今年全国两会上
，全国政协委员江浩然抛出了一个颇具现实意味的问题：AI手机如果滥用系统权限，应该如何治理？

过去 ，手机应用大多只需要访问某一类应用之间的数据
，比如通讯录
、相册或定位 。但在AI手机的设想中，手机不仅要“看懂 ”屏幕 ，还要“替人操作
”
。这意味着
，它需要能够读取屏幕信息、模拟点击，并在不同应用之间切换任务。在技术上 ，这种能力通常通过手机的“读屏”和自动化控制权限实现
，相当于把整部手机的操作能力交给一个程序代理 。

问题正出在这里。当AI可以像人一样浏览手机里的信息 、输入内容甚至完成交易时，它接触到的就不再是一般意义上的数据 ，而是用户完整的数字生活
。聊天记录、银行账户
、支付页面
，原本分散在不同应用中的信息，在AI代理面前都可能汇集成一条连续的数据流。如果这种权限缺乏严格约束 ，看似便利的应用就很难避免潜在的隐私风险 。

类似的隐患，在最近受到关注的一些开源AI智能体身上已经初现端倪
。例如
，一款名为“龙虾 ”(OpenClaw)的AI工具，因其较强的自动化能力在技术圈迅速走红 ，一些技术爱好者甚至为他人提供上门安装服务
，在部分城市形成了所谓的“龙虾装机潮
”。

但人类对新技术的热情背后，也往往伴随着现实问题 。自动化智能体一旦获得较高系统权限 ，就可能对用户设备产生不可预料的影响
。此前有安全研究人员尝试让智能体整理邮箱
，结果程序误判任务，直接删除了大量邮件。可见 ，即便是熟悉AI的专业技术人士
，也很难完全预测其行为路径 。

当然，这类风险并没有被监管部门忽视
。3月初 ，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发布安全提示
，指出部分OpenClaw实例在默认配置下存在较高安全风险，可能导致信息泄露或被恶意利用。这一警示在某种程度上也说明 ，当AI开始直接接管手机的操作系统时，传统的软件安全模型已经显得不太够用了 。

从AI手机到开源智能体
，这些看似不同的现象，其实指向同一个趋势：人工智能正从“为人类提供建议” ，逐渐走向“替人类行动 ”
。过去的AI更多停留在对话、搜索和推荐层面
，而新一代系统则被设计为能够直接执行任务，例如订机票 、回复邮件
、填写表格 ，甚至代替人类完成购物。

一旦进入这一阶段
，技术问题就不再只涉及算法能力，还涉及手机的权限结构 。AI替人操作应用 ，本质上是一种“代理行为
”。在现实社会中
，代理需要明确授权、责任划分和行为边界，而在当前AI手机的设计构想中 ，这套规则仍然相当模糊
。

当前
，公众对AI的理解大多停留在体验层面：AI能写作 、能聊天
、能生成流畅的视频。但对其权限范围、数据流向以及潜在的隐私风险，普通用户往往缺乏足够的判断能力 。与此同时 ，学术界 、产业界和监管层对AI代理技术的讨论仍处在早期阶段，相关法律与治理规则也尚未完全成形
。

历史经验一再表明
，数据安全问题往往是在大规模应用之后才真正引起社会重视。如果等到出现严重隐私泄露事件，再去修补制度漏洞 ，付出的成本往往更高 。

更重要的是
，AI技术竞争已经进入全球市场
。未来10-20年，中国科技企业在海外市场的发展 ，很大程度上取决于其是否能够通过各国严格的隐私与合规审查。无论是欧盟的数据保护规则
，还是其他地区不断强化的数字监管，都对企业提出了更高要求 。

因此 ，AI手机的发展不仅是一场技术竞赛
，也是一场合规竞赛
。当智能体逐渐成为人类在赛博世界的代理人，如何为其设立清晰的行动边界 ，或许比功能创新本身更为关键。换句话说
，AI替人“动手”也许是技术发展的必然方向，但在这一过程中 ，隐私与安全不应只是事后修补的附带问题，而应成为技术设计之初就被认真对待的前提 。只有这样
，AI带来的便利才不会以牺牲个人数据安全为代价
。

张同来源：中国青年报

2026年03月23日08版【