CSET｜AI智能体自主性对中国数据治理框架的适配性挑战【智库观察】

随着人工智能技术从单一的文本生成向具备自主执行能力的“AI智能体（AI Agents）”演进，全球主要经济体的数据治理与隐私保护框架均面临新的技术适应性课题。2026年3月12日，乔治城大学安全与新兴技术中心（CSET）同步转载了美国政治新闻媒体Politico旗下科技政策专栏《Digital Future Daily》刊发评论文章。文章引述了CSET研究员Sam Bresnick、无党派智库新美国基金会（New America）高级研究员Samm Sacks以及纽约大学法学教授Winston Ma等学者的分析，讨论了AI智能体的广泛应用对各经济体现行数据治理策略提出的新问题，重点关注了在技术快速迭代的背景下，如何在推动AI产业发展与保障数据安全之间寻求政策平衡。

文章的直接背景，是路透社和彭博社于2026年3月11日先后报道的一则消息：中国已开始限制政府机构和国有企业使用OpenClaw——一款能够自主执行预订航班、发送邮件、管理日程等日常任务的开源AI智能体工具。据报道，由于OpenClaw作为个人助理运作时需要访问大量用户数据，监管部门出于数据安全方面的考量对其使用范围作出了限制。此前，中国相关部门也曾就OpenClaw可能带来的数据安全风险发出过提示。

面对相关限制措施，OpenClaw创始人Peter Steinberger通过邮件回应Politico称，"团队正在努力加固OpenClaw的安全性，我们与安全行业的许多专家保持合作"，同时承认该工具在用于关键基础设施之前仍需改进。

文章引述New America高级研究员Samm Sacks的分析认为，相较于传统大语言模型，AI智能体的核心特征在于其跨平台调用工具、执行多步骤任务以及持续获取信息的自主性。Sacks指出，这种高度的系统接入能力客观上对现行隐私保护框架提出了新的适配课题。她在文中表示，AI智能体的兴起“对隐私法的核心概念构成了挑战”——当智能体自主运作时，“谁来控制个人信息？如何界定使用目的或征得同意？”成为亟待回应的问题。

文章提及，中国于2021年实施的《个人信息保护法》（PIPL）参照欧盟GDPR制定，其核心原则建立在个人应当对自身数据的传输和使用拥有控制权的前提之上。文章分析认为，AI智能体通过自主行动完成代理任务的方式，使得PIPL框架下的“知情同意”“使用目的限定”等概念在实操层面面临新的适配需求。值得注意的是，这一挑战并非中国独有——全球范围内基于"知情同意"范式构建的隐私法律体系，均面临相似的技术适应性问题。

文章援引纽约大学法学教授Winston Ma的分析指出，中国科技企业在将AI智能体整合到自身平台方面推进迅速。微信、支付宝等主要平台正积极推动AI智能体向用户扩展；据CNBC报道，腾讯近期在深圳举办了一场公开活动，数百人到场了解新的智能体AI云工具。

Ma在文中分析了中国“超级应用”（Superapp）生态的独特性。微信、支付宝等平台集成了购物、支付、生活服务等多元功能，这一方面使得AI智能体有了更高效的分发渠道，另一方面也意味着智能体在超级应用中运行时，可触及的数据类型和规模远大于其在功能相对单一的平台上运行时的情况。Ma认为，这一生态特征客观上对数据管理提出了更高的要求。

CSET研究员Sam Bresnick在文中谈及数据治理策略时表示，中国在推进数字化转型的进程中，致力于在数据资源的有效利用与公众信息保护之间寻找平衡点。他指出，中国近年来通过PIPL等法律工具加强了对企业和各级机构数据行为的规范，体现了对公众个人信息保护的重视。

此后文章进一步指出AI智能体有望为经济发展和科技产业带来新的增长动力，但其高度依赖数据的运行特点也对数据治理提出了更精细化的要求。Sacks在文末总结道：“这是经济增长诉求与安全需求之间持续寻求平衡的最新课题。”这一判断反映了一个全球性的共同议题：如何在鼓励AI技术创新的同时，确保数据流通中的安全底线。

“AI智能体（AI Agents）”的自主决策特性为数据治理带来了新的课题，这一挑战具有全球普遍性。面对底层技术的快速演进，未来的治理实践可能需要从静态的规则制定，逐步向基于动态风险评估的精细化模式过渡，在保障数据安全与个人信息权益的同时，为AI生态系统的健康发展留出必要的创新空间。中国在AI智能体产业化应用方面的积极探索，以及在数据治理领域积累的实践经验，为应对这一全球性课题提供了有价值的观察视角。

编辑｜徐赫泽

审核｜赵杨博

终审｜梁正 王净宇