文章以风险为中心提出“分级治理+多层防护”的路径，强调通过顶层治理、技术对齐与人在环协作来驯服强人工智能。核心做法是把原则转化为策略即代码，构建数据—模型—推理—监测闭环，并以评估与审计量化可控性。结合国内外生态与法规，对高风险用例叠加模型对齐、人审与沙箱。通过界面可解释、用户教育与权限分级“驯服人”的使用行为，最终实现在不牺牲创新效率的前提下的可控落地与合规运营。

本文系统阐述让人工智能忠于人类的工程路径：以价值观对齐与治理为双轮驱动，结合RLHF、宪法式AI、推理时护栏与审计监控，实现安全、诚实与有益的稳态。通过全生命周期治理、红队评估与人类监督，跨平台与多场景保持一致的合规与控制粒度。文中对国内外平台与开源生态做中性对比，强调数据在地化、审计与部署模式选择，并以NIST（2023）与Gartner（2024）的框架为权威参照。面向未来，多智能体协同与个性化将提升对齐复杂度，需以系统级“宪法”、政策编排层与持续评估来保证公共利益与安全边界，最终把忠诚转化为可验证、可迭代的组织能力。