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首頁 » AI代理發展加速 合約框架與責任歸屬成關鍵挑戰
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AI代理發展加速 合約框架與責任歸屬成關鍵挑戰

商傳媒
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Published: 2026/03/20
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10 Min Read
AI代理發展加速 合約框架與責任歸屬成關鍵挑戰
AI代理發展加速 合約框架與責任歸屬成關鍵挑戰
圖/本報AI製圖(示意圖)

商傳媒|林昭衡/綜合外電報導

Contents
  • AI代理的潛力與合約責任挑戰
  • 應對挑戰的新型合約模式

隨著人工智慧(AI)技術的快速演進,產業焦點正從生成式人工智慧(Generative AI)逐漸轉向更具自主性的「人工智慧代理」(AI Agents)。不同於過往的生成式AI多半用於問答或內容生成,AI代理能自主感知、推理並採取行動,在最低限度的人為干預下,與其他軟體系統整合以執行特定任務,預示著企業營運模式的重大轉變。

根據美國知名法律事務所 Faegre Drinker Biddle & Reath LLP 在 2026 年 3 月 19 日發布的分析指出,AI代理的解決方案正以現成的軟體形式(off-the-shelf agents)或透過代理建構工具(agent-builders)快速發展,並能利用機器學習技術持續精進其技能與效率。電機電子工程師學會(IEEE)的一項調查也顯示,全球高達 96% 的技術專家預期,代理型人工智慧的創新、探索與應用,將在 2026 年以「閃電般的速度」持續推進,傳統企業與新創公司皆將深化對這項技術的投資與承諾。

AI代理的潛力與合約責任挑戰

雖然AI代理帶來顯著的效率提升,其潛在風險與責任歸屬問題也隨之浮現。傳統的生成式AI應用,如聊天機器人,其供應商通常會免除對輸出內容準確性的所有責任,因為客戶被預期會對「輸出」進行驗證。然而,對於AI代理而言,「輸出」即是成功且準確地完成某項流程,這使得效能責任變得至關重要。

目前的挑戰在於,多數AI代理解決方案仍被「強行套用」在標準的軟體即服務(SaaS)合約中,而這類合約往往缺乏針對AI代理效能的具體保障。當AI代理被賦予更高風險的任務,例如自動支付款項給第三方時,缺乏明確的效能保護措施,恐將阻礙其大規模應用。AI代理不同於傳統軟體基於規則且可預測的特性,它依賴機率與調適模型運作,行為更具情境依賴性且難以預測,這正是標準SaaS合約無法充分涵蓋風險的原因。

應對挑戰的新型合約模式

為彌補合約框架的落差並促進AI代理的應用,Faegre Drinker 律師事務所提出兩種前進方向:

首先是採行「混合服務模式」。此模式下,供應商將AI代理作為其服務的一部分,負責授權、實施和維護AI代理以更高效地執行服務。這意味著供應商將承擔服務品質的責任,類似於傳統外包服務協議,並能將成本節省反映在整體服務費用結構中。此模式要求服務供應商對AI代理的應用保持透明,並在合約中明確規範智慧財產權、隱私、安全與數據使用,以及定義可量化的服務水準協議(SLA)指標,如時效性、品質與處理量。

其次是「混合合約模式」,即更新標準SaaS合約以納入可量化的效能指標。這類指標應涵蓋錯誤率、準確性、周轉時間與客戶滿意度等,而非僅限於服務可用性。若難以量化具體效能指標,則可考慮採用效益分享或成本節約指標,以證明AI代理帶來的財務效益。此外,合約應納入客戶對AI代理活動的稽核權利及即時監控功能,以提升透明度並確保投資報酬率。

業界應重新評估現有SaaS合約中的擔保條款、責任上限與賠償義務,是否足以應對AI代理可能導致的效能責任風險,例如代理越權、洩露敏感資料或錯誤轉移資金等情況。隨著AI代理市場日趨成熟,主動解決這些合約挑戰的供應商與客戶,將更能充分實現這項新興技術的巨大潛力。

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