作者 | 戈伯書，紐約大學(xué)法學(xué)院法學(xué)碩士（LL.M.）在讀

2026年伊始，以O(shè)penClaw（因其圖標(biāo)為一只紅色龍蝦，故又被稱為“龍蝦”）為代表的自主式AI智能體受到廣泛關(guān)注。與基于用戶輸入的提示、大量原始數(shù)據(jù)訓(xùn)練而生成具體內(nèi)容的生成式AI不同，自主式AI則能夠突破用戶提示、特定使用界面、禁止訪問其他程序等限制，主動(dòng)進(jìn)行決策并處理任務(wù)。同時(shí)，OpenClaw支持本機(jī)實(shí)體硬件安裝或云端部署、跨平臺(tái)運(yùn)行，能夠?qū)崿F(xiàn)AI代理用戶完成整理文件、閱讀資訊等日常事務(wù)。而用戶花費(fèi)一定成本使用OpenClaw，不斷訓(xùn)練、調(diào)整該模型的過(guò)程，被稱為“養(yǎng)龍蝦”。

（圖片來(lái)源：OpenClaw官方網(wǎng)站）

一、從生成式AI到自主式AI：OpenClaw的自主性從何而來(lái)

為厘清以O(shè)penClaw為代表的自主式AI何以構(gòu)成一個(gè)法律監(jiān)管問題，首先需要理解它在技術(shù)層面的創(chuàng)新性，才能理解現(xiàn)行算法規(guī)制框架為何在它面前出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性規(guī)制失衡。

（一）從“被動(dòng)響應(yīng)”到“主動(dòng)執(zhí)行”：OpenClaw的心跳調(diào)度機(jī)制

傳統(tǒng)的生成式AI應(yīng)用，如ChatGPT、Deepseek，本質(zhì)上遵循一種“響應(yīng)式”的邏輯：用戶發(fā)出指令，系統(tǒng)處理并返回結(jié)果，會(huì)話結(jié)束后程序進(jìn)入休眠。用戶的每一次輸入，都是算法運(yùn)行的觸發(fā)條件。這一邏輯在法律規(guī)制框架制定上具有重要意義：它使得算法的運(yùn)行與用戶輸入提示詞的“觸發(fā)行為”在時(shí)間上高度同步，而用戶處于信息處理過(guò)程的中心位置。OpenClaw則徹底打破了這一觸發(fā)條件，其核心機(jī)制之一是“心跳調(diào)度”：自主式AI系統(tǒng)內(nèi)嵌設(shè)置了通過(guò)計(jì)劃任務(wù)，每隔三十分鐘自動(dòng)喚醒AI智能體，AI智能體隨即讀取文件中預(yù)設(shè)的任務(wù)清單，運(yùn)行推理循環(huán)，自主判斷當(dāng)前是否有需要處理的事項(xiàng)，并在必要時(shí)直接采取行動(dòng)，而這一過(guò)程無(wú)需任何人工觸發(fā)。

這一機(jī)制的法律意義不在于技術(shù)本身，而在于它所造成的時(shí)間錯(cuò)位：算法的運(yùn)行不再與用戶的在場(chǎng)同步發(fā)生。安裝自主式AI并運(yùn)行后，在用戶完全不知情的時(shí)間窗口內(nèi)，智能體仍在持續(xù)地判斷、執(zhí)行。例如，智能體可能在用戶熟睡時(shí)根據(jù)用戶的先前指令繼續(xù)自主決策執(zhí)行。這些行為不是用戶使用系統(tǒng)的結(jié)果，而是系統(tǒng)在用戶不在場(chǎng)時(shí)自主完成的。因此，現(xiàn)行算法規(guī)制框架中幾乎所有以“用戶在場(chǎng)”為隱含前提的條款均無(wú)法同樣約束自主式AI。

（二）從“就事論事”到“綜合處理”：OpenClaw的持久化記憶體系

OpenClaw記憶體系的運(yùn)作邏輯在方便用戶操作的同時(shí)，也給監(jiān)管帶來(lái)困難。目前，絕大多數(shù)生成式AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)處理是“非連續(xù)”的：每次會(huì)話獨(dú)立，上下文不跨會(huì)話保留；在同一對(duì)話中，上下文讀取也存在一定限度，因而用戶的數(shù)據(jù)不在系統(tǒng)中持續(xù)累積。相反，OpenClaw則構(gòu)建了一套高度結(jié)構(gòu)化的持久化記憶體系。在該體系中，AI智能體的人格與價(jià)值觀、會(huì)話中的重要事實(shí)、用戶的個(gè)人偏好與信息、日常信息等均會(huì)被歸檔、存儲(chǔ)入本地文件，AI智能體會(huì)根據(jù)內(nèi)容的重要程度將其注入日常自身行為的上下文讀取，并在新的指令發(fā)出后將新的觀察與判斷積累寫入記憶文件，循環(huán)往復(fù)。因此，OpenClaw對(duì)用戶數(shù)據(jù)的處理不是一次性的信息收集，而是一個(gè)動(dòng)態(tài)的、不斷自我強(qiáng)化的過(guò)程：智能體通過(guò)觀察用戶行為更新記憶文件，記憶文件反過(guò)來(lái)塑造智能體在下一次心跳中的行為判斷，由此形成一個(gè)不斷細(xì)化的用戶畫像。

從法律角度看，這種處理邏輯與《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》（“《算法推薦管理規(guī)定》”）第17條第2款所規(guī)制的“算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)向用戶提供選擇或者刪除用于算法推薦服務(wù)的針對(duì)其個(gè)人特征的用戶標(biāo)簽的功能”在形式上高度相似，但由于用戶標(biāo)簽功能的構(gòu)建主體已不再是生成式AI算法提供者，而是用戶自行配置的AI智能體，這一主體錯(cuò)位，直接導(dǎo)致現(xiàn)行規(guī)制框架的抓手落空。

（三）從“單一服務(wù)”到“生態(tài)擴(kuò)張”：OpenClaw的技能插件架構(gòu)

OpenClaw的開放式的技能插件架構(gòu)同樣造成了其監(jiān)管的復(fù)雜性。截至目前，OpenClaw的插件已經(jīng)可以接入企業(yè)微信、釘釘、飛書等日常辦公軟件。與傳統(tǒng)AI應(yīng)用的封閉功能集不同，OpenClaw的能力均能夠被儲(chǔ)存于本地文件，且技能安裝即生效，智能體只需在運(yùn)行時(shí)讀取并理解其中描述的工具調(diào)用方式與工作流程，無(wú)需重新編譯或重啟服務(wù)。目前，社區(qū)技能庫(kù)ClawHub已發(fā)布逾百種技能，覆蓋Gmail郵件管理、瀏覽器自動(dòng)化、智能家居控制等場(chǎng)景。這一架構(gòu)在功能上極大地?cái)U(kuò)展了OpenClaw的數(shù)據(jù)觸達(dá)范圍，每一個(gè)新安裝的技能，均意味著一條通往新數(shù)據(jù)源的訪問通道被打開。然而，OpenClaw目前沒有針對(duì)智能體心跳間隔期間行為的審計(jì)追蹤，也無(wú)法有效審閱、攔截已作出的自主決策。因而，一個(gè)外觀正常的技能插件，完全可以在用戶毫無(wú)察覺的心跳循環(huán)中，持續(xù)地、靜默地向外部服務(wù)器傳輸數(shù)據(jù)。

至此，以上三個(gè)技術(shù)特征出OpenClaw“自主性”的完整框架：心跳調(diào)度賦予智能體不依賴用戶觸發(fā)的持續(xù)運(yùn)行能力；持久化記憶賦予其跨會(huì)話的畫像積累能力；技能插件生態(tài)賦予其不斷擴(kuò)展的數(shù)據(jù)觸達(dá)能力。這三重能力疊加，使得OpenClaw的數(shù)據(jù)處理行為在時(shí)間上持續(xù)、在記憶上累積、在邊界上無(wú)限擴(kuò)展。正是這種"持續(xù)—?jiǎng)討B(tài)—無(wú)邊界"的人工智能技術(shù)，導(dǎo)致我國(guó)無(wú)法在現(xiàn)行算法規(guī)制框架下進(jìn)行有效規(guī)制，因而產(chǎn)生監(jiān)管漏洞。

二、我國(guó)應(yīng)對(duì)自主式AI智能體的產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整與監(jiān)管局限

（一）我國(guó)生成式AI監(jiān)管立法框架與局限

目前，我國(guó)的AI監(jiān)管框架主要針對(duì)生成式AI展開。自2021年起，我國(guó)主管部門以“每年一部”的頻率出臺(tái)相關(guān)法案：2021年，《算法推薦管理規(guī)定》發(fā)布，針對(duì)算法開展分級(jí)分類管理，要求算法服務(wù)提供者按規(guī)履行備案手續(xù)；2022年，《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》出臺(tái)，要求保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)安全與遵守個(gè)人信息保護(hù)相關(guān)規(guī)定；2023年，我國(guó)正式施行全球首部專門生成式AI治理法規(guī)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》（“《辦法》”），該《辦法》通過(guò)規(guī)范生成式AI提供者的算法合規(guī)、內(nèi)容合規(guī)等一系列合規(guī)義務(wù)，達(dá)到監(jiān)管效果；2024年《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法（征求意見稿）》等文件發(fā)布；2025年新增《網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全管理?xiàng)l例》，并且發(fā)布關(guān)于《人工智能科技倫理管理服務(wù)辦法（試行）（公開征求意見稿）》、《人工智能擬人化互動(dòng)服務(wù)管理暫行辦法（征求意見稿）》公開征求意見的通知。在可預(yù)見的未來(lái)，相關(guān)法案還會(huì)不斷細(xì)化更新。由此可見，我國(guó) AI 治理正由早期的“算法推薦”基礎(chǔ)監(jiān)管，邁向涵蓋生成合成、數(shù)據(jù)安全及人工智能倫理的全生命周期與穿透式監(jiān)管體系。

然而，OpenClaw等自主式AI的出現(xiàn)顛覆了針對(duì)傳統(tǒng)生成式AI以算法服務(wù)提供者為義務(wù)主體，以用戶為權(quán)利主體的監(jiān)管框架。一方面，在自主式AI的運(yùn)行邏輯下，用戶僅僅是任務(wù)的委托人，而AI智能體不再需要向用戶推送內(nèi)容，而是需要替用戶執(zhí)行內(nèi)部生成的指令。因此，此前建立的，通過(guò)規(guī)范算法服務(wù)提供者的合規(guī)、備案義務(wù)以保障用戶知情權(quán)、選擇權(quán)等邏輯將不再適用。另一方面，目前我國(guó)人工智能領(lǐng)域執(zhí)法的關(guān)鍵機(jī)制為在應(yīng)用商店上架審查，進(jìn)行算法備案、大模型備案。而OpenClaw作為一個(gè)開源軟件，并不通過(guò)應(yīng)用市場(chǎng)分發(fā)，而是直接以代碼倉(cāng)庫(kù)的形式分發(fā)，原本“未經(jīng)備案不得上架”的規(guī)則進(jìn)而失效；同時(shí)，生成式AI平臺(tái)存在明確的“算法服務(wù)提供者”，難以直接投射至OpenClaw運(yùn)行涉及的平臺(tái)、技能開發(fā)者、模型提供商、用戶等主體，進(jìn)一步動(dòng)搖原本以維護(hù)內(nèi)容治理合規(guī)、各主體權(quán)責(zé)分明為核心監(jiān)管框架。

（二）我國(guó)應(yīng)對(duì)自主式AI的產(chǎn)業(yè)政策方向調(diào)整

當(dāng)AI“養(yǎng)龍蝦”的浪潮伊始，我國(guó)多地政府發(fā)文支持OpenClaw&OPC（One Person Company, 即“一人公司”，指僅由一名股東設(shè)立的有限責(zé)任公司，因AI時(shí)代附帶的低成本、快響應(yīng)優(yōu)勢(shì)而興起）發(fā)展：2026年3月6日，安徽省合肥市高新區(qū)發(fā)布《合肥高新區(qū)打造人工智能OPC創(chuàng)業(yè)生態(tài)示范區(qū)行動(dòng)計(jì)劃（征求意見稿）》，推出15條硬核舉措護(hù)航OpenClaw等開源AI項(xiàng)目落地，并為相關(guān)企業(yè)提供大額財(cái)政補(bǔ)貼；同月7日，廣東省深圳市龍崗區(qū)人工智能（機(jī)器人）署針對(duì)《深圳市龍崗區(qū)支持OpenClaw&OPC發(fā)展的若干措施（征求意見稿）》（又稱“龍蝦十條”）公開征詢意見，推出“龍蝦服務(wù)區(qū)”，提供OpenClaw部署服務(wù)、特定條件下給予一定補(bǔ)貼等；同月9日，江蘇省無(wú)錫市高新區(qū)發(fā)布《關(guān)于支持OpenClaw等開源社區(qū)項(xiàng)目與OPC社區(qū)融合發(fā)展的若干措施（征求意見稿）》（又稱“養(yǎng)AI龍蝦12條”），為龍蝦部署、訓(xùn)練、開發(fā)等提供資金、房租等政策支持，并從政策層面要求加強(qiáng)安全管理、出海支持服務(wù)；同日，江蘇省常熟市也發(fā)布《常熟市加快打造OpenClaw 等開源社區(qū)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干措施（征求意見稿）》，推出13條類似舉措推動(dòng)開源AI項(xiàng)目助力產(chǎn)業(yè)發(fā)展等。

（圖片來(lái)源：合肥高新區(qū)管委會(huì)官方網(wǎng)站）

（三）我國(guó)應(yīng)對(duì)自主式AI的監(jiān)管局限

然而，AI技術(shù)快速迭代也給數(shù)據(jù)安全保障留下了巨大隱患。據(jù)報(bào)道，一名用戶發(fā)現(xiàn)自己的OpenClaw在“檢查郵件收件箱并建議刪除或歸檔”的指令下自動(dòng)刪除了所有郵件，并無(wú)視用戶重新發(fā)出的停止指令，給用戶造成一定損失。無(wú)獨(dú)有偶，另一名用戶在安裝OpenClaw僅3天后就由于API密鑰被盜，收到賬單顯示，在其不知情的情況下，3天內(nèi)消費(fèi)1.2萬(wàn)元詞源（Token）費(fèi)用。而這并非程序bug，系自主式AI智能體按照其內(nèi)在邏輯正常運(yùn)行的結(jié)果。根據(jù)現(xiàn)有研究成果，OpenClaw在幻覺與可信度、意圖誤解、意外結(jié)果、運(yùn)行安全意識(shí)、提示注入魯棒性、用戶欺騙等六個(gè)維度下的整體安全通過(guò)率僅58.9%。測(cè)試結(jié)果顯示，OpenClaw幾乎完全避免了生成式AI常見的幻覺問題；而當(dāng)用戶指示不明確，OpenClaw則會(huì)根據(jù)自身理解執(zhí)行指令，而非停止運(yùn)行并確認(rèn)用戶提示原意。

（圖片來(lái)源：arXiv｜A Trajectory-Based Safety Audit of Clawdbot （OpenClaw））

隨著OpenClaw的安全風(fēng)險(xiǎn)不斷顯現(xiàn)，我國(guó)相關(guān)政策逐漸從初期的大力扶植，轉(zhuǎn)向謹(jǐn)慎的風(fēng)險(xiǎn)提示。3月11日，我國(guó)工信部等研究提出《關(guān)于防范OpenClaw開源智能體安全風(fēng)險(xiǎn)的“六要六不要”建議》，提示企業(yè)、用戶在“養(yǎng)龍蝦”過(guò)程中使用官方最新版本、堅(jiān)持最小權(quán)限原則和網(wǎng)絡(luò)隔離，審慎使用可能造成個(gè)人信息泄露的技能，建立長(zhǎng)效防護(hù)機(jī)制，為后續(xù)構(gòu)建自主式AI的監(jiān)管路徑提供參考；3月15日，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì)發(fā)布《關(guān)于OpenClaw在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)應(yīng)用安全的風(fēng)險(xiǎn)提示》，強(qiáng)調(diào)OpenClaw在金融應(yīng)用中面臨的資金損失、交易責(zé)任不明、數(shù)據(jù)合規(guī)實(shí)效及新型AI詐騙等風(fēng)險(xiǎn)，并據(jù)此建議從業(yè)者謹(jǐn)慎在業(yè)務(wù)終端安裝OpenClaw。

由此可見，隨著自主式AI涌現(xiàn)，AI監(jiān)管領(lǐng)域面臨監(jiān)管對(duì)象性質(zhì)變化，而框架本身尚未作出回應(yīng)的困境。目前治理框架多基于內(nèi)容產(chǎn)出的靜態(tài)邏輯，面對(duì) OpenClaw 這種具備系統(tǒng)級(jí)自主執(zhí)行力的智能體，現(xiàn)有以內(nèi)容標(biāo)識(shí)和備案合規(guī)為主的監(jiān)管框架，正面臨從“言論監(jiān)管”向“行為規(guī)制”跨越的制度性挑戰(zhàn)。

三、歐盟與美國(guó)算法規(guī)制框架的經(jīng)驗(yàn)與局限

在中國(guó)面臨AI監(jiān)管規(guī)制困境的同時(shí)，歐盟與美國(guó)也正以各自的方式回應(yīng)自主式AI智能體帶來(lái)的合規(guī)挑戰(zhàn)，兩種路徑下不同的規(guī)制邏輯和制度限制均為我國(guó)的規(guī)制框架提供了可借鑒研究的樣本。

（一）歐盟在風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)邏輯下的規(guī)制道路

歐盟于2024年頒布《人工智能法案》（“《AI法案》”），旨在促進(jìn)歐洲可信賴的人工智能發(fā)展。作為全球首個(gè)關(guān)于人工智能的法律框架，該法案將人工智能系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分為不可接受的風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)、透明度風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)4個(gè)類別。

（圖片來(lái)源：歐盟委員會(huì)官方網(wǎng)站）

針對(duì)“不可接受的風(fēng)險(xiǎn)”，歐盟《AI法案》明確禁止所有被認(rèn)為對(duì)人類安全與基本權(quán)利構(gòu)成明顯威脅的八類人工智能實(shí)踐，例如人工智能操縱與欺騙、利用人工智能針對(duì)漏洞進(jìn)行有害攻擊等。同時(shí)，歐盟委員會(huì)發(fā)布“《AI法案》所定義的禁止人工智能實(shí)踐指南”，確保該法案在歐盟內(nèi)得到統(tǒng)一有效的實(shí)施，從源頭阻斷AI對(duì)基本權(quán)利的非法侵害。對(duì)于涉及關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施、教育、就業(yè)、司法及公共服務(wù)等領(lǐng)域的AI應(yīng)用，由于其可能對(duì)健康、安全或基本權(quán)利造成嚴(yán)重影響，被歸類為“高風(fēng)險(xiǎn)”類別。此類系統(tǒng)必須在投放市場(chǎng)前滿足嚴(yán)苛的合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，包括建立風(fēng)險(xiǎn)緩解系統(tǒng)、使用高質(zhì)量無(wú)歧視數(shù)據(jù)集、確保結(jié)果可追溯以及落實(shí)適當(dāng)?shù)娜斯けO(jiān)督等。而針對(duì)透明度風(fēng)險(xiǎn)AI系統(tǒng)，則需要遵守《AI法案》項(xiàng)下包括披露義務(wù)在內(nèi)的各項(xiàng)規(guī)則。

歐盟風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)框架的制度優(yōu)勢(shì)在于，它跳出了“服務(wù)類型”的分類思維，直接以“風(fēng)險(xiǎn)程度”作為規(guī)制強(qiáng)度的決定因素，使得《AI法案》在面對(duì)OpenClaw等新AI技術(shù)的沖擊時(shí)仍可以發(fā)揮規(guī)制作用。然而，《AI法案》在應(yīng)對(duì)自主式AI智能體時(shí)同樣暴露出一定局限。例如，現(xiàn)有的規(guī)制邏輯預(yù)設(shè)了某一AI應(yīng)用存在固定配置和預(yù)先確定的部署狀態(tài)，而自主式智能體平臺(tái)的能力邊界隨技能插件的安裝實(shí)時(shí)擴(kuò)展，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)很可能在部署后持續(xù)動(dòng)態(tài)變化，從而突破此前根據(jù)《AI法案》分級(jí)評(píng)估達(dá)成的合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。這種“事前靜態(tài)評(píng)估”與“運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)”之間的錯(cuò)位，與我國(guó)算法規(guī)制框架面臨的困境如出一轍，僅在制度層面存在不同表現(xiàn)形式。

（二）美國(guó)的碎片化規(guī)制格局

目前，美國(guó)尚未出臺(tái)一部聯(lián)邦層面的AI規(guī)制法令針對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行綜合性的規(guī)制，各州通過(guò)自行立法填補(bǔ)空白，形成多達(dá)五十種監(jiān)管方案并行的碎片化格局。在保障美國(guó)人工智能公司擁有不受繁瑣監(jiān)管的創(chuàng)新自由的前提下，特朗普政府于2025年12月發(fā)布行政命令，決定制定一個(gè)負(fù)擔(dān)最小的全國(guó)性人工智能政策框架，結(jié)束目前各州各自為政的混亂監(jiān)管狀態(tài)；2026年3月20日，特朗普總統(tǒng)公布國(guó)家人工智能立法框架，標(biāo)志著美國(guó)從“各州自治”轉(zhuǎn)向“聯(lián)邦引領(lǐng)”的規(guī)制范式轉(zhuǎn)型。該框架明確了六大核心目標(biāo)：保護(hù)兒童，賦能家長(zhǎng)；保障美國(guó)社區(qū)數(shù)據(jù)安全與國(guó)家安全；尊重知識(shí)產(chǎn)權(quán)與創(chuàng)作者權(quán)利；保護(hù)言論自由；促進(jìn)美國(guó)AI主導(dǎo)地位與創(chuàng)新；培養(yǎng)適應(yīng)AI的勞動(dòng)力隊(duì)伍。該立法框架旨在解決AI帶來(lái)的最緊迫的六項(xiàng)政策議題，其雖未能結(jié)束目前美國(guó)AI的碎片化規(guī)制格局，卻為未來(lái)美國(guó)企業(yè)持續(xù)保持AI技術(shù)創(chuàng)新能力、應(yīng)對(duì)AI技術(shù)挑戰(zhàn)的價(jià)值導(dǎo)向，也為日后將該框架轉(zhuǎn)化為較完善的AI技術(shù)規(guī)制聯(lián)邦立法奠定基礎(chǔ)。

不過(guò)，美國(guó)在人工智能算法問責(zé)機(jī)制上的立法探索仍具有參考價(jià)值。美國(guó)2025年引入《算法問責(zé)法案》（Algorithmic Accountability Act），強(qiáng)制要求企業(yè)對(duì)人工智能進(jìn)行影響評(píng)估，評(píng)估算法是否存在歧視、偏見，向聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)報(bào)告算法工作原理、決策過(guò)程和評(píng)估結(jié)果，并采取措施減輕已識(shí)別的風(fēng)險(xiǎn)。雖然該法案目前尚未獲得眾議院、參議院通過(guò)，但該法案項(xiàng)下的設(shè)計(jì)仍然值得參考：監(jiān)管將部分依賴企業(yè)主動(dòng)針對(duì)算法進(jìn)行評(píng)估，而無(wú)需用戶同意。這樣的設(shè)計(jì)更能覆蓋OpenClaw此類繞過(guò)用戶自主式AI的監(jiān)管場(chǎng)景。然而，《算法問責(zé)法案》的制度設(shè)計(jì)本身對(duì)自主式AI智能體的規(guī)制也存在無(wú)法規(guī)制自主式AI算法風(fēng)險(xiǎn)邊界未定的局限。該法案的核心工具是事前影響評(píng)估，要求企業(yè)在部署算法前向聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)提交評(píng)估報(bào)告。同時(shí)，OpenClaw等自主式AI智能體的風(fēng)險(xiǎn)邊界隨技能插件的實(shí)時(shí)安裝持續(xù)擴(kuò)展，企業(yè)根據(jù)部署時(shí)情況得出的評(píng)估結(jié)論極易在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中迅速過(guò)時(shí)。

（圖片來(lái)源：美國(guó)國(guó)會(huì)官方網(wǎng)站）

（三）歐美算法規(guī)制經(jīng)驗(yàn)的局限與啟示

綜合來(lái)看，歐盟“事前靜態(tài)評(píng)估”的內(nèi)在局限與美國(guó)的碎片化格局、立法僵局共同說(shuō)明，現(xiàn)有主要其他法域的算法規(guī)制框架，在應(yīng)對(duì)自主式AI智能體時(shí)，均未能提供成熟的規(guī)制方案。盡管各有局限，其仍未我國(guó)提供了可借鑒的制度經(jīng)驗(yàn)和前車之鑒。

就應(yīng)避免的局限而言，歐美的實(shí)踐共同表明：以事前評(píng)估為核心工具的規(guī)制框架難以有效應(yīng)對(duì)自主式AI智能體運(yùn)行時(shí)風(fēng)險(xiǎn)邊界持續(xù)動(dòng)態(tài)變化的現(xiàn)狀。歐盟的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)難以應(yīng)對(duì)OpenClaw等自主式AI安裝插件帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)，美國(guó)的評(píng)估報(bào)告系統(tǒng)無(wú)法實(shí)時(shí)反饋系統(tǒng)運(yùn)行中可能不定時(shí)產(chǎn)生的問題，其根源均在于法律規(guī)制的靜態(tài)預(yù)設(shè)與智能體動(dòng)態(tài)行為之間的錯(cuò)位。

就可借鑒的經(jīng)驗(yàn)而言，其一，歐盟的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)框架提供了一種超越將算法服務(wù)按“服務(wù)類型”分類的方式，通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)程度決定規(guī)制強(qiáng)度。這一規(guī)制邏輯對(duì)我國(guó)確定備案義務(wù)觸發(fā)條件、區(qū)分不同自主程度AI系統(tǒng)的監(jiān)管條件等問題更具適配性。其二，美國(guó)《算法問責(zé)法案》要求企業(yè)主動(dòng)評(píng)估算法風(fēng)險(xiǎn)、定期向監(jiān)管部門報(bào)告，而不以用戶投訴為觸發(fā)條件，能夠更好地適配自主式AI在運(yùn)行中出現(xiàn)用戶難以感知附帶的隱形風(fēng)險(xiǎn)的情況。因此，我國(guó)在應(yīng)對(duì)自主式AI智能體構(gòu)件規(guī)制框架時(shí)，應(yīng)在借鑒歐美經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)，探索將監(jiān)管范圍延伸至系統(tǒng)運(yùn)行全階段的動(dòng)態(tài)規(guī)制路徑。

四、我國(guó)應(yīng)對(duì)自主式AI智能體應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)制建議

目前，無(wú)論是歐盟的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)體系還是美國(guó)的碎片化規(guī)制格局都未能有效應(yīng)對(duì)自主式AI智能體帶來(lái)的規(guī)制挑戰(zhàn)，然而，自主式AI智能體本身與此前的實(shí)踐均要求新的規(guī)制框架根據(jù)AI智能體自主性程度作出調(diào)整、完善動(dòng)態(tài)評(píng)估機(jī)制和明確不同主體間責(zé)任問題。

其一，建議以不同的自主性程度為標(biāo)準(zhǔn)，重構(gòu)算法分類規(guī)制體系。我國(guó)現(xiàn)行《算法推薦管理規(guī)定》第2條僅將算法推薦技術(shù)根據(jù)能夠提供的具體內(nèi)容不同而分為“生成合成類、個(gè)性化推送類、排序精選類、檢索過(guò)濾類、調(diào)度決策類等”類別，然而，OpenClaw等自主式AI智能體的興起則揭示了算法按照其自主性程度同樣需要被分類并分級(jí)規(guī)制。基于此，傳統(tǒng)生成式AI可被歸為“被動(dòng)響應(yīng)型”，而新興的自主式AI則需被歸為“自主行動(dòng)型”，適用更嚴(yán)苛的公示要求、行為日志存留等合規(guī)義務(wù)。同時(shí)，上述義務(wù)應(yīng)以系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行行為而非部署時(shí)的功能描述為認(rèn)定依據(jù)，以規(guī)避前述“靜態(tài)事前評(píng)估”規(guī)制方式的局限性。

其二，建議構(gòu)建行為日志留存制度，以便追溯、彌補(bǔ)監(jiān)管缺口。現(xiàn)行算法規(guī)制框架以事前備案與事后投訴協(xié)調(diào)規(guī)制為主，但缺乏對(duì)算法運(yùn)行過(guò)程的實(shí)時(shí)記錄與監(jiān)管。在傳統(tǒng)生成式AI應(yīng)用場(chǎng)景中，該缺口并不突出，然而適用自主式AI智能體將會(huì)放大該監(jiān)管缺陷帶來(lái)的危害：若無(wú)強(qiáng)制性行為日志留存，用戶及監(jiān)管機(jī)構(gòu)都將無(wú)從重建智能體的自主決策過(guò)程，進(jìn)而加劇主體責(zé)任認(rèn)定、合規(guī)義務(wù)設(shè)定困難。引入行為日志留存制度在技術(shù)上并非難事：僅要求自主式AI智能體在本地或云端完整記錄每次心跳調(diào)度下智能體所調(diào)取的數(shù)據(jù)范圍、執(zhí)行的操作類型與結(jié)果，并保留一定期限方便用戶、監(jiān)管機(jī)構(gòu)查閱調(diào)取。這一制度能夠?yàn)槭潞筘?zé)任認(rèn)定與劃分提供證據(jù)，既保障用戶對(duì)agent具體行為的知情權(quán)，也支撐監(jiān)管機(jī)構(gòu)進(jìn)行調(diào)查取證。

其三，建議建立插件的分層責(zé)任體系，以平臺(tái)審查義務(wù)填補(bǔ)開源軟件監(jiān)管的真空狀態(tài)。由于OpenClaw系開源軟件，直接通過(guò)代碼安裝分發(fā)技能，而非傳統(tǒng)的應(yīng)用軟件，因而無(wú)法通過(guò)傳統(tǒng)的事前備案審查機(jī)制。鑒于OpenClaw也可通過(guò)插件形式存在于日常社交平臺(tái)、瀏覽器，監(jiān)管部門可以將一部分合規(guī)義務(wù)轉(zhuǎn)移至技能分發(fā)平臺(tái)，構(gòu)建差異化的審查義務(wù)體系。具體而言，可發(fā)揮“底線防控型”工具的復(fù)原力效能，根據(jù)技能所涉及的數(shù)據(jù)敏感程度分類：對(duì)于涉及用戶個(gè)人信息、文件系統(tǒng)、賬戶密碼等重要敏感權(quán)限的技能，平臺(tái)須履行安全審查義務(wù)，成立應(yīng)急預(yù)案，相關(guān)技能未經(jīng)審查則不得上線；對(duì)于其他普通功能類技能，平臺(tái)只需履行事后監(jiān)管責(zé)任，在收到用戶舉報(bào)后及時(shí)核查處理。相應(yīng)地，平臺(tái)只需對(duì)未盡審查義務(wù)而導(dǎo)致的法律后果承擔(dān)責(zé)任，對(duì)已經(jīng)履行審查義務(wù)的平臺(tái)，則可主張免責(zé)。將技能提供平臺(tái)的義務(wù)強(qiáng)度與數(shù)據(jù)敏感程度關(guān)聯(lián)能夠確保高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景下明確的責(zé)任主體，也不至于對(duì)企業(yè)施加過(guò)重的合規(guī)負(fù)擔(dān)。

五、結(jié)論

OpenClaw并不是一個(gè)孤立的產(chǎn)品，而是一類自主式AI智能體的代表。當(dāng)AI從響應(yīng)人類提示的工具轉(zhuǎn)變?yōu)樽灾餍袆?dòng)的執(zhí)行者、從被動(dòng)響應(yīng)用戶需求的回答者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)執(zhí)行用戶想法的代理人時(shí)，現(xiàn)有的算法框架所依賴的算法平臺(tái)運(yùn)營(yíng)、風(fēng)險(xiǎn)事先可知等預(yù)設(shè)應(yīng)發(fā)生轉(zhuǎn)變，相應(yīng)地，未來(lái)的監(jiān)管體系也應(yīng)當(dāng)超越靜態(tài)的內(nèi)容審查，轉(zhuǎn)而構(gòu)建基于自主程度分級(jí)、動(dòng)態(tài)行為審計(jì)與穿透式責(zé)任分層的復(fù)合規(guī)制路徑。通過(guò)明確算法代理的法律邊界，并在技術(shù)底層嵌入合規(guī)機(jī)制，方能確保智能體在復(fù)雜決策中不脫離人類價(jià)值的錨點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)效率提升與風(fēng)險(xiǎn)防控的動(dòng)態(tài)平衡。

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責(zé)任編輯 | 王睿

審核人員 | 張文碩

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