在AI技术加速渗透企业核心业务的当下，代理式AI（Agentic AI）的崛起正在重构企业的责任与治理逻辑。不同于仅作为辅助工具的AI系统，代理式AI能够自主发起行动、适应环境变化，甚至与人类及其他AI主体互动，这给企业的法律合规与风险管理带来了全新挑战。近日，EnterpriseDB首席法务官Rob Feldman在接受Unite.AI采访时，结合自身在企业法务领域的丰富经验，深入剖析了代理式AI时代的企业责任边界、治理框架与合规路径。
### 代理式AI：暴露而非创造新的责任问题
Rob Feldman指出，代理式AI的出现并未创造全新的责任难题，而是将企业现存的治理漏洞放大。在传统模式下，企业的责任体系围绕人类员工和被动系统构建，而代理式AI则更像具有自主行为能力的参与者，能够独立完成理赔处理、资金划转等关键操作。这种自主性意味着，当AI系统出现失误时，责任最终将落在定义其运行环境、设置权限范围的企业身上。
数据显示，仅有约13%的企业成功实现了代理式AI的规模化应用，这些企业的代理式AI部署量是其他企业的2倍，投资回报率更是达到5倍。但Feldman强调，AI系统的自主性越高，企业就越需要提前明确问责机制。他用“数字牵引绳”（Digital Leashing）的概念比喻企业对代理式AI的治理：就像养狗需要牵绳管控一样，企业必须为AI系统设置明确的行为边界，即使这些系统具有一定的自主能力。
### 辅助式AI与代理式AI的核心区分：授权边界
在企业部署AI系统之前，首要任务是明确区分辅助式AI与代理式AI。Feldman认为，两者的核心差异在于“授权”：辅助式AI仅支持人类决策，而代理式AI能够在无需实时人工批准的情况下发起行动、执行决策。例如，能够自主触发工作流、批准业务结果或修改系统状态的AI系统，都应被归类为代理式AI。
这种区分至关重要，因为一旦企业向AI系统授予自主行动权限，法律与运营责任也将随之转移。如果企业未能提前明确这一边界，可能会在无意间将决策权让渡给AI系统，最终为其行为承担责任。因此，Feldman建议企业在部署前就完成AI系统的分类评估，建立与AI自主程度相匹配的治理框架。
### 传统法律原则在AI时代的适用性
当被问及传统法律原则能否适用于自主AI系统时，Feldman给出了肯定的答案。他认为，“过失委托”（Negligent Delegation）和“雇主责任”（Respondeat Superior）等传统法律框架，完全可以应用于AI场景。这些原则的核心是“授权与责任的对应关系”，与代理式AI的责任逻辑高度契合。
问题的关键不在于法律框架是否适用，而在于企业是否理解部署自主AI系统所承担的责任。Feldman强调，当企业未能明确AI系统的权限范围、缺乏必要的监督机制时，就可能面临法律风险。因此，企业需要将AI系统的治理纳入现有的合规体系，而不是等待专门的AI法规出台。
### 主权AI环境：明确责任的关键
在谈到企业控制的主权AI环境对责任的影响时，Feldman表示，这种模式并未改变风险承担主体，而是让责任归属更加清晰。当企业控制数据、基础设施和AI执行环境时，能够消除第三方带来的不确定性，从而更有效地管理风险。相反，如果企业依赖第三方AI工具和数据，可能会扩大自身的风险敞口。
他建议企业将对AI和数据的主权控制视为核心任务，具体措施包括：限制数据访问权限、明确AI系统的自主操作范围、对高影响决策保持人工监督，以及建立完善的日志与追溯机制。这些措施不仅能降低法律风险，还能减少运营摩擦，为企业的AI规模化应用奠定基础。
### 治理代理式AI的三维框架：政策、技术与合同
Feldman认为，企业对代理式AI的治理不能仅依赖政策，而需要构建“政策-技术-合同”三维框架。政策设定行为准则，技术控制决定AI系统的实际能力，合同则明确各方责任。具体而言：
1. **政策层面**：制定清晰的AI使用规范，明确不同场景下的AI权限与监督要求；
2. **技术层面**：通过技术手段实现对AI系统的可观测与可控制，例如为敏感场景的AI系统设置隔离环境，为高风险操作设置审批阈值；
3. **合同层面**：在与供应商的合作中明确责任划分，但合同不能替代企业内部的控制机制。
### 透明度与可审计性：构建可辩护的AI系统
在AI时代，透明度与可审计性成为企业降低法律风险的基础。Feldman指出，当AI系统引发争议时，监管机构和法院会关注三个核心问题：系统知道什么、被授权做什么，以及为什么采取特定行动。能够提供完整审计轨迹的企业，将在合规审查中处于更有利的地位。
因此，企业需要建立AI系统的全生命周期追溯机制，从训练数据、模型开发到部署运行，都要保留完整的记录。这不仅有助于事后的责任界定，还能在系统开发阶段及时发现潜在风险。
### 应对AI监管：以现有法律框架为基础，提前布局
对于企业如何应对不断演变的AI监管环境，Feldman建议不要等待专门的AI法规出台。他认为，现有州级和联邦法律已经提供了95%的合规指引，企业应将这些成熟的法律原则应用于AI治理。例如，将产品责任标准应用于AI系统开发，包括负责任的AI开发流程、发布前测试、风险披露、事后审计、人工监督和用户培训等。
在选择AI供应商时，企业应重点关注四个问题：谁在生产环境中控制系统、如何测试和执行权限、如何约束模型学习，以及出现问题时能提供哪些审计证据。如果供应商无法给出清晰答案，企业应谨慎合作。
### 结语：以治理确定性应对AI不确定性
随着代理式AI在企业核心业务中的应用不断深化，企业面临的合规挑战将更加复杂。Rob Feldman的观点为企业提供了清晰的治理路径：以“数字牵引绳”理念构建AI治理框架，明确责任边界，将传统法律原则与现代技术控制相结合，以主权AI环境为基础，实现AI系统的可观测、可控制与可审计。在AI技术快速迭代的时代，企业唯有以治理的确定性，才能应对技术的不确定性，在享受AI红利的同时，守住合规底线。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/enterprisedb-shou-xi-fa-wu-guan-jie-du-dai-li-shi-ai-de-zhi
