这两年，AI Agent 被吹得越来越“聪明”。
自动决策、自动调度、自动执行，
看起来像是在帮工程师减负。
但我想抛一个不太讨喜的问题：
AI Agent 越聪明，系统真的越安全吗？
一、一个被忽略的工程事实
在很多 AI 系统中，实际运行结构是这样的：
数据输入
数据输入 → 模型推理 → 决策建议 → 默认执行
表面上，人类还在流程里。
但实际上：
- 系统默认“相信 AI”
- 不执行反而需要解释
- 否决被视为低效操作
当“不执行”成为异常路径时，
这个系统在工程上已经是不可控的。
二、为什么 AI 越稳定，问题反而越大
这是一个很反直觉的现象：
- AI 越准 → 越少被质疑
- 输出越稳定 → 人类越少介入
- 成功率越高 → 否决越少发生
最后的结果不是 AI 失控，
而是——
系统早就没有“停机”的设计了。
三、Human-in-the-loop 并不等于“能否决”
很多系统会说：
“我们有人在环（Human-in-the-loop）。”
但现实往往是：
- 人只是点确认
- 否决要写说明
- 否决会影响效率指标
这不是否决，这是走流程。
真正的控制，必须满足：
不需要解释，也能直接拒绝执行。
四、可控 AI 不是限制 AI，而是限制权力
这里容易被误解。
可控 AI 并不是反对自动化，
而是反对一件事：
AI 决定“是否执行”。
AI 可以分析、预测、解释，
但不能拥有进入现实世界的最终决定权。
五、一个简单的判断标准
你可以用一句话判断一个 AI 系统是否可控：
如果在关键节点，人类的否决不是默认路径，
那这个系统就是不可控的。
结语
当 AI 还只是工具时，
“可控”是个抽象问题。
但当 AI 开始影响真实资源、真实资产、真实责任时，
它就变成了一个工程底线问题。
一个不能被停止的系统，
再聪明也不值得信任。
相关的可控 AI 判例与工程案例，
已整理为公开仓库：
github.com/yuer-dsl/co…
