随着人工智能技术不断突破，AI智能体正从简单的对话工具进化为具备复杂任务处理能力的数字代理人。它们能够自主拆解任务、调用跨平台工具，甚至模拟人类操作完成交易，但这种进化也引发了新的法律与治理挑战：当AI代替用户点击、决策甚至实施行为时，责任究竟该由谁承担？
广州互联网法院近期审理的一起案件为这类问题提供了司法参考。某科技公司开发的AI对话机器人通过调用系统底层权限，绕过平台技术管控，模拟用户操作实施不正当竞争。法院裁定其立即停止侵权行为，并明确第三方应用需同时获得平台与用户双重授权。这一判决首次在司法层面确立了分层权限管控原则，标志着AI治理从“内容监管”向“行为管控”的转型。
暨南大学法学院副研究员仲春指出，当前AI智能体尚不具备法律主体资格。尽管其能展现自主规划能力，但本质上仍是人类开发的技术系统，缺乏独立意志与责任承担能力。她强调，AI操作涉及用户授权、数据访问、平台协议等多重法律关系，在多智能体协同场景下，责任归属可能陷入“人人有关却难以追溯”的困境。
责任划分的复杂性在具体案例中尤为突出。当AI因指令模糊或算法缺陷导致财产损失时，用户、模型厂商、硬件制造商与平台方往往互相推诿。仲春提出以“致害行为为起点”的责任框架：用户若故意利用AI实施侵权需担责，但普通用户不应为技术缺陷承担专业风险；模型厂商需对能力边界与安全风险负责；智能体服务提供者则在高风险场景中承担直接运营责任；硬件与平台方仅在存在因果关系时担责。
数据权限争议是另一核心矛盾。智能体跨平台调用数据的行为，既涉及个人信息保护，也关乎平台商业利益。传统“一次授权”模式难以适应智能体持续运行的特点，而平台常以安全为由设置数据壁垒。仲春认为，关键不在于数据开放与否，而需建立“开放程度、接口标准、安全成本分担”的规则体系，防止智能体入口形成新的垄断。
深度伪造技术的滥用则对社会信任构成直接威胁。公安部数据显示，利用AI伪造身份实施诈骗、生成谣言已成为新型犯罪主要形态。这类技术具有即时欺骗性与不可逆性——受害者往往在几分钟内被迫决策，且虚假内容即使被澄清仍可能持续传播。2025年实施的《人工智能生成合成内容标识办法》要求显式与隐式标识并行，但仲春指出，需进一步提升标识在传播环节的稳定性，并建立跨平台预警机制。
针对这些挑战，仲春提出构建“身份可信、授权可控、操作可见、风险可停、责任可查”的合规体系。这包括分层权限验证、任务级授权、高风险操作二次确认等机制，同时要求保留全流程日志以便审计。她强调，仅靠行业自律远不够，需通过强制性标准与典型案例形成可执行规则，避免风险扩散至全社会。
在国际层面，AI治理的跨国协作日益紧迫。2026年成立的世界人工智能合作组织（WAICO）为规则协调提供了新平台，但其有效性取决于具体项目落地与标准互认。仲春提醒，全球规则应避免成为发达国家的技术壁垒，需关注发展中国家能力差距。她认为，中国提出的“以人为本、智能向善”理念，可为国际规则制定提供兼具安全性与包容性的方案。