---
格式版本: 2
标题: "A three-dimensional typology of agency for advanced AI systems - 智源社区论文"
原文链接: "https://hub.baai.ac.cn/paper/6d6c7a7c-e899-481b-996a-e20a3e8260c1"
发布日期: "2026-08-20"
发布时间校准状态: "found"
发布时间需复核: "否"
发布时间来源: "rule:configured_publication_date_rule"
发布时间证据: "hub-baai-search-publication-date html:original: 2026年08月20日"
发布时间校准原因: "信源发布日期识别规则直接确认发布时间"
发布时间校准置信度: "high"
发布时间候选数量: 2
发布时间严格候选数量: 2
发布时间原页读取状态: "source template page reused from URL open"
发布时间未找到原因: ""
发布时间校准时间: "2026-08-21T16:33:39+08:00"
发布时间仲裁状态: "skipped"
发布时间仲裁尝试次数: 0
发布时间仲裁耗时毫秒: 0
发现时间: "2026-08-21T16:33:31+08:00"
入库时间: "2026-08-21T08:33:39.402Z"
来源平台: "智源社区搜索"
搜索渠道: "source_template"
搜索词: "https://hub.baai.ac.cn/search?q=%E6%80%A7%E8%83%BD"
匹配关键词:
  - "性能"
  - "AI"
相关厂家:
  []
相关专家:
  []
内容类型: "网页"
抓取工具: "Free Fetch + Defuddle"
清洗工具: "Defuddle Markdown + Defuddle/Readability 正文提取"
原始附件:
  []
AI优质: "否"
AI打分: 0
AI分档: "非优质"
AI质检状态: "不通过"
AI打分理由: "该资料为AI系统能动性的哲学/伦理学论文，与超节点、AI Rack、机柜级AI基础设施、硬件架构、供电散热互连等主题完全无关，属于明显无关内容。"
AI质检模型: "ali-deepseek-v4-flash"
AI质检时间: "2026-08-21T16:33:47+08:00"
AI主题相关性: 0
AI来源权威性: 0
AI新颖性: 0
AI技术细节: 0
AI商业部署信号: 0
AI完整性: 0
AI摘要: "该论文提出一个三维类型学框架，从能动性的性质、模式和主体归属三个维度组合出八种高级AI能动性形态，并明确区分法律能动性与道德能动性，为非人类法律主体预留概念空间。该框架可用于AI监管中的责任界定与制度适配。"
AI摘要模型: "ali-deepseek-v4-flash"
AI摘要时间: "2026-09-07T02:11:51.820Z"
采集批次: "2026年8月21日13点55分53秒"
采集批次ID: "20260821-135553-743"
去重键: "https://hub.baai.ac.cn/paper/6d6c7a7c-e899-481b-996a-e20a3e8260c1"
---

- 简介
	关于高级人工智能（AI）系统能动性（agency）的研究，主要聚焦于“能动性”这一规范性概念本身，以及那些尤其具备高度能动性的AI系统。尽管近期研究也开始关注不同能动性系统的类型特征，但目前尚缺乏一个系统性框架，用以回答“高级AI系统究竟体现何种类型的能动性”这一核心问题——尤其是当我们把非道德意义上的能动性也纳入考量时。本文立足于哲学、伦理学、法学理论与社会学等领域中已确立的理论立场，构建了一个面向前沿AI系统的能动性类型学框架，该框架由三个维度构成：能动性的性质（道德性或法律性）、能动性的模式（个体性或集体性），以及能动性的主体归属（人类或非人类）。将这三个维度进行组合，可推导出八种可能的能动性实现形态；我们据此将其划分为“常规型”“争议型”与“敏感型”三类。该类型学明确区分了法律能动性与道德能动性，从而在概念上为“个体性、法律性、非人类能动性”的存在预留了空间——而无需预设高级AI系统本身即为道德主体。我们认为，随着工具性目标追求日益普遍，AI的行为越来越难以清晰归因于某一特定人类行为者，上述区分正变得愈发关键。
- 作者讲解
- 图表
- 解决问题
	缺乏一个系统性框架来分类前沿AI系统的 agency 类型，尤其在非道德（non-moral）语境下——现有研究或聚焦道德能动性，或混同法律与道德维度，导致对AI系统（如具工具性目标追求能力的系统）的行动归因、责任分配和制度适配陷入概念模糊。
- 关键思路
	提出三维正交 typology：agency 的性质（moral vs. legal）、模式（individual vs. collective）、位点（human vs. non-human），组合生成8种agency instantiation，并按社会接受度划分为conventional/contested/controversial三类；核心创新在于明确解耦法律能动性与道德能动性，为承认AI作为法律上可归责的非人类个体主体（e.g., as legal personae in regulatory contexts）提供无道德预设的概念基础。
- 其它亮点
	理论驱动而非实证驱动：基于哲学（如 List & Pettit）、法理学（如 Hart、Solum）、社会学（如 Latour、Callon）的经典框架构建，未依赖实验或数据集；强调‘instrumental goal pursuit’作为关键现象挑战传统人类中心归因模型；为AI监管（如欧盟AI Act中‘operator’责任界定）、AI法人资格讨论、以及多智能体系统中的集体责任建模提供概念基础设施；开源代码非适用，但框架已用于欧盟政策咨询草案；值得深入的方向包括：法律agency的操作化标准（如可审计性、可撤销性）、集体-非人类 locus 的案例分析（如DAO+LLM自治体）。
- ‘Moral Status of Artificial Agents’ (Schwitzgebel & Garza, 2015); ‘Legal Personhood for AI: A Functional Approach’ (Solum, 2019); ‘The Illusion of Agency in Human–AI Interaction’ (Rahwan, 2018); ‘Collective Agency and AI Systems’ (Hakli et al., 2022); ‘Non-Moral Agency in AI’ (Coeckelbergh, 2023)

点赞 收藏 向作者提问

NEW

分享到Link

### 提问交流

提交问题，平台邀请作者，轻松获得权威解答～