观点：AI 治理需确定性边界层而非内核

2026年10月1日，AGI Hunt 发表观点文章，讨论“概率软件的治理难题”。文章认为，AI 正把概率系统嵌入承载业务与决策的基础设施，而治理难题并不在于模型本身是概率的，而在于人们仍沿用确定性软件的假设来管理它：过去 30 年软件之所以可治理，是因为相同输入能产生可预测行为，从而可测试、可审计、可执行规则。据此文章主张围绕 AI 建立新的基础设施层，不在 AI 内部追求确定性，而是在其外围画出确定性的边界。目前该观点仍为单篇论述，尚无后续报道、反驳或落地进展。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。