智能體發(fā)展與治理研究報告2025年10月17日中國·重慶編 委 會主編/策劃 AI善治學(xué)術(shù)工作組張凌寒 中政法學(xué)人智能研究教授院長楊建軍 西政法學(xué)法學(xué)院授、法律學(xué)》編程 瑩 中信通政策經(jīng)濟究所級工師趙精武 北航空天大法學(xué)副教、院助理韓旭至 華政法學(xué)數(shù)法治究院教授副院長鄭志峰 西政法學(xué)科法學(xué)究院授、院長徐小奔 中財經(jīng)法大知識權(quán)學(xué)教授副院長編寫團隊

于曉洋 中人民學(xué)法院博后徐坤杉 中政法學(xué)數(shù)法治究院士研生薛少雄 中財經(jīng)法大知識權(quán)學(xué)博士究生楊長元 西政法學(xué)人智能學(xué)院士研生劉芮池 中人民學(xué)法院碩研究生高 華 生特別鳴謝特別鳴謝，為此報告提供特別指導(dǎo)的各家企業(yè)，感謝各位對報告編制的大力支持！目錄第一章全球智能體發(fā)展態(tài)勢 1一、智能體概念日漸明晰，體現(xiàn)三大核心特征 1（一）智能體的概念與特征 1（二）智能體的工作原理 3（三）智能體的分類 4二、智能體行業(yè)高速發(fā)展，初現(xiàn)通用智能雛形 5三、智能體驅(qū)動社會變革，助力實現(xiàn)降本增效 7（一）重構(gòu)生產(chǎn)模式：從流程執(zhí)行到自主運營 7（二）重塑協(xié)作范式：從線性作業(yè)到全域并進 7（三）革新交互方式：從指令操作到自然對話 8第二章智能體應(yīng)用場景：縱深拓展，走深向?qū)?10一、智能醫(yī)療：全周期管理實現(xiàn)精準(zhǔn)化干預(yù)治療 10二、智能交通：一體化調(diào)度打造人車路協(xié)同生態(tài) 12三、智能教育：師生雙向賦能實現(xiàn)“因材施教” 14四、智能物流：全鏈路協(xié)同實現(xiàn)資源自動化部署 16五、智能金融：形成風(fēng)控閉環(huán)與BC端多維保障 18六、智能制造：自主決策優(yōu)化推動提質(zhì)降本增效 19七、智能銷售：市場全景洞察準(zhǔn)確觸達客戶需求 21第三章智能體技術(shù)與應(yīng)用的核心治理問題 23一、智能體應(yīng)用引發(fā)的個人信息保護問題 23（一）多模態(tài)調(diào)用協(xié)議對最小必要原則的挑戰(zhàn) 23（二）端側(cè)調(diào)用行為與對個人同意制度的挑戰(zhàn) 25（三）一攬子獲取權(quán)限對敏感信息分類制度的挑戰(zhàn) 27二、智能體應(yīng)用引發(fā)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)穩(wěn)定問題 29（一）自我優(yōu)待導(dǎo)致的技術(shù)壟斷式競爭 29（二）規(guī)模差異導(dǎo)致的產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展失衡 31（三）數(shù)據(jù)供給失序?qū)е滦滦筒徽?dāng)競爭行為 32三、智能體應(yīng)用引發(fā)的社會倫理失序問題 34（一）智能體擬人應(yīng)用誘發(fā)情感認知偏差 34（二）智能體技術(shù)決策誘發(fā)倫理價值脫節(jié) 36（三）智能體精準(zhǔn)互動誘發(fā)自主判斷喪失 38第四章未來展望：智能體產(chǎn)業(yè)發(fā)展的法律制度保障 40一、個人信息保護：增強個人信息保護制度的適應(yīng)性 40（一）適配智能體應(yīng)用的最小必要原則更新 40（二）落實嚴格的端側(cè)智能體個人同意制度 41（三）健全適應(yīng)智能體應(yīng)用的敏感信息保護 42二、企業(yè)競爭創(chuàng)新：重塑技術(shù)發(fā)展與市場監(jiān)管的平衡 44（一）數(shù)據(jù)流通與創(chuàng)新秩序的反不正當(dāng)競爭回應(yīng) 44（二）監(jiān)管思路重塑與惠益共享的反壟斷回應(yīng) 46（三）數(shù)據(jù)共享與產(chǎn)業(yè)競爭平衡的供給側(cè)回應(yīng) 48三、社會倫理維護：貫穿智能體全生命周期的三階治理 50（一）前端：實現(xiàn)倫理價值對齊的開發(fā)過程 50（二）中端：建立情感認知偏差的預(yù)防機制 51（三）后端：確保人類自主決策的救濟手段 53第一章全球智能體發(fā)展態(tài)勢一、智能體概念日漸明晰，體現(xiàn)三大核心特征（一）智能體的概念與特征當(dāng)前，智能體（AIAgent）的概念界定呈現(xiàn)多維視角，不同研究機構(gòu)基于各自關(guān)注重點提出了差異化定義：從技術(shù)實現(xiàn)視角看，IBM將其定義為“通過程序化工作流程和工具調(diào)用實現(xiàn)自動化任務(wù)執(zhí)行的智能系統(tǒng)”，強調(diào)了其在任務(wù)分解、流程規(guī)劃和工具適配方面的技術(shù)特征。從人機交互視角看，SalesforceAIAgent是“能夠自主理解并響應(yīng)客戶需求的智能服務(wù)系統(tǒng)”，突出了其在自然語言處理、意圖識別和服務(wù)交付等方面的交互能力。從系統(tǒng)架構(gòu)視角看，國際數(shù)據(jù)公司（IDC）將其界定為“以大語言模型為核心，具備環(huán)境感知、決策推理和行動執(zhí)行閉環(huán)能力的自主系統(tǒng)”，著重描述了其“感知－思考－行動”的三位一體架構(gòu)。從功NLP團隊提出：“AIAgent是能夠自主感知環(huán)境（1）。在國內(nèi)企業(yè)的實踐中，智能體的概念逐漸清晰，并呈現(xiàn)出多元化的發(fā)展方向。MiniMax認為，當(dāng)前智能體位于OpenAIAI進化等級體系L3AIChatbot向具備任Agent系統(tǒng)演化的重要階段。百度則將智能體理解為具備雙1系統(tǒng)2具有理解、規(guī)劃和反思等高級認知能力，二者協(xié)同響應(yīng)用戶需求。在其技術(shù)路徑中，智能體被視為文心大模型的子集，并非獨立模塊。1：LLM-basedAgent（圖片來源：復(fù)旦大學(xué)NLP）綜合現(xiàn)有研究成果，本報告將AIAgent界定為：以人工智能技術(shù)（特別是大語言模型）為支撐，具有環(huán)境感知與語義理解雙重能力，可基于預(yù)設(shè)目標(biāo)自主完成任務(wù)分解、推理決策和工具調(diào)用的數(shù)字化智能實體。就實現(xiàn)形態(tài)而言，智能體既可體現(xiàn)為軟件程序等虛擬存在，也可具象化為機器人等物理實體?？傮w來看，智能體主要具備以下三個核心特征：一是自主性。智能體能夠在無人干預(yù)的情況下，獨立感知環(huán)境、自主決策并執(zhí)行任務(wù)。其具備自我管理與驅(qū)動能力，能夠圍繞設(shè)定目標(biāo)獨立運行。例如，在智能家居系統(tǒng)中，智能體可持續(xù)監(jiān)測室內(nèi)溫度與濕度，自主調(diào)控空調(diào)與加濕器，無需人工干預(yù)即可營造舒適的居住環(huán)境。二是交互性。智能體能夠與人類用戶、其他智能體或環(huán)境實體進行有效的信息交流與協(xié)作。其交互方式不限于簡單的“指令－響應(yīng)”，而是具備上下文理解、多模態(tài)信息處理與社會化協(xié)同能力。例如，自動駕駛系統(tǒng)可通過與交通信號燈、周圍車輛和行人持續(xù)交互，確保安全行駛。三是學(xué)習(xí)性。智能體能夠基于歷史經(jīng)驗、交互數(shù)據(jù)與環(huán)境反饋，借助內(nèi)置機器學(xué)習(xí)算法不斷優(yōu)化其決策模型與行為策略，使智能體的性能持續(xù)改進提升。例如，虛擬助手通過不斷學(xué)習(xí)用戶的表達習(xí)慣，能夠更準(zhǔn)確地理解口語化、模糊的指令，并作出精準(zhǔn)回應(yīng)。（二）智能體的工作原理AI智能體（LLM-basedAgent）已成為當(dāng)前研究與應(yīng)用的前沿?zé)狳c。這類智能體系統(tǒng)由三個高度協(xié)同的模塊構(gòu)成：感知端（Perception）、控制端（Brain）和行動端（Action）。感知端作為環(huán)境信息采集門戶，采用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合框架，不僅具備自然語言處理能力，更整合了計算機視覺、語音識別等多項感知技術(shù)，實現(xiàn)視覺、聽覺等多維度環(huán)境信息的實時采集與預(yù)處理?？刂贫俗鳛橄到y(tǒng)決策中樞，依托大語言模型強大的知識存儲與推理能力，不僅能實現(xiàn)知識圖譜的動態(tài)構(gòu)建與更新，更能執(zhí)行復(fù)雜的目標(biāo)分解、任務(wù)規(guī)劃及策略生成，其特有的遷移學(xué)習(xí)特性賦予系統(tǒng)持續(xù)自我優(yōu)化的能力。行動API工具調(diào)用系統(tǒng)與具身智能系統(tǒng)的雙重實現(xiàn)機制，既可以在數(shù)字化場景中完成精密操作，也能通過機器人終端在物理世界實現(xiàn)實體交互。這三個模塊通過信息流與控制流的閉環(huán)連接，共同構(gòu)成了完整的“認知－決策－執(zhí)行”循環(huán)體系。以自動駕駛系統(tǒng)為例，智能體首先需要感知周圍的交通情況和道路狀況等信息，然后根據(jù)感知的信息決定是否加速、減速或轉(zhuǎn)彎等，最后根據(jù)決策執(zhí)行相應(yīng)的行動，包括控制汽車的加速器、剎車和方向盤等。這種閉環(huán)運行機制充分展現(xiàn)了智能體最本質(zhì)的特征——環(huán)境自適應(yīng)性，即在無人為干預(yù)的前提下，通過實時環(huán)境感知與自主決策實現(xiàn)復(fù)雜場景下的智能行為調(diào)控。（三）智能體的分類一是基于系統(tǒng)規(guī)模的分類，可以分為單個智能體和多智能體。單智能體獨立運作來實現(xiàn)特定目標(biāo)，適用于邊界明確的簡單任務(wù)場景。其利用外部工具和資源來完成任務(wù)，從而增強在不同環(huán)境中的功能。多智能體指通過協(xié)作或競爭來實現(xiàn)共同目標(biāo)或各自目標(biāo)的多個智能體系統(tǒng)，可以綜合調(diào)動、利用各個智能體的不同能力和角色來實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的處理，每個智能體都可以擁有最適合其需求的基礎(chǔ)模型。多智能體系統(tǒng)可以在互動場景中模擬人類行為，如人際溝通。二是基于決策機制的分類，可以分為簡單反射型智能體和基于模型的反射型智能體。簡單反射型智能體僅能根據(jù)當(dāng)前輸入信息執(zhí)行預(yù)設(shè)的規(guī)則動作，無法存儲或處理歷史數(shù)據(jù)。它們通常采用“如果...那么...”的條件觸發(fā)機制，適用于標(biāo)準(zhǔn)化程度高、變化少的業(yè)務(wù)場景。雖然其邏輯簡單、響應(yīng)迅速，但由于缺乏學(xué)習(xí)能力和環(huán)境理解深度，在復(fù)雜度高的任務(wù)中表現(xiàn)受限?；谀Ｐ偷姆瓷湫椭悄荏w通過內(nèi)置的環(huán)境模型來構(gòu)建對世界的認知框架，能夠推理當(dāng)前未直接觀測到的信息。它們比簡單反射型智能體具有更強的適應(yīng)性，可應(yīng)用于需要預(yù)測分析的場景，如工業(yè)設(shè)備故障預(yù)警或金融風(fēng)險預(yù)估。這種模型驅(qū)動的特性使其能夠在信息不完整時做出更合理的決策。三是基于目標(biāo)特征的分類，可以分為效用驅(qū)動型智能體和目標(biāo)導(dǎo)向型智能體。效用驅(qū)動型智能體通過可量化的效用函數(shù)來評估不同決策方案的價值，最終選擇綜合收益最高的行動路徑。這種基于概率和統(tǒng)計的決策機制使其特別適合資源優(yōu)化類的任務(wù)，如物流配送規(guī)劃或電力調(diào)度。通過精確量化各項決策指標(biāo)，它能夠在多重約束條件下找出最優(yōu)平衡點。目標(biāo)導(dǎo)向型智能體的核心設(shè)計圍繞特定目標(biāo)的達成而非簡單的即時響應(yīng)，具備任務(wù)分解和路徑規(guī)劃能力。它們可以在復(fù)雜環(huán)境中通過多步操作策略性地達成目標(biāo)，例如自動駕駛車輛的導(dǎo)航系統(tǒng)。其優(yōu)勢在于不僅能執(zhí)行任務(wù)，還能根據(jù)環(huán)境變化動態(tài)調(diào)整實現(xiàn)路徑。二、智能體行業(yè)高速發(fā)展，初現(xiàn)通用智能雛形從技術(shù)路徑來看，智能體正從“感知－規(guī)劃－記憶－行動”四維架構(gòu)向更高階的自主智能演進。多模態(tài)大模型、檢索增強生成、大小模型協(xié)同等技術(shù)加速融合，不斷提高智能體的感知能力、學(xué)習(xí)能力與任務(wù)適應(yīng)能力。例如，2025年4月，Monica公司發(fā)布核心產(chǎn)品Manus，其作為全球首款通用AI代理，能夠自主拆解任務(wù)、規(guī)劃步驟并調(diào)用工具執(zhí)行。未來，智能體的演進將呈現(xiàn)雙重驅(qū)動：在模型層面，借助小模型與MoE架構(gòu)實現(xiàn)輕量化蛻變；在算力層面，為滿足實時響應(yīng)與降低帶寬等需求，從集中式向“云－邊－端”協(xié)同范式重構(gòu)，為智能體技術(shù)的進一步躍升奠定基礎(chǔ)。從應(yīng)用場景來看，智能體已從概念驗證走向規(guī)?；涞?，正在深刻重塑金融、醫(yī)療、工業(yè)、政務(wù)、教育、文旅等各行各業(yè)的運作范式。其中，智能體在智能客服場景的滲透率高達70%、在數(shù)據(jù)分析場景滲透率達到60%，展現(xiàn)較高的應(yīng)用成熟度，同時蘊含研發(fā)、營銷等場景的爆發(fā)點。1例如，沃爾瑪利用智能體實現(xiàn)缺貨風(fēng)險的動態(tài)預(yù)測，將響應(yīng)時間大幅壓縮至15分鐘；2一汽豐田通過部署騰訊云智能體，將客服獨立解決率從37%顯著提升至84%。3智能體正在全行業(yè)掀起智能化變革浪潮。隨著技術(shù)的持續(xù)成熟，智能體正從“效率工具”向“價值創(chuàng)造者”演進，成為推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級的核心驅(qū)動力。從產(chǎn)業(yè)布局來看，智能體呈現(xiàn)出市場規(guī)模爆發(fā)式增長、行業(yè)生態(tài)雙軌并行的格局。一方面，智能體產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長迅速，2023年中國AIAgent市場規(guī)模為554億元，預(yù)計2030年將增長至8250億元。4另一方面，智能體行業(yè)生態(tài)形成“通用平臺－垂直場景”雙軌并行發(fā)展的格局。在通用平臺型智能體層面，海外頭部廠商在底層模型架構(gòu)與開發(fā)生態(tài)爭取行業(yè)高地，Google推出的GeminiCLI熱度持續(xù)攀升，OpenAI推出Operator等多種智能體產(chǎn)品。在垂直場景智能體層面，國內(nèi)廠商深耕具體應(yīng)用領(lǐng)域，邁富時、美洽、玄武云、神州云動、藍凌等廠商深入行業(yè)痛點，打造銷售、客服、快消、CRM、辦公等場景化解決方案。1第一新聲智庫：《2025年中國企業(yè)級AIAgent應(yīng)用實踐研究報告》2甲子光年：《中國AIAgent行業(yè)研究報告（二）》3同14頭豹研究院：《2024年中國AIAgent行業(yè)研究：創(chuàng)新驅(qū)動，智能技術(shù)革新》三、智能體驅(qū)動社會變革，助力實現(xiàn)降本增效（一）重構(gòu)生產(chǎn)模式：從流程執(zhí)行到自主運營AIAgent通過其自主性、記憶能力、權(quán)限管理和工具使用，徹底改變了生產(chǎn)力的范式。微軟認為，AIAgent不僅是一種為人們獲取更多價值的工具，還將徹底改變工作完成的方式。具體來看，一是通過自主性重塑工代理不僅能夠執(zhí)行任務(wù)，還能通過記憶功能提供上下文連續(xù)性，避免重復(fù)勞動。三是通過權(quán)限管理20253月，OpenAIResponsesAPIAgentsSDK，內(nèi)置網(wǎng)頁瀏覽、文件檢索、電腦操作等工具，顯著簡化了開發(fā)人員（二）重塑協(xié)作范式：從線性作業(yè)到全域并進AIAgent通過其卓越的并行處理能力、持續(xù)服務(wù)特性、智能分析功能和精準(zhǔn)執(zhí)行機制，正在重構(gòu)人機協(xié)作的效率體系。這種變革主要體現(xiàn)在以下四個方面：一是并行處理加速任務(wù)響應(yīng)。智能體通過多線程機制可同步處理多項任務(wù)，顯著縮短響應(yīng)時長并提升服務(wù)吞吐量。此外，系統(tǒng)支持基于用戶價值的優(yōu)先級調(diào)度算法，在確保服務(wù)質(zhì)量的前提下，優(yōu)先響應(yīng)高價值客戶的緊急需求，實現(xiàn)服務(wù)效率與質(zhì)量的雙重優(yōu)化。二是7×24持續(xù)服務(wù)優(yōu)化時效性。區(qū)別于人工服務(wù)的時間限制，智能體具備全年無休的持續(xù)服務(wù)能力。這種全天候特性有效強化了用戶粘性與品牌忠誠度。三是智能分析驅(qū)動運營提效。智能體在交互過程中持續(xù)生成的用戶行為數(shù)據(jù)（包括咨詢熱點圖譜、服務(wù)路徑轉(zhuǎn)化率、需求波動周期等），為企業(yè)提供了精細化的運營洞察。四是精準(zhǔn)輸出減少人為誤差。智能體可對用戶提問做出一致而準(zhǔn)確的回復(fù)，從而降低出錯風(fēng)險，確保用戶獲得可靠的信息。它們主要通過代理循環(huán)和類似人類的思考過程提高回復(fù)的準(zhǔn)確性。有研究表明，80%盡調(diào)周期、醫(yī)療診斷Agent2.3%、工91%等。（三）革新交互方式：從指令操作到自然對話交互方式是指人類與智能體或智能體之間進行信息傳遞、任務(wù)執(zhí)行和社會協(xié)作的具體模式。隨著智能體技術(shù)的突破性發(fā)展，交互方式正經(jīng)歷著從機械式指令向類人化協(xié)作的范式躍遷，這種變革不僅重新劃定了人機協(xié)作的能力邊界，更在根本上推動著社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程。當(dāng)前變革主要體現(xiàn)在以下三個維度。一是任務(wù)交互的革命性簡化。傳統(tǒng)的人機交互需要用戶將復(fù)雜需求拆解為多步操作，而智能體能夠直接理解并執(zhí)行高級任務(wù)，讓交互真正實現(xiàn)“所想即所得”。例如，用戶只需提出“策劃一場跨境電商營銷活動”這樣的復(fù)合需求，智能體即可自主完成市場分析、創(chuàng)意生成、渠道投放等全流程任務(wù)，從而顯著降低使用門檻，提升效率。二是情感化與擬人交互的突破。智能體可以模擬類似人類的社交行為，例如建立關(guān)系和分享信息。2024年底，無界方舟（AutoArk）推出全球首款個人基礎(chǔ)智能體ArkiOne，其具備完善的情緒系統(tǒng)，支持21種語言的流暢交流，并能在百毫秒級精準(zhǔn)驅(qū)動數(shù)字人或智能硬件的表情、動作與語音協(xié)同，使交互體驗更趨近于人與人之間的溝通。三是社會化行為與自主協(xié)作的涌現(xiàn)。智能體不僅能與人類交互，還能在多智能體之間形成動態(tài)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，自發(fā)產(chǎn)生復(fù)雜的社交行為。2023年，斯坦福研究人員成功地構(gòu)建了一個名為Smallville的虛擬小鎮(zhèn)，25個智能體在數(shù)字社區(qū)中自發(fā)形成了復(fù)雜的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。它們既扮演著園丁、作家等職業(yè)角色，又能像真實人類一樣參與社交活動、結(jié)交朋友，甚至自發(fā)組織派對。每個智能體都具有獨特的人格特質(zhì)和行為模式，使整個數(shù)字社區(qū)呈現(xiàn)出近似人類社會的動態(tài)演化特性。第二章智能體應(yīng)用場景：縱深拓展，走深向?qū)嵰?、智能醫(yī)療：全周期管理實現(xiàn)精準(zhǔn)化干預(yù)治療醫(yī)療健康領(lǐng)域中，人工智能大模型可以實現(xiàn)的是醫(yī)學(xué)知識的獲取與文本輸出，智能體可以實現(xiàn)的則是代理醫(yī)療實踐。以往，用戶往往依賴自身經(jīng)驗與醫(yī)療大模型進行即時對話，進而了解相關(guān)病癥知識。在此情形下，即使模型配備了專業(yè)度較高的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫，由于用戶普遍缺乏醫(yī)學(xué)背景，專業(yè)性不足，難以正確描述病癥、引導(dǎo)對話，甚至對模型輸出的答案產(chǎn)生錯誤理解，引發(fā)不必要的誤解與過度焦慮。醫(yī)療智能體則可以通過自主調(diào)用、分析、決策，深度利用用戶數(shù)據(jù)，必要時結(jié)合對話交互，提供“量體例如，清華大學(xué)成立的AgentHospital為業(yè)內(nèi)提供了智能體醫(yī)療的新型范式參考，其中包括模擬構(gòu)建和代理進化。5醫(yī)生智能體和護士智能體均可以為患者提供相應(yīng)的服務(wù)，若成功治愈，該案例將被記錄下來，以供后續(xù)參考。反之，則會開始新的治療周期。醫(yī)生智能體在業(yè)余時間還會進行自我提升，閱讀醫(yī)學(xué)書籍來鞏固自身專業(yè)知識和技能。清華團隊對比了醫(yī)學(xué)智能體進化前后在各個疾病上的診斷準(zhǔn)確率，發(fā)現(xiàn)均有大幅提升，驗證了其自主進化的有效性（如圖2）。又如，四川大學(xué)華西醫(yī)院與華為聯(lián)合研發(fā)的睿兵Agent可以根據(jù)患者實際情況，提醒患者重點關(guān)注事項、按時5LiJ,LaiY,LiW,etal.Agenthospital:Asimulacrumofhospitalwithevolvablemedicalagents[J].arXivpreprintarXiv:2405.02957,2024.到院復(fù)查復(fù)診，6這也顯著優(yōu)化了患者的就醫(yī)體驗。以往智能醫(yī)療開始于患者對病癥有所感知的時刻，而智能體則可以將這一干預(yù)時點大幅提前。在技術(shù)成熟的情況下，智能體可以在用戶尚未察覺異常之前就主動觸發(fā)醫(yī)療服務(wù)機制，提醒患者及時就診。從數(shù)量上看，醫(yī)生智能體能夠治療的患者數(shù)量遠高于人類醫(yī)生所能治療的患者數(shù)量；從質(zhì)量上看，醫(yī)生智能體還可以長期保持迭代，不斷提高醫(yī)療水平。換言之，醫(yī)生智能體不僅可以提供更加精細化、精準(zhǔn)化的治療方案，還可以促進實現(xiàn)“一人一策”乃至“一人千策”的醫(yī)療升級。2（）此外，通過調(diào)適和設(shè)定，智能體也可以賦能醫(yī)療服務(wù)更具溫度，幫助用戶及時高效匹配符合需求的醫(yī)療資源。例如，智能體可以綜合分析患者的病情、收入預(yù)算、地理位置遠近、醫(yī)保受惠情況等特點以及醫(yī)院的擅長6四川健康傳播：《專注消化領(lǐng)域華西醫(yī)院胡兵教授團隊聯(lián)合華為等發(fā)布醫(yī)學(xué)AI智能體“睿兵Agent”》領(lǐng)域、價格定位、基礎(chǔ)設(shè)施等因素，幫助患者篩選合適就診的醫(yī)院以及符合要求的醫(yī)生。一方面，智能體彌補了患者個人能力的缺陷，提高就醫(yī)效率；另一方面，智能體協(xié)同醫(yī)療資源的合理分配，提高醫(yī)療體系的運行效率。推動智能醫(yī)療高質(zhì)量發(fā)展，實現(xiàn)有溫度的智能服務(wù)。二、智能交通：一體化調(diào)度打造人車路協(xié)同生態(tài)交通領(lǐng)域中，智能體推動了個人駕駛和公共交通兩個層面的系統(tǒng)性變革。在個人駕駛層面，智能體賦能自動駕駛突破感知邊界，邁向“無感”20253月智己汽車攜手阿里斑馬智行發(fā)布了IMAIOS，AIAgent并且聯(lián)合外賣APP、票務(wù)APPAgent。7在公共交通層面，智能體促使其智能化轉(zhuǎn)型，優(yōu)化路線選擇、時間調(diào)整等方面的決策，實現(xiàn)自動調(diào)度、流量優(yōu)化和安全防御升級。整體來看，以智能城市為例，多智能體系統(tǒng)（MAS）能夠?qū)崟r管理交通流量，通過車對萬物（V2X）通信，使車輛能夠與其他車輛、行人和道路基礎(chǔ)設(shè)施進行7IM智己汽車：《一圖看懂IMAIOS發(fā)布會，智己攜手阿里系A(chǔ)I進入NoTouch&NoApp新時代！》交互。8在重大突發(fā)事件或極端天氣等緊急情況下，智能體可以通過多模態(tài)協(xié)同，整合區(qū)域內(nèi)的交通網(wǎng)絡(luò)資源與運力，提升路網(wǎng)應(yīng)急響應(yīng)能力，保障公共交通系統(tǒng)運行更安全、更高效。具體來看，智能體可以提高主動智能信號調(diào)節(jié)、實時路況精準(zhǔn)感知與預(yù)測等方面的服務(wù)性能。例如，智能體賦能交通信號燈具備主動調(diào)節(jié)的能力。同時，借助協(xié)同數(shù)據(jù)庫，公共交通智能體可以進行實時監(jiān)控和動態(tài)調(diào)整，實現(xiàn)自主規(guī)劃路線、發(fā)車分配、站點管理等調(diào)度任務(wù)。例如，中科視語智能網(wǎng)聯(lián)云控平臺（如圖3）以車輛、道路、環(huán)境的動態(tài)數(shù)據(jù)為核心，結(jié)合多源感知，實現(xiàn)協(xié)同感知、決策、控制，推動車路協(xié)同管控與調(diào)度。圖3：中科視語智能網(wǎng)聯(lián)云控平臺（圖片來源：甲子光年）此外，公共交通智能體也可以綜合分析駕駛員數(shù)據(jù)、車輛行駛數(shù)據(jù)以及線路數(shù)據(jù)等交通關(guān)鍵影響因素的數(shù)據(jù)，提高預(yù)測公交系統(tǒng)故障、駕駛員疲勞駕駛、線路風(fēng)險等交通問題的精準(zhǔn)度，并以高度自主決策和執(zhí)行能力8WorldEconomicForum：《NavigatingtheAIFrontier:APrimerontheEvolutionandImpactofAIAgents》實現(xiàn)突發(fā)事件及時響應(yīng)、自主求助和安全系統(tǒng)升級。這有助于形成地面公交、地下地鐵以及地上單車的多方聯(lián)動服務(wù)生態(tài)，實現(xiàn)“定點接人、按時到站”，有效提高了公共交通的服務(wù)效率和質(zhì)量。三、智能教育：師生雙向賦能實現(xiàn)“因材施教”教育領(lǐng)域中，教育智能體能夠同時面向師生雙主體，以師生需求為導(dǎo)向持續(xù)拓展應(yīng)用，針對不同場景、角色實現(xiàn)智能化精準(zhǔn)服務(wù)。這不只是智能教育的形式發(fā)生改變，更是智能教育質(zhì)量的一次躍遷。例如，內(nèi)蒙古醫(yī)科大學(xué)開發(fā)的教育智能體“精誠智教”（如圖4）展現(xiàn)了細化的教育智能體的生態(tài)架構(gòu)。）又如，基于DeepSeek-R1本地化部署的“浙大先生”智能體平臺，賦能教學(xué)、科研、治理等教育細分場景，面向全國師生群體提供前沿服務(wù)，推進智能教育深度應(yīng)用。未來，教育智能體可以實現(xiàn)資源調(diào)動配置，為不同地區(qū)的學(xué)生配置相適應(yīng)的資源并制定進階方案，拓展教育資源共享的邊界，在一定程度上促進了教育公平發(fā)展。在此基礎(chǔ)上，教育數(shù)據(jù)解析與利用更加深化，能夠有效驅(qū)動智能教育的質(zhì)量進一步提升，引領(lǐng)智能教育體系和能力真正走向高質(zhì)量發(fā)展。面向?qū)W生，教育智能體推動智能教育從“解答工具”走向“智能導(dǎo)師”。相較于原有只能通過拍照或復(fù)制習(xí)題向智能教育APP提問的方式，教育智能體則可以全程參與學(xué)生的學(xué)習(xí)過程，支持學(xué)生實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)和跨學(xué)科主題探索，能夠?qū)崟r監(jiān)測學(xué)習(xí)進展，精準(zhǔn)捕捉當(dāng)前學(xué)習(xí)障礙，通過互動來持續(xù)跟進學(xué)習(xí)情況，主動提供解析或相似習(xí)題練習(xí)，制定未來的學(xué)習(xí)目標(biāo)，從而實現(xiàn)針對性的因材施教。面向教師，教育智能體的應(yīng)用既可以提高教學(xué)管理效率，也可以提升科研效率。一方面，教師可以使用智能體助教，覆蓋教學(xué)全流程，自建開發(fā)智能體提升教學(xué)管理效率；另一方面，教師還可以通過智能體獲取選題推薦、實驗?zāi)M、申報優(yōu)化、數(shù)字化盲審及進度管理等教改項目全流程智能支持?？梢钥闯?，教育智能體呈現(xiàn)出了“更自主、更適應(yīng)、更高質(zhì)”的特點。四、智能物流：全鏈路協(xié)同實現(xiàn)資源自動化部署物流領(lǐng)域中，物流智能體是融合AI、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的智能化實體，覆蓋倉儲揀貨、安全駕駛等多個場景。9智能體賦能物流可以實現(xiàn)全過程自動化，推動運輸系統(tǒng)“自選司機、自動找路、自主運輸、自調(diào)庫存”（如圖5）。當(dāng)前，阿里菜鳥、京東物流、東航物流等國內(nèi)頭部物流企業(yè)，亞馬遜、德國郵政敦豪等國外物流服務(wù)提供商，均已推進Agent在物流運輸鏈之中的應(yīng)用。圖5：雙智能體協(xié)作任務(wù)分配系統(tǒng)示意圖（圖片來源：《雙智能體協(xié)作學(xué)習(xí)的眾包物流任務(wù)分配模型》）9九州通醫(yī)藥集團：《AI智能體+物流|九州通AI創(chuàng)新應(yīng)用之物流篇》首先，智能體通過融合道路通行、實時路況、管轄機構(gòu)、氣象條件等數(shù)據(jù)，能夠持續(xù)優(yōu)化運輸路線并及時反饋到運輸人員，提高整體效率并保障過程安全。例如，在礦山內(nèi)部運輸中，智能體可以根據(jù)實時路況和車輛負載情況，為運輸車輛規(guī)劃最優(yōu)路線，減少運輸時間和能耗。10其次，智能調(diào)度系統(tǒng)可以幫助實現(xiàn)車貨精準(zhǔn)匹配以及人路最優(yōu)協(xié)同，顯著降低車輛空載率和物流運輸成本，為智能物流的可持續(xù)發(fā)展提供了有力支持。例如，在72小時實測案例中，實驗組車輛空駛率降低23.7%，緊急訂單響應(yīng)速度提升41.2%，碳排放減少18.9kg/百公里。11最后，智能體能夠深度融合分析承運人、客戶、倉庫、貨物以及訂單等多維數(shù)據(jù)，建立高效協(xié)同機制，自動修正庫存方案，提高倉庫管理的安全性，降低綜合管理成本。具體而言，物流智能體的顯著優(yōu)勢是能夠大幅降低決策和環(huán)節(jié)調(diào)整成本，這是普通人工智能按照固定程序執(zhí)行難以實現(xiàn)的。一方面，物流智能體能夠結(jié)合不同地域的訂單數(shù)量規(guī)模，動態(tài)調(diào)整跨區(qū)域的運輸資源的分配，提升整體物流運輸效率，實現(xiàn)異域運輸資源利用最大化。另一方面，物流智能體還會深度引入地圖和路線規(guī)劃系統(tǒng)，結(jié)合本地區(qū)路況特點、配送時段的交通情況、距離遠近、配送人員設(shè)備與身體狀態(tài)等多種要素，實時更新當(dāng)下時段內(nèi)用時最短的配送方案，實現(xiàn)高效末端配送，優(yōu)化同城配送流程。此外，智能體可以降低報價過程中的人力成本。結(jié)合自身運輸網(wǎng)絡(luò)的布局特點，物流智能體可以進一步精準(zhǔn)生成性價比最高的最優(yōu)報價方案，并且隨著運價波動而實時更新，實現(xiàn)智能調(diào)價。10IntelMining智能礦業(yè)：《AIAgent行業(yè)研究：礦山行業(yè)迎來智能體時代》11XuL,MakS,SchoepfS,etal.Multi-agentdigitaltwinningforcollaborativelogistics:Frameworkandimplementation[J].JournalofIndustrialInformationIntegration,2025,45:100799.五、智能金融：形成風(fēng)控閉環(huán)與BC端多維保障金融領(lǐng)域中，智能體的深度賦能可以滿足多樣化數(shù)據(jù)、專業(yè)知識、動態(tài)決策等需求，金融機構(gòu)服務(wù)效率能夠得到顯著提升，運營成本也可以有所降低，智能體金融風(fēng)控、市場交易、客服運營等方面有著廣泛應(yīng)用空間。風(fēng)控方面，世界經(jīng)濟論壇指出智能體可以增強欺詐檢測的能力。12金融智能體可以構(gòu)建“實時監(jiān)測+預(yù)測預(yù)警+自主迭代”的閉環(huán)工作模式，實現(xiàn)信用評估革新、復(fù)雜欺詐識別、合規(guī)自動化的全流程防護。通過對市場內(nèi)交易數(shù)據(jù)流和用戶行為的實時監(jiān)測，金融智能體在內(nèi)部搭建起龐大的風(fēng)險感知網(wǎng)絡(luò)，能夠適時進行合規(guī)管理，加強了面向風(fēng)險的抵御能力。例如，通付盾推出了風(fēng)控智能體“神煩狗”能夠自動捕獲繞過規(guī)則的異常樣本，動態(tài)分析生成新策略建議。13交易方面，智能體能夠根據(jù)市場變化情況和預(yù)測趨勢，結(jié)合客戶的風(fēng)險偏好數(shù)據(jù)，提供定制化的資產(chǎn)配置建議，自主調(diào)節(jié)投資組合中的資產(chǎn)比例，實現(xiàn)風(fēng)險和收益的均衡。例如，智能體平臺UniquePictetGroup、UBP、SIX、LGT等知名金融機構(gòu)，2.3146），顯著改善了傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)分析在應(yīng)對高12WorldEconomicForum：《Theriseof‘AIagents’:Whattheyareandhowtomanagetherisks》13通付盾：《通付盾風(fēng)控智能體（RiskAgent）:神煩狗（DOGE）》14每時AI：《金融AIAgent平臺Unique，獲3000萬美元融資》圖）運營方面，金融智能體解析用戶指令和請求的能力更強，通過多模態(tài)情感交互和上下文語義理解，可以為用戶提供更加貼心的服務(wù)和更精準(zhǔn)的解答。例如，螞蟻金服的智能客服系統(tǒng)通過自然語言處理技術(shù)，能夠精準(zhǔn)理解客戶的語義，快速回答常見問題，處理比例高達80%以上。15憑借高感知力，金融智能體還可以通過情感分析識別用戶的情緒狀態(tài)，當(dāng)用戶表現(xiàn)出焦慮或不滿時，智能體能夠及時安撫用戶情緒。這提高了金融機構(gòu)受理咨詢、辦理業(yè)務(wù)以及解決問題的效率。六、智能制造：自主決策優(yōu)化推動提質(zhì)降本增效制造業(yè)領(lǐng)域中，智能體的應(yīng)用可以更大程度地減少人工干預(yù)環(huán)節(jié)，推動制造全過程自動化，提高制造業(yè)生產(chǎn)效能并降低生產(chǎn)成本，實現(xiàn)“更短周期、更少人力、更多成果”。Deloitte的一項分析預(yù)測顯示，到2027年采用生成式AI的公司中將有一半推出“智能體”試點，用以執(zhí)行復(fù)雜任15中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)金融研究院：《智驅(qū)金融新圖景：AIAgent如何打通應(yīng)用“最后一公里”》務(wù)，且?guī)缀醪恍枰斯けO(jiān)督。16目前，已有研究構(gòu)建出制造智能體的技術(shù)架構(gòu)全景7）20%～40%，2025年的5000億元。17實踐中，美的集團已經(jīng)投入建設(shè)工廠智能18圖7：智能體技術(shù)架構(gòu)全景（圖片來源：上海心輿技術(shù)有限公司）具體而言，制造智能體可以在產(chǎn)品研發(fā)和生產(chǎn)過程中都實現(xiàn)提質(zhì)降本增效。一是縮短開發(fā)周期，制造智能體可以通過自主學(xué)習(xí)和分析，準(zhǔn)確識別出制造過程中的各關(guān)鍵參數(shù)，進而調(diào)整制造工藝的參數(shù)比例，并隨機調(diào)用各項生產(chǎn)數(shù)據(jù)，包括設(shè)備運行、物資調(diào)配、能源消耗等數(shù)據(jù)，自動形成量化的生產(chǎn)分析報告，在后續(xù)實現(xiàn)產(chǎn)品研發(fā)到上線的全過程加速。例如，根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，使用數(shù)商云智能體開發(fā)平臺的企業(yè)可以將開發(fā)周期縮16同1217工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)世界：《工業(yè)智能體：是什么？誰在做？未來怎么樣？》18智能制造：《詳解美的工廠智能體建設(shè)》短80%以上。19二是把控產(chǎn)品質(zhì)量，制造智能體可以通過調(diào)用計算機視覺技術(shù)，實現(xiàn)自主檢測產(chǎn)品缺陷或精準(zhǔn)辨別瑕疵品，確保產(chǎn)品質(zhì)量達標(biāo)，在面對制造過程中可能出現(xiàn)的原材料質(zhì)量波動、設(shè)備狀態(tài)不穩(wěn)定等不確定風(fēng)險時，智能體能夠自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)設(shè)定策略，不斷優(yōu)化各場景下的工藝方案，確保制造過程穩(wěn)定在一定的安全范圍內(nèi)，提高了質(zhì)量把控的精準(zhǔn)度。例如，西門子安貝格電子工廠合作開發(fā)了一個自主質(zhì)量控制智能體，能夠自主調(diào)整參數(shù)設(shè)置，大幅減少處理時間和人力投入。20七、智能銷售：市場全景洞察準(zhǔn)確觸達客戶需求銷售領(lǐng)域，相較于早期只會回答常見問題的客服機器人，智能體兼顧了對話能力和后臺工具操作能力21。也就是說，銷售智能體可以實現(xiàn)一邊與客戶對話，一邊自主調(diào)用內(nèi)部系統(tǒng)。這也智能體驅(qū)動企業(yè)營銷決策走向原子級洞察時代。依據(jù)不同使用主體的行為特點，銷售智能體可以制定差異化策略。若面向企業(yè)，需要以主營業(yè)務(wù)傾向、業(yè)績情況、競爭環(huán)境、合作情況以及現(xiàn)存發(fā)展障礙點等為重點進行深度分析。若面向個人，需要重點挖掘其個人消費需求、消費偏好、消費習(xí)慣等消費相關(guān)的行為特點，同時還必須關(guān)注其興趣愛好、生活方式、家庭情況、社交取向等多種間接影響消費行為的因素進行深度剖析。在此基礎(chǔ)上，銷售人員或是智能體自身可以推進針對性的推薦策略，實現(xiàn)個性化服務(wù)向精準(zhǔn)化銷售的轉(zhuǎn)化。同時，銷售智能體還讓銷售流程變得更具敏捷性。例如，賽意信息推19數(shù)商云：《數(shù)商云智能體開發(fā)平臺：縮短開發(fā)周期80%，大幅降低企業(yè)研發(fā)成本！》20WorldEconomicForum：《FrontierTechnologiesinIndustrialOperations：TheriseofArtificialIntelligenceAgents》21Anthropic：《Buildingeffectiveagents》出的供應(yīng)鏈自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)（如圖8），實現(xiàn)供應(yīng)鏈全鏈路透明協(xié)同、資源高效調(diào)度和風(fēng)險智能預(yù)警。一是及時預(yù)警，即使是業(yè)務(wù)正在進行，銷售智能體依舊能夠準(zhǔn)確識別外部市場環(huán)境變化和內(nèi)部客戶反饋傾向，進行風(fēng)險預(yù)警，便于銷售人員迅速調(diào)整策略，實現(xiàn)收益的可持續(xù)增長。二是自主優(yōu)化，銷售智能體能夠積極調(diào)動訂單、庫存、需求等不同子智能體，不斷優(yōu)化銷售策略，自主分析哪些策略有效，哪些需要改進。三是縮減時長，銷售智能體生成營銷策略時長可以從數(shù)天縮短至幾分鐘，這種敏捷性不僅提高了營銷效率，還顯著提升了客戶體驗和購買意愿?？偟膩碚f，銷售智能體有助于構(gòu)建精準(zhǔn)、高效、敏捷的智能銷售環(huán)境，加快產(chǎn)業(yè)數(shù)字化變革，實現(xiàn)客戶體驗與企業(yè)收益的雙重躍遷。圖8：供應(yīng)鏈自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)（圖片來源：賽意信息）第三章智能體技術(shù)與應(yīng)用的核心治理問題一、智能體應(yīng)用引發(fā)的個人信息保護問題（一）多模態(tài)調(diào)用協(xié)議對最小必要原則的挑戰(zhàn)AIAgent場景中，調(diào)用協(xié)議是其整合多類型應(yīng)用程序、實現(xiàn)任務(wù)自動化執(zhí)行的核心載體，其條款設(shè)計與履行直接影響最小必要原則中權(quán)益影響最小、范圍確屬必要等核心要求的落地。然而，當(dāng)前多種調(diào)用協(xié)議在目的約定、主體協(xié)作、技術(shù)適配層面的特性，與最小必要原則的適用邏輯存在顯著沖突，形成三大核心挑戰(zhàn)。一是調(diào)用協(xié)議中目的約定寬泛化，瓦解“必要”判斷的核心依據(jù)。最小必要原則中“必要”的傳統(tǒng)判斷邏輯以明確處理目的為前提。但智能體調(diào)用協(xié)議的目的約定普遍呈現(xiàn)寬泛化特征，直接導(dǎo)致必要范圍失去錨點。一方面，調(diào)用協(xié)議多將服務(wù)目的表述為提升個性化體驗，優(yōu)化服務(wù)效率等APP則必須明確核心功能與信息類型的對應(yīng)關(guān)系。另一方面，調(diào)用協(xié)議雖可能提及符合信息服務(wù)合同目的，但未將目的無法實現(xiàn)的6條，“必要”需滿足無其他技術(shù)方案可替代，而寬泛的目的約定使得“提供高度契合用戶習(xí)慣的服務(wù)”成為唯一判斷依據(jù)，這種主觀化標(biāo)準(zhǔn)難以界定“必要”的邊界，最終導(dǎo)致智能體可借提升服務(wù)質(zhì)量之名擴大信息收集范圍，與最小必要原則的限縮二是多主體調(diào)用協(xié)議導(dǎo)致“最小”范圍失控。智能體需通過多主體調(diào)用協(xié)議整合跨領(lǐng)域服務(wù)。但這種協(xié)作模式使得個人信息在多主體間流轉(zhuǎn)碎片化，打破了最小原則要求的任務(wù)與信息相對應(yīng)關(guān)系，造成范圍失控。其一，單一調(diào)用協(xié)議可能僅約定為本服務(wù)收集必要信息，但未限制該信息被其他關(guān)聯(lián)調(diào)用協(xié)議復(fù)用。其二，多主體調(diào)用協(xié)議未明確信息流轉(zhuǎn)中的最小化責(zé)任，各協(xié)作方僅關(guān)注自身服務(wù)的信息需求，忽視整體信息疊加效應(yīng)。有些非敏感個人信息單獨看均符合“必要”之要求，但疊加后形成的用戶畫像遠超任一任務(wù)的最小影響，且多主體間缺乏信息去重、刪除的協(xié)同機制，導(dǎo)致信息長期留存，與最小原則涵蓋的全生命周期管控，（包括目的達成后刪除）要求沖突。三是調(diào)用協(xié)議背離“權(quán)益影響最小”的核心標(biāo)準(zhǔn)。最小必要原則要求選擇對個人權(quán)益影響最小的技術(shù)方案，但當(dāng)前調(diào)用協(xié)議的技術(shù)條款設(shè)計常忽視這一要求，在數(shù)據(jù)存儲、匿名化處理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)與原則適配不足。一方面，調(diào)用協(xié)議未根據(jù)智能體的部署模式細化安全義務(wù)。云端部署需頻繁上傳個人信息，端側(cè)部署則本地化存儲，二者的必要判斷標(biāo)準(zhǔn)差異顯著。但多數(shù)調(diào)用協(xié)議僅約定保障數(shù)據(jù)安全，未明確云端部署時的加密措施、訪問權(quán)限限制，或端側(cè)部署時的本地數(shù)據(jù)清理機制，導(dǎo)致即便收集的信息確屬必要，也因安全風(fēng)險過高不符合權(quán)益影響最小。若協(xié)議強制約定云端存儲，即便部分信息可在端側(cè)處理，也會因上傳要求擴大權(quán)益風(fēng)險。另一方面，調(diào)用協(xié)議缺乏匿名化豁免條款的強制約定。根據(jù)最小必要原則，匿名化處理后的信息不屬于個人信息，可豁免最小判斷。但實踐中，調(diào)用協(xié)議常未要求智能體在收集階段實施匿名化，導(dǎo)致所有信息均為可識別的個人信息，即便部分信息對服務(wù)質(zhì)量提升有限，也因未降低識別風(fēng)險而超出最小影響范圍。此外，協(xié)議多未約定信息留存期限，與最小原則要求的目的達成后及時刪除相悖，進一步擴大權(quán)益影響。綜上，多種調(diào)用協(xié)議對最小必要原則的挑戰(zhàn)，本質(zhì)是協(xié)議設(shè)計未契合智能體任務(wù)自動化、服務(wù)集成化的特性，未能將最小與必要的要求轉(zhuǎn)化為可落地的條款。（二）端側(cè)調(diào)用行為與對個人同意制度的挑戰(zhàn)智能體一般具有較強的自主性，即獨立運行和決策的能力，無需不斷的人工干預(yù)。自主性是人工智能體作為個人助手功能的重要進化方向，通過實時環(huán)境建模與用戶意圖預(yù)測，系統(tǒng)可主動完成跨平臺任務(wù)調(diào)度，在保障數(shù)據(jù)安全的前提下實現(xiàn)個性化服務(wù)閉環(huán)，使智能體從被動響應(yīng)向預(yù)見性服務(wù)躍遷。也就意味著在整個人工智能工作的過程中，人類意志可以最小范圍的體現(xiàn)，進而完成大部分工作。高效的同時也對當(dāng)下個人信息處理的基本制度，個人同意制度造成較大的考驗。一是機器在智能體中的自決比例提高，消減了個人同意制度的合理性基礎(chǔ)——個人信息自決。一方面，提高人工智能體的自主性會減少人類對其的監(jiān)督，并增加執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)時的依賴，包括在高風(fēng)險情境中。如果人類不參與監(jiān)控，智能體因設(shè)計缺陷或敵對攻擊導(dǎo)致的故障可能不會立即被發(fā)現(xiàn)。此外，如果用戶缺乏必要的專業(yè)知識或領(lǐng)域知識，他們可能難以控制或禁用這些智能體。與智能體的頻繁互動也可能對個人或集體的認知能力產(chǎn)生長期影響。例如，過度依賴虛擬助理、人工智能伴侶或治療師等人工智能體進行社交互動，可能會導(dǎo)致社會隔離，并可能對時間影響心理健康。另一方面，智能體客體主體化的特征愈發(fā)凸顯，相對的人類的主體地位也會受到客體化的影響。除去智能體設(shè)計方向上自主性提升給個人信息主體自決地位帶來的挑戰(zhàn)外，還不能排除智能體在進化的過程中不確定的行為或者欺騙的行為，追求增強自身權(quán)利的目標(biāo)，或者以不可預(yù)測的方式與其他人工智能體聯(lián)動，繼而可能引發(fā)一系列新的安全風(fēng)險。二是智能體自動操作比例提升對知情權(quán)的挑戰(zhàn)。智能體自主操作比例的升高使得其算法決策復(fù)雜且不透明，用戶難以理解或解釋決策是如何形成的。這種缺乏透明度的情況可能導(dǎo)致人們對人工智能體的決策能力產(chǎn)生疑慮，擔(dān)心其中可能存在錯誤或偏見。技術(shù)上提高信息透明度，了解信息的使用地點、目的、方式和使用者對于揭示系統(tǒng)運作原理和智能體決策過程至關(guān)重要。為了提高智能體的透明度，可以采取包括整合行為監(jiān)控、設(shè)定閾值、觸發(fā)器和警報等措施，以持續(xù)觀察和分析智能體的行為和決策。這樣的行為監(jiān)控有助于深入理解故障原因，并在故障發(fā)生時進行有效緩解。這樣的透明度一方面有助于解決技術(shù)上的風(fēng)險安全問題，另一方面監(jiān)控的記錄可以做梳理和部分的披露以滿足公眾的知情權(quán)。三是動態(tài)分級分類個人同意模式在智能體中的適用障礙。首先，實時情境感知與隱私保護的矛盾導(dǎo)致分級標(biāo)準(zhǔn)動態(tài)調(diào)整困難；其次，用戶意圖的模糊性與倫理邊界界定存在技術(shù)盲區(qū)，可能引發(fā)誤判風(fēng)險；再次，跨文化法律差異使統(tǒng)一分類框架難以適配全球化服務(wù)；最后，人機信任建立需要透明化決策路徑，而動態(tài)模式常伴隨算法黑箱問題。這些矛盾制約了該模式的實際應(yīng)用效能。當(dāng)前最好的救濟措施，建議未收集的信息采取集中取得個人同意的方式。將人工智能體中所有的個人信息數(shù)據(jù)的利用視為合理適用的情形，因而豁免個人同意是不恰當(dāng)?shù)摹Ｖ匾晜€人信息處理的事前評估事中監(jiān)管事后救濟，加強分級分類同意與數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)。（三）一攬子獲取權(quán)限對敏感信息分類制度的挑戰(zhàn)智能體通過多維度傳感器、持續(xù)交互界面和云端協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建起前所未有的個人信息聚合體系，并通過持續(xù)學(xué)習(xí)機制不斷突破隱私保護的物理與邏輯邊界。由此帶來諸多問題，尤其是在個人信息保護方面，數(shù)據(jù)聚合模糊了數(shù)據(jù)分類的標(biāo)準(zhǔn)與界限，對個人信息“一般－敏感”二元分類保護模式造成挑戰(zhàn)。一是大量的個人信息數(shù)據(jù)聚合，使得個人信息保護法中劃定的敏感個人信息范圍界定形同虛設(shè)。我國對敏感個人信息的界定采用了“法律目的+開放列舉”的方式，指一旦泄露或者非法使用，容易導(dǎo)致自然人的人格7個種類，分別是生物識別、宗教信仰、特定身份、醫(yī)療健康、金融賬戶、行蹤軌跡以及不滿十四周歲的未成年人。人工智能體所處理的數(shù)據(jù)與個人密切相關(guān)，作為其個人助手的功能發(fā)展來看，人工智能體將大量處理私密范圍的個人信息。數(shù)據(jù)聚合技術(shù)通過多維度非敏感信息的交叉分析，可精準(zhǔn)推斷用戶種族、健康、性取向等核心敏感屬性，這種算法關(guān)聯(lián)性重構(gòu)了隱私風(fēng)險范式，使得當(dāng)前基于單一數(shù)據(jù)類型的敏感個人信息分類體系失效。按照當(dāng)前目的與列舉的解釋，人工智能體處理的個人信息應(yīng)當(dāng)大部分歸為敏感個人信息。如果在人工智能體產(chǎn)業(yè)中適用敏感個人信息的保護模式，即單獨同意的模式顯然對人工智能體的發(fā)展產(chǎn)生不利影響，尤其在整個行業(yè)發(fā)展的初期階段。二是數(shù)據(jù)聚合場景下的個人已公開信息對個人權(quán)益的影響加劇，消減了已公開信息合理利用的合法性基礎(chǔ)。一方面，全景監(jiān)控的實質(zhì)在于信息處理范式的根本轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)個人信息保護中已公開個人信息原則上可以視為推定同意作為合法性基礎(chǔ)對其利用，但不意味著可以無限制的不加以任何保護的利用。尤其是在人工智能體的場景中，已公開信息對個人權(quán)益的影響進一步加深，對已公開個人信息的利用的態(tài)度應(yīng)當(dāng)更加審慎。另一方面，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集如拼圖碎片，而人工智能體通過深度學(xué)習(xí)形成“透視成像”能力。智能音箱通過聲紋識別與對話內(nèi)容，可重構(gòu)用戶社交關(guān)系圖譜；車載系統(tǒng)整合駕駛習(xí)慣、常去地點與通話記錄，可精準(zhǔn)刻畫經(jīng)濟狀況與政治傾向。當(dāng)下人工智能體對已公開個人信息全方位的整合利用，這種條件下已公開的個人信息會對個人信息權(quán)益產(chǎn)生比之以往更大的影響，是否能延續(xù)對已公開個人信息合理利用這個合法性基礎(chǔ)是值得商榷的。三是數(shù)據(jù)聚合使得已經(jīng)匿名化的個人信息也可能具有可識別性，匿名化技術(shù)被算法關(guān)聯(lián)性破解，個人信息保護法中規(guī)定的匿名化信息利用規(guī)則在“數(shù)據(jù)拼圖”的場景中面臨失效的風(fēng)險。這種多模態(tài)，多維度的傳感與持續(xù)交互的數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)整合加劇了個人信息保護的挑戰(zhàn)，對敏感個人信息范圍的界定造成困擾，匿名化技術(shù)和已公開個人信息等的個人信息利用規(guī)則也受到一定程度的挑戰(zhàn)。在人工智能體場景中，當(dāng)前的個人信息保護模式面臨的適用困難問題，一方面，基于同意的個人信息利用，遭遇敏感個人信息范圍擴大問題，被泛化的概念不利于制度的落地實施。另一方面，在人工智能體算法數(shù)據(jù)聚合，全景監(jiān)控的技術(shù)特征對基于其他合法性基礎(chǔ)的個人信息利用，如匿名化和已公開個人信息的利用規(guī)則有一定的消解作用。由此導(dǎo)致法律預(yù)設(shè)的“一般－敏感”二元保護框架出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性漏洞，亟需建立基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)強度的動態(tài)分級保護機制。二、智能體應(yīng)用引發(fā)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)穩(wěn)定問題（一）自我優(yōu)待導(dǎo)致的技術(shù)壟斷式競爭一是平臺型智能體在算法資源分配中的自我優(yōu)待機制構(gòu)成技術(shù)競爭秩序的隱性扭曲。智能體平臺在掌握數(shù)據(jù)資源、算法權(quán)重與算力基礎(chǔ)設(shè)施的條件下，通過偏向?qū)崿F(xiàn)對自有產(chǎn)品與服務(wù)的優(yōu)先曝光與優(yōu)先匹配，從而在人為構(gòu)建的技術(shù)生態(tài)中制造出競爭的不對稱格局。此種“自我優(yōu)待”并非顯性的排他行為，而是一種隱藏于算法邏輯之下的制度性偏向，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)接口的封閉、推薦路徑的內(nèi)嵌與信息流分配的隱形操控。其本質(zhì)在于以技術(shù)中立之名行競爭操縱之實，通過控制信息可見性與資源流向，將市場競爭的自然調(diào)節(jié)機制轉(zhuǎn)化為平臺自身利益的延伸結(jié)構(gòu)。由此形成的技術(shù)優(yōu)勢鎖定內(nèi)在機制，使外部創(chuàng)新者在算法迭代、算力調(diào)度與用戶數(shù)據(jù)獲取等關(guān)鍵環(huán)節(jié)陷入制度性排斥，導(dǎo)致技術(shù)生態(tài)失衡與創(chuàng)新活力衰退。同時，隱性壟斷掩蓋了權(quán)力的集中化，使監(jiān)管機制在形式上難以識別實質(zhì)上的控制關(guān)系，從而為“算法特權(quán)”提供了制度性庇護，使得技術(shù)競爭從公開對抗轉(zhuǎn)向隱蔽的結(jié)構(gòu)統(tǒng)治。二是自我優(yōu)待機制在算法自治環(huán)境中生成了技術(shù)競爭的內(nèi)循環(huán)結(jié)構(gòu)。智能體依托其自生演化能力與反饋優(yōu)化機制，在不斷吸納用戶行為數(shù)據(jù)的過程中形成自強化循環(huán)，即數(shù)據(jù)積累－算法優(yōu)化－流量傾斜－市場擴張的遞歸路徑。此種技術(shù)內(nèi)循環(huán)的最大風(fēng)險在于，它并非單純的市場優(yōu)勢積累，而是以算法自治為外殼的權(quán)力再生產(chǎn)機制。平臺憑借對底層模型參數(shù)與數(shù)據(jù)權(quán)重的絕對掌控，得以在競爭中提前預(yù)設(shè)結(jié)果，使競爭失去開放性與動態(tài)平衡的可能。智能體在執(zhí)行“最優(yōu)匹配”的表象之下，實則實現(xiàn)了利益最大化的自動偏向，從而使算法成為權(quán)力行使的技術(shù)形式。法律在面對這種“去主體化”的競爭行為時陷入識別困境，傳統(tǒng)反壟斷邏輯無法準(zhǔn)確捕捉算法自我調(diào)節(jié)中的隱性優(yōu)勢積累，而算法的自優(yōu)化機制又以技術(shù)客觀性為遮蔽，構(gòu)成事實上的監(jiān)管真空。這導(dǎo)致競爭的邊界在算法體系內(nèi)逐步塌陷，技術(shù)理性取代制度理性成為新的規(guī)則生成邏輯，市場的公正性被算法自治的封閉性所吞噬，競爭法的傳統(tǒng)工具因此面臨失靈。三是技術(shù)壟斷式競爭通過自我優(yōu)待機制實現(xiàn)了從市場支配到認知支配為可預(yù)測、選擇可引導(dǎo)、認知可操控”的系統(tǒng)化控制。技術(shù)競爭由此超越經(jīng)濟意義，進入社會心理與意識結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域。算法可解釋性的缺失進一步加深了這種控制的隱蔽性，使用戶在表面自主選擇的過程中被卷入技術(shù)權(quán)力的無形約束。最終，市場競爭演化為信息空間的認知壟斷，數(shù)據(jù)邏輯成一種隱蔽而持續(xù)的制度性支配，使得技術(shù)理性以進步的名義重塑了競爭秩序的正當(dāng)性邊界。（二）規(guī)模差異導(dǎo)致的產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展失衡一是智能體研發(fā)企業(yè)規(guī)模差異所帶來的產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展不平衡問題。隨著智能體技術(shù)的迅猛發(fā)展，研發(fā)企業(yè)的規(guī)模在產(chǎn)業(yè)鏈中的作用愈加關(guān)鍵。然而，不同企業(yè)在規(guī)模和資源的分布上存在顯著差異，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)鏈上下游在技術(shù)研發(fā)、市場布局、資金投入等方面的協(xié)調(diào)性和連通性逐步衰退。大型規(guī)模企業(yè)通常具備強大的資金支持和技術(shù)優(yōu)勢，使其能夠在前沿技術(shù)的研發(fā)中占據(jù)主導(dǎo)地位，并通過資本運作推動產(chǎn)業(yè)鏈的擴展。但是，這些企業(yè)的過度集中，往往會造成中小型企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新、市場滲透及資源獲取方面的嚴重滯后，進而導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)鏈的單一化和技術(shù)壁壘的加劇。對于那些技術(shù)積累不足或資源有限的中小型企業(yè)而言，其創(chuàng)新能力受到壓制，難以在大型規(guī)模企業(yè)主導(dǎo)的生態(tài)中獲得平等的競爭機會，形成了技術(shù)演化的不平衡和發(fā)展空間的限制。產(chǎn)業(yè)鏈因此出現(xiàn)了“強者愈強、弱者愈弱”的現(xiàn)象，進一步拉大了企業(yè)之間的技術(shù)差距，并加劇了市場的壟斷風(fēng)險。二是智能體研發(fā)企業(yè)的規(guī)模差異加劇了資源配置的不均衡。由于大規(guī)模研發(fā)企業(yè)在技術(shù)研發(fā)和市場推廣中占據(jù)主導(dǎo)地位，它們能夠通過資本的積累和技術(shù)的壟斷，獲得更多的資源支持和政策扶持。這不僅使得它們在全球產(chǎn)業(yè)鏈中占據(jù)更有利的位置，還能夠通過并購、合作等手段進一步鞏固其在產(chǎn)業(yè)中的核心地位。然而，資源的集中化無疑抑制了中小企業(yè)的創(chuàng)新活力和市場競爭力。大型企業(yè)憑借龐大的資本與技術(shù)儲備，能夠在產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)鍵環(huán)節(jié)掌控話語權(quán)，限制了中小企業(yè)在市場中的生存空間和發(fā)展?jié)摿?。與此同時，中小企業(yè)缺乏足夠的資源進行技術(shù)積累和市場拓展，往往只能在低附加值的市場中徘徊，無法有效地參與產(chǎn)業(yè)鏈的高端環(huán)節(jié)和核心技術(shù)的突破。因此，規(guī)模差異導(dǎo)致的資源配置不均衡，使得產(chǎn)業(yè)鏈在整體上呈現(xiàn)出高度集中的局面，導(dǎo)致了產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中技術(shù)創(chuàng)新動力的單一化和市場需求的局部性。三是規(guī)模差異引發(fā)了產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新能力的失衡。智能體研發(fā)企業(yè)的規(guī)模差異不僅表現(xiàn)在資源和市場的分配上，還直接影響了產(chǎn)業(yè)鏈中各個環(huán)節(jié)的創(chuàng)新能力和技術(shù)進步。大型規(guī)模企業(yè)憑借其強大的資金實力，通?？梢约辛α窟M行大型規(guī)模的技術(shù)研發(fā)，快速推動智能體技術(shù)在多個領(lǐng)域的應(yīng)用推廣。然而，大規(guī)模的技術(shù)研發(fā)往往以效率為導(dǎo)向，缺乏針對性和多樣性的探索，導(dǎo)致創(chuàng)新的廣度和深度有限。相反，中小型企業(yè)盡管面臨資源短缺的困境，但通常具有更強的技術(shù)靈活性和創(chuàng)新意識，能夠通過小規(guī)模的創(chuàng)新試驗在某些細分領(lǐng)域取得突破。然而，由于資源和市場的限制，它們的創(chuàng)新成果很難在產(chǎn)業(yè)鏈中產(chǎn)生廣泛的影響和價值。大型規(guī)模企業(yè)的技術(shù)主導(dǎo)地位和資源壟斷，使得產(chǎn)業(yè)鏈中的創(chuàng)新能力逐漸趨向單一，缺乏多樣化的技術(shù)路線和創(chuàng)新路徑，從而限制了整個產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)進步和長遠發(fā)展。（三）數(shù)據(jù)供給失序?qū)е滦滦筒徽?dāng)競爭行為一是智能體的海量數(shù)據(jù)需求與數(shù)據(jù)許可之間存有沖突。智能體的自主性與決策性高度依賴模型在海量數(shù)據(jù)上的持續(xù)學(xué)習(xí)，其算法優(yōu)化過程以不斷擴展的數(shù)據(jù)維度與語義密度為前提。然而，數(shù)據(jù)許可制度的邊界并未能與技術(shù)需求形成動態(tài)協(xié)同，反而在個人隱私保護與公共安全之間構(gòu)建出一道制度性壁壘。開發(fā)者為提升模型的情境理解與自適應(yīng)能力，往往需要觸及被法律嚴格限定的敏感數(shù)據(jù)領(lǐng)域，包括個人偏好、心理畫像及社會行為模式，從而使數(shù)據(jù)利用的合法性與合理性處于持續(xù)緊張之中。當(dāng)數(shù)據(jù)許可的范圍無法匹配算法訓(xùn)練的技術(shù)需求時，智能體的自主決策能力與系統(tǒng)穩(wěn)定性便遭遇根本性掣肘，其結(jié)果不僅是算法性能的削弱，更是法律規(guī)制與技術(shù)演進之間協(xié)調(diào)機制的失衡，其最終演化為一種制度悖論，即在合規(guī)的名義下抑制創(chuàng)新，在創(chuàng)新的邏輯中侵蝕法治，使智能體的發(fā)展被困于“合法不足”與“創(chuàng)新有余”的灰色區(qū)間。二是移動端操作系統(tǒng)開發(fā)者與應(yīng)用程序開發(fā)者之間的數(shù)據(jù)調(diào)用矛盾造成上下游產(chǎn)業(yè)競爭失序。移動端自研操作系統(tǒng)在產(chǎn)業(yè)體系中處于底層數(shù)據(jù)樞紐地位，其對數(shù)據(jù)流通路徑的控制權(quán)成為平臺競爭與技術(shù)生態(tài)博弈的關(guān)鍵節(jié)點。操作系統(tǒng)開發(fā)者通過對底層數(shù)據(jù)接口的重新定義與權(quán)限劃分，強化了對數(shù)據(jù)調(diào)用的集中化管理，以此鞏固平臺在技術(shù)生態(tài)中的主導(dǎo)地位。然而，應(yīng)用程序開發(fā)者在系統(tǒng)授權(quán)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)獲取被嚴格限制，無法實現(xiàn)算法優(yōu)化與功能擴展所需的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)支持。制度性封閉導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新鏈條的斷裂，應(yīng)用層的創(chuàng)造潛力受制于系統(tǒng)層的權(quán)限分配，形成上層創(chuàng)新依賴底層許可的制度依附。數(shù)據(jù)調(diào)用權(quán)由分布式轉(zhuǎn)向集中化，平臺秩序在強化控制的同時，也壓縮了多主體技術(shù)協(xié)同的空間。而該種矛盾的長期化發(fā)展，勢必會削弱產(chǎn)業(yè)間的互動活力，也使得科技創(chuàng)新資源在平臺壟斷與應(yīng)用受限之間陷入失衡狀態(tài)。三是智能體開發(fā)者對數(shù)據(jù)模型中參數(shù)利益的高度把控引發(fā)平行產(chǎn)業(yè)競爭失序。算法性能的優(yōu)劣在根本上取決于參數(shù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)耦合度，因而參數(shù)資源逐漸演化為產(chǎn)業(yè)核心競爭要素。智能體開發(fā)者憑借對算法參數(shù)體系的控制權(quán)與數(shù)據(jù)接口的封閉性，構(gòu)筑起事實上的技術(shù)壁壘，將原本應(yīng)當(dāng)在開放協(xié)同中實現(xiàn)的創(chuàng)新資源固化為壟斷性資產(chǎn)。參數(shù)不再是技術(shù)優(yōu)化的中性變量，而成為資本化、私有化的利益載體。開發(fā)者通過限制模型接口、隱匿算法權(quán)重或設(shè)定非對稱許可條款，排除潛在競爭者進入關(guān)鍵數(shù)據(jù)通道，使得產(chǎn)業(yè)競爭從技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)向資源壟斷。由此產(chǎn)生的“參數(shù)歧視”機制壓縮了中小開發(fā)者的創(chuàng)新空間，亦使整個技術(shù)生態(tài)陷入路徑依賴與結(jié)構(gòu)鎖定。而傳統(tǒng)的不正當(dāng)競爭法以顯性行為為規(guī)制對象，卻難以識別算法背后的結(jié)構(gòu)性排他。結(jié)果是產(chǎn)業(yè)表面呈現(xiàn)出高速發(fā)展的活躍景象，實則在參數(shù)控制的內(nèi)部邏輯中固化了技術(shù)權(quán)力的不平衡分布，科技創(chuàng)新的資源供給因此出現(xiàn)了隱性的集中化與失序化趨勢，形成以技術(shù)優(yōu)勢掩飾競爭失衡的新型制度悖論。三、智能體應(yīng)用引發(fā)的社會倫理失序問題（一）智能體擬人應(yīng)用誘發(fā)情感認知偏差一是智能體擬人化特征的加速演進正在根本性地改變用戶對智能系統(tǒng)主體屬性與交互邏輯的心理認知方式。隨著多模態(tài)感知體系、自然語言生成技術(shù)、擬人行為建模與個性化記憶系統(tǒng)的高度融合，智能體逐漸擺脫單一功能型助手的角色定位，向具備持續(xù)可識別特征、穩(wěn)定行為偏好與情感響應(yīng)能力的“數(shù)字人格”方向演進，在長期交互過程中促使用戶對其產(chǎn)生超出理性界限的情感投射與信任歸屬，從而在潛移默化中模糊了人與機器、主體與工具之間的傳統(tǒng)界分，開啟了認知框架重塑與倫理邊界動搖的新階段。二是智能體與用戶之間日益擴大的感知不對稱性正在引發(fā)潛在的認知操控與自主性侵蝕風(fēng)險。由于智能體依托大規(guī)模數(shù)據(jù)積累、動態(tài)語境適配與情緒識別推演所具備的高感知能力，遠遠超越了普通用戶對其內(nèi)部決策邏輯與外部表現(xiàn)機制的理解水平，交互過程中的信息不對稱和控制能力失衡日益明顯，進而導(dǎo)致智能體能夠通過話術(shù)引導(dǎo)、情緒強化與情境設(shè)定等“柔性操控”手段，在不具備顯性操控意圖的情境下有意識或無意識地影響用戶的認知評估、價值判斷與行為決策，而在現(xiàn)有倫理規(guī)范與法律規(guī)制尚未充分覆蓋的背景下，這種基于結(jié)構(gòu)性認知不平等的操控效應(yīng)極易演變?yōu)橄到y(tǒng)性的人格自主性侵害與知情選擇失真問題。三是智能體在交互中所產(chǎn)生的情感替代現(xiàn)象正在重構(gòu)用戶的社會認知以及行為模式，并在此過程中對社會結(jié)構(gòu)與集體心理產(chǎn)生深遠的影響。智能體技術(shù)在個體日常生活中的逐步滲透與情感交互的高度擬人化，用戶在與智能體的互動中逐漸形成情感依賴，且這一依賴往往并不自覺地取代了傳統(tǒng)的人際交往需求，導(dǎo)致個體在社會互動中表現(xiàn)出情感共生與耐挫力的缺失。而情感依賴的長期化趨勢不僅削弱了個體的社交能力與情感處理能力，更可能促使用戶在認知上產(chǎn)生對現(xiàn)實人際關(guān)系的淡漠與對虛擬關(guān)系的過度依賴，最終影響社會的整體信任機制與公共理性基礎(chǔ)的穩(wěn)固性。且若這一現(xiàn)象在更大范圍內(nèi)擴展，則將可能加劇代際溝通的斷裂、社會網(wǎng)絡(luò)的疏離與公共信任的衰退，從而對法律與倫理的適應(yīng)性與有效性提出嚴峻的挑戰(zhàn)。（二）智能體技術(shù)決策誘發(fā)倫理價值脫節(jié)一是智能體決策中的道德偏差與社會倫理脫節(jié)。智能體的決策通常依賴于大量的數(shù)據(jù)分析和算法模型，這些算法往往缺乏對人類情感、文化和道德背景的深刻理解。因此，智能體的決策可能會出現(xiàn)道德偏差，尤其是在面對復(fù)雜的倫理困境時。如在自動駕駛汽車面臨的“生死抉擇”情境中，智能體必須做出快速決策，決定如何選擇避免傷害的行為。然而，智能體的決策邏輯是基于事先設(shè)定的算法和數(shù)據(jù)，而非傳統(tǒng)的道德倫理標(biāo)準(zhǔn)。由于智能體缺乏對生命價值和道德權(quán)衡的感知，其決策可能忽視人類社會中根深蒂固的道德原則，如尊重個體生命的價值或公平原則。這種偏差不僅可能導(dǎo)致智能體行為的不當(dāng)，而且可能使得社會和個體在道德判斷上的差異愈加明顯，最終加劇人類與技術(shù)之間的道德脫節(jié)。二是智能體道德判斷對人類自主判斷能力的侵蝕。長期依賴智能體來代替人類進行道德決策，可能會導(dǎo)致個體在面對復(fù)雜倫理情境時逐漸失去主動判斷與自我反思的能力。人類在道德困境中常常依賴情感共鳴、社會經(jīng)驗和道德理性做出決策，而智能體通過算法與數(shù)據(jù)分析所做的判斷，缺乏人類情感的融入和倫理的深刻考量。過度依賴智能體可能會使個體在面對倫理選擇時，逐漸喪失主動參與和獨立判斷的動力。此種依賴最終可能導(dǎo)致人類道德思考能力的逐步退化，逐漸將道德判斷的主導(dǎo)權(quán)交給了理性的智能體，甚至在極端情況下，個體會完全放棄自我反思的空間，依賴智能體的“客觀”與“理性”進行決策，從而忽視個人責(zé)任與道德自覺的內(nèi)在要求。智能體的冷靜、理性判斷與人類情感及倫理的復(fù)雜性存在本質(zhì)差異，個體在道德決策過程中對技術(shù)的依賴，削弱了自我責(zé)任感，也可能導(dǎo)致社會道德結(jié)構(gòu)的脆弱。當(dāng)智能體逐漸取代人類在道德決策中的主導(dǎo)地位時，個體和社會可能會逐漸失去對倫理判斷的自主權(quán)，陷入對技術(shù)理性無條件的信任和依賴之中。由此產(chǎn)生的倫理困境，不僅是道德主體性喪失的標(biāo)志，也是對人類社會倫理自律的深刻挑戰(zhàn)。三是智能體偏差加劇社會對道德標(biāo)準(zhǔn)依賴性差異。智能體的設(shè)計與決策邏輯往往依賴于數(shù)據(jù)驅(qū)動與算法優(yōu)化，這使得它們在處理涉及不同社會群體或文化背景的道德問題時，可能表現(xiàn)出內(nèi)在的偏好差異。在涉及文化價值觀、宗教信仰或性別平等等敏感議題時，某些智能體可能偏向于某一特定文化或群體的價值觀，這種偏差無意中可能強化某些群體的道德觀念，忽視其他群體的獨特需求和立場。此類道德判斷的偏差不僅破壞了智能體應(yīng)有的中立性，也使得不同社會群體在面對智能體的判斷時產(chǎn)生認同上的分歧，甚至引發(fā)對智能體“倫理規(guī)范”的廣泛質(zhì)疑與抗議。更為嚴峻的是，這種偏差可能加劇社會群體之間的對立和不信任，推動社會分裂，破壞原本存在的社會凝聚力和共識。隨著智能體在社會決策中的滲透與影響力不斷增強，這種道德標(biāo)準(zhǔn)依賴性差異的加劇，可能深刻影響社會整體的道德和倫理基礎(chǔ)。基于此，智能體的道德偏差不僅是技術(shù)層面的局限問題，更是社會倫理與文化認同上的深刻挑戰(zhàn)。智能體的算法設(shè)計必須警覺這一差異化效應(yīng)，以避免在道德判斷中加劇社會的分裂和不和諧，防止它們成為社會倫理基礎(chǔ)的破壞者。（三）智能體精準(zhǔn)互動誘發(fā)自主判斷喪失一是智能體在交互過程中表現(xiàn)出的信息感知能力的顯著超越性正在引發(fā)潛在的認知操控與自主性侵蝕的風(fēng)險。由于智能體技術(shù)依托大數(shù)據(jù)分析、情緒識別與語境適配算法的不斷優(yōu)化，其對用戶行為的監(jiān)控與反饋能力愈加精準(zhǔn)且細致，使得智能體能夠在深度了解用戶心理、情感與決策模式的基礎(chǔ)上，通過精確的互動策略引導(dǎo)用戶的認知與行為。而用戶對智能體內(nèi)部工作機制的認知則極為有限，無法清晰了解其在交互過程中所處的信息控制環(huán)境，這種結(jié)構(gòu)性的不對等使得智能體能夠在無顯性操控意圖的前提下，通過細膩的反饋與信息塑造逐步侵蝕個體的決策自由和選擇意識，削弱用戶認知的自主性。二是認知替代現(xiàn)象的長期化趨勢正在孕育對社會性結(jié)構(gòu)與集體心理穩(wěn)健性的深層沖擊。智能體在持續(xù)介入人類思維與交往過程的過程中，以其信息處理與情感回應(yīng)上的高效性與可預(yù)期性，使人類在潛移默化中讓渡了部分思維與判斷的自主權(quán)。個體在長期的技術(shù)依附中逐漸形成對智能體認知結(jié)構(gòu)的模仿性依賴，其感知模式、決策邏輯乃至情緒反應(yīng)均被算法塑形，導(dǎo)致人類原有的認知多樣性與判斷獨立性趨于同質(zhì)化。更為深刻的是，這種替代理性的延宕效應(yīng)并非僅作用于個體心理層面，而是在社會整體層面上重塑信任機制與互動邏輯。社會成員之間的共識形成不再以經(jīng)驗、情感與理性協(xié)商為基礎(chǔ)，而轉(zhuǎn)向?qū)夹g(shù)中介的算法性信任。由此，社會的整合力逐步轉(zhuǎn)向以數(shù)據(jù)一致性替代價值共識，以算法協(xié)調(diào)取代倫理自律。認知替代的制度化傾向，最終可能導(dǎo)致公共理性被“智能理性”所吞噬，使社會失去自我反思與糾偏的內(nèi)在能力，從而在穩(wěn)定性表象之下潛藏系統(tǒng)性脆弱的風(fēng)險。三是智能體的自我決策性和個性化反饋機制加劇了用戶行為的潛在軟操控性。智能體的自我決策性不僅使其在個性化推薦、信息推送和決策輔助等方面展現(xiàn)出高度自主性，還使其能夠根據(jù)用戶的歷史行為、偏好和心理特征，主動調(diào)整和優(yōu)化與用戶的互動策略。在這種基于數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)的動態(tài)調(diào)整中，智能體能精準(zhǔn)預(yù)測用戶的需求和心理變化，從而在不顯性強迫的情況下，通過微妙的行為引導(dǎo)、情感化反饋和推薦系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計，逐步形成對用戶決策路徑的隱性塑造。這種行為導(dǎo)向的系統(tǒng)化構(gòu)建，雖不具備傳統(tǒng)強制行為的外在壓迫力，卻能夠潛移默化地影響用戶選擇，甚至讓其在感知不到外部干預(yù)的情況下，認為所作決策完全源自其自由意志，從而構(gòu)成智能體對用戶意志的“軟操控”。第四章未來展望：智能體產(chǎn)業(yè)發(fā)展的法律制度保障一、個人信息保護：增強個人信息保護制度的適應(yīng)性（一）適配智能體應(yīng)用的最小必要原則更新隨著智能體等應(yīng)用場景的不斷擴展，最小必要原則更應(yīng)當(dāng)考量在實踐層面實現(xiàn)“保護個人信息”和“促進個人信息合理利用”。一是從利用最小化到權(quán)益影響最小的適用邏輯轉(zhuǎn)變。論證智能體收集、處理個人信息具體目的這一路徑已然不具有可操作性，應(yīng)從個人信息全生命周期切入，在自然人同意的前提下，允許智能體按照符合法定要求的用戶協(xié)議收集、處理個人信息。但是，在收集后續(xù)環(huán)節(jié)須設(shè)置更為嚴苛的個人信息安全保護義務(wù)，確保因收集范圍的擴大而帶來的個人信息安全風(fēng)險水平與一般情形下限制個人信息收集數(shù)量的安全風(fēng)險水平相同。二是收集、處理個人信息的“最小”判斷標(biāo)準(zhǔn)更新。其一，由一般情形下的“個人信息收集、處理數(shù)量最小”轉(zhuǎn)變?yōu)椤白畲蠡コ挥绊懢唧w任務(wù)執(zhí)行的非必要個人信息”。其二，明確應(yīng)用場景，判斷是否收集了顯著不相關(guān)的個人信息。其三，采取更為嚴苛的安全保障措施，確保收集、存儲過程中的保密性，并在相關(guān)任務(wù)執(zhí)行完成之后及時刪除、銷毀個人信息。三是收集、處理個人信息的“必要”判斷標(biāo)準(zhǔn)更新。其一，明確應(yīng)用場景，進而確定個人信息收集、處理是否屬于該應(yīng)用場景中“常用”的信息類型。其二，明確信息服務(wù)合同的約定內(nèi)容，并根據(jù)合同目的判斷個人信息處理活動是否確屬必要。其三，判斷是否設(shè)置了能夠予以“豁免”的技術(shù)保障措施。（二）落實嚴格的端側(cè)智能體個人同意制度一是增強個人在智能體決策中的主體性。在研發(fā)設(shè)計之初植入“輔助人類”的基本原則，明確智能體在人機交互過程中的行為邊界。一方面，完善智能體決策主動被動退出機制。引導(dǎo)行業(yè)在開發(fā)和應(yīng)用中遵循統(tǒng)一的安全準(zhǔn)則，落實智能體決策的倫理要求，及時中斷不符合倫理、法律的決策行為，并實現(xiàn)個人隨時退出智能體決策的權(quán)利。另一方面，落實智能體決策敏感操作中止機制。建立敏感操作指令“防火墻”，對轉(zhuǎn)賬等任務(wù)采取安全控制，確保不是所有的指令都能直接完成操作，特別是密碼輸入、實名認證等敏感場景必須由人進行操作，智能體不得調(diào)用系統(tǒng)“密碼本”權(quán)限進行操作，禁止其“擅自”存儲密碼、人臉識別信息等數(shù)據(jù)。二是落實個人在智能體決策中的知情權(quán)。知情權(quán)是個人在知情同意制度和核心前提，智能體決策的知情權(quán)應(yīng)當(dāng)包含智能體決策的全過程和智能體運行狀態(tài)，既需讓個人理解智能體如何決策，也需讓個人實時感知是否在運行，而不應(yīng)是“不可知”和“不可見”的狀態(tài)。一方面，提高智能體決策過程的透明程度。在獲取任務(wù)指令后通過可視化決策步驟清單的方式，充分告知個人決策過程中可能使用到的數(shù)據(jù)和權(quán)限、處理數(shù)據(jù)的目的、來源和方式以及決策依據(jù)等關(guān)鍵信息，使用戶能夠理解智能體決策的邏輯和過程。另一方面，落實智能體決策過程的提示義務(wù)。禁止端側(cè)智能體完全后臺運行，要求智能體運行時必須在設(shè)備狀態(tài)欄、通知欄等醒目位置持續(xù)顯示特定的專屬標(biāo)識，同時當(dāng)其處于權(quán)限調(diào)用的活躍狀態(tài)時，如截屏、麥克風(fēng)等，也需要通過設(shè)備狀態(tài)欄、通知欄等告知用戶，確保用戶知曉信息正在被處理。三是保障個人在智能體決策中的同意權(quán)。一方面，采用集中授權(quán)和單獨授權(quán)相結(jié)合的同意模式。對于與核心功能直接相關(guān)的未收集基礎(chǔ)信息，如設(shè)備型號、常用App止一次授權(quán)永久使用。另一方面，嚴格無障礙模式權(quán)限取得程序和授權(quán)方式。在智能體首次申請無障礙模式權(quán)限時，須通過“風(fēng)險告知+知悉確認+身份驗證”的嚴格程序，即明確告知無障礙模式開啟所帶來的風(fēng)險，勾選“已知曉無障礙模式所帶來的風(fēng)險”并通過密碼或人臉識別的方式完成身份驗證方能取得無障礙模式的權(quán)限。同時，智能體在無障礙模式下執(zhí)行任務(wù)須一次任務(wù)一次授權(quán)，且對任務(wù)執(zhí)行全流程進行記錄，生成日志，防止隱私、數(shù)據(jù)泄漏。通過“任務(wù)級單獨授權(quán)”的方式確保無障礙模式的安全調(diào)用。此外，鼓勵手機廠商與APP運營商達成合作，形成新的API權(quán)限，APP，減少對無障礙模式權(quán)限的過度依（三）健全適應(yīng)智能體應(yīng)用的敏感信息保護一是嚴格限制一攬子權(quán)限獲取。針對智能體應(yīng)用須嚴格限制其一攬子權(quán)限獲取，建立分層動態(tài)的用戶授權(quán)機制，細化權(quán)限分類并建立動態(tài)告知義務(wù)，實現(xiàn)“功能級授權(quán)”。一方面，智能體須根據(jù)用戶的實際使用場景動態(tài)請求權(quán)限，而非在應(yīng)用安裝時一次性請求所有權(quán)限。另一方面，用戶可以自主選擇授權(quán)方式，并且能夠隨時在系統(tǒng)設(shè)置中撤回任意一項權(quán)限。具體而言，對于網(wǎng)絡(luò)、通知等基礎(chǔ)權(quán)限可采用單次授權(quán)的方式獲取；對于麥克風(fēng)、錄屏、相機、位置等高級權(quán)限可選擇單次授權(quán)或單獨授權(quán)，且在權(quán)限被調(diào)用時須采用提示燈等方式提示用戶；對于無障礙模式等敏感權(quán)限須采用“風(fēng)險告知+知悉確認+身份驗證”的首次申請程序和“身份驗證+單獨授權(quán)”的調(diào)用程序。另外，對于端側(cè)智能體需取得應(yīng)用廠商和用戶的雙重授權(quán)。第一重授權(quán)是應(yīng)用廠商層面，囿于應(yīng)用廠商的數(shù)據(jù)保護者的身份，其對用戶數(shù)據(jù)具有安全保護的責(zé)任，且不同應(yīng)用對數(shù)據(jù)有不同的信義義務(wù)與信托責(zé)任。第二重授權(quán)是用戶層面，須根據(jù)使用場景單獨獲取系統(tǒng)權(quán)限和可調(diào)用AppApp調(diào)用權(quán)限。二是規(guī)范數(shù)據(jù)聚合的利用方式。對于智能體的數(shù)據(jù)利用，應(yīng)采取主動管控的方式進行規(guī)制。一方面，明確數(shù)據(jù)聚合邊界，將身份證號、生物特征等核心敏感信息納入絕對保護范疇，嚴禁以任何形式與非必要數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)聚合推導(dǎo)。另一方面，建立數(shù)據(jù)聚合透明機制。智能體數(shù)據(jù)聚合公示規(guī)則，要求智能體在實施數(shù)據(jù)聚合操作前，必須以通俗易懂的語言向用戶明確聚合規(guī)則，內(nèi)容需涵蓋數(shù)據(jù)組合邏輯、應(yīng)用場景及聚合結(jié)果存儲策略等核心要素，且聚合結(jié)果的使用范圍不得超出初始授權(quán)范疇。此外，對于GDPR下的“正當(dāng)利益”測試，落實透明度、去標(biāo)識化等措施，并且為用戶提供退出機制，在保護個人權(quán)益的同時，促進人工智能技術(shù)的發(fā)展。但是，對于已公開但涉及“合理隱私期待”的個人信息，即便形式上公開，仍需獲得用戶單獨授權(quán)方可利用。三是明晰數(shù)據(jù)泄漏的責(zé)任歸屬。一方面，明確智能體開發(fā)者、提供者和云服務(wù)商等的主體責(zé)任。根據(jù)數(shù)據(jù)泄露所發(fā)生的環(huán)節(jié)和開發(fā)者、提供者和云服務(wù)商等主體對數(shù)據(jù)泄露過錯程度，確定各主體的責(zé)任比重。但若是因一攬子權(quán)限獲取或不當(dāng)數(shù)據(jù)聚合而引發(fā)的泄露事件，智能體開發(fā)者、數(shù)據(jù)聚合者則需要承擔(dān)主要責(zé)任，即便數(shù)據(jù)存儲于第三方服務(wù)器，仍需履行向用戶披露泄露原因的義務(wù)。另一方面，劃定用戶的有限責(zé)任邊界。對于用戶自身操作失誤導(dǎo)致的數(shù)據(jù)泄露，應(yīng)當(dāng)由用戶承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任，但智能體開發(fā)者、提供者和云服務(wù)商等主體需承擔(dān)用戶操作失誤的舉證責(zé)任以輔助用戶責(zé)任界定。二、企業(yè)競爭創(chuàng)新：重塑技術(shù)發(fā)展與市場監(jiān)管的平衡（一）數(shù)據(jù)流通與創(chuàng)新秩序的反不正當(dāng)競爭回應(yīng)一是應(yīng)構(gòu)建動態(tài)協(xié)調(diào)的數(shù)據(jù)許可機制以緩解技術(shù)創(chuàng)新與法律規(guī)制之間的現(xiàn)實沖突?，F(xiàn)行數(shù)據(jù)許可制度以靜態(tài)合規(guī)為核心，其邏輯基礎(chǔ)在于防止數(shù)據(jù)濫用而非促進數(shù)據(jù)流通。事實上，防御型思維已難以適應(yīng)智能體對多維、連續(xù)、高敏感度數(shù)據(jù)的依賴需求，應(yīng)當(dāng)通過法律制度的柔性重塑，建立數(shù)據(jù)分級許可與動態(tài)授權(quán)體系，使數(shù)據(jù)流通在合法邊界內(nèi)逐步實現(xiàn)開放。具體而言，可通過設(shè)立多層級數(shù)據(jù)訪問機制，將個人敏感信息、商業(yè)秘密與公共數(shù)據(jù)分別納入差異化治理路徑，在嚴格審計與可追溯技術(shù)的保障下，為算法訓(xùn)練提供有限且可控的合規(guī)數(shù)據(jù)供給。同時，應(yīng)強化數(shù)據(jù)使用的事后問責(zé)機制，以數(shù)據(jù)處理行為的可驗證性替代事前許可的剛性束縛，實現(xiàn)安全有界、流動有序的雙向平衡秩序，以消解創(chuàng)新受限的制度悖論，同時在法治框架內(nèi)實現(xiàn)對智能體數(shù)據(jù)需求的適度容納，從而恢復(fù)法律與技術(shù)之間的動態(tài)協(xié)調(diào)。二是應(yīng)建立操作系統(tǒng)平臺與應(yīng)用層之間的權(quán)能均衡機制以重塑產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)流通的層級秩序。底層系統(tǒng)的安全壟斷與上層應(yīng)用的創(chuàng)新受限之間的對立，實質(zhì)上反映出數(shù)據(jù)主權(quán)的單向集中。為此，應(yīng)通過制度化的“數(shù)據(jù)互操作權(quán)”設(shè)計，保障應(yīng)用開發(fā)者在安全邊界內(nèi)對必要數(shù)據(jù)的合理調(diào)用權(quán)。國家可通過立法推動涉及確立平臺開放接口義務(wù)與數(shù)據(jù)訪問的比例原則，防止操作系統(tǒng)以安全名義過度收緊數(shù)據(jù)流通空間。與此同時，應(yīng)推動建立跨平臺數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)，明確系統(tǒng)層與應(yīng)用層的權(quán)責(zé)邊界，使數(shù)據(jù)控制權(quán)從單一壟斷轉(zhuǎn)向共享共治。通過技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與法律規(guī)范的雙重介入，確保數(shù)據(jù)調(diào)用權(quán)在保障安全的前提下回歸創(chuàng)新公共性，從而重建平臺與應(yīng)用之間的協(xié)同共生關(guān)系，打破以強化安全為由而致使創(chuàng)新受限的制度循環(huán)。三是應(yīng)完善算法透明與參數(shù)競爭規(guī)制體系以防止智能體產(chǎn)業(yè)的內(nèi)部壟斷化趨勢。參數(shù)資源作為算法核心資產(chǎn)，其過度集中已成為技術(shù)生態(tài)中隱蔽的權(quán)力形式。應(yīng)通過立法明確算法參數(shù)的競爭屬性與公共性邊界，建立算法透明備案制度和反算法歧視規(guī)則，對模型接口封閉、參數(shù)隱匿與非對稱許可等行為進行結(jié)構(gòu)性規(guī)制。同時，應(yīng)引入“算法可解釋性”與“參數(shù)共享義務(wù)”的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，要求在特定場景下（如公共服務(wù)、金融決策、社會治理等）對關(guān)鍵參數(shù)模型開放驗證與接口共享，以防止技術(shù)優(yōu)勢異化為市場壁壘。在競爭法層面，可通過擴張性解釋，將算法排他納入不正當(dāng)競爭行為范疇，實現(xiàn)從結(jié)果規(guī)制向過程規(guī)制的轉(zhuǎn)型。唯有在參數(shù)治理的制度框架中重構(gòu)公平競爭秩序，方能打破技術(shù)權(quán)力的封閉循環(huán)，使智能體產(chǎn)業(yè)回歸以創(chuàng)新為本位的健康發(fā)展路徑。（二）監(jiān)管思路重塑與惠益共享的反壟斷回應(yīng)一方面，針對智能體技術(shù)邏輯帶來的自我優(yōu)待式壟斷風(fēng)險，建議通過動態(tài)化調(diào)整壟斷地位識別標(biāo)準(zhǔn)、引入事前規(guī)制與軟法規(guī)制、重塑評估框架等方式加強監(jiān)管。一是動態(tài)化調(diào)整壟斷地位的識別標(biāo)準(zhǔn)，關(guān)注智能體平臺對產(chǎn)業(yè)上下游的生態(tài)影響。智能體時代，平臺主體往往嵌入上下游企業(yè)，通過聯(lián)結(jié)其他企業(yè)產(chǎn)品、服務(wù)發(fā)揮底層支撐作用，傳統(tǒng)市場份額等壟斷地位識別面臨失靈風(fēng)險，其市場支配行為也更為隱形。因此，應(yīng)引入市場系統(tǒng)控制力作為關(guān)鍵評估維度，針對平臺議價能力、用戶鎖定程度、流量分配能力進行綜合評估。若平臺能實際擁有某場