企业部署AI智能体后,责任边界为何比模型能力更难落地
企业采购AI智能体仅需数周,但当机器在真实业务中产生错误时,责任归属却成了比技术能力更难落地的难题。能力可以采购,但责任无法外包。在模型供应商、集成商与部署企业之间,传统的线性责任链条已被打破。面对决策权移交带来的风险,企业应如何通过拆解具体行为节点,在全自动、人工复核与分级授权中构建可追溯的治理路径,确保风险发生时责任能被清晰定位?
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2026年9月30日
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