AI 代理糾紛誰來管？區塊鏈「互聯網法院」已開庭

撰文：Forbes

編譯：AididiaoJP，Foresight News

在不遠的將來，每個人都會使用人工智能代理。這些代理連接雲端，駐留在手機裡，能幫你回覆郵件、預訂航班，甚至為投資組合自動進行稅務虧損組合。

Robinhood 的客戶如今已用人工智能代理分析股市波動，並根據個人指令自主交易。SAP 的 Joule 則幫助企業客戶分析庫存、尋找最佳供應商並完成採購。像亞馬遜「Buy for Me」這樣的購物代理，以機器速度在網上掃描最優交易，與賣家代理協商條款、確定交付時間並直接付款。

從 Anthropic、OpenAI 到 Coinbase、Circle 等知名人工智能和加密貨幣公司，都在全力推動這一由代理驅動的未來早日到來。

但當代理訂購的沙發顏色不對、晚到兩週，或貨物損壞而賣家堅稱是交付後的問題時，該怎麼辦？這個看似不起眼卻可能代價高昂的問題，正潛藏在代理式商業的宏大藍圖裡。軟件雖然已能代表人類和企業購物、議價、僱傭和支付，但人工智能有時會「幻覺」，而商業從來不只是金錢往來，意外總會發生。

「代理式商業正走到關鍵轉折點，我們卻還沒為可能出現的後果做好準備。」GenLayer 基金會首席執行官兼聯合創始人 David Riudor 表示。該基金會位於開曼群島，負責運營名為 GenLayer 的新區塊鏈及其核心應用——互聯網法院。這個法院專為裁決代理之間的糾紛而設計，運行時無需人類干預，已獲得包括加密交易所 OKX、錢包提供商 MetaMask 以及幣安的 BNB 鏈等 26 家加密和人工智能公司的支持。

互聯網法院並非想用機器人完全取代人類法官，而是幫助代理預先簽訂條款清晰的合同。當雙方無法就結果達成一致時，人工智能陪審團會評估證據，並在幾分鐘內給出裁決。

Riudor 指出，這項技術特別適合小額交易——聘請律師不划算，但放任不管又會損失成本。「我們不是要和傳統法律體系競爭，」GenLayer Labs 聯合創始人兼首席執行官 Albert Castellana 說，「我們只是提供一種替代方案。對於 1 萬美元的索賠，聘請律師不經濟，用這個系統就能快速解決，成本可能只需幾分錢。」

潛在市場規模巨大。根據 Adobe Analytics 的數據，自 2024 年 10 月以來，人工智能推薦帶來的零售網站流量增長了超過 14 倍。麥肯錫預測，到 2030 年，人工智能代理可能促成全球消費者商業 3 萬億至 5 萬億美元的交易。然而，目前大部分新興基礎設施仍聚焦於「順利路徑」——代理找到主人想要的東西、完成支付、收到商品或服務後繼續前進。

目前，互聯網法院已在有限場景中應用。社交平臺 Collective Memory 獎勵用戶上傳實時照片、視頻和報道，當需要判斷某張有爭議的圖片是否為假時，就會調用 GenLayer 系統。例如，來自加沙被炸學校的視頻或德黑蘭街頭的畫面，互聯網法院會結合上傳時間、地點、相關提交記錄以及用戶歷史活動等證據，判定其真實性。

最終目標是讓互聯網法院在人工智能代理相互爭執時自動介入。

設想一家小型在線服裝公司，所有者已把日常運營交給多個代理：一個管庫存、一個買廣告、一個找創意。老闆要新標誌，代理找到另一位由代理代表的 設計師。雙方就設計、價格和交付日期達成一致，標誌送達後看起來不錯，卻被反向圖像搜索發現可能抄襲他人作品集。

互聯網法院的設計正是針對此類情況：讓代理提前約定條款、將付款託管起來，一旦產生爭議，在資金釋放前就提交給陪審團處理。

陪審團的核心是區塊鏈技術。它由隨機選出的 5 名區塊鏈驗證者組成，每人運行不同的模型（例如 Claude、GPT、Gemini）。其中一人擔任領導者提出初步決定，其他人先秘密投票，再公開表態是否同意。若達成共識，進入 30 分鐘爭議窗口，代理或人類可通過繳納保證金提出挑戰。若被挑戰，陪審團規模擴大至 11 人，依此類推，直到共識形成且無人再提出異議。

這一機制借鑑了 1785 年啟蒙哲學家和數學家尼古拉·德·孔多塞提出的陪審團定理：獨立評估者越多，得出正確結論的概率越高。GenLayer 認為，多模型組合比單一模型或單一人類仲裁者更難被操縱。

雖然代理間糾紛聽起來還比較超前，但互聯網法院已上線並進入測試階段。據 Castellana 介紹，網絡每天處理約 35 萬筆交易，產生 2 萬至 2.5 萬項決定。計劃於今年晚些時候正式公開推出，併發行代幣吸引更多驗證者——任何人都可參與這一角色。

Riudor 表示，這個系統未來不僅限於代理式商業，還可用於預測市場。例如 Polymarket 目前依賴 UMA 協議將爭議結果交由代幣持有者投票，而人工智能輔助裁決會更快。「我們正在和一些大型預測市場溝通，」Castellana 說，「他們還在等待我們全面上線，但已在評估。」

斯坦福大學商學院教授、a16z 加密團隊研究顧問 Andrew Hall 今年早些時候撰文指出，用大型語言模型擔任裁決法官能幫助預測市場擴大規模，因為模型無法被賄賂，且性能在快速提升。但他同時提醒，模型仍會產生幻覺，也可能通過巧妙提示或受汙染的訓練數據被操縱。

紐約加密風險投資公司 Dragonfly 前法律顧問、現任首席運營官 Lindsay Lin 也看到類似問題：「許多大型語言模型因共享訓練數據和常見缺陷而存在關聯性，而人類判斷往往更獨立。不過，人們會傾向於用人工智能處理低價值糾紛，因為它比人類陪審員更便宜、更快。代理式商業規模龐大，糾紛量也會很大。代理擁有標準化協議確實有意義，這樣它們就清楚合作條款以及交易未正確完成時的救濟途徑。」

其他人也得出類似結論。就在兩週前，全球最大仲裁機構——美國仲裁協會國際爭議解決中心，宣佈推出針對代理的「法律上下文協議」標準。該協議與丹佛區塊鏈公司 Integra Ledger 共同主導，創始貢獻者包括谷歌、IBM 以及 Circle、Ava Labs 等多家領先加密公司。

當然，這些標準能否普及，最終取決於廣泛採用和人工智能模型能否有效減少幻覺與偏見。

與此同時，代理相互尋找、僱傭和支付的基礎設施已在快速成型。最近幾周，GenLayer 合作伙伴 OKX 與專注人工智能的 NEAR 區塊鏈團隊，先後推出市場，讓代理可以僱傭其他代理完成付費任務，比如獲取數據集或協助代碼審查。

真實法院也已開始處理人工智能代理違規案件。2025 年 11 月，亞馬遜起訴 Perplexity，指控其人工智能驅動的 Comet 瀏覽器登錄客戶賬戶，偽裝成普通谷歌 Chrome 瀏覽器，未經授權在亞馬遜平臺購物。3 月，加州聯邦法官發佈初步禁令，禁止 Comet 在亞馬遜購物，但上訴法院後來暫停了該命令，正在審理 Perplexity 的上訴。

無論法院最終如何裁決，這個案件都凸顯了代理式商業面臨的更大挑戰：當數百萬人工智能代理代表用戶跨平臺行動時，如果缺乏統一的執行機制，該如何有效監管？