OpenClaw現象揭示的治理真空
近來，一款名為OpenClaw的開源AI代理（AI agent）工具，在全球科技社群迅速竄紅。與過去多半停留在對話輔助、內容生成層級的AI不同，OpenClaw主打的並非「回答問題」，而是直接執行任務。
使用者只需透過通訊軟體下達指令，系統便可自動整理郵件、安排行程、操作瀏覽器，甚至串接API完成跨平台流程。這類「行動型AI」被視為下一波生產力工具，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OpenClaw不再只是效率工具，而成為一個必須被嚴肅看待的治理議題。
從工具升級為代理，風險邏輯已然改變
這款OpenClaw的設計核心，在於鼓勵使用者自行部署，並透過技能或擴充模組賦予AI操作權限。這樣的架構，模糊了傳統軟體中「人操作工具」的界線：AI不再只是被動執行指令，而是根據上下文，自主決定行動路徑。
在此情境下，風險的性質已發生轉變。問題不再只是AI是否會「答錯」，而是它是否會「做錯事」。
當AI代理被允許存取郵件內容、行事曆、瀏覽紀錄，甚至系統指令時，任何權限設定不當，都可能直接轉化為實際損害。這些風險並非源自惡意，而是來自一個被低估的前提：假設使用者具備足夠的資安與治理能力。但現實往往並非如此。
開源不等於可控
支持者常以「開源」為OpenClaw辯護，認為程式碼透明即可降低風險。然而，在AI agent的情境中，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。一旦技能設計本身存在瑕疵，或被包裝成便利工具，後果可能不只是資訊錯誤，而是資料外洩、權限濫用，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。
制度尚未補位之前，使用者必須先自保
在行動型AI尚未納入明確監理與責任框架之前，實際風險已提前轉嫁給使用者。對個人與企業而言，導入這類工具時，不能再抱持「裝了就用」的心態，而必須以治理視角重新思考。
至少有三項原則不可忽視。
第一，權限最小化。AI代理不應一開始就被賦予完整帳號或系統權限，郵件、雲端服務與API金鑰應分層授權，並具備隨時撤銷的機制。
第二，環境隔離。將AI agent部署於獨立帳號、虛擬機或容器中，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作法。
第三，行為可回溯。使用者必須能清楚掌握AI「做過什麼」，而不只是「被要求做什麼」。缺乏操作紀錄與行為日誌的系統，即便功能再強，也難以在事後釐清責任。
這些措施無法消除所有風險，但至少能避免在制度尚未成熟前，讓使用者成為第一批承擔代價的實驗對象。
問題不只在OpenClaw，而在行動型AI的制度空白
必須強調的是，OpenClaw並非孤例，它只是率先進入大眾視野的代表案例。隨著AI agent技術成熟，能夠代替人類執行決策與操作的系統，勢必快速擴散。
真正值得警惕的，是現行制度仍停留在「AI是工具」的治理想像之中。多數法律與內控設計，預設行為主體是人；但在AI代理架構下，行為可能由模型觸發、由系統執行，責任卻難以精確歸屬。
當AI開始行動，而制度仍要求「出事再找人負責」，風險已被系統性放大。
在效率敘事之外，必須正視治理問題
這款OpenClaw的爆紅，顯示社會對效率與自動化的高度渴望；但它同時也提醒我們，AI風險的核心正在轉移。未來的關鍵不再只是「AI會不會亂說話」，而是「AI被允許做了什麼」。
在治理框架尚未到位之前，使用者的自保行為，實際上已成為整體風險控管的第一道防線。若社會只持續追逐效率，而忽視權限、責任與可追溯性，那麼行動型AI帶來的問題，恐怕不會止於個別工具，而是制度準備不足的嚴重後果。 （相關報導： 杜紫宸觀點：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。
