代理式AI責任是這篇文章討論的核心

當人工智慧系統不再只是回應指令，而是能夠自主設定目標、規劃行動並獨立執行任務時，企業面臨的法律與治理挑戰正在發生根本性轉變。根據Frankfurt Kurnit Klein & Selz法律事務所的深度分析，代理式AI（Agentic AI）已成為2025至2026年科技與法律界最受矚目的議題之一。這項觀察源於AI技術在醫療、金融、自動化等關鍵領域的快速滲透，以及各國監管機構陸續提出的規範草案。

本篇文章將從代理式AI的核心定義出發，系統性地分析當AI系統自主行動時，責任究竟該如何歸屬——開發者、使用者抑或是AI系統本身。我們將透視全球主要監理框架的演進方向，並為企業提供具體的風險管理建議，協助领导者在這場AI治理變革中搶占先機。

代理式AI的定義與核心特徵：如何區分傳統AI與具備自主能力的AI系統？

要理解代理式AI所引發的責任歸屬爭議，必須先釐清其與傳統人工智慧系統的根本差異。Frankfurt Kurnit Kleitz & Selz事務所的報告指出，代理式AI（Agentic AI）指的是具備自主行動能力的人工智能系統，能夠獨立設定目標並執行相關任務，無需持續的人工干預。

這個定義看似簡單，卻隱含著技術與法律上的複雜性。傳統AI系統——無論是大型語言模型還是專家系統——本質上都是「回應式」的：它們接收輸入、產生輸出，但每一個步驟仍然由人類操作者發起或至少授權。然而，當AI系統能夠：

• 自主辨識問題並設定解決目標
• 在沒有明確指令的情況下規劃行動順序
• 根據環境回饋動態調整策略
• 在特定條件下自主執行交易或決策

這種「自主性」就構成了代理式AI的核心特徵。

這種分類方式對於法律責任的判定至關重要。當AI系統的自主程度越高，傳統「人類使用者控制」的論點就越難站得住腳，法律勢必需要發展新的歸責理論。Google DeepMind研究人員在2023年提出的五級AGI性能框架中，將「代理型」（Agent）定義為「完全自主」的頂級階段，這為我們提供了一個有用的參照座標。

AI自主行動時責任誰屬？開發者、部署者與使用者的法律界線

這是代理式AI時代最核心、也是最棘手的法律難題。Frankfurt Kurnit Kleitz & Selz的報告明確指出，當代理式AI自主行動造成損害時，傳統的責任歸屬模型正面臨崩解危機。我們需要建立新的理論框架來回答這個問題：開發者、製造AI系統的企業是否應該為系統的「自主決定」負責？部署這些系統的企業又該承擔什麼義務？最終使用者是否完全免除責任？

目前的法律共識正朝著兩個基本原則彙整：

「控制程度」原則

根據這個原則，責任應歸屬於對AI系統具有實質控制能力的一方。如果開發者在系統中內建了自主行動的機制，但未提供足夠的安全保障措施，則開發者應承擔較大的責任。如果部署者（例如企業用戶）對系統進行了客製化修改，導致自主行為超出原本設計範圍，則部署者應承擔主要責任。使用者的責任則取決於其是否有義務對AI的行動進行監督。

「可預見性」原則

這個原則強調，責任應歸屬於最能預見並防止損害發生的一方。對於開發者而言，這意味著他們必須能夠預見系統可能被濫用或產生非預期行為的情形，並在設計階段就加入相應的防護機制。對於部署者而言，這意味著他們需要評估AI系統在其特定應用場景中可能造成的風險，並採取適當的減輕措施。

值得特別注意的是，目前國際法律界尚未就「AI系統本身是否能成為責任主體」達成共識。主流觀點仍然堅持「無法律人格則無法律責任」的傳統原則，這意味著即使AI系統做出了「決定」，最終承擔法律後果的仍然是人類或法人實體。然而，隨著代理式AI的自主程度持續提升，這個假設正在受到越來越多的挑戰。

在實務層面，許多法學者建議採用「連帶責任」模式：開發者、部署者與使用者依據其各自的過失程度分擔責任。這種模式的好處在於能夠確保受害者獲得充分的救濟，同時也促使所有參與方都積極參與風險管理。

2026年全球監理框架演進：歐盟AI法案、美國NIST與中國AI法的合規要點

面對代理式AI帶來的治理挑戰，全球主要監理機構正在加速立法進程。對於在跨國營運的企業而言，了解這些監理框架的核心要求已成為2026年合規工作的首要任務。

歐盟AI法案（EU AI Act）採用的是風險分級監管模式，將AI系統分為不可接受風險、高風險、有限風險和最小風險四個等級。代理式AI系統——特別是那些能夠自主做出影響個人權利或財務決定的系統——極有可能被歸類為高風險類別。這意味著開發者和部署者將面臨嚴格的透明度要求、資料品質保證、人工監督機制以及技術文檔義務。值得注意的是，歐盟AI法案採用「域外適用」原則，任何希望進入歐盟市場的企業都必須遵守相關規定，違規者可能面臨高達年營業額6%的罰款。

美國NIST AI Risk Management Framework雖然不具備法律強制力，但已成為美國監管機構評估AI系統時的主要參照標準。該框架強調AI系統的可解釋性、透明度和問責性，特別關注系統在自主行動時的「人類控制」設計。對於涉及金融、醫療或關鍵基礎設施的代理式AI系統，美國監管機構已開始要求企業證明其系統符合NIST框架的核心原則。

中國的生成式人工智能服務管理暫行辦法雖然主要針對生成式AI，但其監管邏輯——包括內容審核、演算法備案和用戶資料保護——同樣適用於代理式AI系統。中國監管的特色在於強調「主可控」原則，要求AI系統的關鍵決策過程必須能够被追溯和干預。

在這些監理框架的交互作用下，2026年企業合規工作呈現出幾個明顯趨勢：第一，「可解釋性」要求正在從建議性原則轉化為強制性規定；第二，「human-in-the-loop」不再是可選配置，而是高風險AI系統的必要條件；第三，系統性風險評估和壓力測試將成為年度合規審查的標準環節。

代理式AI的產業應用版圖：醫療、金融與自動化領域的落地挑戰

代理式AI的商業價值正在多個關鍵產業快速顯現，但同時也帶來了獨特的責任風險挑戰。深入分析這些產業的應用場景，有助於我們理解監管機構為何對代理式AI採取如此審慎的態度。

在醫療領域，代理式AI正被應用於藥物發現、個人化治療方案規劃以及手術機器人的輔助決策系統。這些應用的共同特點是：AI需要在缺乏人類即時介入的情況下做出可能影響患者生命的決定。Frankfurt Kurnit Kleitz & Selz的報告指出，當AI系統自主調整藥物劑量或規劃治療路徑時，一旦發生醫療事故，責任歸屬將變得極為複雜。傳統的醫療責任法律框架主要針對人類醫師的行為設計，面對AI的介入，無論是產品責任還是醫療過失的概念都需要重新詮釋。

金融服務業是另一個代理式AI快速滲透的領域。演算法交易系統早已不是新聞，但新一代的代理式AI被賦予了更廣泛的權限：它們可以自主評估信用風險、調整投資組合、執行反洗錢監測，甚至在某些情況下代表客戶進行談判。當這類系統做出錯誤的財務決策並造成重大損失時，是追究開發演算法模型的金融科技公司責任，還是責怪部署系統的金融機構缺乏充分的人工監督？這個問題目前尚無標準答案。

自動化製造領域的代理式AI應用呈現出獨特的責任景觀。無人工廠和智慧物流系統的運作離不開AI的自主協調能力。當協作機器人在沒有預設程式碼的情況下自主做出可能危及人類同事安全的決策時，傳統的職業安全法規是否足以涵蓋這種情況？許多製造商正在面臨這個問題的現實挑戰。

值得注意的是，各產業對代理式AI的態度存在顯著差異。金融和醫療等高度監管的行業傾向於要求更高程度的人類監督；而在零售或物流等領域，企業則更願意讓AI系統獲得更大的行動自主權，以換取效率和成本優勢。這種差異化的監管和商業需求，意味著責任歸屬的判斷標準也將因產業而異。

企業風險管理策略：如何在AI創新與責任控管之間取得平衡？

面對代理式AI所帶來的複雜責任格局，企業需要的不是單一解决方案，而是一套系統性的風險管理策略。這套策略必須能夠在推動AI創新的同時，有效控制責任風險。

首先，企業應該建立完整的AI系統清查機制。這不僅僅是技術性的盤點，更包括對每個AI系統自主程度、應用場景和潛在風險的全面評估。根據Frankfurt Kurnit Kleitz & Selz的建議，這個清查工作應該特別關注以下幾類系統：能夠代表用戶執行交易或操作的系統、能夠在沒有即時人類監督的情況下做出影響第三方權益的決策的系統、以及能夠動態調整其行為模式以適應環境變化的系統。

其次，產品責任保險的重新評估至關重要。傳統的產品責任保險主要針對硬體產品設計，其條款可能無法充分涵蓋AI系統，特別是代理式AI的自主行為所造成的損害。企業應該與保險公司討論是否需要追加专门的「AI責任險」或「自主系統險」條款，以確保在發生相關索赔時有充足的保障。

第三，建立完善的AI治理框架是長遠之計。這個框架應該包括：明確的AI使用政策和道德準則、定期的AI系統審計和風險評估程序、清晰的人類監督機制和「急停」程序、以及系統故障或異常行為的應變計畫。治理框架的有效性取決於其是否能夠與企業的整體風險管理體系無縫整合，而非淪為一份束之高閣的文件。

最後，持續監控和動態調整是整個風險管理策略不可或缺的組成部分。代理式AI技術仍在快速演進，監理環境也在不斷變化。企業需要建立定期審查機制，確保其AI治理框架和風險應對措施能夠跟上這些變化。這不僅是合規要求，更是企業在這個新興領域建立競爭優勢的關鍵。

常見問題解答（FAQ）

Q1：如何判斷我的企業使用的AI系統是否屬於「代理式AI」？

判斷標準在於該系統是否具備以下特徵：能夠自主設定目標而非僅僅執行預設任務、在沒有持續人工指令的情況下執行動作、以及能夠根據環境回饋動態調整其行為模式。如果您的AI系統符合上述任一描述，且其行動可能影響第三方權益，那麼它就屬於我們在本文討論的代理式AI範疇。

Q2：如果AI系統在自主行動時造成損害，開發者是否一定需要承擔責任？

不一定。責任歸屬需要考量多重因素，包括開發者對系統缺陷的控制程度、損害的可預見性、以及開發者是否已經採取合理的安全措施。目前的國際趨勢是採用「連帶責任」模式，將責任在開發者、部署者和使用者之間依過失程度分配，而非由單一方承擔全部責任。

Q3：歐盟AI法案對代理式AI的具體要求是什麼？

歐盟AI法案要求高風險AI系統必須滿足透明度、技術文檔、人工監督和品質管理等方面的嚴格要求。代理式AI系統——特別是那些能夠自主做出影響個人權利或財務決定的系統——極有可能被歸類為高風險類別。違規者可能面臨高達年營業額6%的罰款。

代理式AI的時代已經來臨。它為企業帶來了前所未有的效率提升和創新機會，但同時也提出了全新的治理和責任挑戰。Frankfurt Kurnit Kleitz & Selz的深度分析為我們提供了寶貴的法律視角，但我們必須記住，這個領域的規則仍在持續演進。對於企業而言，現在正是建立AI治理能力、評估責任風險並制定應對策略的關鍵時刻。

參考資料

• Frankfurt Kurnit Klein & Selz – 《代理式AI第一部分：定義與責任歸屬問題》(https://www.fkks.com)
• 歐盟執委會 – 《人工智慧法案》(EU AI Act) (https://digital-strategy.ec.europa.eu)
• 美國國家標準與技術研究院 – 《AI風險管理框架》(https://www.nist.gov)
• 中國國家互聯網信息辦公室 – 《生成式人工智能服務管理暫行辦法》(http://www.cac.gov.cn)
• Google DeepMind – 《AGI性能與自主程度分類框架》(2023) (https://deepmind.google)