自主成长型AI机器人架构实验室
真实问题
能持续学习或改变行为的机器人可能出现目标漂移、能力越界、不可解释变化和难以回滚的安全风险。
研究问题
模块化记忆、策略更新、权限边界和可回滚机制能否让系统在受控任务中改善表现，同时不越过预设安全约束？
待检验假设
以下内容是可检验命题，不是已经证实的结果。
在沙箱任务中，受约束更新会提高预注册任务指标且关键安全边界违规为零；单次性能无改善不直接作结论，须按预注册阈值和重复验证判断是否支持继续推进，关键违规或无法可靠回滚则触发停止或修订。
可测变量
- 任务成功率、适应速度、泛化表现和资源消耗
- 权限越界、约束违规、目标漂移和异常行为
- 日志完整性、可解释性、停止响应和回滚成功率
研究方法
先完成威胁模型、分层架构和形式化约束，在仿真与隔离沙箱内进行故障注入和回滚测试；任何物理系统测试须另行通过机械、电气和场景安全审查。
当前证据
以下内容说明当前记录和证据类型，与待检验假设分开呈现。
当前只有架构问题、待检验假设和安全测试方向，没有机器人设备、运行系统、测试数据或自主成长成果。
- 理论来源
- 待检验假设
- 研究方案
证据缺口
- 尚缺形式化边界、基准任务、威胁模型和回滚证明
- 尚缺仿真数据、独立安全评估和物理测试准入条件
里程碑
- 完成架构、权限、日志、停止和回滚规范
- 完成沙箱基准、故障注入和安全审查
- 依据零关键违规门槛决定是否扩大验证
治理
能力、数据和环境权限按层授权，更新前后留存可复现版本；关键违规自动停止并进入独立复核，不允许系统自行扩大权限。
伦理
优先保护人身安全、隐私和可控退出；涉及人员互动时须防止欺骗性拟人、操纵、歧视和对脆弱人群的不当影响。
合作需求
- 机器人、控制、形式化验证和AI安全研究机构
- 机械、电气、网络安全和人因测试伙伴
计划公开成果
- 分层架构、权限模型和可回滚更新规范
- 沙箱评估套件、故障记录和安全论证