待验证50% 置信观点精确时间
面对能力扩散，单纯依赖模型层面的对齐和拒答不够，还需在部署环境、软件供应链和防御性AI等多个层面构建纵深防御
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50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/29
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相关事实
已验证模型层面的安全对齐是脆弱的，因为开源模型权重可获取、行为可修改，厂商投入的对齐努力可能在下游被简单操作抹除79% 相似待验证跑分优秀不等于实战能力强，模型可能存在基准过拟合导致分布外任务泛化能力不足77% 相似待验证过于严格的权限限制会削弱 AI 实用性，过于宽松则失去安全意义，权限粒度的可用性平衡是本地代理产品成败的关键权衡76% 相似待验证在模型推理之外构建行为拦截层是当前阶段不可回避的工程选择，这是许多团队迟迟不敢在生产环境中开放AI Agent自主权的根本原因74% 相似待验证AI Agent性能不稳定、成本不可预测、质量难闭环这三大工程化门槛靠换更强的模型解决不了，必须依赖系统性工程化手段74% 相似
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