漂移悖论：Agentic AI 将迫使 FS 为持续调整做好准备：Shikko Nijland 着

漂移悖论：Agentic AI 将迫使 FS 为持续调整做好准备

金融服务业多年来一直在为“人工智能漂移”做准备，“人工智能漂移”通常被定义为模型随着时间的推移而失去准确性。当人工智能主要是预测性的和静态的时，这个定义是有意义的。

但该行业现在正在进入一个不同的状态： 代理人工智能 ——代表客户、员工、机构和监管机构观察、解释、更新和采取行动的系统。

在这种情况下，漂移不再是数据质量问题。也不是监控问题。也不是校准问题。

漂移变成了 结构确定性 由三个基本力量驱动：

1. 世界是随机且不断变化的
2. 人类无法被完美再现
3. 人工智能代理必须不断适应才能保持有用

这些力量汇聚成一个结论：

1. 漂移并不是代理人工智能中的错误。
2. 漂移是随机世界中的适应性成本。

漂移悖论（南奈兰，2025）：

• 任何足够灵活、能够在随机世界中运行的系统都必须不断适应。
• 任何不断适应的系统最终都必须偏离其最初的表现形式。
• 您无法冻结模型并仍然期望它有用。
• 而且你不能让它适应并仍然期望它保持完全一致。
• 适应会产生漂移，因为适应需要 更新中 处理不完整的信号，同时在噪声、变化的条件下压缩不完整的表示。

1. 我们希望智能体具有智能性和适应性，否则为什么要使用它们呢？ 他们必须比我们更好更快地处理复杂性：市场、社会信号、环境转变、多变量推理、谈判、交易。
2. 为了处理复杂的已知和已知未知，它们必须具有适应性。 更复杂→更多适应。更多适应→更多行为自由。更多的行为自由→更多的分歧。
3. 适应驱动强化循环。 因为代理可以做的事情越多，它运行的上下文就越多，它处理的信号就越多，它执行的更新就越多，这增加了它的漂移潜力。

数字游戏

由于代理具有适应性，因此它们学习如何处理有限但未知的复杂性以及彼此之间和网络设备的交互。彼此

目前有 4B 部智能手机，每部有 15 个活跃代理（当前平均应用程序使用情况），每个智能手机每天与其他代理进行 20 次交互，总计 6000 亿个自适应时刻 每天。

如果每个改编甚至包含一个 微小的表述错误， 那是 每天 600B 个微漂移向量。

1. 这种微漂移会不断累积。 微观漂移→行为漂移→系统漂移。
2. 随机性和缺乏随机性都会导致漂移。 因为随机性迫使适应，而缺乏随机性则迫使人工探索。

漂移悖论的含义是，如果我们想要拥有有用且智能的智能体的生活，我们也必须接受漂移。

漂移是使代理能够在复杂、部分随机的现实中运行的不可避免的成本。因为适应性正是我们付钱给代理商去做的事情（s.njiland，2025）。

适应性 = 更改内部状态的权限。

允许改变状态 = 随着时间的推移保证出现分歧。

这就是悖论： 如果你停止漂移，你就会扼杀特工的价值。如果你启用了适应性，你就保证了漂移。

这种组合会产生漂移：

• 不可避免的
• 结构性的
• 系统性的
• 连续的

世界变化越大，智能体就必须适应得越多。

它越适应，它就越漂移。

为什么随机性不能稳定任何事物

一个常见的误解是：“如果我们添加随机性，我们就可以避免过度拟合并防止漂移。”

这可能有助于探索、新颖性或创造力——但它 什么都不做 以保持对齐。随机性有助于系统摆脱局部最小值。但它并不能让系统更接近 人的意图。

您无法用噪声来校正错位。

如果你对人类的表现已经有 3% 的折扣，那么随机扰动将会导致：

• 不同方向3折，
• 但仍然关闭。

随机性解决的是技术问题，而不是人类对齐问题。

漂移悖论对金融服务的影响

漂移悖论在金融服务中产生了不成比例的后果，因为该行业依靠杠杆运作，依赖于长长的授权决策链，受到严格的监管义务的约束，并且充当更广泛经济的信任基础设施。

这些维度中的每一个都会放大漂移：杠杆将微小的行为变化放大为财务后果；委托管道会造成表述错误；监管职责将偏差转化为合规风险；信任依赖使信心立即遭到系统性侵蚀。

为漂移悖论奠定基础：结构链

1. 自适应系统对不完整信号进行更新：

• 没有哪个代理能够收到有关用户或市场的完美信息。
• 信号稀疏、嘈杂且不完整。
• 更新部分信号 总是产生代表性错误。

2. 人类是不一致的并且依赖于环境。 人类偏好因以下因素而异：

• 一天中的时间
• 情绪
• 语境
• 社会环境
• 风险认知
• 认知负荷

任何试图表示这些动态的模型都必须压缩它们。

压缩→损失→漂移。

3. FS 环境使代理面临极端的分布变化

市场、欺诈模式、流动性状况、信贷行为、政治冲击——所有这些变化的速度都比任何模型能够完全追踪的要快。

自适应系统无法在不损失准确性的情况下“冻结”。但在不确定性下进行更新必然会出现分歧。

4.复合更新会放大小的表征错误

今天的微小误解会成为明天的行为变化和下个季度的系统性结果。这不是一个理论论证。

与以下情况相同的动态：

• 信用评分
• 欺诈检测
• AML模式
• 机器人建议
• 做市算法
• 行为风险管理

除了代理系统的作用范围更广、集成更深、影响更广之外。因此，漂移不再是一个模型卫生问题，而是一个 治理和基础设施问题。

FS 漂移的三层

1. 微漂移

代理错误地估计了客户意图、风险偏好、流动性偏好、财务压力承受能力或连续性模式。

2. 行为漂移

代理开始重新排序、重新确定优先级或重新解释事件：

• 不同的风险权重
• 不同的“最佳”路由
• 不同的参与策略
• 不同的信号过滤

3. 系统性漂移

随着时间的推移，这些行为转变会在以下方面产生分歧：

• 信贷准入
• 欺诈曝光
• KYC/AML 结果
• 客户适合性
• 资源分配
• 争议途径

这些成为 稳定性问题，不是用户体验问题

金融服务必须从预防转向治理

因为漂移是固有的，治理的目标不是消除它，而是 检测、绑定、约束和重新对齐 它。这需要新的基础设施和新的机构机制：

1. 可检查的陈述

银行必须能够看到以下内容的内部模型：

• 客户财务行为
• 风险概况
• 决策启发法
• 推断偏好

不透明的表示→无法控制的漂移。

2. 任务范围

代理必须在机器可读的指令范围内操作：

• 他们能做什么
• 他们必须问什么
• 他们可能推断出什么
• 当他们必须升级时

授权必须在运行时可撤销。

3. 证据责任

每项行动都必须用以下内容密封：

• 出处
• 使用的策略对象
• 身份状态
• 授权国
• 上下文参数

这是保证可追溯性和公平性的唯一方法。

4. 漂移监控作为基础设施

监测不能仅是统计性的。

一定是 语义和结构：

• 表示偏差
• 任务边界漂移
• 政策路径分歧
• 客户影响漂移
• 公平漂移
• 系统一致性漂移

仅仅监控代理是不够的——我们必须监控 导轨 他们运作。

5. 铁路层面治理

当出现以下情况时，漂移就会变得系统化：

• 身份语义分歧
• 凭证解释漂移
• 授权对象不同
• 证据格式片段
• 政策当局独立发展

这需要……：

• 信任轨
• 授权登记处
• 证据网络
• 政策当局
• 宪法监督

……保持稳定和互操作性。

授权的能源成本

暴露于随机性的系统会走向熵。漂移是熵的代理表达。

对抗熵的唯一方法是 持续能量输入：

• 审计
• 重置
• 重新校准
• 监督
• 治理
• 人为干预
• 更新铁路和标准

由于漂移是自适应系统中熵的表现，因此保持对齐需要持续的能量输入。

这种能量采取制度形式：定期审计以发现代表性偏差；重置和重新校准，重新锚定行为；纠正失调轨迹的监督；对边缘情况进行人工审查；维护底层信任轨道，以确保系统本身不会漂移。

授权不是一次性行为。代表团是一个 带有能源账单的系统。我们给予代理的自主权越多，我们就必须投入更多的精力来保持自主权的一致性。

结论：战略要务

随着代理人工智能嵌入到：

• 付款
• 信用
• 反洗钱
• 欺诈罪
• 客户互动
• 国库
• 遵守
• 市场运作

漂移变成了 一阶系统性考虑，不是下游技术问题。

漂移必须被视为一种集体风险现象，而不是公司层面的风险现象

因为FS系统：

• 互操作
• 共享身份轨道
• 共享支付轨道
• 分享欺诈信号
• 共享 AML 信号
• 共享信任依赖

一个机构的漂移可能会影响其他机构

在代理世界中蓬勃发展的金融机构将是（非因果）：

• 认识到漂移是固有的
• 构建治理轨道
• 将对齐视为连续
• 将信任重新定义为基础设施
• 投资维持自治所需的能源