丁波涛
信息与管理研究. 2026, 11(3): 14-22.
随着 AI 大模型从生成式 AI 向具备自主规划与行动能力的 AI 智能体演进,其自主性引发的责任模糊、风险不确定性等治理挑战日益凸显。本文以欧美 AI 智能体监管法规为研究对象,采用比较分析法,从行动自主性、风险不确定性、责任模糊性三个维度界定 AI 智能体的核心特征,并构建了涵盖“干预能力与边界、监管介入时机、责任配置规则”的三维分析框架。在此基础上,系统比较了欧盟的风险分级与事先预防模式和美国强调创新优先的事后处置模式。研究发现,欧美现有法规在一定范围内可以对 AI 智能体进行有效监管,但也面临着越来越多的不适应性,如欧盟模式面临“人类监督悖论”,美国模式则在多智能体协同场景中遭遇“责任黑盒问题”。本文提出,我国应吸收欧盟规制确定性强与美国监管灵活宽容的各自优势,走分级分类、责任清晰、可追溯且动态适应的中间道路,为智能体时代的人工智能治理提供理论参考。