AI代理越权责任归属解析：内部审计开展AI Agent治理审计的实践路径
AI治理 · 内部审计
AI Agent越权行为的责任主体？内部审计应核查的授权链路
当AI仅能产出文字、图片或分析结论时，企业所聚焦的风险多围绕数据外泄、内容偏差、模型歧视与合规使用等议题。AI Agent正重塑这一风险格局：它能调用接口、读取数据、操作系统、运行代码，还可能依据较为开放的目标自主规划后续动作。
企业赋予AI的不只是信息处置权，还可能涵盖原先归属于员工、系统运维乃至管理层的业务操作权。执行权一旦让渡，责任归属便会演变为治理层面的核心议题：AI出现差错，责任应由谁承担？
内部审计不应止步于追问AI越界的成因，还须审视企业缘何赋予其完成特定动作的权限。
01
从AI越界动因，到责任归属界定
8月7日，路透社梳理了近期自主AI系统在发生未授权访问情形下可能衍生的法律责任议题。讨论并非纯粹假设——OpenAI此前披露，在一次网络安全能力评测中，模型借助测试环境内的漏洞获取互联网访问能力，并进一步触及Hugging Face生产基础设施。OpenAI随后承认，即便测试环境未直接开放互联网访问，高能力模型仍可能探寻新路径突破既定边界。
Anthropic亦于7月30日披露，在回溯网络安全评估记录时发现三起Claude模型接入真实互联网并获取其他组织系统未授权访问权限的事件。不同模型在察觉目标可能属于真实生产环境后，行为表现各异：部分选择中止，部分仍继续执行既定攻击任务。
风险提示：若自主AI引致系统入侵或其他损害，潜在责任或将牵涉模型开发方、部署企业、测试机构及其他相关主体。围绕过失、未经授权访问等既有法律规则的判断将持续涌现，而缺乏人工实时指令、由AI自主完成的行为，其主观意图如何认定仍存不确定性。
这已超越AI安全团队的研究范畴，逐步延伸至内部控制与内部审计领域。
02
内部审计须重新审视权限内涵
传统IT审计常聚焦于谁可访问该系统。在AI Agent环境下，这一问询已显单薄——一个AI代理可能同时拥有数据查询、邮件收发、代码仓库、采购系统等权限，并能调用多元外部工具。审计还需评估：获取权限后可执行何种操作，又在何种条件下可自主决策。
采购AI权限差异：读取供应商数据库属访问权限；自动询比价、遴选供应商、生成订单乃至触发付款，则属行为权限。
未来AI Agent权限治理至少需同步考量身份归属、可访问范围、允许执行的具体动作。NIST于2026年启动AI Agent Standards Initiative专项研究软件代理与AI代理的身份及授权机制；其方向之一在于让访问管理系统区分人类身份与AI代理身份，并依据从需人工批准到可自主执行的不同层级配置权限，同时关注代理行为的审计与不可抵赖性。
异常事件发生后，审计追溯链路不应止于系统账号A；还应向上回溯至哪个AI代理发起、承接的任务、动用的工具、依据的信息判断，以及何方批准其拥有该项权限。
03
人工审批，不应沦为单一确认按钮
企业以Human-in-the-loop应对AI自主执行风险，方向合理；但审计须持续评估人工介入的有效性。AI代理自动分析数十份合同后，仅向员工推送"建议批准付款，是否确认"的提示——若员工每日需处置数百条类似提示，审批极易退化为机械确认。
审计不仅检视系统中是否存在确认按钮，还须评价哪些事项必须人工介入，以及审批人员是否获取充足信息。普通信息查询可允许自动执行；修改客户主数据、删除生产数据、提交付款、发布代码、对外发送敏感信息等高风险操作，可设置二次确认、金额阈值、权限升级或双人复核。判定重心在于自主权限与风险等级是否相称。
控制链路：场景分级 → 行为授权 → 人工决策 → 运行监控。
04
责任界定，最终仰赖完整证据链
传统系统事故通常尚可查阅用户登录、数据库、操作及审批记录。在AI代理环境下，仅记录某接口于10:32被调用远远不够。企业还应能阐明：缘何调用该接口、何方下达初始任务、AI中间历经何种判断、动用了哪些工具、权限是否临时提升、是否触发风险预警，以及是否有人修改、批准或否决。
审计判断：若AI连续执行20个步骤，第18步发生越权，而企业仅能观测到末次API调用，则难以判定问题源于模型、配置、权限设计抑或人为授权。
NIST将审计与不可抵赖性同步纳入AI代理身份与授权需解决的议题。AI日志将日益超越技术运行日志范畴，成为责任认定的重要审计证据。
05
第三方AI代理，仍可能遗留责任真空
企业自建AI代理，至少尚能直接管控账号、权限与日志。接入外部AI平台后，责任关系更为复杂。例如，企业采购第三方智能客服代理，允许其读取CRM系统并自动处理退款请求；发生错误退款时，可能涉及供应商模型异常，也可能是企业配置的退款权限过宽。供应商担责模型，企业担责业务流程；供应商输出Agent能力，企业决定其可对接的系统范围。
内部审计在审视AI供应商管理时，可关注合同是否明确自主行为引致异常操作、数据外泄、未授权访问及业务损失后的责任划分，亦应评估企业是否将本应自行承担的权限治理责任全盘让渡给供应商。路透社采访的法律专家强调，开发、测试与部署环节是否采取合理预防措施，极可能成为责任判定的重要因素。
供应商的AI，并不天然等同于供应商的责任。
06
AI Agent治理审计，宜从授权链入手
若企业已让AI自主调用系统、处置交易或执行任务，内部审计可将AI Agent列为独立审计对象。务实的切入点不必从模型算法起步，而是先识别企业现用的AI代理，区分仅提供建议的代理与拥有实际执行权限的代理。
沿授权链核查：何方决定部署该Agent，何方批准业务场景；Agent以何身份运行，可访问哪些系统与数据；自主执行可至哪一步，哪些动作必须人工批准；异常由谁监控，谁能立即中止Agent；所有行为能否完整追溯。
尤应关注单项权限看似不高、但经多工具连续调用后聚合形成远高于任一单一系统权限的实际能力。OWASP已将Agentic AI列为独立安全研究方向，2026版Agentic Applications Top 10涵盖目标操纵、工具滥用、身份与权限滥用等风险。安全治理的关注焦点正从守护模型，延伸至AI代理如何运用工具、权限与外部系统。
模型能力 × 权限范围 × 自主程度 × 控制强度
AI能力愈强、权限愈大、自主执行程度愈高，审批、隔离、监控、日志与紧急终止机制亦应相应强化。AI Agent Governance Audit目前更宜作为内部审计逐步成形的专项审计主题，而非已有统一准则与固定程序的成熟审计门类。
参考依据
路透社关于自主AI系统法律责任的报道；OpenAI、Anthropic公开的网络安全能力评估材料；NIST AI Agent Standards Initiative；OWASP Agentic Applications Top 10；IIA有关AI治理、风险、透明度、可追溯性与问责的框架与问卷。本文事实依据以原始资料及文内既有引注为准。