当智能体写下大部分软件，人如何保有判断与责任？AI Vision Forum 开启 GOSIM Shenzhen 2026 序章

作者 | Echo

出品 | GOSIM

当 AI 智能体能写代码、跑流程、做执行，我们每个人都会遇到同一个问题：事情越来越多地由机器完成，那么人究竟还要做什么？谁来决定方向，谁来判断对错，出了问题又由谁负责？

带着这个问题，10 月 14 日至 15 日，AI Vision Forum 在珠海举行，作为 GOSIM Shenzhen 2026 的序章。论坛的核心议题可以概括为：当 AI 智能体写下大部分软件，人类如何保有意图、决策和问责？

来自全球近百位领袖、专家、学者与艺术家齐聚一堂，基于查塔姆宫守则（Chatham House Rule）围绕六个议题展开深度对话：Roots（开源与基础）、Bloom（智能体操作系统）、Reshape（AI 原生组织）、Rewire（软件工程）、Reconnect（生产落地）与 Native（AI 原生创业）。

开场主旨演讲：开放，是国家 AI 能力的起点

联合国技术特使办公室首席人工智能官 Mehdi Snene 以《Open by Design, Sovereign by Choice》为题发表开场主旨演讲。

Mehdi Snene 联合国技术特使办公室首席人工智能官

他介绍，联合国正在协助成员国制定和实施国家 AI 战略。目前约 59% 的成员国已有国家 AI 战略；在尚未制定战略的国家中，84% 是最不发达国家。另有约 76 个成员国处于 AI 成熟度的第 0 层级，既没有国家 AI 战略，也缺乏最低限度的基础设施。联合国希望帮助这些国家迈入第 1 层级，成为 AI 的“实验者”。

为此，他提出“最小开源 AI 技术栈”的设想，包括开放算力、开放数据、开放模型、开放应用场景、AI 安全，以及人才与机构能力，并建议借鉴数字公共基础设施（DPI）中数据交换、数字支付、数字身份的分层思路。

据介绍，“国家 AI 战略蓝图”已在莱索托开展初步测试，试点范围扩展到几内亚、坦桑尼亚、喀麦隆和莫桑比克，另有约 20–25 个国家等待引入蓝图规划。后续，联合国计划推进开源 AI、开放算力等工作组，并探索“数据豁免协议”，目标是让接入共享算力的数据所有者保有隐私与控制权。2027 年，联合国相关开源活动计划于 7 月第一周在巴黎联合国教科文组织总部举行。（上述工作组、框架、认可与试点均为计划或目标。）

R o ots：当智能体参与提交代码，开源社区怎么办

第一个圆桌聚焦开源。与会者讨论认为，智能体参与代码生成、审查和提交已不是未来设想，开源项目中的相当一部分实现已经由智能体完成。随之而来的问题是：智能体提交代码的速度，可能超过人工审查的速度。

讨论逐渐形成几点共识：开源治理需要新的接受政策；AI 生成的代码需要标注、评估和溯源；Token、API 额度与算力，正在成为一种新的贡献形式；品味、判断力和责任，仍是人类维护者不可替代的价值。关于基金会治理，与会者比较了企业联盟式与创始人主导式两类模式在资金、速度与社区代表性上各自的特点，也谈到了在全球协作的同时兼顾本地化、培养新一代维护者的重要性。

Bloom：操作系统开始“理解”智能体

Bloom 圆桌讨论的是：当用户越来越多通过智能体而非应用完成任务，操作系统应如何演进。话题涵盖智能体的身份、权限与委托授权，沙盒与运行时，状态迁移与跨设备可移植性，智能体之间的握手与结算，以及端侧模型和本地部署。

与会者的共同关注点是，开放的智能体操作系统需要让普通用户对身份、权限和记忆保有清晰的控制权，同时通过可观测性和实时策略管理来保障安全。有观点指出，评估驱动开发与记忆标准，将是这一生态走向成熟的重要基础。

第一天下午：两个工作坊，同一个落点

下午，Roots 与 Bloom 两个工作坊分别展开。Roots 组讨论了开源基金会治理模式、Token 接收政策、AI 代码标注与评估、智能体身份及贡献溯源、跨地域合作，以及未来领导者所需的能力；Bloom 组则围绕信任、权威、人与智能体的边界、智能体运行位置，以及身份、授权、沙盒和记忆等标准展开。

两组在成果汇报中指向同一个结论：智能体越能干，越需要明确的责任、身份、溯源与治理，不仅要讨论能力，也要建立可验证、可审计、可追责的机制。

Reshape：AI 原生组织，是重新设计，而不是增加工具

第二天的 Reshape 圆桌讨论企业转型。有观点认为，AI 原生组织可以理解为人、智能体与共享记忆的协同，其关键不在工具数量，而在流程、数据底座、人的认知与组织方式的整体重构。人类仍需承担定义问题、设置约束、验收结果和承担责任的角色，且需警惕“工具越好用，检查越容易松懈”。

在案例层面，与会者谈到数据治理要形成“业务事实、业务规则、行动”的闭环，供应链风险管理可以从事后补救转向事前预警，工业与医疗等领域则更强调端到端流程重构和 AI-ready 的数据。人机协同需要渐进式授权、人工复核与治理机制，AI 原生组织也被视为一种持续演进的能力，而不是一次性建成的系统。

Rewire：复杂性并未消失，而是转移了

Rewire 圆桌围绕软件工程的变化展开。讨论认为，应用范式与开发范式正在同时改变：软件形态从传统软件走向即时软件、柔性软件，软件工程的成熟度也在提升，人类的角色从“在回路中”逐步转向“在回路之上”。

与会者普遍认为，代码生成变得容易之后，复杂性并未消失，而是转移到需求定义、知识工程与评估闭环。即时软件适合小范围、短生命周期的增量需求，传统软件仍需要确定性工程、架构、身份与权限管理，两类软件可能长期共存。组织转型涉及基础设施、知识工程、流程工具、组织人才以及治理与安全五个要素。

Reconnect：把智能体理论，接回生产环境

Reconnect 圆桌关注从概念验证走向生产落地。讨论涉及压力测试与评估、黄金数据、日志与审计、急停机制，以及在监管环境下明确模型提供者、智能体开发者与部署方的责任链条。与会者认为，企业与其限制员工使用 AI，不如在可控、可审计的环境中开放使用，以应对“影子 AI”问题，并在关键节点设置清晰的人工授权。

Native：一人公司，不等于单打独斗

最后一场圆桌讨论 AI 原生创业与一人公司（OPC）。与会者认为，AI 让个人能够承担更多工作，但个人知识、品味、判断和责任无法被替代；一人公司背后仍有生态伙伴、社区、分工与供应链的支撑。在医疗、法律、保险等高门槛领域，专业知识、责任主体与物理世界能力依然重要，而分发、信任和场景则成为新的竞争要素。讨论也提醒，AI 原生组织并不适合所有行业，对连续性、安全性与责任有高要求的场景尤其需要审慎。

结语

两天的讨论从开放的基础设施，一路延伸到组织、软件与创业形态，贯穿其中的是同一个问题：在智能体承担越来越多工作的时代，人类的意图、判断与问责如何被清晰地保留下来。AI Vision Forum 至此圆满落幕。10 月 16–17 日，GOSIM Shenzhen 2026 将接续举行，让这些讨论在更大的开源社区中继续。