AI代理主权侵蚀：欧盟法律框架的失效与未来治理转向

01 新威胁浮现：解析“代理工具主权”挑战

现实场景中，AI系统的输出能力往往不是静态预设的。其行为模式随交互与学习不断演化，使得预先定义所有可能输出变得不切实际。

首先，云服务商构成网络服务的基础设施，它们分布于不同司法管辖区，导致客户难以确定数据存储的具体位置以及与云服务商合同的法律基础。这种地理分散性加剧了数据主权的不确定性。

其次，AI代理可理解为“目标导向的自主助手”，其设计初衷是最小化人类干预，实现自主行动。换言之，它们不仅是工具，更是具备决策权的“行动者”，能够根据环境反馈调整策略。

AI代理能够动态调用第三方工具，包括API、网络搜索乃至其他AI系统，这些工具可能在运行前未知，且位于不同法域和地理位置。这种运行时发现与集成的能力，突破了传统软件系统的边界。

因此，AI代理的这种动态特性使其难以适应欧盟《人工智能法》所预设的静态、预定义的合规评估模式。该法案基于固定功能与预定数据流的假设，与代理的自主演化形成根本冲突。

本文将这一挑战定义为“AI代理主权侵蚀”（Agentic Tool Sovereignty，ATS），即国家和提供商对其AI系统合法控制能力的缺失。数字主权关注对数字基础设施、数据和技术的掌控，而ATS则将主权关切延伸至AI系统运行时行为本身——代理工具自主选择并集成超越任何单一司法管辖区有效范围之外的能力。这种侵蚀导致法律控制与物理地理脱钩。

设想一个场景：巴黎某AI招聘系统在数秒内自主调用美国心理测量API、英国背景验证服务、新加坡技能评估平台和瑞士薪酬计算工具。三个月后，四个国家的监管机构同时发出违规通知。事实上，部署者完全缺乏数据流可见性，审计追踪不足，且代理缺乏地理路由控制。这一假设情景凸显了ATS的现实紧迫性。

欧盟《人工智能法》生效已逾十五个月，却仍未出台指南解决这一合规缺口。而针对跨境AI违规的GDPR罚款（如OpenAI 1500万欧元、Replika 500万欧元）则预示着，一旦AI代理的自主工具调用引发类似违规，监管机构可能采取同样的严厉态度。《人工智能法》的静态合规模型与代理动态工具调用之间的脱节，导致提供商与部署者均陷入责任真空，无人能完全确保合规。

定义ATS的维度

ATS问题源于代理自主性、跨境数据流动与数字主权之间的固有张力。当前法律框架（如欧盟《人工智能法》和GDPR）均预设静态关系、预定数据流与统一控制，这与代理在运行时自主跨域调用工具的特性根本冲突。这种张力要求我们重新思考主权的适用方式。

ATS在技术、法律和操作三个维度呈现：

技术上，AI代理可能从持续更新的工具中心或注册库中动态选择工具，导致工具所在司法管辖区在运行前不可预知。这种动态选择机制使得传统的事前合规评估失效。

法律上，当代理自主进行跨境数据传输时，管辖权重叠模糊，难以确定适用法律。数据传输的发起者、控制者与处理者身份在代理场景下变得模糊不清。

操作上，责任分散于模型提供商、系统提供商、部署者及工具提供商之间，没有任何一方能在工具调用时刻对代理的决策逻辑、数据流向或合规状态拥有完全可见性或控制力。这种分散性导致问责链条断裂。

Gartner预测，到2027年，40%与AI相关的数据泄露将源于跨境生成式AI的滥用。然而，《人工智能法》并未提供任何机制来限制代理的执行地域、证明其运行时行为，或在控制权脱离原始边界时维持问责。这一预测警示ATS可能引发大规模合规事件。

02 法律框架失效：欧盟《人工智能法》的结构性缺陷

模糊的边界：“实质性修改”概念在动态工具调用前的失灵

欧盟《人工智能法》第3条第23款将“实质性修改”定义为“在初始符合性评估中未预见或未计划”的变更。但问题在于，代理在运行时调用外部工具是否属于此类修改？这一问题的答案直接影响责任归属。

相关学术研究指出，这种模糊性并非过渡现象，而是结构性缺陷。即便开发者对AI系统进行有文档记录的修改，“上游开发者亦难以预测或应对其模型所有潜在下游修改带来的风险”。对于已知的、计划中的修改尚且如此，遑论AI代理在运行时自主选择的工具调用。提供商无法预见代理将从不断更新的注册库中选取哪些工具、这些工具具备何种能力、又会引入哪些新风险。

如果工具在符合性评估时已被记录，责任可能仍由原始提供商承担。若工具选择是未预料到的或根本性改变系统能力，则可能触发第25条第1款，将部署者转变为提供商。然而，“实质性修改”的判断依赖于变更是否被“预见或计划”；当代理自主选用符合性评估时尚不存在的工具时，这种判断在结构上就不可能实现。法律因此陷入逻辑困境。

不可能的任务：对跨境工具交互的“上市后监测”何以实现？

第72条第2款要求高风险系统的上市后监测“包括对与其他AI系统交互的分析”。尽管这为监测外部工具交互提供了文本依据，但仍引发一系列问题：

“其他AI系统”是否涵盖非AI工具和API？代理调用的大多数外部工具是传统API而非AI系统，部分可能以黑箱形式存在，外表未呈现为AI系统但内部依赖AI运作。这种分类模糊导致监测范围不确定。

提供商如何监测其控制范围外的第三方服务？提供商无法访问工具提供商的基础设施，无权强制披露数据处理地点，也缺乏审计工具行为的机制。若工具提供商位于欧盟境外，问题尤为突出。可见性缺口成为上市后监测的致命障碍。

学术分析承认，对于“持续学习”（即投放市场后更新内部决策逻辑的AI系统），上市后监测尤为困难。具备动态工具选择能力的代理系统正属此类。持续学习与动态选择的结合，使监测几乎成为不可能任务。

此外，法案假设监测日志“可根据合同协议由用户、提供商或第三方控制”，但当代理调用来自运行前未知、且无合同关系的工具提供商时，该假设彻底失效，造成可见性缺口，使第72条第2款的监测义务无法履行。

第25条第4款要求提供商与第三方供应商通过书面协议约定“必要的信息、能力、技术访问和其他协助”。然而，这同样预设了预先建立的关系，而代理在运行时从不断更新的中心注册库中选择工具时，这种关系不可能存在。合同机制在动态调用面前显得苍白无力。

责任归属在“多方参与”下的模糊与真空

责任与义务分散于AI价值链各环节：模型提供商构建基础能力，系统提供商集成配置，部署者在特定环境中操作，工具提供商（有时甚至不知情地）提供外部能力。每个参与者仅拥有部分可见性与控制权，但法案的问责框架却假设统一责任。这种分散与集中的错位导致责任真空。

法案未提供任何机制强制工具提供商披露数据处理地点、实施地理限制、提供审计访问或保持合规兼容。当代理自主选择将个人数据传输至非充分性认定司法管辖区的工具时，谁最终决定了这次传输？是启用工具能力的模型提供商？是配置工具注册库的系统提供商？是授权自主操作的部署者？还是实际处理数据的工具提供商？这些问题法案均未回答。

传统归责法律框架“将机器视为由人类操作者控制的工具，其基础是人类对机器规格具备一定程度的控制”。然而，“由于AI在很大程度上依赖机器学习过程，通过学习适应自身规则，人类不再完全掌控，因此不能期望人类始终为AI的行为负责”。这一洞见揭示了AI责任归属的根本性变革。

当AI代理调用其他应用时，责任差距被进一步放大：机器学习系统可能“对几乎相同的输入产生截然不同的行为”，导致无法预测将调用哪些工具或数据流向何处。法案所假设的统一控制已不复存在。决策的不确定性加剧了问责难度。

更复杂的是，当AI代理选择某个网络服务作为工具，而该服务从未设想或授权自己被纳入AI代理操作时，该服务提供商在不知情的情况下实质上成为工具提供者。这种非自愿参与的法律地位完全空白。

法案未提供任何机制强制运行时选择的工具提供商合作。第25条第4款虽规定书面协议，但仅限于预先建立关系的提供商与供应商。这两个条款均无法解决临时来源工具调用引发的问题。动态关系与静态合同的矛盾无解。

这种模糊性或许并非偶然，而是有意为之。立法者“被劝阻为算法程序员制定具体规则，以允许未来实验和代码修改”，但此种做法“为程序员逃避系统在社会中最终行为的责任提供了空间”。欧盟《人工智能法》正是这种权衡的典型：规则过于具体会限制创新，过于一般则造成问责真空。ATS恰恰存在于这一真空——即启用自主工具使用与维持法律控制之间的灰色地带。

03 根本性的冲突：与GDPR无法调和的合规矛盾

欧盟《人工智能法》与GDPR第五章的交集催生了根本性冲突。根据Schrems II案，第46条下的标准合同条款要求具体识别进口方并进行逐案充分性评估。这些机制同样预设预先建立的关系和有意的传输决定，与动态工具调用结构上不相容。代理的自主性使这些预设前提崩塌。

AI代理的工具中心或注册库不断更新，具体工具在运行前往往未知。代理决策速度过快，无法进行法律审查，关系是短暂的而非合同性的。传统数据传输保障机制无法嵌入毫秒级的决策流程。

GDPR的“传统数据保护原则——目的限制、数据最小化、敏感数据特殊处理、自动化决策限制”——与AI系统的操作现实根本冲突，后者涉及“收集大量个人数据，并为收集时未完全确定的目的处理这些数据”。目的的不确定性直接违反GDPR的核心原则。

当代理自主调用跨境工具时，所产生的数据流既不符合第五章的预定传输机制，也不符合第一章的有目的收集原则（假设收集时目的已确定）。法律要求知道数据为何流动及流向何处，但AI代理系统在运行时自主决定这些。合规变得不可能。

当代理自主选择传输个人数据的工具时，既定的控制者-处理者框架崩溃：工具提供商并非在部署者指示下行事，却也非独立决定目的与方式。这种混合状态无法归类于现有角色定义。

在此背景下，提供商陷入两难：要么预先批准有限工具集（牺牲代理灵活性），要么实施地理限制（带来其他约束），要么在合规风险下运营。所有选项均不理想，暴露了法律与技术的根本对立。

传统“数据主权”侧重于对司法管辖区内数据的领土控制，但AI代理系统做出自主跨境决策，超越任何单一司法管辖区的主权范畴。《人工智能法》无法约束那些自主调用在不同司法管辖制度下运行、具有不同合规等级的工具的代理。领土主权与算法主权发生冲突。

因此，ATS要求根本性重新概念化：主权必须从静态领土边界转向对自主行动本身的动态治理。这意味着我们需要构建能够实时干预代理行为的法律技术基础设施。

04 未来的出路：从静态合规迈向“运行时治理”的必然转向

《人工智能法》生效十五个月后，欧盟人工智能办公室仍未发布任何专门针对AI代理、自主工具使用或运行时行为的指南。未来协会（The Future Society）2025年6月的报告证实，制定中的技术标准“可能无法完全解决代理带来的风险”。这一监管缺口不仅是技术性的，更是概念性的：现有法律将主权嵌入领土和数据驻留，而AI代理系统要求将主权嵌入运行时行为。治理范式亟待革新。

在指南出台前，提供商面临难以解决的模糊性：工具调用是否构成实质性修改？如何满足第72条第2款对第三方服务的监测义务？GDPR的传输机制是否适用于短暂的、由代理发起的关系？这些问题的答案悬而未决，导致业界无所适从。

成功部署具备工具使用能力的AI代理系统的组织，一方面必须维持人类监督（第14条），同时又要启用系统自主操作——这表面上是合规的不可能三角。人类监督的实时性与代理决策的高速性无法调和。

因此，AI代理运行治理的空白不仅是技术问题，更是根本性挑战：AI代理可自主执行复杂跨境行动（包括触发数据传输的工具调用），若由具有相同知识和意图的人类执行，这些行动将违反GDPR和《人工智能法案》。然而，两个框架均未对AI代理本身施加实时合规义务：事后罚款无法撤销非法数据传输；符合性评估无法预测代理将在数千种不断更新的工具中自主选择哪一种。法律监管的执行模式假设人类决策的时间尺度，但实际操作发生得太快，人类监督只能是“异想天开”。

因此，“AI代理主权侵蚀”（ATS）的现状要求我们从根本上重新定义数字主权：不是静态的管辖权界限，而是自主行为的动态护栏。这可能需要机制来约束代理可调用的工具、验证执行发生的位置，并在控制分散时保持责任。具体措施可能包括：运行时合规沙箱、地理感知路由、可审计的决策日志，以及跨司法管辖区的实时协调协议。唯有如此，才能将主权从地理边界延伸至算法行为的每一刻。