最近與不同的AI公司交流時，我發現一個明顯的趨勢：大家都在談「智能體」（AI Agent）。在中國，這已經是一個炙手可熱的話題，各種創業與產品都圍繞著智能體展開。這意味著一個關鍵的轉折點——AI不再只是生成圖片、撰寫文章的輔助工具，而是開始「代替我們做事」，直接介入工作與生活流程。

文：Michael C.S. So（AiX Society 人工智能應用研究學會-創會會長）

這樣的變化一方面令人興奮，因為AI Agent的確能幫人節省大量時間、提高效率；但另一方面也令人憂慮，因為一旦AI能夠自主行動，它帶來的風險與治理挑戰就不再是理論，而是實實在在的迫切問題。最近發佈的《Preparing for AI Agent Governance》報告，正是針對這一點提出具體的研究與政策操作藍圖，焦點不在於宏大的倫理爭論，而是如何在不確定的環境下，逐步建立有效的制度工具。

沙盒與測試平台：治理的第一步

報告提出的第一個重點是「不要急於立法，而要急於準備」。準備的核心，就是沙盒（sandbox）與測試平台（testbeds）。

沙盒的作用，是在可控環境內允許AI Agent運行，並由監管者與研究人員觀察其行為。這種設計讓社會可以低風險地獲取證據：哪些風險能靠市場自然糾正，哪些則需要政策介入。

舉例來說，如果要測試AI報稅Agent，就可以先在沙盒中讓它與傳統流程並行，比較兩者的準確度與合規性。這樣，錯誤不會直接影響現實，但政府能在部署前看清問題所在。

這種「邊做邊看」的方式，比起等到全面落地後才亡羊補牢，更能減少制度上的被動。

透明度與監察：黑箱是最大隱患

沙盒提供了試驗場，但治理不能只停留在前期。報告強調，AI Agent一旦進入社會，必須具備透明度與監察機制。

這包括三個層面：

完整日誌（Logs）：每一次操作都要留下可追溯紀錄。

即時監控（Monitoring）：在運行過程中監測異常行為，例如短時間內提交大量可疑指令。

事故回報（Incident Reporting）：一旦出錯，必須有義務向外界通報，而不是隱藏。

沒有這些機制，AI Agent就只是一個「黑箱」，無法真正被問責。治理的重點因此不只是「看結果」，而是「看過程」。

基建與標準：Agent ID與緊急剎車

報告提出另一個核心概念：為AI Agent建立基礎設施。其中最具代表性的就是「Agent ID」。

每一個AI Agent都應該有身份標識，清楚記錄它的開發者、功能範圍以及認證狀態。這樣能避免出現來源不明、責任難以追究的「黑戶Agent」。

同時，還需要技術性的保護措施：

緊急剎車（Circuit Breaker）：當Agent出現大規模錯誤行為時，能即時中斷。

回滾機制（Rollback）：在出現錯誤後能撤銷影響，防止災難性擴散。

標準化接口（APIs）：確保不同Agent之間、以及Agent與現有系統之間能安全互通。

這些安排有點像交通規則：沒有紅綠燈、車牌與剎車裝置，車子再先進也只會帶來混亂與危險。

認證與審計：AI Agent也要有「執照」

另一個操作重點，是為AI Agent引入類似會計師、律師的專業認證與審計制度。

不同級別的Agent應該對應不同層級的執照：

初級Agent只能處理簡單、低風險任務；

高階Agent才被允許進入涉及金融、醫療等高風險領域。

同時，這些Agent應該接受第三方獨立審計，並公開其表現紀錄，例如準確度、出錯率。這樣既能防止濫用，也能建立社會信任。

這種制度不是要拖慢創新，而是要讓創新在可控的軌道內前進。

政府槓桿：供需兩端的推動

報告提醒，治理不只是「限制」，還包括「推動」。政策可以從供需兩端發力：

需求端：例如提供補貼或稅務優惠，鼓勵使用經認證的AI Agent。

供應端：支持開發者，例如開放數據集、資助研究，幫助降低開發門檻。

這種操作能避免AI Agent只成為少數大型企業的專利，而是能普及到更廣泛的應用場景。

國際協調：避免治理碎片化

AI Agent天然具有跨境屬性。例如，一個跨國公司的Agent可能同時處理美國、歐盟和其他地區的規則。如果各地要求互不兼容，結果就是合規成本暴增。

因此，報告強調國際協調的重要性。至少在透明度、認證和安全標準上，需要有一定程度的互認，避免碎片化，否則最終受害的是開發者與用戶。

治理要從操作開始

這份研究報告最大的價值在於，它提供了一套清晰的操作藍圖：沙盒試驗、透明監控、身份認證、專業審計，再加上政策槓桿與國際協調。這些不是抽象的討論，而是可以立即啟動的制度設計。

AI Agent的時代已經來臨，而治理不再是「要不要」的問題，而是「怎樣動手」的問題。當AI開始真正替人類「自己動手」時，社會必須同步建立能夠問責與保護的基礎設施。