算法之后的合作：设计超越协作幻象的人类-AI 共生

生成式人工智能系统日益参与研究、法律、教育、媒体与治理领域。其流畅且自适应的输出营造出协作的体验。然而，这些系统不承担责任、不产生责任，也不共享后续后果。这种结构性不对等已经在高风险情境中导致制裁、专业错误与治理失效。我们认为，稳定的人类-AI 共生是一项制度性成就，依赖能够分配残余风险的治理基础设施。drawing on制度分析与进化合作理论，我们提出一种形式化不等式，阐明依赖 AI 何时产生正预期合作价值的条件。该模型明确说明了治理条件、系统政策与责任制度如何共同决定合作是理性还是结构性失效。基于此形式化，我们推导出一种合作生态框架，包含六项设计原则： reciprocity 合同、可见的信任基础设施、条件合作模式、规避缺陷机制、反对权威戏剧化的叙事素养，以及地球优先可持续性约束。我们通过三项政策工具实现了该框架：人类-AI 合作宪章、缺陷风险登记册，以及合作准备审计。这些元素共同将分析单位从用户-AI 双元关系，转向塑造激励、信号、责任与修复的制度环境。本文提供了人类-AI 系统可持续承诺可信合作的理论基础与实践工具包。