嘿，聊聊AI吧！最近AI圈的风向变得太快，尤其是生成式AI和那些能自主行动的AI智能体（Agentic AI），甚至还有多智能体（Multi-agentic AI）系统，简直让“负责任的AI”这个话题的难度系数又上了一个台阶。
以前我们可能觉得，嗯，AI聊天机器人嘛，一个指令一个动作，企业设好“防护栏”就差不多了。但现在，AI智能体能自己接任务、拆解任务，甚至AI们自己开“圆桌会议”分工合作，我们这些做业务的、做管理的是不是得赶紧升级一下脑回路，重新思考伦理、治理和责任问题了？
最近刚好“听”到微软负责任AI首席产品官萨拉·伯德（Sarah Bird）在一个节目里的分享，她的一番话让我感触颇深。
萨拉提到，随着技术的飞速迭代，她角色的核心没变，还是确保AI符合原则、能被负责任地构建和使用。但最大的变化是，现在大家对“负责任的AI”空前重视！以前她跟客户聊这个，人家可能觉得“哎呀，我们AI才刚起步，这事儿还早”。现在？负责任AI往往是大家接触AI时的第一个问题。这进步，真挺让人欣慰的。
聊到微软在Build大会上发布的那些关于AI智能体的新东西，萨拉也直言，智能体让AI技术的承诺更完整了——谁不想要一个能替我们完成任务的系统呢？但这挑战也随之而来：智能体能自主行动，意味着潜在风险面更大，影响也可能更深远。而且，我们过去最依赖的“人工监督”环节，在智能体长时间自主工作时也变弱了。
那怎么办？萨拉她们的团队在想办法。比如，把AI智能体看作一种新的“实体”，像管理用户、应用程序一样去管理它们，给它们身份（比如用Entra Agent ID），确保安全和治理。同时，也要应对AI智能体可能“跑偏”、泄露敏感数据等新风险。
特别是多智能体系统，听起来是不是特酷炫？好多AI一起协作！萨拉解释说，目前实际应用中，更多是把一个大任务拆成小任务，让每个智能体专注于自己擅长的一小块，这样不仅效率高，也更容易测试和加装“防护栏”。虽然系统复杂了，但只要能清晰地治理好每一个独立的智能体，就能确保整个系统的稳健。微软的Foundry Observability工具就是为了让你能看清每个智能体是不是在“摸鱼”或者“跑题”。
人类在其中的角色也变了。以前是“圈内指导”（inner loop），AI做一步，人看一步。现在更多是“圈外把控”（outer loop），人会更多地在部署前进行充分测试，在部署后进行监控，一旦发现问题再介入。所以，对用户的技能要求也可能不一样了，需要从关注单个案例转向看整体数据和趋势。微软研究院甚至推出了一个叫Magentic UI的系统，让大家探索和实验未来人与AI智能体交互的最佳界面。
谈到风险，萨拉总结了《国际AI安全报告》中的三大类：
- 故障：AI系统没按预期工作，比如生成有害内容、跑题、泄露数据、受到提示注入攻击等。
- 滥用：一种是用户不理解AI能力而误用；另一种则是恶意滥用。前者靠教育和清晰的界面，后者靠技术防御。
- 系统性风险：比如AI智能体大规模部署对现有劳动力的影响。这需要政策、教育和技能提升计划来应对。
萨拉特别强调，企业在引入AI智能体时，千万别忽略“测试”这个环节！很多组织在兴奋地准备上线新系统时，才发现AI会做些他们不希望的事，这时才回头补测试课，往往就晚了。理想的做法是在开发之初，测试就和系统搭建同步进行。
对于企业领导者，萨拉的建议是：睁大眼睛，清醒认识风险，选择合适的应用场景，并且必须投入资源进行测试和建立负责任的AI计划。
AI智能体带来的不仅仅是效率的飞跃，更是对我们责任感和智慧的考验。有计划、有投入地去拥抱它，才能真正让它为我们所用，而不是反过来给我们添乱。