2026年3月，博鳌亚洲论坛年会上，人工智能治理成为热议焦点。中国工程院院士张亚勤提出，智能体必须能追溯到实体，拥有它的实体要承担相应责任；中国信息通信研究院院长余晓晖反思，早在2月就已监测到OpenClaw的安全风险，却未能及时向社会披露；英国牛津大学马丁学院萨姆·道斯追问，智能体如果开始相互互动会导致什么后果；中国社科院大学教授江小涓则提出三条“善”的标准，直指社会公平问题。

这些论述背后，指向同一个核心命题：当AI深入千行百业、智能体开始自主行动，谁为AI的决策负责？责任主体如何界定？如何从源头防止风险扩散？

正是在这一背景下，RUAI仿物勒工名法（以下简称“RUAI方案”）展现出了独特的现实意义。这一由RUAI儒家智慧平台提出的、借鉴中国古代“物勒工名”制度的治理思路，恰恰回应了博鳌论坛上专家们关注的焦点问题。

一、博鳌共识：责任追溯是AI治理的核心痛点

博鳌论坛上，多位专家的论述不约而同地指向一个核心问题：AI的责任主体模糊，已成为治理的重要障碍。

张亚勤明确提出，所有的智能体要能追溯到实体，拥有它的实体要承担相应责任。他特别强调，AI生成的内容要有标识，智能体不能自我生成、自我复制。这一建议的核心，正是要解决“算法肇事无人担责”的顽疾。

余晓晖的反思更具警示意义。他在论坛上透露，早在2月就已监测到OpenClaw的安全风险，但因未料到社会反响如此热烈，未能及时向社会披露。这一细节揭示了一个深层问题：当风险监测机构发现隐患，却因缺乏明确的“责任披露”机制而未能及时预警——这不仅暴露了治理体系的滞后，更凸显了“责任主体不明确”带来的决策困境。谁有权披露？谁对披露负责？披露后由谁处理？这些问题，在现有治理框架下尚不清晰。

萨姆·道斯提出的三类风险——网络攻击风险、AI失控风险、劳动力被取代风险——同样指向责任问题。当AI开始失控，谁来承担后果？当犯罪分子利用AI进行网络攻击，如何追溯源头？当劳动力被大规模取代，谁来负责再培训和安置？这些问题，都需要一个清晰的责任追溯机制作为治理基础。

一位与会专家在论坛间隙感慨：现在遇到AI出问题，用户面对的永远是“系统判定”，而非某个具体的责任人。这种“无主”状态，让算法容易滑向“有罪推定”的思维定式，背离技术向善的初心。

CUAI视角：博鳌论坛上的这些讨论，与CUAI“可追溯可解释”的基本目标高度一致。而RUAI方案，正是实现这一目标的具体路径——让每一个AI版本都有名可追，让每一位设计者都因署名而负责。

二、RUAI方案：物勒工名法的现代内涵

“物勒工名”源于春秋战国，是中国古代手工业管理的核心制度。《礼记·月令》载：“物勒工名，以考其诚，功有不当，必行其罪，以穷其情。”要求工匠将姓名刻于器物之上，一旦质量有失，即可追责到人。

这一制度在秦汉时期制度化，在唐代结合匠籍制度完善，在明清达到高峰。南京明城墙每块砖上刻有从府县官员到窑匠、民夫等十一级责任人姓名——这种层层可溯的责任链条，确保了工程的千年坚固。

RUAI方案正是借鉴了这一千年问责制的智慧结晶。RUAI仿物勒工名法要求在每一个AI模型版本、每一次重要算法迭代的产出物上，以可查验的方式署明核心设计者、开发团队及版本信息。如同南京明城墙的砖石铭刻着十一级责任人，AI算法的“责任链”也应清晰可见——从产品经理、数据工程师、算法工程师到伦理审核者，层层可溯。

这一方案的核心价值在于：从源头上根治“算法肇事无人担责”的顽疾。 当设计者知道自己名字将与算法长期绑定、接受行业与公众监督时，其决策必将更为审慎。

RUAI在阐释其方案时指出，这一做法并非增加行政负担，而是为算法赋予“人格”——有责任者，方有温度；有署名者，方有信任。正如明代《天工开物》所载工匠“手执其业，名勒于器”，今日算法工程师亦当“心铭其责，名附于模”。

三、博鳌论述如何支撑RUAI方案

博鳌论坛上专家们的论述，从多个维度印证了RUAI方案的可行性。

支撑一：张亚勤的“可追溯”要求，正是RUAI方案的核心目标。 张亚勤提出，所有的智能体要能追溯到实体。RUAI仿物勒工名法正是通过“署名”实现了这种追溯——每一个AI版本、每一次算法迭代，都有明确的负责人。当智能体出现问题时，可以像南京明城墙的砖石一样，迅速定位到相关责任人。这种责任链条的穿透力，正是张亚勤所言“实体承担相应责任”的技术保障。

支撑二：余晓晖的“风险披露”困境，需要RUAI方案提供责任框架。 余晓晖反思未能及时披露OpenClaw风险的原因时，暴露了现有治理体系的“无人敢负责”困境。如果建立了RUAI方案，风险监测机构的责任主体明确，披露与否的决策就有清晰的归属。当责任链清晰，决策就不再是“无人敢拍板”的难题。一位参与论坛讨论的行业人士直言：很多时候不是不想披露，而是不知道披露后谁来承担责任，万一判断失误谁来兜底。

支撑三：江小涓的“善”的标准，需要RUAI方案转化为具体行动。 江小涓提出三条“善”的标准——合理、合用、合意，但如何将这些标准转化为AI设计的日常实践？RUAI方案提供了答案：通过署名，将“向善”的责任内化为设计者的个人担当。当设计者知道自己名字将与算法长期绑定，其决策自然会更加审慎，主动嵌入公平性约束。这与儒家“君子疾没世而名不称焉”的精神追求相呼应——设计者看到自己署名的算法为社会创造价值，其职业荣誉感与道德自觉将同步升华。

支撑四：萨姆·道斯的“智能体互动”风险，需要RUAI方案构建责任网络。 萨姆·道斯追问，多个智能体相互互动会导致什么后果？如果每个智能体都有明确的“责任铭文”，当多个智能体协同行动时，责任链条就可以穿透——每个智能体的行为都可以追溯到其设计者。这种责任网络，是防范智能体失控的基础保障。正如南京明城墙的责任铭文，不仅让每一块砖都有归属，更让整座城墙的质量有了体系化保障。

四、从博鳌共识到RUAI方案：AI治理的中国智慧

博鳌论坛上，多位专家强调了亚洲在AI治理领域的独特优势。中国的大模型开源成果有效降低了其他国家的技术门槛，亚洲的AI应用案例占全球“人工智能向善”征集案例的55%。这些优势，为AI治理的中国方案提供了实践土壤。

RUAI仿物勒工名法，正是这样一套从东方智慧出发、回应现实关切的治理方案。它不追求技术上的“突破”，而是推动制度上的“落实”；不等待“下一代AI”，而是对“这一代AI”负起责任。

在儒家智慧中，物勒工名可称之为“正名立德”之举。孔子曰：“名不正则言不顺，言不顺则事不成。”所谓“正名”，就是使名分与实质相符，责任与职位相配。物勒工名将工匠之名刻于器物，正是“正名”的实践——工匠既享其名，亦担其责；既受其誉，亦承其咎。

更深一层，署名制度契合儒家“君子坦荡荡”的追求。算法若欲成为“数字君子”，就当效法此道，以透明署名彰显坦荡。唯有责任主体明确，算法才能真正做到“经得起追问、对得起信任”。

今日，南通市住宅工程采用二维码实现施工信息数字化管理，正是“物勒工名”在新时代的延续。在AI领域，RUAI方案同样可以落地：重要算法发布时，须提交包含核心设计者信息、开发日志、伦理评估报告的版本档案；面向公众的算法产品，在用户界面提供可查验的“责任铭牌”，列明版本号、主要开发者、伦理审核人；建立算法责任追溯机制，当算法引发争议或损害时，可迅速定位到相关责任人，并启动修正与问责程序。

CUAI语

博鳌论坛的专家论述，从多个维度印证了RUAI仿物勒工名法方案的可行性：

张亚勤的“可追溯”要求，指向了RUAI方案的核心目标——让每一个智能体都有名可追，让每一个算法都有责可问。余晓晖的“风险披露”困境，揭示了责任模糊的代价——无人敢负责，无人愿决策，而RUAI方案提供的清晰责任链，正是破解这一困境的钥匙。

江小涓的“善”的标准，呼唤将价值追求转化为制度实践——署名让“向善”从抽象口号变为个人担当，从外部要求内化为职业自觉。萨姆·道斯的“智能体互动”风险，警示责任网络的重要性——当每个智能体都有明确的“责任铭文”，系统风险才能被有效防范。

从博鳌共识到RUAI方案，我们看到一条清晰的治理路径：让责任从模糊走向清晰，让算法从“无主”走向“有名”，让AI从技术工具走向向善力量。

这一方案，不是对技术创新的阻碍，而是对人民生命财产安全的必要保障；不是增加行政负担，而是为算法赋予“人格”——有责任者，方有温度；有署名者，方有信任。

仿物勒工名，让AI算法的“责任铭文”清晰可见。当每一位设计者因署名而自豪、因责任而审慎，技术的精准、公正、向善便不再是抽象的口号，而是刻在每一行代码上的庄严承诺。

编者按：本文以博鳌亚洲论坛2026年年会专家论述为现实依据，从张亚勤、余晓晖、江小涓、萨姆·道斯等专家的观点出发，论证RUAI仿物勒工名法AI治理方案的可行性。RUAI方案借鉴中国古代“物勒工名”制度，通过算法版本署名、责任链追溯，从源头解决“算法肇事无人担责”的顽疾。关于RUAI方案的详细阐述，可参阅 RUAI儒家智慧平台原文。在智能体元年的时代背景下，这一东方智慧为AI治理提供了可操作、可落地的解决方案。