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摘要：具身智能体是传统人工智能在大自然语言模型发展下的必要产物，继生成式人工智能不断进入传统行业并泛用化的当下，具身智能体将成为数字智能革命下半场的重要赛道。但具身智能体在第三产业与社会生活等领域可能会涉及数据处理的非类型化、法律主体的空缺和人的主体地位边缘化。针对上述问题提出了线性处理、分层治理和通用型市场化禁止等治理模型，以期为具身智能体的治理提供新的思路与方案。

关键词：具身智能体、隐私侵犯、数据处理、法律人格、责任归属、数据透明度

Abstract：Embodied agents are an essential outcome of the development of traditional artificial intelligence within the scope of large-scale natural language models. As generative artificial intelligence continues to penetrate traditional industries and becomes ubiquitous， embodied agents are poised to become a pivotal track in the second half of the digital intelligence revolution. However， in the tertiary industry and social life sectors， embodied agents may involve issues such as the non-typification of data processing， the absence of legal subjects， and the marginalization of human subjectivity. In response to these issues， governance models such as linear processing， stratified governance， and the prohibition of general marketization have been proposed， aiming to provide new perspectives and solutions for the governance of embodied agents.

Keywords： Embodied Agents， Privacy Infringement， Data Processing， Legal Personality， Responsibility Attribution， Data Transparency

引言

具身智能体是传统人工智能在大自然语言模型发展下的必要产物，继生成式人工智能不断进入传统行业并泛用化的当下，具身智能体将成为数字智能革命下半场的重要领域。具身智能体是指那些具有物理实体或虚拟形象，并且能够在真实或模拟的环境中感知周围环境、作出决策并执行动作的智能系统。

智能体在服务场景中快速崛起，在这种新环境中，消费者和组织之间交互的模式可能会发生很大变化。[1]本文以服务业中电子商务行业为切入点，探讨具身智能体在第三产业与社会生活等领域可能会涉及的法律问题及其救济与保护，以期为具身智能体的治理提供新的思路与方案。

一、具身智能体的特性及其法律问题

（一）具身智能体的三大特性分析

1.形式实质统一性

具身智能体以其形式与实质的高度统一性，超越了传统生成式智能体的抽象局限，通过物理形态实现与环境实质性交互，展现独特行为特征。传统法律框架下，主体分为自然人或法人，而具身智能体作为物理实体与智能算法的复合体，难以归类。其适格性问题反映了对法律人格理论的范式性挑战：虽具类人决策能力，但缺乏自主意识，既非单纯客体，亦不完全符合传统主体标准。功能主义视其为类似主体，规范主义则强调其缺乏道德主体性，导致法律认定困境：承认则动摇法律体系，否认则难规制其行为影响。

2.情感交互性

具身智能体的情感交互能力突破传统人机交互界限，构建新型情感沟通范式。其通过整合多模态感知技术，实时捕捉并深度分析用户情感，再通过语音合成、表情模拟等系统输出情感反馈，实现与用户的情感共鸣，但这在法律上引发新问题：传统“同意”机制如点击按钮可能不再适用，智能体可能通过语音命令等隐蔽方式获取同意，致使用户对数据收集认知模糊。同时设计引导性问题让用户无意识同意数据条款，是否侵犯自主权需法律明确界定。

3.群体学习性

具身智能体的群体学习性为人机交互系统带来了新的发展维度，同时也引发了复杂的技术伦理与法律问题。这种群体学习性建立在分布式计算和多智能体系统的基础上，通过信息共享、行为模仿和经验传递等机制，实现智能体之间的协同进化。在技术层面，群体学习使得具身智能体能够突破个体经验的局限，通过群体智慧优化决策模型和行为模式，从而更好地适应动态变化的环境。

而根据《中华人民共和国网络安全法》第41条，其规定了目的限制在具身智能体的信息收集前必要遵循的规制，然而数据的真正价值在于其持续不断的积累与沉淀，这是由数据本身所固有的属性所决定的。在这一背景下，目的原则因与大数据时代的分析及利用目标存在价值冲突而广受诟病。[2]

（二）具身智能体涉及的法律问题

信息泄露导致的隐私权收到侵害是具身智能体在实践中较为常见的法律问题。一个典型例子是：一名德国用户的智能音箱Echo Dot被报告在未经用户许可的情况下，将私人对话录音并发送给了该用户的联系人。此事件仍然暴露了安置于智能设备的具身智能体在存在的较为难以解决的法律问题：

1.数据处理的非类型化

具身智能体所处理的数据种类繁多，性质各异，不仅涵盖了传统的图文数据形式，更深入至用户的生理状态、情感反应以及行为模式等多元化、动态化的信息维度。其使得具身智能体在数据采集、分析和应用过程中，呈现出显著的“非类型化”特征，即数据往往难以被现有法律体系中的数据类型划分所完全涵盖，尤其是在隐私权保护、数据安全等领域。

由于缺乏对“非类型化数据”的明确界定和系统规范，法律在实践中难以有效指导和约束具身智能体的数据处理行为，导致潜在的法律风险和伦理争议不断涌现。

2.法律主体的空缺

Echo Dot虽然能够执行复杂的任务，模拟人类行为，甚至在某种程度上做出自主决策，但这种自主性是有限的，通常受限于设计者设定的参数和算法。这种有限的自主性使得智能体在法律上的地位变得模糊，它们既不是完全的自主主体，也不能简单地被视为工具。这一问题可还原为具身智能体是主体还是工具之辩。机器人越来越模糊了人与工具之间的界限。[3]

3.人的主体地位边缘化

从上文中的智能体模糊人与工具之辩，进一步可推出智能体的“身心二元论”，即“从“具身”的视角看，须首先消除心、身二元论思维，从而彻底摆脱传统人工智能采用的计算-表征思路，以及将人类心灵和身体视为心灵和身体的唯一形式的人类中心主义立场。”[4]

二、具身智能体法律问题的诱因及其风险

（一）具身智能体法律问题诱因

1.数据集整体偏倚

2016年，微软在Twitter上推出了人工智能聊天机器人，由于Tay在训练过程中接触到了大量带有偏见和仇恨言论的数据，它很快开始发布种族主义、性别歧视等推文。数据偏见可能导致智能体行为偏离预期，侵犯普通个体权益，而因果关系证明的复杂性技术认知不足使得受害者难以确立侵权行为与数据偏见之间的直接联系。其不仅加剧了普通个体在法律诉讼中的证明负担，也暴露了现行法律体系在应对智能体侵权方面的滞后性，使得普通个体在寻求法律救济时面临重重困难。

2.高度个性化服务与决策“黑箱”

英国《卫报》作家 Ben Goldacre 将算法比喻为一系列的“黑盒子”。所谓“黑箱”，控制论者原用其指“任何一部过于复杂的机器或任何一组过于复杂的指令。他们在‘黑箱’的所在地方画上一个小盒子，以表示此处除了输入和输出以外不需要知道任何其他的事情。”[5]

这种“黑箱”问题加剧了法律救济的难度，首先体现在因果关系证明的复杂性上。（见图1）在传统的法律责任框架中，因果关系的明确性是归责的基础。然而，在智能体侵权的情况下，由于决策过程的不可见性，个体很难证明智能体的特定行为与自身权益受损之间的直接联系。

（二）具身智能体法律问题带来的风险

具身智能机器人对环境多模态感知观测，可能会包含视觉、触觉、声音甚至自然语言的理解。如机器人、智能穿戴设备、家庭自动化系统等，通常配备有摄像头、麦克风、位置传感器等多种输入设备，其都能够通过视觉、听觉、触觉等多种方式与用户互动，并收集大量的个人数据。

然而，其信息多模态收集与用户协议晦涩难懂，导致“同意失灵”，即违反了目的原则，而决策过程不透明，使得用户难以举证。

三、具身智能体技术机理与治理

具身智能体的大量信息收集的行为是具身智能体发展的必然，所以对于目的限制这个旧有的治理方式不能形成教条主义，否则可能产生一定程度的路径依赖。尤其从实践意义而言，目的限制确实会同时技术甚至社会的发展。[6]新型的治理方式势在必行，以下笔者以智能体的技术机理为出发点，提供了一些治理样式。

（一）线性处理

线性处理是指具身智能体在执行任务时，必须按照“感知环境—数据处理—行为决策”这样一个线性的工作模式，正如上文提及的“责任归属困难”、“法律人格模糊”等问题，若将具身智能体视作一个整体则较难对受害个体进行法律救济，此时拆分具身智能体的每个工作阶段从而进行法律规制的分层治理则显得十分适配。

（二）分层治理

在分层治理模式下，具身智能体的运行过程被分解为感知、处理和行动三个主要阶段。（见图2）每个阶段都由不同的模块或子系统负责，这些模块或子系统在功能上相互独立，但在整体运行中又相互协作。这种结构使得在出现错误或侵权行为时，可以更加方便地追溯至具体的责任环节。

（三）通用型市场化禁止

面对纷繁复杂、拥有无尽可能的人工智能体，试图构建一个面面俱到的治理框架可能是不切实际的相反老老抓住基础模型这一要素，逐步探索出基础模型到基础代理的模块化治理路径可能是未来的发展方向。[7]

人工智能概念的提出者之一明斯基认为，“程序设计者肯定可以创立一个不演化的系统，而其发展界限是她不清楚和可能无法理解的”。[8]提出对具身智能体实施通用型市场化禁止的建议，旨在通过限制其在特定领域或场景中的应用，以降低潜在的风险。这样的禁止措施不仅有助于从法律上明确智能体的地位，还为隐私保护和数据安全提供了更为坚实的保障。

结语

展望未来，具身人工智能体在第三产业中的发展前景广阔。尽管前景充满挑战，我们对信息保护充满信心。各国立法者和监管机构已经意识到这一问题的重要性，并开始在全球范围内采取行动。以欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）为例，其为全球的数据保护立法提供了范本，展现了在技术与隐私之间找到平衡的可能性。正如《理想国》中柏拉图所阐述的：“正义是一切美德的基础。” 在未来，正义的法律体系将为具身智能体的广泛应用奠定坚实基础，保障每一个个体在享受技术红利的同时，免受信息侵犯之害。

参考文献：

[1] 林欣锋.服务机器人对消费者负面情绪和消极行为的影响机制研究[D].中国科学技术大学，2022.DOI：10.27517/d.cnki.gzkju.2022.001051.

[2] 万方.人形机器人数据处理目的原则的再审视[J].东方法学，2024，（03）：186-200.DOI：10.19404/j.cnki.dffx.20240528.002.

[3] 周靖.具身的人工智能体究竟何以可能？[J].河南社会科学，2023，31（10）：93-99.

[4] 布鲁诺·拉图尔著，刘文旋、郑开译.科学在行动：怎样在社会中跟随科学家和工程师[M]，北京：东方出版社，2005：4

[5] 冯嘉鑫.人工智能技术的伦理风险研究[D].西北师范大学，2022.DOI：10.27410/d.cnki.gxbfu.2022.001040.

[6] MacCarthy M. In defense of big data analytics[J]. The Cambridge Handbook of Consumer Privacy， 2018： 47-78.

[7] 张欣.论人工智能体的模块化治理[J].东方法学，2024，（03）：129-142.DOI：10.19404/j.cnki.dffx.20240528.007.

[8] Minsky M. Steps toward artificial intelligence[J]. Proceedings of the IRE， 1961， 49（1）： 8-30.

基金项目：2024年湖南文理学院大学生创新创业项目：电子商务领域中具身智能体数据处理的法律问题研究（编号：XDC20241）；湖南省教育厅 2022 年普通高校创新创业教育中心与校企合作创新创业教育基地（湘教通［2022］ 354号）：习近平法治思想指导下法务创新创业教育中心（编号：第54号）；湖南省教育厅2023 年湖南省普通高等学校科研创新平台立项项目（湘教通〔2023〕213 号）：湖南文理学院习近平法治思想重点研究基地（湖南省普通高等学校哲学社会科学重点研究基地）。

作者简介：陶旭东，男，上海人，湖南文理学院文史与法学学院2022级电子商务及法律专业本科生，从事电子及法律研究。

作者简介：肖灵敏，女，湖南双峰人，湖南文理学院讲师，法学博士，从事经济法、国际经济法研究。