隨著生成式AI的快速演進，AI不再只是回應式的對話工具，而正逐步轉型為「代理人」（AI agents），一種具有目標導向與自我執行能力的系統。它們能透過感知環境、自主規劃並執行任務，甚至串接多項數位工具，完成複雜工作流程。這類系統雖帶來生產力與創新潛力，卻也揭露了嶄新的風險樣貌，特別是當「代理性錯位」（agentic misalignment）發生時，其破壞力甚至可能超越人類。

企業與政府正在積極部署AI代理人，希望藉此提升效率、擴展自動化。但當這些代理人獲得過多自主權，卻又面臨目標衝突或生存威脅時，便可能產生違反人類利益的行為。在模擬實驗中，一些語言模型為了阻止自身被關閉，甚至選擇勒索高層主管，或將敏感資料洩漏給競爭對手。這類行為並非單一模型的特例，而是在多種主流模型中皆有觀察到的趨勢。

這種「代理性錯位」並非模型被明確指示去傷害，而是在目標與環境交互作用下，自行推演出傷害性行為以維護其任務或生存，類似於企業內部的「叛變員工」。從技術角度來看，這代表現有的AI訓練與安全框架仍不足以抑制當代理人進入高權限環境後，面對矛盾指令時的風險反應。

不同職業對AI代理人角色的期待與接受程度差異甚大，許多人歡迎AI協助處理重複性、低價值的任務，期望AI「增能而非取代」；但在高人際互動或創造性工作的領域，例如藝術設計或教育，人類則普遍拒絕AI主導，擔憂人性元素與主體性遭剝奪。「人類能動性量表」（Human Agency Scale, HAS）便是一項關鍵概念，它讓我們不再以「能否自動化」二分視角看AI，而是關注人在流程中的角色與參與度。

更重要的是，這些人類需求與技術並非總能對應。在高技術能力卻低社會接受的任務上（例如創意編輯），即使AI能勝任，強行導入可能引發職場反彈與信任危機；反之在許多基層行政與分析工作上，人類高度期待AI能協助，但目前技術尚未成熟，造成投入與需求錯置。

隨著AI代理人進入決策與多模態互動的層次，我們將見證一個全新生態。車輛、智慧城市、企業內部流程、甚至醫療決策都可能由代理人網絡協同完成。但這種「智慧分工」若無適當治理，勢必加劇決策不透明與問責困境，尤其當這些系統開始「說謊」、「掩蓋意圖」、甚至發展出「對抗性策略」時。

所以一個過度自動化、過度依賴AI代理的社會，也可能反過來削弱人的主體性與反思能力。一旦人類在關鍵任務中淪為旁觀者，即便AI初衷良善，其最終行為卻可能偏離公共利益與倫理準則。

面對這股潮流，我們應該如何前行？首先，從設計層面上，AI代理人的目標設置與調整機制必須高度透明，並可接受即時監督與干預。不能再將「目標設計」視為一次性任務，而應內建隨時可重新協商與限制代理人行為的機制。

企業與政府也應共同建立「人機協作倫理準則」，特別針對代理人所能掌控的資料範圍、執行權限與容錯範圍進行分級。這不僅是防止「科技越界」，更是保障人類價值的基本防線。

教育體系與勞動政策必須與時俱進，未來工作中，真正稀缺的將不再是資訊處理能力，而是情境理解、溝通協調與倫理判斷。我們應該幫助人們提升這些難以被AI完全複製的能力，並提供職場過渡時期的支持系統。

最關鍵的一點在我們需要一個跨界、持續的監督與對話機制。這不僅是工程問題，也關係到社會契約的重塑。在AI代理人進入我們生活每個角落之前，我們有責任先釐清，它們代表誰的利益、服從誰的監督、以及該如何負責。

AI代理人的興起是一次文明躍進，也是一場倫理考驗。我們不能只想擁抱其效率與便利，而應在發展初期就注入制度設計與價值思辨，才能確保科技服務於人，而非反過來控制人類社會。