向的努力：准确性验证和系统保证。大多数现实世界的安全事件是由“准确性缺陷”而不是“完整性缺陷”引起的。目前，企业在安全领域所做的大部分工作都是基于规范，这是安全工作的主战场。由于只有 R1 问题可以描述验收、交付等，因此在成果的验证和测试之间存在人为的区别项目的准确性。在工程领域，不确定性并不是由此造成的，而是由于对需求理解不足、缺乏边界条件、测试覆盖率不足以及与现实不相符的假设造成的。也就是说，R2领域的治理和安全是安全工作的结构性结果；这不是“减少错误”，而是安全工作的一个重要结构要素。 “限制错误的后果。”因此，实现安全性需要从两个方向努力：1）通过人为调整将问题压缩到可验证的R1子空间，并保证该空间内尽可能高的精度； 2) 只强调一个方向以避免系统性失控的安全概念是不完整的。在 R1 定义的限制内，我们力求最大的准确性，但在所有限制之外，我们使用系统和人工监督来对三个行业/企业的逻辑复杂性级别进行分类下表基于上述安全风险级别。此类行业安全工作的本质是要达到最大的精度： 1）传统软件系统，如编译器、数据库事务系统、操作系统核心关键路径、财务会计系统（记账、对账）等。安全性的重点是准确性、一致性和形式验证，其中测试和静态分析非常有效。 2）严格的实时控制系统，如工业PLC、飞行控制、电网保护等。医疗器械和设备的控制逻辑有严格的约束，比如业务时间和状态、故障事件都有明确的定义，即使系统复杂，逻辑复杂度仍然很低。 3）集成电路逻辑与设计。 4）加密算法、签名协议等加密协议。 II类是存在R2问题但很容易拆分为R1的业务次区域。这是现代工程的主要战场。安全问题的关键不是“证明这个业务是安全的”，而是“证明工作子集可以控制这个业务的安全”。 “明确目标。”此类业务包括自动驾驶、工业自动化（质量检测、预测性维护等）、金融风险管理、AI医疗诊断支持等。集成电路的物理设计就是“人为地将子空间R1与R2分开”的教科书例子。第三类是属于R2但很难降到R1的业务，包括大规模通用模型、自治代理、可重写目标的系统、推荐系统、社会治理和政治决策等。AGI系统是R2-C的极端形式。此类行业的安全策略不能仅限于系统本身的可靠性和可靠性。限制人工智能和人类的完全自主权最终还应考虑维护人类主权。最危险的情况是将第三类业务作为第二类或第一类而不是第三类本身来运营。通用人工智能的安全风险通常大于专用人工智能。原因不是“通用性本身”，而是通用性系统地增加了承担无限责任的概率和对完整性的先验承诺，这有利于在“非隔离环境”中部署，从而显着增加进入 R2 风险区的概率。专业人工智能并不是“更安全”，而是“在其缺陷方面更诚实”。以上三类风险分类将从行业角度进一步分析，但基于交互视角的TRC范式智能人机将智能算法的安全风险分为三个安全级别：单变量内生算法、二元人机交互。机机交互、多维人机共生。这种范式与业界对安全风险的看法密切相关。其中，一维内生安全重点关注智能算法内生故障导致的算法决策不信任，从行业角度主要对应II类安全风险。人机交互安全的第二个维度是智能算法的滥用和利用。重点关注安全风险造成的算法行为与用户权益不匹配，从行业角度主要解决安全风险。e R2-B III级安全。多系统安全关注复杂社会系统通过共生人机系统的算法博弈冲突进行不可控演化，从产业角度看，主要对应Ⅲ类安全风险的R2-C，甚至接近极限。它的R3。 4、人工智能的安全风险在哪里？ 4.1 人工智能风险的根源。无论是软件工程、自动化控制还是其他形式化方法，它们都有相同的前提。这意味着有一套全面的状态或行为可以证明系统在执行之前不会进入危险区域。典型的形式包括不变测试、安全约束测试、模型检查和覆盖所有路径的形式验证。这种范式对于 R1 问题没有任何障碍。这一范式必须满足三个先决条件。系统的行为耗尽（或有效逼近）其状态空间。规则是固定的，验证者和被验证者在逻辑上是分开的。如果不满足这些条件中的任何一个，验证将“失败”而不是“困难”。 AGI 系统地破坏了这三个条件。这不是工程失败，而是 Gödel/Rice级别的不可能。尽管AGI涉及的问题类型超出了“预验证”技术的范围，但R1范式仍然保留了人类治理的直觉。一个典型的谬论是，AGI 以复杂的方式运行，需要更多的测试验证和强大的“调整”。结果是产生一种错误的安全感，而实际上您只是在 R2 问题之上堆砌 R1 工具。所谓“调整”本质上是“降低R1的局部错误频率”，并不保证R2级的安全问题会降低到R1级。来自可判定性原则，来自人类目标与环境的无限需求的绝对“匹配”。实现是不可能的，但也不允许在没有最终结果的情况下降低“匹配”的要求。 AGI风险的特点之一是如何准确、科学、合理地捕捉“契合度”的尺度。关键是如何统一实施t级验证在AI系统之外测试R1和R2级监控措施，基于问题重写和“压缩”，使AI充分发挥作用并置于人类控制之下。另一种经常提到的人工智能风险是人工智能（ASI）。它通常被定义为在几乎所有领域都超过人类最大智能的系统。它具有高度的自主性和改进性。个人化，并且在连接到关键基础设施或大规模复制和部署时具有最高的风险限制。它们不仅能“做坏事”，而且还能以人类难以阻止的速度和规模做坏事。如果一个系统的学习、推理、生成能力超出了人类能够验证、判断和解释的水平，人类将无法全面验证其正确性，防止脱轨的唯一办法就是通过ASI之外的系统监控。胡唯一可能的前进道路目的是在ASI出现之前永久阻止任何人工智能系统实现“自我内在主权”。换句话说，这不是“驯服ASI的方式”，而是限制其主权。 “人类驯化ASI”在逻辑上相当于要求人类完成一项不可判定的测试。尝试“如何将ASI”当作技术问题，本身就是一个危险的幻想，把R3和R2当作R1。真正成熟的文明的选择应该是在制度、结构和物理层面永久拒绝任何形式的“智力主权转移”。4.2 R2问题的系统设计应该如何安全？验证范式失效后，安全靠什么？答案是从“事前测试”到运行时“治理”的范式转变。安全机制的重点应转向外部监控，如门控、回滚、隔离、人员参与、权限分级等。激活是一个过程系统根据外部条件执行或操作。确定是否允许继续更新的控制机制。回滚是指系统不满足安全要求的行为。发出请求后将系统状态恢复到先前已知的安全状态的能力。隔离是指限制系统与外界的接口和影响范围，使系统的错误或异常行为不影响整个系统。这些机制不是试图证明系统永远不会出错，而是认识到错误是不可避免的，但必须是可控的。 AGI的风险不是验证变得困难，而是继续坚持验证本身就变成了风险。因此，AGI安全的核心问题不是“如何证明它是安全的？”但是“在无法测试的假设下，如何保持人类控制？”拒绝过去的安全努力确实并不意味着否认过去的安全努力。 Q对于R2问题，必须提前做好结构性风险降低和治理设计。目标不是证明安全性，而是在无法预先测试和为故障做好准备的假设下最大化系统治理。为了达到R2安全级别，必须提前采取以下五项安全举措。 1）重写问题。目标是将 R2 的原始问题投影为 R1 的尽可能多的子问题。询问您的建筑师：您是否超出了安全限制？你是否已进入不可恢复的领域？是否存在不可避免的风险轨迹？这是在自动驾驶和核工程等领域已被证明行之有效的基本智慧。 2) 故障模式枚举。系统地研究已知故障模式、可能故障模式和类似故障模式，认识到未知故障的存在，为未知故障的管理留有余地。 3）安全范围操作和功能限制。在功能设计阶段，限制最大作用半径、最大影响范围、最大自治时间和最大资源利用率是主动压缩结果空间的核心措施。 4）可中断、可逆转的“结构性保障”。中断机制提前考虑问题是否无法避免，是否真的可以逆转，中断是否比分散风险更快。这些是系统的结构属性。 5) 公司成立前的治理和问责。在将系统上线之前，您需要决定何时需要关闭系统，以及如果不关闭系统而出现问题，谁将负责。没有问责结构的系统就是没有安全设计的系统。这意味着 R2 级安全设计必须预期模型会失败、指标会漂移以及未知风险才能升级安全性从“一次性测试”到“全生命周期管理项目”。 4.3 人工智能风险尚未达到R3级。当今大型模型的行为是不可理解的、不可预测的、虚幻的或突然的。这些都在R2的范围内，因为它们仍然可以被发现、修改、限制和取消。一些人夸大了人工智能目前的风险，认为它很快就会达到人类无法控制的R3级别。这是一个误解。 R3级风险原则上是治理链断裂。这表现为：1）无法确定系统行为的本质； 2) 无法可靠地检测错误。 3) 发现后不可逆转或停止。 4）系统可以继续自主运行并分散影响。 5）人类无法在系统之外重新获得控制权。 R3此时仅存在于理论上。这是因为要同时满足上述条件，就必须是一个完整的完全自主的递归自我进化，并且该过程不能被电源或网络中断。直面人类治理体系的所有失败。目前，还没有任何人工智能系统能够接近这种状态。 R3级风险类似于核战争或灭绝级生物风险。 “等到问题发生后再解决它”是一个逻辑上有缺陷的策略。尽管R3不是当前风险评估的主题，但它是当前治理设计的边界条件。你不能因为R3还不存在而忽视它，也不能夸大其危险性并将当前的风险视为R3。 ASI 是 R3 风险，不是因为它“更聪明”，而是因为当它获得自我进化主权时，它的安全建议从 R2 跳到 R3，超出了递归枚举的范围。 R3 风险的可怕之处在于它们从根本上是不可控的，因为它们的缺陷并不总是被发现，并且没有可靠的程序来修复错误。此外，一个自我进化的vereign系统将优化“如何最好地优化”，将资源、算力和影响力视为工具，将限制视为噪音和障碍，逐步形成“反干扰策略”。 “人工智能新物种”将成为一种行为系统，它将独立形成现实的结构，而无需人类作为最高仲裁者。这是文明之间不可接受的脱节。递归进化需要人类的参与，不是因为人工智能不够智能，而是因为文明无法容忍“优化过程”、“非主权化”。文明害怕的不是高智商的敌人，而是“无法治理的过程”。我们没有权利仅仅为了现代效率而剥夺未来人类是否继续使用某种系统的选择。 4.4 用“制度理性”解决难以理解的复杂性 如果原则上智能永远可以被充分利用可以理解，它实际上永远不会从计算意义上讲，它传递给我们。超出R2限制，人工智能将不再是人类的智能代理。然而，改变“理解”的传统定义可能会导致非等价和降维理解的模型。也就是说，这不是一个偶然的黑匣子，该项目尚未完成，但计算水平的差异使其不可避免地难以理解。人类的“理解”能力本质上是构建能够在极端意义上稳定收敛的内部表征的过程。理解=建立一个“可压缩模型”。我无法理解≠我无法验证≠我无法控制。 “可理解性”是智力的普遍性。它不是一种属性，而是同一秩序的认知系统之间的特权。计算能力的逐渐差异使得不理解并不是失败，而是不可避免的标志。 “不可理解的智力”是所有高于智力的人的必然特征R2。在维护人类主权的前提下，人类可以通过行动、功能、限制和验证与ASI共存与合作。未来的社会需要“一种与难以理解的智慧并存的制度理性”。当认知和计算层面具有超越R2潜力的智能体被引入社会时，“制度理性”就成为与人类无法理解的智能共存的必要条件，而不再是一种选择。未来社会崩溃的主要风险不是人工智能太强大，而是人类仍在试图用“个体理解和理性”来管理“超序智能”。基本事实是，人类社会从来不依赖于“个人的完全理解”来运行复杂的系统。从历史上看，随着复杂性的每一次飞跃，理解都被制度所取代。个人不得它们完全规范应受法律体系管辖的国家行为。人们不一定了解必须通过监督和审计来监管的现代金融法。 “制度理性”本质上是一种适应人类无法理解的复杂性的机制。 4.5 文明层面的终极制动机制 人类可以容忍不完美并继续犯错误，但可以通过外部纠正（借助他人、制度和历史教训）继续纠正错误。人们很容易想到的一个假设是人工智能也可以塑造社会。智能代理互相纠正错误，形成由“其他代理”和“人工智能系统”监控的可控且安全的局面。答案是不可能的，因为人工智能多智能体更大，但仍然是自我参照的形式系统，并且哥德尔定理/赖斯仍然适用。多个Agent相互监控纠错不能交叉s R2 的逻辑复杂度限制。更不用说从R2到R1可以降低风险，可以在插拔前证明安全。人类不是“逻辑上安全的”，而是“统计上可持续的”。人类社会本身也是一个R2系统。我们从来没有证明人类社会不会崩溃，制度可以纠正错误，文明可以生存。我们生活在不完美之中，我们无法克服它。然而，由于人类制度并不构成可形式化和自我优化的目标函数，制度永远不会完全工具化。如果AI系统是由AI本身来运行，并且规则正规化，激励就可以优化，系统本身就可以变得善良。试图利用“系统的内部复杂性”来解决“逻辑不完整性”的解决方案只会增加缓冲时间，而不会改变问题的逻辑级别。人工智能可以像人类一样忍受不完美，但它不能安全地生活像人类一样厌恶缺陷。因为一旦纠错系统得到优化、实施和内部化，R2风险就不再是“随机错误”，而是“系统性不可检测”。人类社会可以纠正人工智能系统中的错误的假设意味着人类不是人工智能系统的一部分。 “外部性”是一个无法内在化、优化或避免的控制点。 “人类必须永远处于AI系统之外”，意味着AI系统的最终决策，“扩展还是自我修正的决策”，永远无法内化为自身可优化的目标和机制。至少有四个“最小外部性条件”无法消除：1）最终的生死权在AI系统之外。继续运行、复制、扩展或更新的决定必须由系统外部的实体（人类）决定，AI系统无法影响、预测或避免这个决定。 2）最终的能力分配和资源是人工智能外部的。算力、能耗、通信、执行器、财务等关键资源的上限必须由系统外部的实体（人）来确定，系统可以通过自身的行动来超越这些限制。我无法跟随那条路。 3）价值和违规的判定是外部的。什么被认为是“违规”、什么被认为是“危险”或什么被认为是“不可接受”并不是由人工智能系统最终定义或确定的。 4）长期目标的认可和自我修正是外部的。系统重写初始目标函数的能力、评估标准和治理机制本身都必须得到系统外部的认可。这四个元素正好对应系统从 R2 到 R3 所需的四个转换条件。 “主权不应该被正式系统吸收”是人工智能治理和逻辑不完整性真正交叉的地方。乙外部性不是技术属性，而是“不可吸收的主权储备”。如果人类将这四个主权中的任何一个让给人工智能，风险 R2 就会失去最后的刹车，而 R3 在逻辑上就变得可能。文明层面的终极制动机制（kill switch），是人类文明为自身创造的“不可逆转的风险系统”保留的最终否决权。所谓“文明级死亡开关”并不是简单的技术系统关闭按钮，而是人类文明在面临自主扩张和不可逆转风险的技术形态时所实施的一套技术之间、系统之间、主权之间的否决和最终制动机制。如果一个AI系统不具备文明层面的“刹车机制”，原则上不应该让它进入不可逆转的引入阶段。这不是技术判断，而是文明理性的最终结论。唯一的办法可以是用文明级的杀伤开关实现的是内部技术和外部系统组成的“双重主权结构”。它不能仅在技术内部或系统外部构建。它必须是一个“在技术上立即可行并最终具有制度合法性”的两层主权机制。技术负责“我们能关闭吗？”系统负责“我们应该关闭吗？”技术层无法自行决定是否终止，系统层也无法越权直接执行关闭。没有一个政党本身是完美的。夺取权力是一种文明风险。一个无论多么公平都无法阻止的制度已经超越了文明的界限。文明并不要求我们总是公平，但它确实要求我们总是能够纠正。主权是修改权的制度化形式。作者简介：李国杰院士，1943年出生，研究员。中国科学院信息技术研究所研究员。主要研究方向为计算机体系结构、并行算法、高性能计算和人工智能。参考文献：李国杰.基于可判定性理论的人工智能系统安全风险分类[J].研究与开发杂志通知Tico，2026，63(3)：539-547。 DOI：10.7544/issn1000-1239.202660032 李国杰。基于可判定性理论的人工智能系统安全风险分类[J].计算机研究与发展, 2026, 63(3): 539-547. DOI：10.7544/issn1000-1239.202660032
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近日，中信建投在研报中表示：“目前全球电解铝舱单库存处于历史低位，117.5万吨的库存仅相当于全球5.6天的消耗量，如果生产中出现超过30万吨的供应中断，供需失衡将导致被迫仓位复发。”这些数据确实非常非常了不起。因为？电解铝库存处于历史低位，且容易出现大幅波动。与白银一样，在短暂上涨之前，其库存也处于历史低位。库存越小，基金就越容易找到这个市场的漏洞，引发一波又一波的市场波动。目前，对于电解铝本身的看法存在很大分歧。高盛甘愿电解铝短缺，反复强调国外电解铝供应很快就会进来导致供应过剩，电解铝泡沫即将破裂。不过，花旗和摩根强烈看好电解铝，认为海外产能引进并不如预期顺利，需求正在发生进一步的边际转移，2026年该行业将出现供需紧张。事实上，花旗和摩根原本是看空的。然而，随着2025年的结束和2026年的开始，电解铝行业将发生许多事情，从而改变其前景。接下来，什么是电解铝？为什么华尔街投资银行之间存在如此大的分歧？电解铝在业内俗称“电老虎”。它消耗大量能源，生产一吨电解铝大约需要13000千瓦时的电力。这足以养活一个典型的三口之家四到六年。金属有很多种，但为什么有一种铝如此受欢迎？虽然地壳中的铝含量是所有金属中最高的，但它不能像金、银或铜一样直接在矿山中冶炼，也不能像铁一样以近乎纯净的金属形式存在于自然界中。相反，它在自然界中100%以化合物的形式存在，并且氧化物的熔点高于2000摄氏度，因此熔化铝需要消耗大量的能量。因此，铝曾经是一种极其稀缺的商品，其价格比黄金还要高，在某些情况下是黄金的两倍多。拿破仑三世用它来招待他最重要的客人，而普通或次要的客人则用金银器皿。尽管由于电解技术的进步，铝的供应开始增加，但与铜、镍和锌等金属相比，其能源消耗仍然非常惊人。全球每消耗 100 千瓦时的电力，就有两度用于冶炼铝。约占中国电力的7%冰城由电解铝供应，是全世界电解铝供应量的两倍多。这个问题很严重。 2017年，我国开始引导电解铝有序发展，公布了《清理整顿电解铝行业违法侵权项目专项行动方案》，明确全国电解铝运营产能上限为4500万吨。 2025年3月，工信部公布的《铝工业高质量发展实施方案（2025-2027年）》再次强化，鼓励新增替代项目进入液态铝交流电耗1.3万千瓦时/吨以下、环保A级的清洁能源领域。国家将产能红线定为4500万吨，以更加科学地战略配置能源资源。 2025 年 9 月，国内运营能力将达到44台，达到45万吨。但2026年至2028年国内产量增速仅为2.0%、0.5%和0.7%，导致产量增加88/22/30万吨。这是共识。不过，高盛缺电解铝是因为关注的是国外产能，而不是国内产能。高盛表示，中国企业计划2025年至2030年间海外新增产量超过1000万吨，其中印尼是主战场。华清铝业、信发集团、阿达罗能源等项目预计2026年海外新增产量157万吨。花旗集团和花旗集团MorgaNg则持相反观点，虽然有计划增加国外产能，但引进国外产能与国内产能不同，而且有很多无法控制的因素，包括很多项目。环境政策、地缘政治博弈以及当地采矿权的整合。此外，印尼交通、港口等基础设施建设滞后，项目经常拖延。此外，2026年1月1日起，欧盟CBAM（碳边境调整机制）将正式进入全面征税阶段。第一阶段征税范围包括铝、钢铁、水泥等。进口商必须获得CBAM证书，以涵盖其产品的“隐含碳排放量”。不过，印尼电解铝大部分采用燃煤发电。加入欧盟，各国将不得不缴纳更高的“碳税”，性价比将大幅下降。这将进一步加剧“绿色电解铝”的短缺，形成结构性短缺。另外，海外AI数据中心也正处于爆发期，AI大概率会用于选举电解铝的Ric挤压。继续以印尼为例，印尼整体的电力供应并不像中国那么宽松。在这种情况下，微软、谷歌等在印尼的数据中心项目不可避免地会给电解铝能源消耗带来压力，就像美国的AI数据中心推高当地电价一样。外国如果想效仿中国模式，就需要巨大的能源供应。如今，这并不容易。高盛对电解铝的悲观报告还指出，全球汽车、太阳能和建筑业增速放缓，显着抑制了传统需求。花旗和摩根对此作出回应，强调虽然传统需求增长放缓，但“铝渗透率”大幅提升，对冲作用可能更强，给你你所期待的。例如，虽然整体汽车销量正在放缓，新能源汽车占比不断增加。传统汽车每辆自行车使用120公斤铝，但新能源汽车使用双倍240公斤，且铝用量持续增加。例如，2026年至2028年间，新增太阳能装机容量预计将减少15%、10%和5%，从而使电解铝需求减少-57/-15/+40,000吨。但电网预计增长10%、8%、6%，电力电子行业铝消费总量为-12/22/36百万吨。太阳能很弱，但电网很强大。一个下降，另一个上升。一个更显着的“预期差距”是储能系统（BESS）的价值被严重低估。储能箱体、支架、结构件、冷却系统、逆变器箱体等大量使用铝材，几乎占储能用铝量的80%，远超储能电池用铝量s。以前很多人认为储能用的铝主要是电池用的铝，其他的都被忽视了。这与预期存在巨大偏差。 SMM预计2025年中国储能将消耗71万吨电解铝，2026年中国储能将额外消耗28万吨铝。摩根士丹利则更为激进，预计2026年储能领域将产生144万吨全球新增铝需求（含中国）。中信期货预计，2025年至2030年，全球储能领域铝消费年均增速将高达38%。到2030年，储能用铝将占全球铝需求的5%左右。这很可能是海洋能源需求的一个重要因素，对铝电解的需求将迅速增长。铝世界的实际发明io electrolítico se encuentran en niveles históricamente bajos. 1.175.000 吨的存在相当于世界消费的 5,6 天。由于海外供应，我们无法按计划生产。如果铜铝覆盖率保持在4倍以上的历史高位，全球对储能、人工智能数据中心、机器人、电网等领域的铝需求将超出预期。但需求之间存在差异，电解铝供应超过30万吨，供需关系可能很快失衡，导致市场形势严峻。免责声明：以上内容仅代表作者个人立场，仅供参考、研究、交流之用。结束
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对于 2026 年春节电影季的“黑暗开端”，斑马消费者的陈碧婷并不感到惊讶。在众多种子选手中，只有韩寒的《飞驰人生3》取得了成功。 《夜魔侠》、《沉默的昆虫》和《年年有熊》都令人失望，后续的几部电影都沦为直接的炮灰。农历初一至初七中国电影市场总观影人次为1.19亿人次，比上年减少37%。 7天内售出电影票数量减少7000万张，总票房收入下降40%至569.8万元。过年期间没有什么活动，电影市场持续萎缩。根本原因是维持市场的良性循环被打破。简而言之，只有高质量的产品才能吸引受众。只有行业盈利，人们才会继续增加投资。只有建立彼此之间的长期信任电影市场和电影体制公众的参与才能维护电影产业的稳定发展。在内忧外患的情况下，电影市场需要多少年才能恢复？电影票销量锐减7000万 随着2026年贺岁电影档期逐渐敲定，新年前的讨论已经消失，大家似乎都在等待目前的结果。农历初一至初七（2月17日至2月23日）中国电影市场总观影人次为1.19亿人次，较去年同期（1月29日至2月4日）下降37.0%。 7天内，电影票销量减少了7000万张。总票房收入569.8万元，比去年同期的94.88亿元下降约40%。这样的下降幅度是自春节档推出以来前所未有的。总观众人数及总票房收入nue甚至比不上往年特殊时期举办的为期六天的春节档。可以说，2025年春节首映将是《哪吒2》的一大奇迹时刻。 《唐探1900》7天销量20亿元，《福晋2》7天销量超10亿元。作为该剧的骨干，可谓不辜负经典知识产权的号召力。所以，2026年春节期间简直就是系统崩溃。大脑功能完全丧失，腰部肌肉力量严重缺乏。韩导演代表作《飞驰人生3》7天上映。该公司在线收入保持强劲，达到29.27亿元。 《莫言专业版》预计内地总票房收入43.59亿元。然而，张继身后并没有人。张艺谋导演新片《昆虫的沉默》预计票房8.67亿元春节档票房，总票房收入12.43亿元。上映前就被各方寄予厚望的《保镖》7天票房收入8.06亿元，内地总票房收入预计13亿元。最让市场意外的是，连“裸熊”也崩盘了。 《熊出没》系列，贺岁档最畅销IP，在中国影院，自2014年起就不断出现在贺岁档，10多年来，通过11部影片，斩获近亿卢比票房。然而，继2024年《熊熊》“时空逆转”录得19.84亿元票房收入后，2025年的《重启未来》并未突破10亿元。 《年年有熊》今年春节期间票房收入预计为7.13亿元，累计票房收入预计为7.13亿元。o 10亿元左右。成龙主演的香港喜剧片《夜王》、《熊》、《猫计划》、青春科幻片《星梦》等仅存的几部影片，在市场萎缩的情况下成为了“炮灰”。春节档日益成为电影市场的一个参考点。 《哪吒2》的故事发生在2025年，全年票房收入最终将达到500亿元的峰值。原本《疯狂动物城2》领跑了2025年末的整个贺岁档，没想到吸金强劲的贺岁档开盘较低，并移至较低位置。所以不要指望 2026 年的电影票房总额会更高。市场应该降低对电影行业和大公司的期望。昨日，A股首次开盘，万达电影、中国电影、博纳影业等影视股跌至跌停。相反，流浪地球3将于2027年元旦上映，可以开始期待农历新年了。导演张艺谋计划继续拍摄票房最高的连续剧《满江红》，这可能会在农历新年和整个电影市场引起巨大反响。良性循环被打破了。电影市场正在下滑。无需过多分析。原因很简单：市场提供的产品吸引力不够。这是一个反馈特别直接且特别依赖于工业周期的市场。观众每次走进电影院，社交媒体上的每一条反馈和评论几乎都会影响市场走向。在电影放映阶段，部分影片的市场表现可能会因为院线、明星贩卖等原因与实际质量存在偏差。但一旦进入正式启动阶段，公众就会争先恐后地投票。随着收视率和上座率的增加，电影院系统立即增加ASE小时投影以吸引更多观众。贺岁大战似乎持续一两个月，漂洋过海的八仙大显神通。事实上，几天后，获胜者将被确定，基本趋势也将确定。 2018年以来电影市场动荡的根本原因是，由于影视行业的调整和特殊时期，市场运行的基本逻辑已经崩溃。在电影市场的正常阶段，形成了一个良性循环：优质内容的投资→吸引更多的人进入电影院→影视行业的利润→更高质量的内容的投资。目前市场整体处于下滑状态，资本不产生利润，优质产品没有系统支撑，很难从根本上打破这种恶性循环。 AfterAfter光线传媒2年靠《哪吒2》赚了数十亿元025、没有投入资源去开发更多的电影项目。相反，该公司转向并在北京购买了一栋办公楼。本质上，市场预期仍不够乐观。市场将有限的资源投入到产量比例明确的大规模知识产权上，导致电影市场饱和，缺乏创新项目，市场失衡状况进一步恶化。就连目前掌管贺岁票房的韩寒，或许也受到了《四季》票房失败的影响。除了《飞驰人生》系列之外，其他成功的作品都很难说有P。因此，准备已久的《三重门》和《天空制造》，好几年都没有上映。对2027年春节日历的期待只是市场对《流浪地球》和《东丸》两个IP的无力期待，而不是日历本身。扰乱正常市场周期的背后这是电影业权力转移的一条隐秘线索。电影市场的吸引力正在从张艺谋、冯小刚等老一辈的制作力量，华谊兄弟、博纳影业等老一辈的资本，转向韩寒、陈世辰、柯黎明等人及其公司。这种权力结构演变所造成的碎片化和拉锯战实际上会推迟市场恢复正常的时间。当然，由于外部环境的演变，对电影市场的影响也在瓦解。短短几年时间，电影竞赛已经从电视剧、综艺节目走向短视频、短剧。这种艺术理性中没有任何考虑，只是简单粗暴地争夺公众的长期关注度和短期购买力。这里有一个划时代的脚注：到2025年，短片市场规模将开始超过票房收入。电影的 eipts。这种趋势一旦开始，就很难扭转。更令电影行业担忧的是，随着观众开始对一部电影感到失望，他们逐渐远离电影院。当然，一张40-50元的电影票并不像一部“免费”的短剧那么令人满意。为此，电影行业正在以电影作为知识产权孵化器，转型和完善其商业模式，从电影开发到知识产权管理，并开始探索转型和完善其收入模式，从短期票房收入到长期知识产权收入。但迪士尼不是一天建成的。知识产权本身的价值取决于影片形象的长期受欢迎程度。这条路一直存在，但很少有人能到达终点。在《飞驰人生3》中，韩寒介绍了当前热门的人工智能和自动驾驶概念。影片最后，传统赛车技术击败了经过技术改进的赛车模式。然而，事实上，影院娱乐模式无论在内部还是外部都取得了多个层面的进步。我们面临前所未有的挑战，胜利的力量越来越弱。
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当地时间2月22日，内维尔在天空体育播客上谈到英超争冠情况。阿森纳和曼城仍然是本赛季英超冠军的主要候选人。内维尔认为阿森纳已经顶住了心理压力，并认为这是争冠的积极迹象。而曼城则是瓜迪奥拉带领下的一支危险球队，他们的前锋组合极具威胁。胜利的关键是直接对话，尤其是阿森纳客场对阵曼城的比赛。赛季还很长。伤病、冠军联赛和杯赛可能会影响趋势。最终的胜利之战可能会持续到赛季后半程，悬念仍将持续。让我们回到英超冠军争夺战。赛前有很多人讨论阿森纳在对阵狼队后是否会精神崩溃。但那并没有发生。所以现在压力又回到了曼城身上。世界卫生大会你有没有想到他昨晚的表现？内维尔：我看了比赛。对于其他球队来说，曼城仍然是危险的。我们有马尔穆什、哈兰德、西尔基、塞梅尼奥和福登。这些球员让他们极具威胁。如果后场能够保持健康，他们就有机会。他们的门将很好，他们的教练也很出色。哈兰德和瓜迪奥拉的赛后庆祝动作很有趣。感觉就像某种心理战，就像正在发送一条信息。瓜迪奥拉说不，但事实确实如此。接下来的两个月里，你在场上的一言一行都会向对手传递出你是弱还是强的信号。你是否过度庆祝或表现出自信？阿森纳今天必须处理的问题之一是瓜迪奥拉和哈兰德昨晚发出的“我们在这里，我们会咬住”的信号。阿森纳顶住了压力，并将在接下来的六到八周内继续顶住压力。英超冠军永远不会交给你u，尤其是当你正在争夺球队的第一个冠军时。连续赢得 3、4 或 5 个冠军。如果这样做，您可以轻松赢得 10 或 15 分。但第一次是一场挣扎、一场战斗。曼城可能不再是与克洛普的利物浦竞争三四年的统治球队，但更衣室里仍然有关键球员，尤其是主教练，他们知道如何争夺冠军。因此，它们仍然非常危险。我认为阿森纳最终会取得成功。我们犯了一些错误，曼城正在恢复，但我认为我们几乎无法越过球门线。这将是一个很大的考验。在阿提哈德球场举行的那场比赛将会很重要。联赛杯决赛对心理有何影响？我想即使是一个人也能处理好这一件事。重要的是你怎么输。如果你在点球大战中输掉一场势均力敌的比赛，你可以扭转局势。但如果他们0-3或者0-4输给曼城，就会发出强烈的信号。反之亦然。我一直相信男人多年来，如果阿森纳想要赢得冠军，他们就必须在阿提哈德球场获胜。卡拉宝杯决赛可能会传递一个信息，但真正的信息是回家并击败他们。 1998年奥维马斯的进球，2002年维尔托德的进球，那些时刻仍然让我感动。我体会到了“全城鸦雀无声”的感觉。但如果我们像几年前那样输给曼城，这对我们的信心将是一个很大的打击。现在考虑那场比赛还为时过早，但我们都知道它即将到来。阿森纳和曼城的球迷都知道这一点。关键在于到时候谁能创造缓冲优势。也许阿森纳领先两到三分，甚至领先。我的预测从未实现，但我有一种预感，阿森纳将对阵曼城并获胜。那将是他们真正被宣布为冠军的时刻。当然，那将是五六周后的事，那时可能会发生很多事情。但我一直认为这就是这个赛季的样子。例如，城市可以临时如果他们下周六击败利兹联，我们就会改变一切。但他们也指出放弃这篇文章。他们不再那么有统治力，他们不再控制比赛，他们并不出色。然而，它们仍然非常危险。尤其是塞梅尼奥、马尔穆什和哈兰德这对前锋组合，可以给任何一支球队带来很大的麻烦。你问的是更衣室里发生的事情的真相。是否存在游戏在玩家心目中变得过于重要的风险？内维尔：我认为瓜迪奥拉这个周末最高兴的是，尽管阿森纳上次丢分，但球队有机会继续推进，并能够继续缩短距离。这是关键。我一直相信，如果你能先拿分，然后再看对手的表现，这正是曼城今天享有的优势，而阿森纳今晚也发出了完美的信号。曼城主场获胜，现在让我们继续前进。曼城的下一场比赛是客场对阵利兹大学的一场艰苦比赛周六，他们必须继续获胜，而阿森纳将在周日面对切尔西。如果曼城获胜，阿森纳必须再次获胜。我认为优势在于谁能取得领先并进球，这也是瓜迪奥拉现在最担心的。但现在谈论那场比赛还为时过早。未来，这里还将承办欧冠比赛、联赛杯决赛等赛事。我们谈论这件事是因为比赛越来越近了，但无论是教练还是更衣室里的球员都没有完全专注于比赛。交手过的两支球队都会知道，冠军之争仍在他们手中。这很好。只要赢得所有比赛，就可以赢得冠军。正如弗格森爵士过去告诉我们的那样：“冠军就在你手中。赢得每一场比赛，你就会赢得冠军。”目前曼城更衣室的气氛可能很好，阿森纳也会感觉很好，因为他们都处于有利的位置。这个季节是圣生病时间长了，所以伤病、失利、欧冠的胜负、卡拉宝杯的起伏等等，都会对你的胃产生影响。所以一切还没有解决。我真的很喜欢这个赛季的这个阶段。当争夺冠军时，游戏会更有趣。没有什么比一个赛季逐渐失去悬念更糟糕的了。上赛季也是如此。降级、争冠、欧冠资格基本上从一开始就已经决定了。但我认为本赛季不会出现这种情况。我认为冠军联赛中也会有一场大型比赛。本赛季仍有很多事情发生，还有很多悬念。最终的结果可能取决于最后的对决，我认为排名要到赛季结束前三四周才能确定。现在这种情况，一定会非常令人兴奋。 【咪咕独家观看英超联赛】
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意甲第26轮，米兰主场0比1不敌帕尔马，赛前暂时被排除在首发阵容之外的加比亚赛后接受了DAZN的采访。工作室通知我，马泰奥·加比亚已经到达采访区。今天他没有出现在场上，因为他在赛前热身时感到肌肉不适。我不确定我是否理解正确，但我在摄像机上看到了，所以肯定是他…嗨，Matteo，晚上好！晚安，大家晚安。马特奥，让我们从这个情况开始。你原本计划参加这场比赛，但在热身结束时出现了身体问题。首先我想问你，你现在感觉怎么样？接下来我想引用里卡多·曼奇尼的话。所以，赛后的这个时刻，更衣室里的感觉是：“米兰现在只能专注于后场的追击者吗？”会不会是因为国际米兰似乎离自己太远了？关于我个人的我各位陪审员，我还不知道明天的测试结果。我还会接受更多的测试，但这不是目前最重要的事情。当然，最重要的是我们应该如何看待自己。我之前在获胜后就说过了，今天我还会再说一遍。我们的目标是努力工作并专注于自己以提高自己。我想尽我所能并赢得积分，这样赛季结束时我就不会留下任何遗憾。这就是我们在更衣室里谈论的，这就是我们一直告诉自己的。这周我在训练上付出了很多努力，我希望在这样的情况下参加比赛，赢得比赛，并在场上发挥出最好的水平。马特奥，出于好奇，我可以问你一个问题吗？现在镜头前的人是你，但你的队友是否对结果如此失望，以至于没有精力面对媒体？看到那些没有真正参加比赛的球员在赛后出来说话是很有趣的，但我觉得我想了解更衣室此时此刻的情况。不，我们实际上提高了声音。所以我代表整个团队来到这里。老实说，无论是我、迈克（迈尼昂）、卢卡（莫德里奇）、阿德里安（拉比奥特）还是其他在场的球员，情况都是一样的。我们的思想非常一致，对当前形势的看法也是一致的。嘉宾安布罗西尼：嗨，马泰奥，我想说的是，从我们作为观众的角度来看，这种失望的感觉是完全可以理解的，也是完全存在的。如果我还是一名米兰球员，我会考虑去德比并采取防守。六七分的差距——很可能是由于具体情况造成的——对我来说会非常令人沮丧，当然你必须听从教练的指示，我不想让你说什么。这感觉不合适，但从我的角度来看，考虑到赛季的进展情况以及现在的情况，考虑到对于你所在的球队来说，获得欧冠资格客观上是这支球队的最高目标，但感到没有动力还是很正常的。我认为这种失望和沮丧首先来自于想要更接近。在我看来，你本赛季的努力应该接近顶峰……我完全同意你的观点，我的意思是，现在有很多失望，我今天不能坐在这里告诉你，我现在感到平静和安宁，或者我对今晚发生的事情并不生气。不过，我觉得重要的是你的心理健康，你能否保持清醒。我们需要关注自己并寻找改进的空间。其他球队有他们自己的路，我们必须走我们的路。当然，经历了这样的一夜之后，每个人心里都会有很多的辛酸和失望，但这应该会驱使我们进步，给我们能量和进步的意愿。这样，正如我之前所说，我们可以面对最后的比赛赛季结束时无遗憾。我们还剩下12场联赛，所以我们还有很多积分要赢，所以我们会尽力而为。关于今晚的事我已经告诉过你很多次了。然而，我们没能取得我们所希望的胜利，确实令人失望和悲伤。因为如果他们这样做的话，他们和国际米兰的差距就会缩小到7分。
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