在 AI 系统里，谁真正拥有最终决定权？丨塔迪GEO判断工程

模型已经很强了。

推理链完整，风险列举充分，方案对比清晰。

但当系统（以下系统是指调用AI模型的应用系统）真正要落地时，问题往往出现在最后一步——

到底谁来拍板？

模型不断给出新判断。
风险权重刚刚调整完，又出现新的变量。
执行前的最后一刻，流程被临时暂停。
责任讨论反复回到“是否还有更优解”。

系统没有停下来。

不是因为模型不够强，
而是因为没有人敢说：就停在这里。

NotebookLM的音视频概览，解读的比较通俗易懂，对于时间比较紧张的读者朋友，可以听听，会有启发。

1. 现实困境：模型强，并不等于决策成立

在多数 AI 系统中，模型的判断能力已经非常成熟。

它可以：

• 给出多路径推理

• 量化风险概率

• 预测长期收益

• 动态修正判断结论

从能力层面看，它几乎没有明显短板。

但现实冲突恰恰发生在能力之外。

判断生成之后，
决策却迟迟无法成立。 会议反复推翻方案，
流程不断等待补充判断，
执行节点一再延后。

系统似乎始终处在“再想一想”的状态。

{J} 模型生成判断，不等于系统完成决定。

这是第一个错觉。

第二个错觉更隐蔽。

很多系统认为，只要 Agent 执行了动作，
决定就已经成立。

但这两者并不等价。

{J} 执行发生，不等于裁定成立。

执行是流程动作。
决定是状态确认。

这两个层级，往往被混淆。

2. 错位现象：判断与决定被默认等同

为什么会产生这种失控感？

因为裁定权往往被默认放错位置。

第一种错位：把裁定权交给模型

模型输出高置信度结论，于是系统默认采纳。

看似合理。

但在 JudgmentSpec 基线规范中(https://judgmentspec.org/baseline/)，对“判断”的界定非常明确：

判断被界定为一种默认开放的生成状态。
它是由 AI 生成的可展开判断流。

“默认开放”意味着：

• 可以被修正

• 可以被替代

• 可以继续展开

判断天然处在可延展状态。

判断 ≠ 决定。

模型输出的，是一个可继续的判断流，
而不是结构关闭。

第二种错位：把裁定权交给执行流程

另一种常见逻辑是：

只要 Agent 执行，决定就算成立。

但在 JudgmentSpec 基线规范中明确指出：

执行发生不等于裁定成立。

执行是行为动作。
裁定是状态切换。

如果没有明确的裁定事件，
执行只是默认推进。

这也是许多系统在责任追溯时出现困境的根源——
没有人真正行使过裁定权。

3. 结构拆解：三权分离原则

在结构层面，JudgmentSpec 基线规范给出了清晰的权力划分：

AI → 判断流 → 判断工程层 →
  ├─ 继续
  ├─ 停止
  └─ 执行 → Agent

这意味着：

AI 生成判断。
Agent 执行流程。
系统拥有裁定权。 在规范中，“裁定权”被定义为：

系统对判断流是否允许继续的控制权。

注意，这里并不涉及判断内容的正确性。

裁定权不评判“对不对”，
它只决定“是否继续”。

{J} 判断生成与裁定权必须结构分离。

当这三层权力未被清晰分离时，
系统会陷入一种结构模糊状态：

模型像在决策，
流程像在确认，
但系统本身没有明确的关闭动作。

4. 结构风险：当裁定层缺失

裁定层一旦缺失，风险不是抽象的。

（1）决策拖延

判断不断被补充，
模型不断生成新路径。

因为判断流默认开放，
系统没有“关闭判断流”的机制。

拖延不是效率问题，
而是裁定权未被行使。

如果没有明确的状态切换，
系统会本能地继续推理。

拖延是结构结果，而非认知不足。

（2）责任模糊

当执行发生后，
责任追溯变得困难。

模型只是提供判断。
Agent 只是执行流程。

如果系统未明确行使裁定权，
就没有“谁确认了终止”。

责任模糊源于权力未分离。
裁定权未被显性化，
就无法承担。

（3）判断流无限展开

规范指出，判断默认处于开放状态。

如果没有裁定事件，
判断流将持续扩展。

在探索阶段，这是优势。
在不可逆场景，这是风险。

无限展开不是模型问题，
而是缺乏状态关闭机制。

（4）不可逆风险无人确认

在 JudgmentSpec 基线规范中明确指出：

当结果不可逆时，裁定层不可缺失。

财务划拨、权限封禁、资源调度——
一旦发生，就无法简单回滚。

如果执行没有被裁定确认，
不可逆风险就无人承担。

系统只是执行了，
却未真正“决定”。

5. 解决层：裁定层的建立

JudgmentSpec 基线定义指出：

判断工程是让系统拥有是否允许 AI 继续运行的最终裁定权。
判断工程不是：

• 提升模型推理能力

• 优化提示词

• 增加推理步骤

它不改变模型输出内容。

它只改变一件事：

是否允许判断流继续。

这也是它与提示工程的根本区别。

提示工程作用于模型生成层。
判断工程作用于状态控制层。

提示工程优化“说什么”。
判断工程控制“是否继续”。

{J} 判断工程的作用，不在于更聪明，而在于让系统具备裁定能力。

它解决的不是认知问题，
而是结构问题。

当裁定权被明确赋予系统层：

• 判断流可以被关闭

• 执行可以被授权

• 责任可以被确认

系统才真正形成决定。

6. 谁真正拥有最终决定权？

AI 会判断。
Agent 会执行。

系统必须拥有裁定权。

当裁定权未被结构化，
系统只是生成意见，而非形成决定。

强大的模型可以不断给出更优判断。
自动化流程可以持续推进执行。

但“是否就停在这里”，
只能由系统确认。

真正的决定，从来不在模型里。 它存在于裁定层。

写在最后

模型能力越强，
判断流越开放。

开放本身不是问题。
缺少关闭机制才是问题。

AI 会判断。
Agent 会执行。
系统必须裁定。

当裁定权被结构化，
系统才真正拥有最终决定权。

我是「AioGeoLab」主理人塔迪Tardi，AioGeoLab是深度洞察AI第一性原理和应用实践的前瞻性研究实验室，目前有两个主要研究方向：
「塔迪GEO判断工程」是基于GEO的价值SEO化，在AI从“说”到“做”的重要跃迁阶段，试图回答，如何让AI敢于行动、不因为责任问题而畏手畏脚，而做的一个前沿研究项目。
「塔迪硅基禅心」是传统东方智慧、未来AI前沿、当下应用实践，深层共鸣的探索。不是用AI解读经典，也不是用经典指导AI。 这是一场跨越2500年的对话，在算法与古老智慧之间，照见意识、智能与存在的本质。
塔迪的微信 - tardyai2025。