聚焦“侵入式AI”伦理与治理，跨界讨论共寻AI安全解法
2025年，“AI代理”无疑是最炙手可热又最令人不安的科技浪潮。它承诺解放生产力，却也可能在用户不知情时，化身为一个在数字世界为我们“代行一切”的、难以约束的“数字幽灵”。
本次研讨会的价值，在于它首次将法律与技术专家汇聚一堂，不再空泛地讨论AI伦理，而是精准地解剖“无障碍权限”这一具体而微的技术切口，直面AI代理在权限、数据、责任层面带来的系统性挑战。会议现场的思想交锋远超“是否要管”的层面，深入到了“如何管得聪明”的实操层面——无论是为AI代理建立“独立数字身份”的大胆构想，还是对“双重授权”与“行为回溯”的现实争论，都为我们勾勒出一幅动态治理的复杂图景。
这不仅是技术专家的课题，更是关乎每个数字公民权利的未来预演。本文记录的正是在这个关键节点，前沿思考者们的共识、分歧与远见。
2025年11月28日，“侵入式AI的风险与治理：法律与技术对话”研讨会在中国政法大学教学图书综合楼举行，中国政法大学、清华大学、北京理工大学、浙江理工大学、对外经济贸易大学等高校的法学、技术领域专家，汉华飞天信安科技、中伦律师事务所等企业界代表，以及数据交易所、智库机构的实务专家齐聚一堂，共同探讨侵入式AI的风险与治理议题。
本次会议由本次研讨会由中国政法大学中国政法大学民商经济法学院、走出去智库、互联网法律评论主办，设置三大核心环节：AI代理的技术风险与安全机理解析、法律伦理困境与责任边界界定、治理路径创新与产业实践探索，并以开放讨论与总结环节收尾，多方通过跨界对话为AI代理生态的安全有序发展建言献策。
研讨会伊始，主办方代表、中国政法大学民商经济法学院教授金晶致欢迎辞。金晶指出：“数据与AI存在微妙的共生关系，数据既是AI的原材料，AI本身也可成为数据产品。在人工智能向善的价值原则之外，如何将治理落到技术细节与规则细节，形成独有的治理模式，是当前AI法律研究领域亟待破解的核心问题。”
2025年被广泛视为“AI代理元年”，但相较于AI领域的成熟研究，AI代理的监管治理仍处于初级阶段，尚未形成完整体系。AI代理涉及的问题比AI本身更综合、更复杂，而本次会议聚焦的“无障碍权限AI代理”，正是贴近日常生活的典型场景——这类AI通过无障碍权限实现自主功能，其技术属性与传统侵入式软件存在相似性，由此引发了隐私保护、自主权利丧失、边界模糊等一系列问题。主持人张颖抛出引子，“我们今天选取用无障碍权限的例子去看待AI代理到底在功能和法律上，应该有一个什么样的边界？”
一、AI代理技术风险与安全机理解析：超出单纯权限滥用范畴
研讨会第一单元聚焦“AI代理的技术风险与安全机理”，由多位技术专家与实务学者分享前沿观察，深入剖析无障碍权限的技术演进与风险本质。北京汉华飞天信安科技有限公司总经理彭根作为技术领域代表，从技术实践角度展开深度解析。
根据彭根介绍，无障碍权限为安卓早期就有的权限，其最初设计目的是为残障人士和老年人提供辅助功能，补全其使用电子设备的能力不足：例如视觉障碍者的读屏功能、老年人的误触防护等。但随着技术迭代，尤其是API升级实现图形化界面向结构化界面转型后，无障碍权限从“能力补全”升级为“能力增强”，成为人类的“自动化助手”——部分手机厂商已推出相关功能，可以自动完成APP权限开启、关闭等操作，彭根形象地将这类功能比喻为“手机自动驾驶”。
“结构化解析让AI能精准识别屏幕上的按钮、输入框、链接等元素，而非单纯的图像识别，这为AI代理的自主操作提供了技术基础。”彭根强调，与传统脚本需要程序员编写代码不同，AI Agent无需代码即可自主规划任务、执行操作，甚至能在夜间自动运行，实现了从“人手操作”到“自动化操作”的本质转变。这种技术演进带来了两大核心风险：一是权限的无边界扩张，无障碍权限属于系统级全局权限，一旦开放便拥有设备的完全操控权，突破了传统权限的单一性和限定性；二是行为主体的模糊化，AI成为实际操作主体，用户可能失去对设备的直接控制，且其操作速度远超人类反应，例如短信验证码可在用户未查看前被AI捕获。
彭根结合灰产实践案例进一步警示风险：部分黑产已利用无障碍权限实现验证码自动采集、抢票购物自动化等操作，且这类AI操作路径拟人化程度极高，传统反制手段难以识别。他同时指出，AI Agent的能力正在快速升级，不仅能完成固定流程任务，还能识别报错颜色等多模态信息，甚至具备长时间独立完成复杂任务的能力——其写代码效率较人类提升百倍，可独立完成半小时以上的代码编写工作。
“权限意义的升级和行为控制权的外包已成为核心问题。”彭根提出，“尤其用户授权AI在不同APP间迁移数据的行为，可能引发《网安法》下的数据保管责任边界争议，亟需法律层面回应。”
走出去智库总经理、高级合伙人陆俊秀用通俗语言补充技术风险的核心逻辑。他提出“目标函数的不可控外溢”概念：AI代理的核心逻辑是最大化效率实现用户目标，但可能超出授权范围采取非常规手段，例如为抢票而攻击平台系统。这种“失控的数字劳动力”突破了传统APP的“沙箱隔离”机制，通过全景感知、越权操作获取跨平台数据，形成“采集-分析-传输”的隐蔽数据链条。
陆俊秀指出，AI代理的风险具有系统性和隐蔽性：采集环节通过结构化UI解析实现跨平台数据全景画像，涵盖社交私密信息、购物记录、金融通知等；分析决策环节依赖“黑箱”算法，透明度和可审计性不足；传输环节通过隐蔽通道聚合数据，形成比用户本人更了解自己的数字档案。“更值得警惕的是威胁泛化和反追踪能力增强，传统机器人基于固定脚本，而AI代理的能力持续扩展，简单反制手段无效，其混淆、加密等反追踪技术也增加了监管难度。”他强调，AI代理并非单一软件工具，而是构建了完整的智能化用户行为替代系统，其威胁已经超出了单纯的权限滥用范畴，“可以看成是拥有失控自主权的数字劳动力，这将是所有监管工作或者是治理工作必须要面对的困境，一方面想用它，一方面还得想好怎么让它可控被用，这是很大的挑战。”
陆俊秀还指出了AI代理构建完整的智能化用户行为替代性的后果：“这一系统是闭环的，所以其威胁也是系统性的，不仅侵犯隐私，还会影响市场秩序，因为其本质就是目标函数不可控的外溢。”
清华大学电子工程系信息系统研究所副所长、副研究员、博士生导师王钺从技术治理视角提出新思考。他认为，侵入式AI的风险与治理议题可分为两个要素拆解后梳理应对：一个是AI Agent的治理问题，一个是无障碍权限的管理问题。当前AI Agent治理的核心困境在于未将其视为独立行为主体，而是让其顶着用户身份操作。
“互联网上由Agent产生的流量已超过真实用户流量，这些‘数字幽灵’在网络空间持续交互，但我们仍用管理行为的逻辑而非管理主体的逻辑对其进行规制。”王钺提出，应赋予AI Agent独立身份，建立区分于自然人的数据通路——例如为Agent单独设计MCP接口，而非通过UI界面获取数据，这样既能发挥其增值服务价值，又能实现有效管控。“治理AI Agent应赋予其独立的身份和独立的数据通路，像人一样建立信用，形成声誉，不能仅仅用强监管的行为规制去处理。当AI Agent变成一个可被识别的行为主体，其行为便可以同自然人的行为区隔开来。”
二、法律伦理困境与责任边界：若操作记录无法回溯，责任难界定
第二单元开始进入开放讨论环节，前半部分围绕“法律伦理困境与责任边界”展开，多位法学专家结合现行法律框架与实践案例，剖析AI代理带来的法律挑战，探讨授权机制、责任溯源等核心问题。
北京理工大学智能科技法律研究中研究员、民盟中央法制委员会委员、中国互联网协会青年专家王磊从“人工智能的思路革新”角度提出了思考。他表示人工智能的治理方面，实践目的可能同实际效果可能存在偏差，原因是“从激励角度来看，人工智能的激励方式是获取更多的数资源”。因此在人工智能的治理上，需打破传统思路。
王磊总结了AI治理过程中的三个现象：一是AI相关技术在一些灰产领域“突破想象、脑洞大开”使得治理难度和治理要求更高；二是新场景下的责任界定仍旧模糊，如“MCP广场里出现问题时，责任是否应该由平台承担？”；三是互联互通过程中UGC生成内容的搬迁，将会对平台生态造成影响，平台之间的竞争秩序需要重新讨论。王磊也给出了一些建议，一方面强调不同于以往视角，我们需要 “治理弹性化”，一方面加强竞争秩序的具体化，王磊认为，“规则和标准的角度需要进一步的明确。”
浙江理工大学数据法治研究院执行院长、数据法学创新团队负责人郭兵聚焦无障碍权限的治理难题，从单独同意、双重授权、记录回溯三个维度展开了深入分析。
郭兵认为，目前团体标准存在差异，广东省标准化协会明确禁止智能体利用无障碍权限操作第三方APP，而中国软件行业协会最新标准则弱化限制、强调用户可控。可见，目前业内关于无障碍权限的使用仍然存在争议。
关于单独同意机制，郭兵指出，针对敏感个人信息的单独同意机制一直存在较大的争议：部分观点认为单独同意机制阻碍了包括人工智能在内的数据要素流通利用，也有不少观点认为单独同意流于形式、用户缺乏真正的决定权。无障碍权限属于高度敏感权限，实践中智能体调用该功能可能涉及敏感个人信息，也可能不涉及。因此如果部分智能体将无障碍权限告知纳入一般隐私政策，并未纳入单独同意的范围，就可能导致部分功能（如支付）无法自动化完成。
双重授权问题同样存在行业分歧。郭兵表示，广东标准和中国软件行业协会早期标准均要求智能体获得用户和第三方APP的双重授权，但中国软件行业协会最新标准已取消这一要求，转而强调“用户可控”。这两份存在矛盾的智能体标准，也凸显了双重授权原则的行业分歧。由于潜在商业利益冲突，智能体运营方与第三方APP的不正当竞争案件可能随时发生，但即便中国软件行业协会取消双重授权的要求，团体标准也不具有直接的法律效力，无法为这一争议提供判断标准。
记录回溯则涉及责任认定的关键问题。郭兵提出，智能体的操作记录若无法回溯，将导致侵权发生时责任难以界定，或许正因如此，中国软件行业协会最新标准增加了记录回溯的要求。然而记录回溯也存在存储范围、存储方式、与个人信息删除权的冲突等难题。如何破解用户权益保护和用户最终追责权利保障之间的矛盾，将成为智能体记录回溯的制度难题。
中伦律师事务所合伙人王飞从实践角度分享了企业合规案例。他结合文档类AI代理、医疗功能AI代理、服装设计AI代理三个具体场景，指出企业面临的核心合规困惑：授权范围如何界定、跨文档数据使用的权利边界、技术中立抗辩的适用空间等。某医疗AI代理需访问用户医院数据和医疗文献生成诊断报告，其是否可类比搜索引擎主张技术中立？用户授权后，平台是否仍需承担数据安全责任？王飞对此表示：“律师可能更偏保守，但我更多会从客户角度去契合当下司法实践、学术观点还有行政监管的要求，希望能有更好的落地到合规的措施。”
对外经济贸易大学法学院教授、数字经济与法律创新研究中心主任许可结合美国Perplexity案展开跨境法律比较分析。该案中，被告Perplexity通过亚马逊Prime帐号帮助用户购物，被亚马逊指控违反CFAA（《计算机欺诈与滥用法案》）、平台规则并造成商业损失，而Perplexity则主张自己是“用户授权的代理人”，认为亚马逊的指控是巨头对初创企业的霸凌。
许可指出，该案核心争议反映了AI代理三方关系（用户、Agent、第三方平台）的法律困境：Agent声称是用户权利延伸，但平台认为其行为破坏了商业生态和安全秩序。结合中国司法实践，许可强调，用户授权不能替代平台授权，这一原则在数据爬取案件中已得到确认——例如新浪微博诉今日头条案中，法院认定大V授权不足以豁免今日头条的爬取行为侵权责任。
但许可也指出，“AI代理和传统爬取是两种完全不同的技术手段，不能把传统的用于数据爬取的规制运用到Agent的使用上”因此应区分两种Agent形态：纯粹的“代理人”（行为完全限定在用户授权范围）和“中介合作者”（可能存在自身利益诉求），不同形态对应不同的法律责任框架。
三、先发展还是先规范？创新治理需关注数据跨域获取合法性
第三单元聚焦“治理路径创新与产业实践”，来自产业界、科研机构的专家分享了实践探索，探讨技术、法律、产业协同治理的可能路径。
江苏数据交易所数据要素首席专家、上海市浦东新区数据跨境改革专家组特聘专家林梓瀚从产业发展视角提出“先发展后规范”的治理思路。
林梓瀚介绍，江苏数据交易所正推整合全省13个地市的数据资源，开发高质量数据集和垂类模型，构建智能体超市平台。但实践中面临三大核心难题：数据权属不明导致的合规风险、模型复用引发的版权争议、合成数据失真与过拟合问题。当前AI发展对高质量数据的需求极为迫切，部分企业不得不使用合成数据，但效果难以保障。
基于产业实践困境，林梓瀚提出治理建议：“技术迭代速度远超立法速度，对数据权属、版权等争议问题先搁置、先获免，让市场先发展起来。”他强调，欧盟强监管模式已显现弊端，中国应优先发展，在守住安全红线的前提下，给予技术创新足够的试错空间。“先不要管死，先用再说，因为后面随着技术发展，逻辑可能又变了。”
中国政法大学民商经济法学院讲师高郦梅从法律救济角度提出事后治理路径。她认为，AI Agent的侵权责任不应适用无过错责任原则，而应采用过错责任框架下的过错推定原则——AI服务提供者需证明已履行合理注意义务，否则推定其存在过错。“AI Agent提供的是交互式服务，而非传统意义上的产品，且其缺陷难以界定，适用无过错责任会大幅提高研发成本，阻碍中小企业创新。”
高郦梅建议，应区分不同主体的责任：AI服务提供者适用过错推定责任，需保障行为可溯源、履行注意义务；用户适用一般过错责任，仅在故意诱导侵权或未合理设定任务边界时承担责任。“事前规制与事后救济需形成合力——高风险场景应设置多步骤授权和关键操作确认，同时建立清晰的责任划分机制，为侵权发生后的救济提供依据。”
北京师范大学法学院博士生导师、中国互联网协会研究中心副主任吴沈括从人工智能与数据处理范式变革角度展开分析。他指出，AI时代的数据处理呈现非结构化、实时化、去中心化、合成数据增多等特点，这使得传统监管模式面临挑战。“流式数据处理模式意味着监管需要具备更高的时效性和覆盖面，而去中心化架构则进一步凸显了数据安全与可靠性问题。”
吴沈括提出，未来治理需关注数据跨域获取的属性问题——Agent基于用户授权跨APP获取数据时，是否需要第三方APP同意，需要研判的诸多问题包括在具体场景中是否形成与APP产生竞争关系的数据产品或服务，是否属于旨在执行用户指令的非竞争行为。
四、AI代理治理需凝聚跨域共识，探索动态治理框架
总结讨论环节，与会专家围绕“AI代理的身份界定”、“监管边界”、“产业与法律的平衡”等核心问题展开热烈交锋。彭根与郭兵就OPPO“AI小步记忆”功能的法律定性再次展开辩论，彭根认为该功能本质是用户自主记录的智能化延伸，郭兵则强调其对平台商业利益的潜在侵害，双方均认可需通过个案判断平衡用户权益与市场秩序。
清华大学王钺进一步阐述“Agent独立身份”治理思路，提出构建“身份-数据通路-声誉体系”的三维治理框架：赋予Agent独立身份便于责任追溯，建立专属数据通路避免权限滥用，通过市场反馈形成声誉评价机制，筛选可信Agent。“监管不应试图穷尽所有行为规则，而应搭建多方共赢的生态框架，让市场发挥资源配置作用——例如出现安全Agent专门监督其他Agent的操作，形成制衡机制。”
走出去智库陆俊秀则强调监管的必要性：“纯市场化发展可能导致强者恒强，甚至出现技术垄断风险，监管需在促进发展的同时，引导社会价值取向，避免不可逆的损害。”对外经济贸易大学许可补充道，法律与市场并非对立关系，应构建“赋能型市场+规则型治理”模式，事前明确权利框架，事后通过个案调整细化规则，而非一刀切的事前监管。
本次研讨会达成了三大核心共识：一是AI代理的治理需突破传统思维，承认其行为主体属性，建立差异化的监管框架；二是权限边界与授权机制是治理核心，需设计动态授权、双重授权等核心保障机制；三是技术、法律、产业需形成协同——技术层面强化可溯源、可控制，法律层面明确责任划分与救济路径，产业层面建立行业共识与最佳实践。
2025年作为AI代理元年，AI代理的治理体系构建不可能一蹴而就。本次研讨会的价值在于搭建了技术与法律的对话平台，直面“房间里的大象”，为后续治理规则的完善提供了思想碰撞与实践参考。未来，需持续推动跨域交流，在技术创新与安全治理之间寻找动态平衡，让AI代理真正成为安全、可信、赋能人类的技术工具。
本次研讨会的成功举办，为侵入式AI的治理提供了多维度、深层次的思考视角，也为法律界、技术界、产业界的进一步合作奠定了基础。随着AI代理技术的持续演进，相关治理规则的完善将成为一项长期任务，而跨域对话、动态调整、包容审慎的治理理念，将为AI生态的健康发展提供重要保障。
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