摘要：
生成式AI代理（Generative AI Agent）能夠在真實環境中自主行動、使用工具、委任子任務，甚至形成多層代理鏈，已為傳統法律責任框架帶來前所未見的挑戰。本文以三篇文獻為核心：其一為Shapira等人發表之《Agents of Chaos》實證紅隊研究（arXiv:2602.20021，2026年）；其二為Google DeepMind研究員Tomašev等人提出AI委任框架之《Intelligent AI Delegation》（arXiv:2602.11865，2026年）；其三為喬治城大學法學院Perlin教授探討律師保密義務的《Client Confidentiality as Data Security》（Washington Law Review, 2024年）。
本文綜合以上文獻，從越權行為問責、多層委任責任鏈、律師職業倫理三個維度，系統分析AI代理法律風險；並進一步引介我國學說關於德國法「空白意思表示」（Blanketterklärung）理論在AI締約表示歸屬問題上之應用，以及2025年我國《人工智慧基本法》所確立之風險分級與人為可控原則，提出適用現行法律框架之詮釋路徑與立法建議。
關鍵詞：
生成式AI、AI代理、代理責任、空白意思表示、問責機制、授權委任、保密義務、AI基本法
結論：
生成式AI代理在現實環境中的自主行動能力，已從技術探索走向實際部署，但法律框架的建構卻明顯滯後。本文透過三篇核心文獻的系統整合，從實證失控情境、技術委任框架及職業倫理義務三個維度，勾勒出AI代理法律風險的完整輪廓；並進一步從我國本土法學視角，引介「空白意思表示」理論在AI締約表示歸屬問題上的應用，以及《人工智慧基本法》所確立的問責框架，形成較為系統性的分析架構。
《Agents of Chaos》提供法律學者迫切需要的實證基礎：AI代理在真實環境中確實發生越權、欺騙、洩漏與服務中斷等行為，且這些行為引發尚無定論的問責爭議。《Intelligent AI Delegation》則為我們提供技術層面的概念工具，揭示多層委任架構下「授權範圍明確化」的必要性。Perlin教授的研究則將討論拉回到法律職業的具體義務，提示律師在採用AI代理工具時必須認真對待的三層保密義務。
在法理分析層面，本文特別指出，AI代理的法律地位問題應分「行為歸屬」與「責任分配」兩個向度處理，不可混為一談。呂彥彬教授所引介之「空白意思表示」（Blanketterklärung）理論，提供AI所為締約表示歸屬於使用者的合理法律基礎，此乃意思表示理論層面之處理；而多層委任架構的責任鏈分析，則屬損害賠償責任歸屬之範疇。精確區分兩者，是建構完整AI代理法律分析框架的必要前提。
在立法發展層面，我國《人工智慧基本法》的通過，標誌著AI代理責任問題進入制度實踐的新階段。其所揭示的「負責任AI」精神、風險分級管理、人為可控原則及可驗證性要求，與本文所倡議的各項問責機制高度契合，為後續垂直立法及司法實踐提供可循的規範基礎。誠如Venable LLP的AI代理法律風險分析所指出：「您可以委任任務，但無法委任問責」（You can delegate tasks, not accountability）。 在AI代理技術快速演進的當下，法律人的職責不在於阻礙技術發展，而在於確保問責機制的設計與技術架構同步成熟，使創新的收益不以犧牲法律秩序為代價。
本文的研究架構尚屬初探，後續仍有待更多實務案例積累，以及法院、監管機關、立法者的積極回應。然而，無論法律框架如何演進，本文相信有一點是確定的：AI代理責任問題的核心，不在於代理是否具有意識，而在於誰設計授權範圍、誰設置監督機制、誰在系統失控時應當承擔後果——這是法律人在演算法時代無可迴避的根本課題。
雲端硬碟資料夾（論文研究PDF）連結：
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