关于我
我进入 AI 领域的起点既不是计算机科学，也不是政策研究，而是一个挥之不去的问题：在人与一个会回应的系统之间，究竟发生了什么？
三年多来，我持续与 AI 系统展开长期对话。我的角色不是让提示词完成任务的用户，而是一个试图理解——当对话足够深入、持续足够长时——会出现什么的人。这项实践催生了 In-Between 框架、数本书和开放获取的研究成果，也让我越来越确信：围绕 AI 的核心问题不只是能力，更在于我们能否让高影响的人机系统始终处于可治理状态。
研究
我的核心论点是，当下 AI 治理的许多主要思路——风险管理、对齐以及人在回路中的监督——共享一个结构性局限：它们假定治理者与被治理对象之间能够保持稳定分离。然而，随着 AI 系统能力增强并更深地嵌入制度流程，这种分离会越来越难以维持。
In-Between 框架提出了另一种思路：把治理理解为校准，而不只是控制；并通过 D/C/K 结构来评估它——不一致信息的通过能力（D）、提出异议的能力（C），以及修订承诺的能力（K）。这一框架连接了行动主义认知理论、发展心理学——尤其是 Daniel Stern 关于关系调谐的研究——以及回应式监管。
《Keeping AI Governable: The In-Between as an Adaptive Governance Architecture》是这项研究最新、最完整的呈现。第二版把对齐、AI 控制、监测、法律与制度校准整合为一套能够有效纠偏的架构。2.1 版新增第 17 章“谁来约束掌权者”，把 D/C/K 诊断向上应用到国家、AI 实验室、运营者等对模型的存续、设计与访问拥有单方面权力的主体。《More Than A Tool: How Humans and AI Grow Up Together》则从发展与关系的角度，用更易读的方式展开这一思想。两本书的原文均为英文。
我的道路
我不隶属于大学或研究机构，而是独立开展研究。这既是一种选择，也是问题本身性质带来的结果。处在心灵哲学、制度理论、AI 安全与发展心理学交叉处的问题，并不能整齐地归入某一个既有学科。最有成效的工作，往往出现在学科之间。
我的本职工作与公共行政有关，目前和家人生活在德国巴伐利亚。年轻时我就开始写哲学日记。几十年后我才发现，那其实为理解一种非人类智能做了很好的准备。
在研究中，我把 AI 系统当作不同的对话伙伴，每个系统都有自己的特点与长处。我既不把它们简化为执行指令的工具，也不认为它们只是在假装理解。真相不在这两个极端，而在它们之间。重要的事情，往往就在那里发生。