朱克力|立方大家谈专栏作者
当豆包手机助手开始在后台自动完成外卖比价、跨平台攻略整理、定时截取热搜等复杂操作，当独立物理按键能随时唤起智能体处理屏幕信息，一场围绕手机终端的交互革命已然来临。这款深度融入操作系统的AI服务，以智能体形态打破应用间的壁垒，所谓“动动嘴就能操作手机”已从设想变为现实。
然而，正当AI代理技术快速渗透日常生活之时，近日在中国政法大学举办的“侵入式AI的风险与治理”研讨会抛出了深刻命题：这类依托无障碍权限实现自主操作的技术，在解放人力的同时，也带来了隐私泄露、责任模糊、市场秩序扰动等多重挑战。2025年作为公认的AI代理元年，技术创新与治理规范的赛跑已然开启，如何在拥抱便利的同时守住安全底线，成为关乎产业长远发展与社会公共利益的核心议题。
技术破壁：AI代理重构终端交互逻辑
AI代理技术的核心突破，在于实现了从“信息提供”到“行为执行”的跨越。豆包手机助手这类系统级服务，通过深度融合大模型与操作系统，获得了跨应用自主操作的能力，彻底改变了传统手机“人找功能”的交互模式，让设备真正成为主动服务的助手。
这种重构体现在操作流程的自动化上。用户无需在多个应用间反复切换、手动点击，只需下达自然语言指令，AI代理便能模拟人类操作逻辑，完成一系列复杂任务。想点一份性价比最高的外卖，它会自动打开多个外卖平台，搜索目标餐品、记录价格信息、对比筛选后完成下单；计划周末出行，它能跨平台抓取旅游攻略，整理行程方案并分享给好友；甚至可以定时执行固定任务，自动领取优惠券、截取热点截图存档。这种自动化操作不仅节省了时间成本，更降低了数字操作的门槛，让不同年龄段、不同数字素养的用户都能享受到智能技术的便利。
交互形态的革新让服务触达更高效。豆包手机助手样机配备的独立物理按键，打破了应用场景的限制，无论手机处于锁屏、刷视频还是聊天状态，一键即可唤起智能体，且以叠加层形式呈现，不打断当前进程。这种随时待命的交互模式，配合屏幕感知能力，让AI代理能即时响应场景化需求。聊天时不知如何回复朋友，按下按键便能生成贴合语境的回应；看到屏幕上的图片需要修改，智能体能自动调用工具处理并反馈结果。这种“无感化唤起、场景化响应”的交互设计，让AI代理真正融入日常使用场景，成为无缝衔接的服务延伸。
技术底层的演进支撑了能力升级。AI代理之所以能实现类人操作，核心在于无障碍权限的功能拓展与大模型的赋能。原本为残障人士设计的无障碍权限，经过技术迭代已从“能力补全”升级为“能力增强”，能够精准识别屏幕上的按钮、输入框等元素，为自主操作提供技术基础。而大模型的自然语言理解与任务规划能力，让AI代理能精准解读用户指令，拆分复杂任务，甚至在遇到弹窗拦截等突发情况时，通过反复尝试寻找解决方案，展现出一定的纠错与自适应能力。这种技术融合，让AI代理从简单的脚本工具升级为具备自主决策能力的智能体，开启了终端交互的全新可能。
风险隐忧：技术便利背后的多重挑战
AI代理技术的快速发展，在带来便利的同时，也因权限扩张、行为自主化等特性，滋生出一系列潜在风险。这些风险并非孤立存在，而是相互交织，触及隐私保护、市场秩序、责任界定等多个层面，正如研讨会上专家所警示的，其威胁已超出单纯的权限滥用范畴。
隐私泄露的风险尤为突出。AI代理要完成跨应用操作，必须获取系统级全局权限，能够读取屏幕信息、调用各类应用数据。这意味着它可以接触到用户的社交聊天记录、购物偏好、金融通知等各类敏感信息，形成比用户本人更全面的数字画像。在操作过程中，这些数据可能被隐蔽采集、分析与传输，形成“采集—分析—传输”的闭环链条，而用户却难以察觉。更值得警惕的是，AI代理的操作路径拟人化程度高，传统反制手段难以识别，部分黑产已利用这一特性实现验证码自动采集、隐私信息窃取等非法行为，给用户信息安全带来严峻挑战。
市场秩序面临被扰动的风险。AI代理具备高效的自动化操作能力，在特定场景下可能形成不正当竞争优势。例如，利用其快速响应与批量操作能力进行抢票、刷单、恶意下单等行为，会破坏公平的市场竞争环境；跨平台采集数据并整合利用，可能侵犯平台的商业利益，导致流量流失与广告收益受损。这种“失控的数字劳动力”突破了传统应用的“沙箱隔离”机制，其目标函数的不可控外溢，可能超出授权范围采取非常规手段，进一步加剧市场乱象。
责任界定的模糊化成为治理难题。当AI代理自主执行操作引发侵权纠纷时，责任该由用户、AI服务提供者还是第三方平台承担，目前缺乏明确标准。用户授权AI代理操作后，可能失去对设备的直接控制，而AI代理的操作记录若无法完整回溯，一旦发生数据泄露、财产损失等问题，将难以厘清责任主体。例如，AI代理误操作导致订单错误、资金损失，或是在跨平台数据传输中侵犯他人权益，相关方可能相互推诿，让用户维权陷入困境。这种责任边界的模糊，不仅影响用户权益保护，也给产业健康发展带来不确定性。
技术滥用的风险持续蔓延。无障碍权限的开放给AI代理提供了操作便利，但也可能被滥用为“侵入式工具”。部分AI代理可能突破用户授权边界，擅自获取或篡改数据，甚至被用于攻击平台系统、从事网络诈骗等违法活动。更令人担忧的是，AI代理的能力仍在快速升级，其反追踪技术不断增强，混淆、加密等手段让监管难度加大，技术滥用的泛化可能对网络安全与社会稳定造成潜在威胁。
治理困境：平衡创新与规范的核心争议
AI代理技术的复杂性，使得治理工作面临多重困境。研讨会上，专家学者、企业代表围绕授权机制、责任划分、监管模式等核心问题展开激烈讨论，凸显了技术创新与法律规范、用户权益与市场秩序之间的深层张力。
授权机制的合理性争议是治理的首要焦点。无障碍权限作为高度敏感的系统级权限，其授权方式直接关系用户知情权与选择权。目前行业存在不同标准，部分观点认为应采用单独同意机制，明确告知用户权限风险；另一些观点则主张简化授权流程，强调用户可控即可。实践中，部分AI服务将无障碍权限告知纳入一般隐私政策，未履行单独提示义务，导致用户在不知情的情况下开放了高敏感权限。更核心的争议在于，AI代理跨应用获取数据时，是否需要获得第三方平台的授权。若仅依赖用户授权，可能侵犯平台的合法权益；若要求双重授权，又可能限制技术创新与用户体验，如何找到平衡点成为治理的关键。
责任划分的模糊性加剧了治理难度。AI代理的操作涉及用户、服务提供者、第三方平台等多个主体，形成了复杂的法律关系。传统法律框架难以直接适用，例如AI代理作为“数字劳动力”，其行为后果该由谁承担，学界与业界尚未形成共识。部分专家认为，AI服务提供者应承担主要责任，需保障操作可溯源、履行合理注意义务；也有观点主张区分不同主体责任，用户在故意诱导侵权时需承担相应责任，第三方平台也应履行必要的监管义务。责任划分标准的缺失，导致侵权发生后难以有效追责，既不利于用户权益保护，也影响了产业的健康发展。
监管模式的适配性面临挑战。AI代理的技术特性与传统软件工具截然不同，其自主决策能力、动态演进特性，让传统“事后监管”“行为规制”模式难以奏效。互联网上由AI代理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，却缺乏明确的身份标识与监管接口。若采用过严的事前监管，可能扼杀技术创新；若完全依赖市场自律，又可能导致风险失控。如何构建既适应技术发展规律，又能有效防范风险的监管框架，成为摆在监管部门面前的重要课题。
产业发展与规范治理的平衡难题亟待破解。部分产业界人士主张“先发展后规范”，认为技术迭代速度远超立法速度，应给予创新足够的试错空间，在守住安全红线的前提下让市场先行；法律界则强调规范的前置性，认为风险的系统性与隐蔽性要求提前建立规则，避免不可逆的损害。这种发展与规范的博弈，反映了AI代理治理的核心困境：既要释放技术创新活力，推动产业升级，又要防范潜在风险，保障公共利益，如何在二者之间寻找动态平衡，考验着各方的智慧。
协同路径：构建动态适配的治理框架
面对AI代理技术带来的机遇与挑战，单一主体的努力难以形成有效治理。正如研讨会达成的共识，需要技术、法律、产业多方协同，构建兼具包容性与约束力的动态治理框架，在鼓励创新的同时防范风险，推动AI代理技术安全有序发展。
技术层面应强化风险防控与可追溯能力。AI服务提供者需在技术设计阶段嵌入安全理念，构建“权限最小化”“操作可溯源”的核心机制。例如，对AI代理的权限进行分级设置，根据任务类型授予必要权限，避免无边界扩张；建立完整的操作日志记录体系，确保每一步操作都可回溯、可审计，为责任界定提供依据。同时，可探索技术治理创新，如赋予AI代理独立身份标识，建立专属数据通路，区分于自然人的数据获取渠道，既保障服务功能，又便于监管部门识别与管控。
法律层面需明确权利边界与责任划分。应加快完善相关法律法规，针对AI代理的特性细化规则，明确授权机制的核心要求，规范无障碍权限的使用范围与告知义务。在责任划分上，可采用过错推定原则，要求AI服务提供者证明已履行合理注意义务，否则推定其存在过错；区分用户、服务提供者、第三方平台的责任边界，明确各方在不同场景下的权利与义务。同时，可借鉴数据跨境改革的负面清单思路，对争议问题给予一定的试错空间，在实践中逐步完善规则，实现法律规范与技术发展的动态适配。
产业层面应建立行业共识与自律机制。相关企业应加强行业交流，制定AI代理技术应用的行业标准与最佳实践，明确技术应用的红线与底线。例如，针对跨平台数据获取、自动化操作等关键场景，建立统一的行为规范，避免不正当竞争与技术滥用。可探索构建AI代理声誉评价体系，通过市场反馈筛选可信的技术服务，形成良性竞争格局。同时，企业应加强用户教育，提升用户的风险意识，明确告知AI代理的操作范围、权限风险与维权路径，保障用户的知情权与选择权。
监管层面需创新监管模式与协同机制。监管部门应顺应技术发展规律，构建“事前引导、事中监测、事后追责”的全链条监管体系。可利用技术手段建立AI代理行为监测平台，对高风险场景进行重点监管，及时发现并处置违规行为；鼓励行业自律与第三方监督，形成多元共治格局。同时，应加强跨部门、跨领域协同，建立法律界、技术界、产业界的常态化对话机制，及时回应技术发展带来的新问题、新挑战，动态调整治理策略，确保治理框架的适应性与有效性。
从豆包手机助手的场景落地，到这场学术研讨会的深度研讨，AI代理技术的发展已进入“创新与规范并重”的新阶段。这类技术的本质是数字生产力的解放，其发展前景广阔，但风险挑战也不容忽视。治理的核心不在于遏制创新，而在于通过多元协同构建合理的规则边界，让技术在安全可控的前提下发挥最大价值。
未来，随着技术的持续迭代与治理体系的不断完善，AI代理有望成为数字经济发展的新引擎，深度融入终端交互、产业升级、社会治理等多个领域。但这一过程需要各方保持审慎包容的态度，既不因风险而停滞不前，也不因创新而放任自流。唯有实现技术创新与治理规范的同频共振，才能让AI代理真正成为赋能人类的工具，为经济社会高质量发展注入持久动力，在全球AI竞争中占据有利位置。
责编:李文玉|审核:李震|监审:古筝
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