制度能约束“人”，但难以约束“模型”
制度的强项是规定流程、明确责任、划定红线——本质上是在约束人的行为。 但 AI 的输出是动态生成的：上下文驱动、概率性的、实时发生。 当系统在毫秒级返回内容时，你很难靠制度去判断并阻断“这一段输出是否有风险”。
风险发生在“输出那一刻”
AI 风险往往不是发生在会议纪要里，也不是发生在制度文件里，而是发生在下面的运行时链路中：
- 用户提问 → 模型生成 → 内容返回 → 被展示/发送
- 一次输出就是一次风险暴露窗口
- 输出一旦发出，责任事实就已经成立
关键点：如果你的治理只能“事后追责”，那你拥有的不是治理能力，而是一种治理幻觉。
治理必须能在输出发生前介入。
真正的治理要变成系统能力
在生产环境里，治理不是“写得更严”，而是“控制得更稳”。 企业真正需要的是一套可被工程系统调用的治理能力：
- 输出前判断：在返回给用户之前判断风险类型与强度
- 风险可阻断：允许 block / cooldown / no-op 等明确控制状态
- 决策可审计：每次判断都有稳定的 reason_code 与 audit_id
- 行为可回放：支持从审计记录回放当时的决策上下文
- 系统可关停：出现异常时能一键降级/关闭，而不是硬扛
治理应该像“基础设施”，而不是“口号”
当大模型被接入到客服、风控、内容生产、企业知识库等关键系统时， AI 治理应当更像：
- 防火墙（Firewall）
- API 网关（Gateway）
- 审计日志（Audit Log）
它不是一份文件，也不是一句承诺，而是一套可执行、可验证、可复制的工程机制。
智察卫的观点
我们把 AI 治理理解为“运行时治理基础设施”：不降低创新速度，但降低不确定性； 不靠口头规范，而靠系统控制；不追求完美预测，而追求可控结果。
结语：当 AI 系统进入生产环境，真正的问题不再是“有没有制度”，
而是“能不能在输出发生前控制它”。如果不能，治理只会停留在纸面上。