近來，一款名為OpenClaw的開源AI代理（AI代理）工具，在全球科技社群中迅速竄紅。與過去多半停留在對話輔助、內容生成的AI不同，OpenClaw主打的不是「回答問題」，而是直接任務執行。
使用者只要瀏覽通訊軟體下達指令，系統即可自動整理郵件、排程流程、操作流程瀏覽器，甚至接API完成跨平台。此類「行動型AI」被視為下一個生產力工具，也因此在企業與個人圈中快速擴散。
然而，正是這種「替人做事」的能力，使得 OpenClaw 不再只是效率工具，而成為一個必須嚴厲對待的治理牲畜口。
“ltr”>從工具升級為代理，風險邏輯已然改變
這裡OpenClaw的設計核心，在於鼓勵使用者自行部署，並強化賦予AI操作權限的技能或增強模組。這樣的架構，模糊了傳統軟體中「操作人工具」的界線：AI不再只是承受執行指令，而是根據上下文，自主行動路徑。
由此，風險的性質已經發生了轉變。問題不再只是AI是否會「答錯」，而是是否會「做錯事」。
當AI代理被允許存取郵件內容、日曆、瀏覽記錄，甚至係統指令時，任何權限設定不當，都可能直接轉化為實際損害。這些風險本身並非有害，而是來自一個被低估的前提：假設使用者擁有足夠的資安與治理能力。但現實往往並非如此。
“ltr”>開源不等於可控
支持者常以「」為OpenClaw抗爭開源，認為方案碼透明即可降低風險。然而，在AI代理的地位中，開源只代表「可被檢視」，並不等於「已被治理」。
然而OpenClaw的技能生態意味著，第三方模組能直接影響AI的決策與行為。使用者往往只看到功能描述，卻難以全面理解其實際行動邏輯。一旦技能設計本身有缺陷，或包裝成便利工具，後果可能不只是資訊錯誤，而是資料外洩、權限中斷，甚至系統安全破口。
在去中心化、自行部署的代理系統中，責任與風險被分散，反而更難釐清。
“ltr”>制度未補位前，使用者必須先自保
在行動型AI尚未納入明確監管與責任框架之前，實際上已提前轉嫁用戶。對個人與企業而言，導入此類工具時，不能再抱持「裝了就用」的心態，而必須以監管視角重新思考。
至少有三項原則不可忽視。
第一，權限最小化。 AI代理商不宜一開始就被賦予完整帳號或系統權限，郵件、雲端服務與API金鑰匙應分層授權，並具備隨時撤銷的機制。
第二，環境隔離。將AI代理部署在獨立主機、虛擬機器或容器中，避免與主要工作電腦或核心系統混用，是降低連帶風險的基本做法。
第三，行為可回溯。使用者必須能清楚掌握AI「什麼事情」，而不僅僅是「被要求做什麼」。缺乏記錄操作行為與日誌的系統，架構功能再強，事後難以釐清責任。
這些措施無法消除所有風險，但至少能夠在製度尚未成熟前避免，讓使用者成為第一批承受損失的實驗對象。
“ltr”>問題不僅在OpenClaw，而在行動型AI的製度空白
必須強調的是，OpenClaw並不是孤例，它只是率先進入視野的大眾典型案例。隨著AI代理技術的成熟，能夠取代人類執行決策與操作的系統，勢必快速擴散。
真正意義的，是加密製度依然停留在「AI是工具」的治理想像拍賣。大多數法律與內控設計，最初的主體是人；但在AI代理架構下，行為可能由模型觸發、由系統執行，責任卻難以準確歸屬。
當AI開始行動，而製度仍要求「出事再找人負責」，風險已被系統性放大。
“ltr”>在效率之外，必須正視治理問題
這次OpenClaw的爆紅，展現了社會對效率與自動化的高度渴望；但同時也提醒我們，AI風險的核心正在轉移。未來的關鍵不再只是「AI不會亂說話」，而是「AI被允許做什麼」。
在框架治理尚未結束之前，使用者的自我行為，實際上成為整體控制的第一道防線。若社會只維持續效率，而關注權限、責任與可追溯性，那麼行動型人工智能帶來的問題，恐怕不會止於普遍工具，而準備制度不足的嚴重後果。 （相關報導： 杜紫辰觀點：從建議到行動─人工智慧發展方向的分水嶺 ｜ 更多文章 ）
＊作者為東海大學兼任教授。
