# AI 治理的本体论基础

> 核心论点：**AI 治理不是加规则，而是建结构。** 本体论提供的不是"约束清单"，而是"治理骨架"。

## 当前 AI 治理的困境

### 规则爆炸问题

```
传统治理方式：
  规则1: LLM 不能生成有害内容
  规则2: Agent 不能访问敏感数据
  规则3: 工具调用需要审计
  规则4: 模型输出需要人工审核（当金额 > X）
  ...
  规则N: （随业务增长线性增加）
```

问题：规则之间可能矛盾、遗漏、过时。没有人能维护一个包含 1000 条规则的治理清单。

### 本体论的解法

```
本体化治理：
  定义概念：Actor（执行者）、Action（动作）、Resource（资源）、Context（上下文）
  定义关系：Actor performs Action on Resource in Context
  定义约束：
    ∀ Action on SensitiveResource: requires(AuditLog)
    ∀ Action where Context.risk = high: requires(HumanApproval)
    ∀ Actor where Role = agent: restricted_to(AllowedActions(Role))
```

规则数量不随业务增长，因为**新业务是已有概念的新实例，不是新规则**。

## Policy as Ontology（政策即本体）

传统：政策写在文档里 → 人工解读 → 手动执行 → 审计靠回溯

本体化：政策编码为本体 → 机器可查询 → 自动执行 → 实时审计

```
举例：数据访问政策

传统写法：
  "客户的财务数据仅限财务部门和高级管理层访问，
   且在访问时需要记录日志。外部顾问需要额外审批。"

本体化：
  DataAccessPolicy:
    subject: Data where category = "financial" ∧ owner.type = "customer"
    allowed_actors:
      - Actor where department = "finance"
      - Actor where role.level ≥ "senior_management"
      - Actor where type = "external_consultant" ∧ has(Approval)
    obligations:
      - create(AuditLog) for every access
```

## 数字化转型中的本体论角色

```
传统企业数字化路径：
  纸质流程 → 电子表格 → ERP/CRM → 数据中台 → AI 应用
                                                    ↑ 我们在这里

问题：每一层都是"数据搬家"，但没有人定义"数据的意义是什么"

本体论加入后：
  纸质流程 → 本体建模（定义概念和关系）→ 系统实现（本体的实例化）
           → AI 应用（在本体约束内工作）→ 持续演进（本体随业务更新）
```

## 与 OpenClaw 的关联

OpenClaw 的工具治理（proxy_filters.py）本质上就是一个简单的访问控制本体：

- 白名单 = 允许的 Action 列表
- Schema 简化 = 接口本体的精简版
- 工具数量限制 = 资源约束公理
- 自定义工具注入 = 本体实例的运行时扩展

将这些隐式规则**本体化**，可以实现：
1. 自动冲突检测（两条规则矛盾时报警）
2. 影响分析（改一条规则会影响哪些 Agent 行为）
3. 合规审计（系统行为是否符合治理本体）
4. 自动文档生成（从本体生成人类可读的政策文档）

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*初始版本: 2026-04-06*
