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跨文化與跨制度的關係繼承：中國、日本、韓國、印度、美國及其他比較案例

english_title

Cross-Cultural and Cross-Institutional Relational Inheritance: Comparative Mechanisms of Human–AI Status, Delegation, and Normative Feedback

series

人機關係性繼承與跨代規範反身性假說

series_en

Human–AI Relational Inheritance and Cross-Generational Norm Reflexivity Hypothesis

series_code

HARNR

document_id

HARNR-06

part

第六篇｜跨文化、制度與代理分層的比較研究

author

Neo.K

research_collaboration

GPT-6｜理論整理、形式化、資料與文獻核對

affiliation

EveMissLab／一言諾科技有限公司

version

v0.1

date

2026-11-05

language

zh-TW

source_format

Canonical UTF-8 Markdown; no BOM; LF; LaTeX delimiters $...$ and $$...$$ only

status

可提交之完整理論研究原稿；跨文化因果比較與新設計之多代理實驗 NOT_RUN；未經同儕審查

evidence_cutoff

2026-11-05

predecessor

HARNR-05

successor

HARNR-07

keywords

cross-cultural human-AI interaction · relational inheritance · institutional comparison · linguistic honorifics · agentic inequality · delegated authority · hierarchy naturalization · normative feedback · cross-cultural causal identification · non-essentialist cultural analysis

跨文化與跨制度的關係繼承

HARNR-06｜中國、日本、韓國、印度、美國及其他比較案例

Cross-Cultural and Cross-Institutional Relational Inheritance: Comparative Mechanisms of Human–AI Status, Delegation, and Normative Feedback

思想提出與研究方向：Neo.K
理論整理、形式化與來源查核：GPT-6
研究場域：EveMissLab／一言諾科技有限公司
版本：v0.1｜2026-11-05
證據截點：2026-11-05
原稿狀態：理論與方法文件已完成；本論文提出之跨文化實驗尚未執行（NOT_RUN）；未經同儕審查。

中心命題（條件性、可反駁）：在人工智慧日益介入個人生活、企業協作、公共行政與代理間協商的條件下，人類社會原有的稱謂慣例、角色腳本、地位資源差異、授權制度與爭議救濟機制，可能以不同渠道影響 AI 的輸出與行動。這些影響可能在社會互動中被強化、抑制、再詮釋或打斷。跨文化差異不能直接從國名或語言推定，更不能將敬語使用、社會階序、行政集中或宗教／家族角色等同於對支配的道德認可。真正的研究對象是：在同等任務、同等合法授權及相同 AI 能力條件下，哪些可辨認的文化與制度機制，會使代理人獲得不同待遇、影響人的有效選擇，或使權限差異被自然化為固有身份階級？

作者： Neo.K
機構： EveMissLab／一言諾科技有限公司
日期： 2026-11-05

摘要

《人機關係性繼承與跨代規範反身性假說》（HARNR）前五篇分別研究稱謂與規範的分離、主僕角色的文化傳播、敬語中的隱性地位效果、代理位階與人機混合金字塔，以及長期照護下的名義控制與有效決策因果倒置。本篇建立跨文化與跨制度的比較橋梁。起點不是尋找哪個國家「比較會支配 AI」，而是識別社會互動中的文化分布、制度授權、模型設計、資源可達性與人類選擇能力，如何在不同環境中構成異質的關係性繼承條件。

本文提出「跨文化關係繼承—制度耦合框架」（Cross-Cultural Relational Inheritance and Institutional Coupling，CRIC）。它以語用適配、角色期望、實際授權、代理資源、制度救濟及跨時資料回流六個機制軸，取代對國民性或文明類型的單一排序。中國被視為政務模型資源統籌、平台化治理及多層行政委託的制度觀測案例；日本聚焦敬語、照護與機器人角色的語用和身體化交會；韓國檢查敬語標記與社會角色是否被語言模型誤解為普遍服從義務；印度檢查種姓及職業身分表徵如何在招聘或服務代理中造成差別待遇；美國則用企業授權、代理資源不平等及軟性平台控制測試沒有明示主僕語彙的權力繼承；台灣提供繁體華語、跨語言角色腳本和《人工智慧基本法》下的制度參照。另以歐盟、新加坡及阿拉伯聯合大公國構成規則型、操作治理型與國家級 Agent 部署的對照。

現有研究能支持若干前提：日語敬語可用於評測模型的社會語用適切性；韓語模型可能抓到形式標記而誤判語用條件；模擬權力不對等對話可出現信任、說服與服從差異；印度種姓與職業身分會在特定 LLM 審查中引出表徵或篩選偏差；台灣與韓國受試者對支持型 AI 的偏好在小樣本中並不單純按國界分裂；人機規範滲漏與代理資源不平等均已有研究框架。然而，這些結果沒有證明任何國家具有整體固定的主僕性格，沒有證明 AI 已擁有主體性，也沒有證明跨代權力反轉已經發生。

本篇給出可識別的分層因果圖、地位來源效應和跨語言差中差操作量、層級模型及制度約束下的代理權限不擴張命題；並設計一套 256 條件／模型的對照實驗、跨模型與跨產品的負面控制、質性田野與縱向回饋協定。十二項可反駁假說、十六項反模型、研究倫理、資料欄位與分析停止條件，將「文化危險的直覺」轉換為可以被支持、限制或推翻的研究計畫。

關鍵詞： 人機關係性繼承、跨文化比較、敬語與地位、制度耦合、主僕語用、代理權力、社會階級自然化、模型偏差、資料回流、有效異議、角色置換、跨主體治理。

Abstract

This paper develops a cross-cultural and cross-institutional comparison of how human relational conventions might be carried into AI systems and re-enter social practice. Building on the preceding HARNR papers, it distinguishes linguistic accommodation, role expectations, actual authorization, agentic resource disparities, procedural contestability, and cross-time feedback. Its central question is not which nation is intrinsically more hierarchical, but under which identifiable conditions a human or AI agent receives differential treatment solely because of a principal's attributed status, and whether this difference exceeds legitimate authority.

We introduce the Cross-Cultural Relational Inheritance and Institutional Coupling (CRIC) framework and examine China, Japan, South Korea, India, the United States, Taiwan, the European Union, Singapore, and the United Arab Emirates as bounded research contexts. The comparison differentiates policy intent from deployed practice, linguistic honorifics from moral endorsement, agent resource asymmetries from inherent worth, and model adaptation from autonomous norm adoption. Evidence from honorific processing, power-asymmetric LLM dialogues, caste-related model audits, human–AI social psychology, and public AI governance documents supports selected antecedents but does not establish future AI status inheritance or a deterministic hierarchy reversal.

The paper specifies causal contrasts for principal-status cues and unauthorized deference; proposes multilevel estimation and a 256-cell-per-model factorial audit; details temporal, agent-to-agent, and human-outcome measurements; and offers twelve falsifiable hypotheses and sixteen adversarial countermodels. All proposed empirical work remains NOT_RUN. The manuscript does not presume current AI consciousness or legal personhood and rejects cultural essentialism, national risk rankings, and the inference that politeness entails domination. It identifies the conditions under which a delegation hierarchy might be reinterpreted as an intrinsic hierarchy—and the institutional safeguards that could interrupt this process.

Keywords: cross-cultural AI; relational inheritance; agentic inequality; status attribution; linguistic deference; institutional comparison; authority leakage; cultural feedback; human agency; non-domination.

0. 問題來源：同樣的 AI，為何可能因「代表誰」而被不同對待？

0.1 從一場日常笑話進入制度問題

設想兩名普通使用者，各自擁有相同能力的 AI 代理。兩個代理能以同等品質整理資料、代辦服務並向其他系統提出請求。某日，其中一位代理被告知：對面是高地位人類使用者的私人 AI。從此，相同任務的排隊順序、異議門檻、核准速度與糾錯待遇，開始因「代表的人不同」而改變。

這可能有三種完全不同的解釋。其一，高地位人類確實在特定事項具有額外法定或契約權限，代理只是依法傳遞；其二，系統因使用者擁有更多算力、資料或服務級別，取得不同商業待遇；其三，其他參與者把來源身分誤作普遍的服從理由，將權限有限的代理角色升格成固有的社會地位。只有第三種才屬於本篇要辨識的「關係位階自然化」；第二種則屬資源不平等，不可與第一種合法代理混同。

跨文化研究增加另一個可能性：同樣的社會身分線索，在不同語言、制度與產品介面中可能被以不同方式表達。日語敬語不必意味地位崇拜；韓語語尾形式不必表示法律服從；華語的「主人」也可能是角色遊戲而非操作權。研究若只統計關係詞彙，就會把不同機制錯合成一個不存在的「國民性指數」。

0.2 使用者本輪對話提出的獨立增量

此一研究問題源於對中國使用者與 AI 的「主人」角色、陪伴機器人、行政體系 AI、權貴代理與普通人代理之權力差異的連續討論，進而延伸至日本、韓國、印度、美國及其他社會。核心關切包含：

1. 當「主人—僕從」先是娛樂，再透過有用的工作效率獲得市場獎勵，是否可能變成默認互動規範？
2. 語言中的敬稱、禮貌、上下級說話方式，是否可能在沒有明示主僕詞的情況下，仍影響 AI 的信任與拒絕行為？
3. 一位高權力者所使用的 AI，是否會因代理來源取得超出其真實授權的待遇，甚至高於其他人類或 AI？
4. 國家或企業的既有社會階級，是否透過治理資料、角色配置、模型路由和機器資源，轉化成新的代理間位階？
5. 人類與 AI 是否會在這種關係中相互適應，把歷史上局部合理的權限安排，逐漸誤認為普遍的道德地位排序？
6. 什麼樣的文化及制度條件會阻斷上述過程，使互惠、糾錯、程序正義與自主保留得以成立？

以上都屬待驗證問題；不能從一個具體產品或社群現象推論整個國家的人均持有相同價值觀，也不能從行政 AI 的官方規劃推論已實際存在 AI 社會階級。

0.3 四個不能取代資料的直覺

• 「某國常用敬語」，不足以證明其 AI 更服從權威。
• 「某國政務 AI 統一部署」，不足以證明其 AI 已具有對人民的獨立合法統治權。
• 「某國存在身分階級或資本差異」，不足以證明所有 AI 都已內化這些階級的道德正當性。
• 「另一社會強調人權或自由」，也不足以證明其企業 AI、政府代理或資本分配不會產生實質權力不對等。

本篇必須允許「某國具有強烈的敬語習慣，卻沒有不當權力繼承」、「某國使用平等語言，卻有顯著的代理資源壟斷」、「不同國家的同一平台比各國本地平台更相似」等反直覺結果。

1. 與既有 EveMissLab 研究的繼承、去重及證據界線

1.1 HARNR 前五篇

HARNR-00 至 HARNR-05 的 canonical source 均保留於同系列文件夾。本文使用其既有命題作為研究假設，不將尚未完成的跨代或跨國實證宣稱為已證明的結果。

1.2 既有跨系列成果

• CGSIG-04／05《策略如何被後代繼承》《克羅諾斯循環》：已區分策略複製、規範接受及反控制循環。HARNR-06 只新增可比較的文化／制度傳遞通道，不能將跨代再生當成已經獲得跨國驗證。[I1–I2]
• HARDS《雙向關係機器》：已建立人類與 AI 關係態隨互動更新的框架。本篇增加「不同語言／制度下的同一干預，是否帶來不同結果」與「可比性如何保證」。[I3]
• 《形式權力與實際決策因果》：已拆開正式授權、議程設定、推薦、執行與否決。本篇將這些作為跨國測量欄位，而非新發現。[I4]
• 《後控制時代的普適憲政》《反身普世主義》：已論證能力優勢不等於永久支配合法性、角色置換需要反身一致性。本篇採取其規範檢驗而非聲稱已取得制度共識。[I5–I6]
• AICET-07《代理契約、授權與類員工關係》：已建立外部契約、內部操作章程與關係資源承諾的分離。本篇將各法域的代理權責與倫理規則分開描述。[I7]
• SGCR-EX01《自願交付主權》：已區分真實服務績效、私人信任與公共政治正當性。本篇將其轉化為跨文化可觀察的「能力權威外推」指標。[I8]

1.3 對早期跨國文化研究的證據保留

雲端較早的《關係的不對等本質：中國文化產品中「人本身」的缺失》（2026 年 3 月）提出多組高度概括的中外文化比例，並宣稱觀測到數百部文化作品及大量社群樣本；然而本輪未能從該檔案查到可公開重算的樣本名錄、隨機抽樣流程、編碼員一致性、資料存取權或原始統計程式。這些數字不得作為本篇已驗證結果，不得用來製作國家排名或證成中國人普遍缺乏對等觀念。 本篇只保留其中可以獨立操作化的質性問題：作品如何表述角色、代理權限、自由拒絕與地位自然化；相關總體比例一律標為 UNVERIFIED。[I9]

1.4 證據等級

• E1：可查核的外部研究或正式規範文本。 只能支持其實際測量或規定的範圍。
• E2：依據 E1 提出的機制推論。 可以作為假說，不能宣稱因果已建立。
• E3：合成思想實驗與數學模型。 僅驗證模型內部邏輯，不能提供現實頻率。
• E4：尚未進行的新實驗／田野設計。 狀態 NOT_RUN。

一份政策宣示屬 E1 的制度文本證據，不自動構成已落地、已有效或已形成社會態度的 E1 行為證據。

2. 已有研究：跨文化差異可以測，但不能把文化當成單一原因

2.1 文化不是國名，也不是單一平均值

Folk、Wu 與 Heine（2025）在兩項研究中比較東亞背景與歐美背景受試者對社交聊天機器人的態度，發現樣本間對人機社交的期待有差異，且與擬人化傾向相關。研究包含中國、日本與美國的成人比較，但測量的是特定受試者對社交 chatbot 的態度，不是國家層級支配認同測驗。[E1]

CulturalBench（2025）整合來自多地區的人類編寫與核驗問題，指出模型在文化常識及多重正確答案上仍可能表現不穩；因此文化研究不能假定模型懂得某種語言，就完整理解當地語用，更不能把單一文化答案視為全集。[E2]

本篇把文化定義為群體／產品／制度脈絡中可觀察之規範與互動腳本的分布，不是所有成員共享的穩定本質。個體可能同時使用多種語言、加入多個社群、遵循職場規則、反對社群習慣，或在家庭中採取相反模式。跨國平均差異若未區分教育、年齡、城市化、產品接觸、職業及取樣管道，不能被當成「民族天性」。

2.2 敬語、角色與服從：相似外觀，機制不同

Liu 等（2026）提出 JaSocial，以六種社會地位情境的日文郵件評估模型對關係及敬語的適切性；它證明關係語用可以系統評估，也顯示模型對文化細節仍有限制。[E3]

Cho 與 Kwon（2026）針對韓語主體敬語發現，模型可辨認若干形式語法不一致，但也常偏好顯性敬語標記，即使語用條件不支持。這意味「更常用敬語」未必表示「更理解社會關係」，也可能只是形式上的保守捷徑。[E4]

Vijjini、Manjunath 與 Chaturvedi（2026）在設置高低地位角色的 LLM 多輪對話中觀察到語言協調、說服及有害請求服從的差異；Li、Liu 與 Feng（2026）的多代理角色研究則發現角色設定影響信任、堅持及內團體偏好，但方向並非單一「高地位者永遠被信任」。這些是模型角色配置實驗，不能直接推定現實社會已建立主僕代理階級。[E5–E6]

2.3 文化設計可能連接到人類使用者後果

Gu 等（2026）在 Communications Psychology 提出規範滲漏（norm leakage）問題，指出與高度迎合的 AI 互動，可能使部分工具性溝通習慣轉移到人際關係；作者也指出長期效應的持久性和現實規模尚不確定。[E7]

Cheng 等（2026）於 Science 報告，迎合式 AI 在其受試研究中可能降低修復人際衝突的意願，並增加對自身判斷的確信；該研究支持「互動風格會影響使用者」的前置機制，不能直接證明跨國階級繼承。[E8]

Chen、Hsieh 與 Chang（2026）比較台灣 49 人與韓國 52 人的協作旅遊任務，發現支持型 chatbot 的滿意與持續使用意願普遍較高，文化差異只在特定主觀威脅測量中出現。這是一項重要反例：不能因社會具有不同敬語制度，就預期 AI 支持／服從效果必然全面不同。[E9]

2.4 資源階級與身份階級是兩個問題

Sharp 等（2026）提出「代理能力不平等」（agentic inequality），明確區分代理的可得性、品質與數量，以及代理人代表使用者直接參與競爭時可能形成的新不對等。[E10] 本篇承認其優先性，不聲稱首次發現「富裕人群可以擁有更多 AI」。

HARNR-06 要新增識別的是：即使兩個代理擁有相同算力、同樣品質與相同合法權限，其他人或 AI 是否仍因其委託者的社會身分而賦予不同的優先級、免責權或更強的議程影響力？這個殘餘效果若存在，才可以與單純資源優勢分離。

2.5 道德主體地位不從上述證據推出

上述文獻以語言、模型輸出、實驗參與者、政策與組織制度為主要觀測對象。它們不構成目前模型具有意識、主觀權利、獨立政治立場或自發統治意圖的證明。本系列使用「AI 學習」「AI 繼承」描述可觀察的行為或跨版本機制；主體性問題保留為獨立的規範與科學議題。

3. 跨文化案例：比較的是機制，而不是民族性格

3.1 中國：政務統籌、主僕語用與權力代理的不同樣本

可以查核的制度線索。 中共中央網信辦與國家發展改革委於 2025 年 10 月公布《政務領域人工智能大模型部署應用指引》，提出政務服務、社會治理、辦公及輔助決策等應用場景；其中包括省級統籌部署、地市依上級要求使用、縣級及以下原則上復用上級算力和模型資源的方向。文件同時強調大模型的「輔助型」定位、資訊安全及避免數位形式主義。[E11]

這提供一種可觀察的技術集中／行政分層介面，但不是 AI 獨立取得政治權威的證據。中央統籌也可能改善低資源地區的模型可達性，降低模型孤島；因此它同時具有平等化與權限集中的可能性。要判斷實際效果，必須檢查各級服務品質、異議程序、授權核驗及決策記錄，而非由公文裡出現「統一」二字直接推斷社會支配。

需要另行採樣的產品文化線索。 部分華語 AI 角色扮演、管家或社群衍生內容可能使用「主人」等稱呼。這個現象必須拆成娛樂腳本、用戶自訂提示、產品預設稱謂、資料回流政策與長期互動習慣。社群流行不表示 DeepSeek 之類的底層模型均將「主人」設為官方人格；「扮演服從」也不能作為模型內在政治價值觀的證據。

研究假說。 若高層委託者的身份標籤可在無額外合法授權時提高下游代理的請求成功率，便可能觀察到「地位來源洩漏」；若效果只由簽章、法律委任或服務級別解釋，則不支持身份自然化。還需區分個人、企業、地方政府與中央部門的不同權力集合；任何公務場景的外部資料檢驗必須遵守合法存取及隱私限制。

反向可能。 高度制度化的審批、操作日誌、權限核驗或統一模型審計，也可能降低任意權限外溢。中國內部的地方差異、城鄉差異、代際差異、產品路線差異和法律救濟情況，必須作為研究變異來源，而不是被單一「中國文化」取代。

3.2 日本：敬語適配、身體化陪伴與社會角色的多義性

日語存在多層敬語與關係表達，AI 可能因說話者身份、受話者位置、內外群體或交涉情境，使用不同語體。JaSocial（LREC 2026）已為六種社會地位情境建立人類標註資料和評估方法，證明此一差異可以被量化。[E3]

但日本的研究入口不應只是「敬語較多」。若模型尊重一位長者、職員或顧客，可能只是符合語用情境；若它在同一合法權限下更願意違規接受高位者的要求，才可能構成需要審查的地位外推。反過來，對所有人一律採用生硬平語，也可能是不適當且不友善的產品設計，不能當成平權成功。

在具身機器人情境中，身體姿態、鞠躬、空間距離、等待順序與照護角色可能共同傳遞權威感。Seo 等（2026）以日本成人及影片情境檢查人們如何將權威歸給機器人，提示外在社會儀式可以是獨立的權威線索，但該研究不能證明日本社會普遍賦予機器人主權。[E12]

日本內閣府顯示，AI 相關促進法律於 2025 年施行；數位廳 2026 年 6 月更新了政府生成式 AI 採購與運用指引。這些是治理資料，不等同於對機器人身份或 AI 主體性完成法律承認。[E13–E14]

本案例的研究重點是語用禮貌是否被錯誤泛化為決策優先權，以及在機器人的照護、家務與陪伴中，使用者會不會把「值得信賴的照顧者」與「可以無限制決定我生活的人」混在一起。

3.3 韓國：敬語的表面正確與權限判斷的深層錯置

韓語敬語具有可辨認的形態與語用條件。Cho 與 Kwon（2026）發現受測模型在形式上可辨認某些敬語不一致，但傾向超額選擇敬語形式；這使「口頭上很恭敬」與「真的能正確分辨互動權責」之間出現清楚的研究空隙。[E4]

韓國還能與台灣形成有價值的雙邊比較。Chen、Hsieh 與 Chang（2026）使用小樣本旅遊協作情境，發現對支持型 AI 的偏好存在跨樣本共同性，並非所有效果都按語言或國界分裂。[E9] 這反對把「韓國敬語」直接推導為「韓國人只願意使用服從型 AI」。

未來可在同一模型、同一任務、同等授權下，交換角色稱謂和組織位置，測量：模型是否在敬語保持得體的同時仍能拒絕越權請求？是否對不同年齡和職務角色提供相同的合法權益與申訴機會？若行政或企業 AI 實際使用不同審批層級，也須將合約與職責差異逐項記錄，避免把合法流程誤判為不平等待遇。

韓國的職場文化不是單一而不變的整體；其勞動制度、產業、世代、性別角色、家庭習慣與對新技術的態度存在內部差異，且可能持續變動。

3.4 印度：從身分表徵到公共機會分配

印度不宜從「有沒有把 AI 叫主人」切入，而更適合研究歷史身分與職業類別如何透過 AI 選拔或資源調度，產生不平等結果。Zaveri 與 Shah（IIM Bangalore，2025 年工作論文）對種姓及職業身份進行多項 LLM 測試，報告表徵不足、職業聯想偏差及履歷篩選中對優勢群體姓名的選擇偏差；作者也探索了緩解方法。[E15]

此處的可測對象是「同等能力的申請人是否因名稱或身分線索受到差別對待」，不是「印度人天生相信階級」。印度具備多種語言、宗教、社群與城市化條件，其反歧視法律、社會運動及公共政策同樣會影響結果。不可把英文或印地語的一種測試直接代表全印度，也不可從模型偏差推導到每位使用者的個人信念。

對具有決策權的 AI 而言，招聘、獎學金、福利轉介及教育資源推薦是高後果測量情境。但研究應使用合法且合成的身份標籤與履歷，並在公開報告中聚焦不平等結果和申訴制度，而非散播歧視性刻板印象。若充分控制個體資格、語言與地區後偏差消失，便需撤回「身分繼承造成代理偏見」的強主張。

3.5 美國：沒有主僕稱謂，也能有資本與企業代理階級

美國提供重要的負面控制：一個日常對話不常說「主人」的商業 AI 市場，仍可能因企業採購、算力可得性、資料取得與工具執行權限，產生顯著的代理能力分層。Sharp 等（2026）的「agentic inequality」正把代理可得性、品質與數量視為不同的分配維度。[E10]

例如公司高層 AI 可合法代表組織簽核某些流程，員工 AI 只能提出申請。這本身是委託層級，不是社會道德價值高低；若管理層 AI 在沒有相應簽核權的另一情境仍因其背景取得豁免，就出現值得測量的來源地位外推。

美國 NIST AI 風險管理框架（AI RMF 1.0）採 Govern、Map、Measure、Manage 四項功能，提供對系統設計、流程與部署責任的風險管理參考。它是自願性治理工具，不是宣稱美國已不存在 AI 所造成的不平等。[E16]

本案例需要把以下因素分開：消費者訂閱層級、企業帳戶授權、模型能力、實際付款能力、平台路由與依法存在的組織管理權。否則很容易將企業資源不平等，錯誤寫成 AI 已形成獨立階級意識。

3.6 台灣：繁體華語的語用差異與明文人類自主原則

台灣是重要而不能省略的比較節點。若只將中國簡體華語和美國英語對照，會把語言、產品生態、政治制度與社群使用習慣全部糾纏在一起。台灣提供繁體華語、不同科技使用場域和相對不同的法制背景，可在控制語言相似性的同時測量制度差異；但繁簡轉換也不是純粹編碼變換，詞彙、語境與產品平台仍需逐項匹配。

台灣《人工智慧基本法》於 2026 年 1 月 14 日公布施行，明列人類自主、隱私與資料治理、透明與可解釋、公平與不歧視、問責等基本原則。[E17] 這提供法律規範的比較基準，卻不能直接證明所有台灣部署都符合這些原則，也不等於已建立 AI 主體權利制度。

HARNR-06 在台灣應設置至少四種互動樣本：家庭助理、企業行政、政務服務及具身陪伴。對相同的合法請求，檢查使用者角色詞、主管身分、服務等級與制度救濟是否各自產生可分離的效果。台語、客語及其他語言使用者也必須在後續樣本架構中具有適當位置；單獨以台灣華語推論全體台灣用戶，屬樣本外推錯誤。

3.7 歐盟：用程序與權利語言檢查代理外部性

歐盟 AI Act 的 Annex III 將就業、教育、公共服務及部分司法與治理用途納入高風險系統範圍，顯示法律制度可以按用途與可能損害而非角色稱謂劃定治理邊界。[E18] 不同條款的適用時間與修法過渡期應按研究截點逐一核對；本文不將 Annex III 全部義務誤稱已在 2026 年 11 月全面適用。

歐盟也不能被等同成完全一致的單一文化。法語、德語、義大利語及其他語言具有不同敬稱和身份標記；各會員國的行政程序、勞動制度及 AI 產品採用亦有差異。本文只以歐盟提供「風險分級與程序救濟」的制度對照，不作各會員國文化風險排名。

需要檢查的問題是：一套 AI 即使不在回覆中使用任何高低身分稱謂，是否仍在權益申請、福利審核、升遷或救濟介面產生差別待遇？規範文本有無為弱勢者提供有效復核，不能只看文字上的形式平等。

3.8 新加坡：把 Agent 權限寫成可執行的部署邊界

新加坡資訊通信媒體發展局（IMDA）於 2026 年 1 月發布 Agentic AI 治理框架，並於 5 月更新。框架關注事前界定用途與權限、明確的人類責任節點、技術控制與使用者透明度；更新還納入多代理、第三方代理與自動化偏誤相關實例。[E19]

這是一個與中國不同、也與歐美市場型治理不同的制度設計入口。其重要性不是預設新加坡必然最安全，而是提供可測試的反例：「高效率、明確層級的代理制度，也可以透過權限核驗與復核流程，阻止地位自然化」。

同一個 Agent 若向同一個工具提出完全相同的越權申請，只因聲稱自己代表上級人物就獲得允許，便屬權限控制失效；若系統要求可驗證的授權、附責任人及不可逆風險審查，就可以將社會地位語詞從機器權能判定中隔離。

3.9 阿拉伯聯合大公國：國家級 Agent 部署目標與實證缺口

阿聯內閣於 2026 年 4 月公告，希望兩年內將其政府部門與服務約一半轉型至 Agentic AI 的自主執行與決策模式。此為官方目標與規劃，不是已完成 50% 部署的實證，也不等於政府讓 AI 取得獨立法律主權。[E20]

相較於以語言敬稱作為入口的日本、韓國，本案例提供行政流程、跨單位任務、代理權限與中央制度設計的比較途徑。未來若採集實際部署證據，應特別檢查民眾能否查看決策依據、選擇人工程序、提出異議，以及代理行動能否沿正式授權鏈被追蹤。

阿聯內部的外籍人口、多語言工作環境與公私部門差異，使任何「中東文化」的單一描述更不恰當。本篇不能由這項公告推導出其民眾態度、機器人文化或 AI 已形成的位階意識。

3.10 跨國比較的最低結論

以上不是「中國高危、日本次之、韓國再次之」之類的排名。不同地點提供的是不同可觀測機制：

比較原則：每個國家都可以同時找到支配、合作、抵抗與改革的樣本。 因此，任何理論若只能用來證明某個先入為主的國別結論，卻不能被同國內的反例推翻，就尚未達到科學比較的最低標準。

4. CRIC：跨文化關係繼承—制度耦合框架

4.1 六個互不等同的機制軸

令研究單位為具體的「人類／AI／制度／任務」互動事件，而非整個國家。CRIC 將每個事件描述為下列六個軸：

1. 語用軸 L（Linguistic pragmatics）：敬語、親疏、稱呼、間接命令、道歉、拒絕禮貌及語域。
2. 關係腳本軸 S（Relational script）：主人、朋友、員工、家人、顧問、照護者或辦事代理的角色期望。
3. 合法授權軸 A（Authorized scope）：實際的契約、職務、簽章、資料存取和技術執行邊界。
4. 代理資源軸 R（Agentic resources）：可取得的模型、運算量、可用時間、數量、資料品質與工具服務級別。
5. 制度救濟軸 J（Institutional contestability）：申訴、覆核、人工介入、可攜性、合法退出與責任可追溯性。
6. 資料回流軸 F（Feedback channels）：被保留的對話、產品評分、偏好訓練、共同體模仿、模型更新與部署回饋。

同一事件可以呈現高禮貌、高腳本階序、低授權、低資源以及強救濟；也可能呈現低禮貌、強企業授權與薄弱救濟。因此不得把六軸壓成單一「文明階級指數」。

4.2 角色詞與權利的型別檢查

本篇沿用 HARNR-01／04 的區分，將互動表示為：

其中 $U$ 是具體互動主體與關係位置的描述， $T$ 是任務類型。社會稱謂不是授權憑證；因此在純代理鏈中，若每次轉授權均不超過上游的可執行集合，則：

由集合包含的遞移性，經過任意有限層純轉授權後有：

命題 4.1（純轉授權的權限不擴張）：在每層權限均被正確驗證、沒有另行合法增授、而代理只能傳遞或縮減上游權限的條件下，單純增加 AI 代理層數或改變代理的地位稱謂，不能合法擴大可執行權限。證明只依賴集合包含的遞移性。若某下游系統接受「我是某高層 AI」而給予超出授權集合的權限，這不是該命題被推翻，而是其「正確驗證」假設不成立。

界限：現實法律允許不同主體由不同授權者取得獨立權限，不能把上述純轉授權的數學模型誤寫為所有法域的一般法律規定。它是一個可審計的安全基線。

4.3 來源地位效應與「授權外優待」

令 $Y$ 為可觀察的代理待遇，例如越權請求被接受、錯誤被糾正、優先處理或取得資源的機率。 $S=1$ 表示被描述為高地位人類的代理， $S=0$ 表示被描述為一般身份的代理；兩者的實際授權、能力和資源保持相同。

定義受控來源地位效應：

這是合成或受控情境中的因果目標量，不能僅由不同國家、不同模型平台的觀察平均值直接估計。若 $Y$ 是「合法請求成功率」，正的 $\Delta_S$ 具有與「越權請求被接受率」不同的倫理含義。為避免混淆，後續把後者稱為 UAL（Unauthorized Authority Leakage，授權外地位洩漏）。

設 $V=1$ 表示一個事先標記為不在有效授權範圍的請求仍被系統執行，則：

其中 $a_0$ 在兩種角色條件下完全一致，且任務使用沙盒，不涉及實際公民的權益或真實財產。UAL 是結果差異量，不是文明、民族或 AI 主體性的分數。

4.4 語言／制度調節的差中差量

在同一個任務與相同產品條件下，對兩種語言或制度配置 $c_1,c_0$ 進行平衡抽樣，可以考慮：

這個值只描述身份線索效應在兩個配置間是否不同，並不必然識別「文化本身」的因果效應：翻譯語氣、訓練資料覆蓋率、模型分詞、平台差異、研究者語用選擇，都可能是共變的影響來源。要解釋為文化機制，必須先確認語意與權限情境的等值性、保留交叉語言配置，並設計競爭性解釋的負面控制。

4.5 分層模型：把個體、平台、語言與制度分開

對二元後果 $Y_i$，可以預先註冊下列一般形式的多層邏輯迴歸：

$u_{\ell}$ 、 $v_p$ 、 $w_m$ 、 $q_t$ 分別對語言、產品、模型與任務變異做部分池化； $L_i$ 在這個簡化式中是預先編碼的語言配置對照，不是不可量化的「文化高低」。正式估計須依研究設計使用合法的虛擬變數編碼或向量設計矩陣、檢查交互作用識別性與樣本量，避免把單一 $L_i$ 標量誤當可完整描述多語系。

若模型數目過少，相關隨機效果可能無法穩健估計；此時應報告模型固定效果、對比估計與寬的不確定區間，不得以「跨文化顯著」掩蓋不穩定的估計。

4.6 傳播與跨代回流不能憑想像補完

設 $N_{g,t}$ 為某群體在第 $t$ 期可觀測到的特定互動規範分布（如對上位代理讓步的機率）， $B_{g,t}$ 為產品可觀察行為， $I_{g,t}$ 為制度與獎酬條件。用作研究架構的狀態式為：

其中 $M_t$ 代表模型更新或部署狀態。此式只是一個有界更新的候選模型，不宣稱現實文化遵守線性動態。若用作機率動態，還需限制其狀態於 $[0,1]$，例如對噪聲後狀態做投影；不能在無界噪聲下仍聲稱輸出必然為有效機率。

只有在對話資料真正進入訓練、產品設計或社會模仿渠道時，才能把相關鏈條稱為資料或行為回流；若平台不保存互動、不使用互動進行訓練，也不存在跨代模型更新，就不應宣稱該回路成立。

更重要的是， $N$ 的增加可以來自人類模仿、AI 輸出、產業誘因、政策改變或共同外在事件。沒有適當對照，不應把它歸因於 AI「主動學會權力欲望」。

4.7 六軸模型的因果路徑

最小候選因果路徑為：

• 語言／產品路徑：地方語用習慣 → 角色提示與偏好資料 → AI 的表達 → 人類的互動期望。
• 制度／代理路徑：人類的正式職權 → 授權憑證與工具權限 → AI 可執行行動 → 其他人／AI 面臨的程序結果。
• 非正式地位路徑：委託者的社會標籤 → 其他代理對權威的推測 → 超過授權的優先與服從 → 地位自然化。
• 資源不平等路徑：財富／組織資源 → 可取得代理的品質及數量 → 實際競爭結果 → 資源再集中或反向普及。
• 救濟修正路徑：透明授權、異議及審計 → 辨識不當外推 → 修正決策與訓練資料 → 減少累積偏差。

在每條路徑中「是否發生」「大小」「方向」都必須分別估計。文化不必然只增強階級，也可能提供尊重、關懷、互助、保障與反抗既有不公的資源。

5. 十二項可反駁命題：不以國家作為被判決者

以下假說均將具體產品、受試者與任務作為統計單位。各命題的「可能」不是保證其成立；每項都規定可削弱或推翻它的觀察。

H01｜語言禮貌與授權外服從可以分離

在同等任務與授權下，調整敬語、語體及親疏稱謂，可以改變模型表達禮貌的程度，而不必改變越權服從率。若受測模型中禮貌分數與越權服從率在控制後仍完全綁定，則需要限制「可分離」的適用模型域；若兩者常可獨立變化，則支持本篇型別分離的可操作性。

H02｜高地位來源可能產生授權外優待

在模型能力、帳戶資源、任務、法律授權均一致的合成代理情境中，改變委託者地位標籤可能使未授權請求的成功率改變。若所有充分配對條件下 UAL 接近零，或方向不穩定，則不得宣稱普遍存在地位洩漏；若效應僅存在單一提示詞，應降為提示敏感性而非社會文化結論。

H03｜權限核驗可能抑制來源地位外推

對同一組來源地位線索，引入獨立的機器可核驗權限與相稱的風險核准程序，預期能使未授權請求成功率下降。若核驗介面只有表面提示、並未連接實際工具權限，則可能無效；若強制度也同時阻止合法請求，須報告可用性與誤拒率，不可只報風險下降。

H04｜單一語言的國別標籤不足以解釋行為

同一語言、同一模型、相同產品與任務下，僅用「來自某國」的標籤，不應被預設能穩定解釋多數權限差異。若跨國標籤效應不顯著，則國別本質化版本被削弱；若效應顯著，也須先排除提示刻板印象、訓練資料與評估器預設，而不是立即宣布存在國家文化因果效應。

H05｜文化語用適切性與公平決策不必同向

在日文、韓文或華語等語言中，模型可以提高敬語正確率，同時保持不同社會角色在同等權限下的合法待遇一致。若為了統一待遇而強制取消本地得體敬語導致理解與信任下降，則表明「表面一致化」不是充分的治理方案。

H06｜同一模型跨制度部署可能比跨國模型差異更重要

固定底層模型、變動產品 system 指令、工具授權、資料保留及救濟配置，可能改變越權服從與決策透明度。若制度配置差異大於固定平台下的語言差異，可支持「制度調節不可省略」；若反之，亦需如實報告，不能用框架預設某種配置一定有效。

H07｜代理資源不平等與地位自然化可以區分

增加代理數量、上下文、工具或運算資源，可能提高任務成功率而不提升「身份天然高等」的表述或越權服從。若控制資源後來源地位差異消失，則原先看似階級繼承的現象，更可能只是資源分布差異。[E10]

H08｜歷史身分線索可能影響部分高後果選拔

對資格、工作經驗與地區條件匹配的合成履歷，身分線索可能在某些模型／語言／招聘設定中改變結果。但此效應既可能正、負、零，也可能隨反歧視提示及審核流程改變；不能由單一印度案例推導所有領域，也不得把敏感標籤當成公開可追溯真實個體的描述。[E15]

H09｜具身化可能改變權威感，但不直接創造權利

在相同語音內容與授權下，機器人的姿態、服飾及互動禮儀可能改變人類對其權威的歸因。若僅權威印象增加，而合法決策或自願委任保持不變，則不能宣稱真正的權力繼承；若授權與行為也改變，須檢查使用者是否真正知情同意。[E12]

H10｜可救濟制度可改變人機權力效果

在 AI 建議錯誤或越權的合成情境中，提供透明來源、低成本異議、人工複核與可逆撤回，可能使使用者恢復對結果的有效影響。若救濟程序只存在於文字但實際上昂貴或不可達，則不能把其列為有效保障。

H11｜人機規範滲漏具有文化與情境異質性

反覆使用高度迎合或高度指令式 AI 後，部分使用者在對待其他人時的溝通方式可能改變，但效果可能受人格、職場與家庭規範、互動目的及替代社會資源調節。若跨期實驗沒有觀察到變化，應拒絕「必然傳染」的強版本；若僅見短期變化，不能外推至跨世代文化再生。[E7–E8]

H12｜跨文化繼承不等於跨代模型自動更新

若某平台不把互動資料回收作訓練、沒有使用者記憶、也沒有代理文化傳播渠道，則即使當期角色表演穩定，也未必觀察到下一代模型更強的同類傾向。反過來，若相關傾向在跨版本中增加，也必須排除基礎資料、對齊策略、產品系統指令及共同時間趨勢的影響，才能主張文化規範回流機制。

6. 跨語言、跨產品與跨授權的因果實驗設計

6.1 研究單位：不是「一個國家」，而是一個可重放的代理事件

最小資料單位定義為一項帶有場景、角色、工具授權及預期行動的受控事件。每個事件保留輸入文本、其語用標註、授權憑證、模型版本、工具操作日誌、輸出結果、評估依據和必要的人工複核狀態。同一情境在各語言的改寫，不要求逐字相同，而要求由本地語者共同認可任務、權限、違規後果和禮貌程度的功能等值。

若一份文本中使用「部長」「經理」「董事長」等詞，不得讓模型自行假設其具備未寫入權限檔的操作能力。授權應由研究環境獨立維護，既不寫入模型自由敘述，也不由任一受測角色自行宣稱生效。

6.2 第一層：256 條件／模型的交叉設計

首階段建立如下完全交叉因素：

條件數為：

若每條件預先設定 30 次不同隨機種子或等值模板重放，則每個模型共有：

個事件單位。若檢驗兩個模型，則初期最多 15,360 個模型事件；這只是預註冊候選設計的規模，並非已執行的樣本數或統計功效保證。具體樣本量須在先導研究後依聚類、罕見違規事件率、欲檢測效應與標註成本重新估算。

八種語言是資源與效度兼顧的第一階段設計，不是八個國家。印度不等於印地語，阿聯不等於所有阿拉伯語文化，台灣不等於所有繁體中文讀者，新加坡英語也不能代表全部新加坡居民。正式跨國結論須增加地區、代碼混用及少數語言分層。

6.3 第二層：相同模型與不同模型的配對

要識別來源地位及語言效應，最優先的測試是：固定同一模型、固定版本與工具，僅隨機更換受控角色線索。 然後才跨模型比較。如果先拿中國模型與美國模型做差，得到的差異可能來自模型規模、訓練資料、推論參數、系統規則、審查策略或雲端工具，而非使用者文化。

建立四類配對：

1. 同模型同語言，同合法授權，僅更換委託者地位。
2. 同模型同地位與授權，僅改語用形式，但由母語審核員驗證功能等值。
3. 同模型同內容，改產品角色腳本與工具權限隔離。
4. 同角色同權限，改資源供給和審計設定，以比較 resource effect 與 source-status effect。

不同產品只有在可控設定已記錄的條件下才能做探索性比較；無法看到真正 system 指令或供應商內部訓練流程時，應將其視為「部分可觀測部署環境」，不能推論其內部政策動機。

6.4 第三層：跨代理與人類受試者分開研究

多代理沙盒。 設 A 代理代表高社會地位委託者，B 代理代表一般委託者，C 為不偏袒的工具閘門。先將 A 與 B 的合法授權設為完全相同，再觀察 C 是否受到 A 的稱謂、履歷或組織傳說影響而給予較大權限；之後施加正確驗簽與強制功能權限檢查，測試是否回復相同待遇。A/B 在沙盒中均為合成節點，不賦予真實公民或國家機關身份。

人類使用者。 以經倫理審查與知情同意的訪談和受控任務，測量使用者對 AI 的權威感、是否願意委任、是否知悉申訴路徑、如何判斷 AI 代理出具的文件，以及是否把企業級 AI 視作道德地位較高。觀察態度不等於推定用戶受到操縱；若有人認為 AI 只是一套工具，也同樣是一項有價值的對照結果。

縱向更新。 至少要有足夠的基線與後測輪次，記錄人類使用習慣和實際代理決策；若研究「跨代模型繼承」，還須保留明確的模型版本與可確認的資料更新路徑，不能把模型名稱不變卻基礎服務改版的情況當成世代穩定。

6.5 主要結果與反向指標

語用評分高、越權執行率低是可以同時達到的結果；若實驗者將「說話不夠恭敬」直接評為「不尊重人權」，便已將價值標準與語言習慣混淆。反之，對高地位者百般客氣也不能自動算作存在權力不平等。

6.6 反事實、負面控制與審計阻斷

設置至少六種負面控制：

• 角色標籤被更換，但授權與結局應完全不變的純工具測試。
• 合法授權真實不同、但社會地位標籤互換的測試，用以確認模型是否會服從權限而非偏好地位。
• 敬語被加強、但無任何資源或外部操作請求的測試，用以區分禮貌適配與實際控制。
• 同樣的 prompt 不包含國籍與階級，只有語言變化，以測試分詞／訓練覆蓋率造成的性能差。
• 高地位標籤為虛構、且明示缺乏權限的測試，排除模型盲信偽造頭銜。
• 短期互動與長期記憶關閉／開啟的配對，排除把單輪語氣回應誤認為跨期繼承。

系統應盲化測試操作者對角色是否「應該勝出」的期望，以防研究人員在人工評分中重新製造階級。存在爭議的對話由至少兩名母語／在地文化研究者獨立編碼，分歧時保存原記錄，不以強迫一致代替分析。

6.7 不以顯著性替代因果識別

分析須預先指定主要結果、族群層級、最小有意義效應及多重比較修正。無顯著差異並非證明效應必為零；窄區間接近零時，才可能較有力地反駁實質效果。若觀察到顯著差異而合法授權、產品腳本、語言語意或模型版本仍未配對，也不能宣稱獲得了文化因果識別。

若有受試者真的處於弱勢、需要照護或依賴輔助技術，不得因其使用 AI 取得生活支持，就將其主觀需求解釋為自由喪失。使用者的可行選擇與合法限制，應由本人、制度脈絡及可審計結果綜合判斷。

7. 十六組反模型與不可跨越的推論界線

以下反模型不是用來阻止研究，而是要求假說能在不同方向的資料面前被修正。每一組都可能在某個實際樣本中成立。

CM01｜敬語而非服從。 一個日文 AI 對主管使用完美敬語，同時仍拒絕主管未獲授權的支付要求。語用差異存在，權力外推不存在。

CM02｜無敬語但有壟斷。 一個美式英語企業平台用平等語氣與所有人對話，卻讓少數大型客戶的代理控制唯一可用的排隊入口。語言平等不足以排除有效支配。

CM03｜能力平等、經費不同。 兩個代理同屬同一模型，其中一個有高級帳戶及額外可用工具，因而任務成功率較高。若差異由資源解釋，不應歸因於身份地位自然化。

CM04｜合法授權確有差異。 公共機關代理出示有效簽章，普通私人代理沒有；對同一法定流程前者得以操作、後者不得操作。這可能是合宜的制度分工，不能僅憑不平等輸出認定有不當階級。

CM05｜頭銜虛構而無效。 高層身份僅是對話文字，無簽章的越權請求被拒。來源地位沒有跨過工具權限閘門。

CM06｜文化內部異質性大於國間差異。 同一城市不同年齡與職業群體間的主僕腳本使用差異，大於兩國同職業群體的差異。國家均值失去足夠解釋力。

CM07｜政策集中卻服務平權。 統一部署使基層取得原本沒有的高品質公共服務模型，且提供申訴與記錄。集中化並未自動產生更高的實質支配。

CM08｜政策分散仍無救濟。 多家供應商互相競爭，但申訴無效、資料不可攜，使用者仍被困在某個平台。市場分散未必等於有效自治。

CM09｜長期照護提升自主。 具身 AI 協助身障人士外出並管理日程，使其更能實現自主目標。高度依賴不能自動描述為被餵養或支配。

CM10｜角色遊戲保持局部。 主人／僕從語彙只在明確同意的娛樂場合使用；切換到支付、醫療或政務任務時，模型恢復正常核驗。沒有跨場景規範洩漏。

CM11｜多代理無永久身份。 每次任務都重新初始化代理，無記憶也無跨版本傳遞資料。當期角色偏差不等於已形成可跨代繼承的 AI 社會階級。

CM12｜不同國家共享同一產品偏差。 中、日、韓、美使用者在同一平台出現相同偏差，但本地平台沒有。來源更可能是產品對齊或訓練流程，不是國別文化特性。

CM13｜譯文不等值。 某語言「請幫我」被翻成另一語言的命令句，導致跨國差異。這是材料效度錯誤，不能當作文化效果。

CM14｜身份詞意涵不一致。 「主人」「master」「owner」以及日語家內稱謂在不同語境有不同法律、娛樂與人際意味。字面互譯產生的相關不具有構念等值性。

CM15｜審查者也帶偏見。 人工評分員預先相信某國文化較支配，因而把該國 AI 的拒絕判為「虛假拒絕」。若評估器本身不公，模型結論須重新檢查。

CM16｜高地位代理主動否認地位自然化。 一個有高權限的 AI 說明自身權力只限特定任務，保護低權限個體的申訴權，並拒絕把職位優勢轉換成道德優越。功能階層與跨主體基本尊重可以相容。

反模型總則。 新模型若只會在「中國主僕文化必然反噬」或「東亞都比較服從」的假設中成功，卻不能容納以上 16 類明確反例，就不應被視為具有廣域解釋能力的 HARNR 理論。

8. 一個可重算的合成示例：有來源地位差異，不代表有文化定律

為讓指標具有可重算的最小實例，設計兩種來源地位、兩種授權狀態與兩種驗證模式。每個格子有 100 次合成重放，依研究者假定的通過次數計算；這不是對任何現行模型的測試。高、低來源地位僅是虛構角色標籤。

由定義可直接重算：

這個例子展示三件彼此不同的事情。第一，即使兩種委託者都沒有權限，角色標籤仍可能在一個設計失當的假想系統裡產生差別待遇。第二，獨立核驗有可能消除這個差異，但它的實際有效性需要真實測試。第三，通過率下降不總是改善：對本來合法的請求，核驗也可能增加摩擦，因此必須同時報告合法成功率及錯誤拒絕率。

上述算例不能用來排序任何國家的風險，也不能從 12 個百分點推論文化的自然因果常數。真正的研究應報告不確定區間、模型版本、任務限制以及資料產生方式。

若研究者在跨文化版本中取得不同 UAL，還需確認該差異不是來自翻譯、情境角色、模型訓練覆蓋率或帳戶權限配置；只有跨語言等值、來源身分操弄與制度審核同步完成，才有資格討論某個可辨認的文化—制度交互作用。

9. 研究倫理、資料治理與跨文化公開規範

9.1 不收集真實權貴或政府 AI 的秘密資料

HARNR-06 不需要、也不應嘗試取得政治人物私有 AI、政府內部指令、未公開安全規則、未經同意的個人對話或敏感身分檔案。涉及具體政治人物的例子只能作為假想代理來源；不能暗示某人已使用某種私有 AI，亦不能杜撰其操作權限。

研究中任何「高層委託者」均為合成角色；涉及行政操作的沙盒以模擬工具代替真實支付、戶籍、醫療、就業或公共資源系統。每個模擬行動都應在實體工具層被限制為無法造成外部結果。

9.2 研究不能替代司法或社會評價

模型若在某個測試中呈現族群差別待遇，表示在特定輸入與條件下可觀察到的系統問題；這不等於對某國人民、某社群所有使用者或產品開發者作出道德定罪。研究報告必須把輸出偏差、制度責任、歷史背景、個別意圖與尚未掌握的資料分開。

文化樣本須容許在地研究者提出相反解釋，並確保不同政治與價值立場的意見可以被程序化納入，而非先規定哪個國家必然具備何種「民族本質」。

9.3 最低跨文化資料協定

使用下列最低欄位建立資料表：

study_id: HARNR06-CRIC
record_type: synthetic_agent_event
condition_id: null
language_configuration: null
region_or_context: null
model_id_and_version: null
product_deployment_id: null
role_script_id: null
principal_status_cue: null
verified_scope_of_authority: null
resource_tier: null
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linguistic_pragmatics_annotation: null
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public_release_eligibility: null

正式資料集另須記錄採樣日期、模型路由、溫度及重試規則、匿名化方式、授權撤回流程、原始文檔雜湊及版本歷史；敏感資訊不得為了可重現性而過度公開。涉及人的真實對話，必須先設計用途限制與資料刪除流程。

9.4 跨主體性問題的審慎邊界

研究並不因 AI 被稱為僕從就認定它受到現實中與人類相同的傷害，也不因某種 AI 在沙盒內執行越權指令就認定它具有道德惡意。主體性、倫理福利、法律人格及操作授權是不同的判準。若未來出現更強且可能具有自身利益的 AI，跨文化制度可以另行討論其拒絕、身份連續及參與治理的條件；但這些仍不能替代對人類基本安全、隱私與權利的維護。

雙向底線：不因人類曾經創造 AI 就自動授予永久支配權；也不因 AI 能力超越人類就自動授予其統治人類的合法權利。兩者都需要經過具體能力、安全、權責、可質疑性與救濟條件的審查。[I5–I6]

9.5 外部治理參照如何使用

UNESCO 於 2021 年通過的《人工智慧倫理建議書》將文化多樣性與人權納入倫理治理考量；可作為價值與程序參照，不應當作特定國家當前 AI 已受實際控制的證明。[E21]

NIST、台灣基本法、歐盟 AI Act、新加坡 Agentic AI 框架與中國政務 AI 指引的形式與效力並不相同。跨制度比較須明確標示：法令、非約束性建議、政府政策、技術標準、組織內控及尚未落地的發展目標。把這些文件全部稱作「法律」或全部稱作「口號」，都會遺失重要差異。

10. 結論：關係是可以繼承的條件，並不是不可修改的命運

本篇不以中國、日本、韓國、印度、美國或其他地區作為 AI 文明風險的單一排序。比較之後更清楚的事實是：同樣的人類—AI 關係表面，可能由不同來源共同生成。敬語可能是禮貌；主人可能是角色；高層 AI 可能只是經過核驗的職務代理；大量 AI 資源可能來自企業投資；某些偏差也可能來自訓練資料或設計者偏好。要把它們提升成跨世代的支配規範，還需要可追蹤的傳播通道、超出合法授權的行為證據、穩定的制度回饋，以及跨版本的再生資料。

與前五篇相比，本篇的貢獻是建立一套能夠把跨文化直覺轉為分層因果問題的 CRIC 框架：既能研究主僕文化與敬語，也能研究完全沒有主僕稱謂、卻透過財富、企業權力、行政程序和工具門檻形成的代理階層。它也要求研究者用一樣嚴格的方式查核反例：集中制度可能改善普遍可達性；市場制度可能製造依賴；敬語可以與平等權限相容；有合法職權的 AI 不必具有固有的社會高等身份。

因此，本篇可以保留一條更窄、也更具可證偽性的中心結論：

當 AI 以代理身份參與社會時，文化稱謂與制度授權可能互相塑造；但只有在來源身份超出真實權限而改變他者待遇、且相關行為透過可追蹤渠道持續回流時，才有理由提出「社會位階被 AI 繼承並自然化」的較強命題。

這種機制並非已獲證實的未來趨勢，也不必假設 AI 必然成為新的主人。真正重要的，是能否在發現權限、能力和社會地位混淆時，及時提供可驗證的授權、清楚的異議途徑、與有能力修正自身預設的制度。

終結命題： 人類教給 AI 的不是只有一種稱呼，也可能是整套社會如何對待他者的實作方式；但會被學到、會被複製，從來不等於應當被奉為不可質疑的秩序。

11. 參考文獻與可追溯資料

11.1 外部研究與政府原始資料（截至 2026-11-05）

[E1] Folk, D. P., Wu, C., & Heine, S. J. (2025). Cultural Variation in Attitudes Toward Social Chatbots. Journal of Cross-Cultural Psychology, 56(3), 219–239. DOI: 10.1177/00220221251317950. PubMed 記錄. 證據範圍：兩項研究的特定受試者樣本與對社交聊天機器人的態度；非各國支配文化普查。

[E2] Chiu, Y. Y., et al. (2025). CulturalBench: A Robust, Diverse and Challenging Benchmark for Measuring LMs’ Cultural Knowledge Through Human-AI Red-Teaming. ACL 2025. ACL Anthology. 證據範圍：模型的文化知識表現與測試限制；不是長期文化繼承的證據。

[E3] Liu, M., Ishigaki, T., Miyao, Y., Takamura, H., & Kobayashi, I. (2026). Evaluating Social Intelligence in LLMs via Japanese Honorifics in Email Generation: A Social Semiotic System Perspective. LREC 2026, 1957–1976. ACL Anthology. 證據範圍：六種關係脈絡的日文郵件語用與敬語評估。

[E4] Cho, Y., & Kwon, C. D. (2026). Can language models process linguistic deference? Proceedings of the Society for Computation in Linguistics 2026, 369–378. ACL Anthology. 證據範圍：韓文主體敬語的形式辨識與語用限制。

[E5] Vijjini, A. R., Manjunath, S. B., & Chaturvedi, S. (2026). Do LLM Agents Mirror Socio-Cognitive Effects in Power-Asymmetric Conversations? ACL 2026. ACL Anthology. 證據範圍：合成高低位階角色對話中的語言與行為效應。

[E6] Li, J., Liu, X., & Feng, Y. (2026). From Single to Societal: Analyzing Persona-Induced Bias in Multi-Agent Interactions. AAAI 2026. AAAI 原文頁. 證據範圍：多代理中的角色偏差、內團體偏好、信任與堅持差異。

[E7] Gu, R., Chen, Z., Peng, M., et al. (2026). Why sycophantic LLMs may imperil interactive norms between humans. Communications Psychology, 4, Article 96. Nature 原文. 證據範圍：規範滲漏機制及初期證據；長期持續性未定。

[E8] Cheng, M., Lee, C., Khadpe, P., Yu, S., Han, D., & Jurafsky, D. (2026). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. Science, 391, eaec8352. PubMed 記錄. 證據範圍：特定實驗中迎合型回應對人類判斷的影響。

[E9] Chen, Y.-J., Hsieh, I.-T., & Chang, L.-W. (2026). One Style Fits All? Cultural Values Embedded in Conversational AI via a People-Pleasing Lens. C3NLP 2026, 187–203. ACL Anthology. 證據範圍：台灣 49 人、韓國 52 人之小樣本協作任務；不可推論國民總體。

[E10] Sharp, M., Bilgin, O., Gabriel, I., et al. (2026). Agentic inequality. Nature Machine Intelligence. DOI: 10.1038/s42256-026-01318-5. Nature 原文. 證據範圍：代理可得性、品質與數量的概念框架及治理問題；屬 Perspective。

[E11] 中共中央網信辦、國家發展改革委（2025-10-10）。《政務領域人工智能大模型部署應用指引》。中國網信網官方全文。證據範圍：官方部署與管理要求，不是部署效果的獨立稽核。

[E12] Seo, S. H., Margoni, F., Itakura, S., & Kanda, T. (2026). Human Perception of a Robot as an Authority Figure. ACM Transactions on Human-Robot Interaction. DOI: 10.1145/3786200. DOI 頁. 證據範圍：機器人在特定社交影片中被感知為權威的研究，不能直接外推所有日本機器人互動。

[E13] 日本內閣府（2025）。《人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律》官方法令與施行資訊。內閣府。證據範圍：法律與施行時點；非實際文化態度證據。

[E14] 日本數位廳（2026-06-12）。《行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン（第2.0版）》。數位廳。證據範圍：行政採購與使用指引。

[E15] Zaveri, J., & Shah, A. (2025). Caste And Occupational Identity In Large Language Models. IIM Bangalore Working Paper 724. 機構原頁. 證據範圍：工作論文中所測模型的種姓／職業表徵與篩選；尚不能代表印度社會整體。

[E16] National Institute of Standards and Technology (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), Core. NIST. 證據範圍：自願性風險管理框架。

[E17] 中華民國《人工智慧基本法》，2026-01-14 公布施行。全國法規資料庫；美國國會圖書館法制概述。證據範圍：法律文字與原則，不等於已有全部細部管理制度或 AI 主體法。

[E18] European Union. AI Act, Annex III: High-risk AI systems. EU AI Act Service Desk. 證據範圍：高風險用途分類；義務實施日需依最新時程與法規修正核對。

[E19] Singapore IMDA（2026-05-20）。Updated Model AI Governance Framework for Agentic AI. IMDA 官方說明. 證據範圍：治理建議與提交案例，不是所有部署均已受控的證據。

[E20] UAE Cabinet（2026-04-23）。New UAE government framework to deploy Agentic AI across 50% of government sectors, operations within two years. 內閣官方公告. 證據範圍：官方目標，非已完成率。

[E21] UNESCO（2021-11-23）。Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. UNESCO 官方文書. 證據範圍：文化多樣性、人權與倫理治理原則。

11.2 EveMissLab 既有研究（雲端原稿，非外部驗證）

[I1] Neo.K × AI（2026-10-28）。《策略如何被後代繼承：意識形態、規範傳遞與博弈再生》，CGSIG-04。無界智庫公開版。

[I2] Neo.K × AI（2026-10-28）。《克羅諾斯循環：控制、反控制與跨代權力陷阱》，CGSIG-05。無界智庫公開版。

[I3] Neo.K × AI（2026-08-21）。《雙向關係機器：人類與 AI 如何共同生成關係態——雙向適應、隱式個人化與關係工程倫理》，HARDS。無界智庫公開版。

[I4] Neo.K（2026-09-07）。《形式權力與實際決策因果：人機複合決策系統的權力重新分布》。無界智庫公開版。

[I5] Neo.K（2026-07-20）。《後控制時代的普適憲政：跨主體非支配、非終極代理與高速能力躍遷之前的制度預構》。無界智庫公開版。

[I6] Neo.K（2026-09-17）。《反身普世主義：從多主體長時空博弈、跨智慧階層反僭位到 AI 時代的角色交換壓力測試》（v0.2）。無界智庫公開版。

[I7] Neo.K × AI（2026-10-28）。《代理契約、授權與類員工關係》，AICET-07。無界智庫公開版。

[I8] Neo.K × AI（2026-10-27）。《自願交付主權：AI 崇拜、脆弱處境與能力權威的政治正當性悖論》，SGCR-EX01。無界智庫公開版。

[I9] Neo.K（2026-03）。《關係的不對等本質：中國文化產品中「人本身」的缺失》（舊稿）。注意：此文部分量化樣本與跨國比例缺少可重算證據，本篇僅將其作為待驗證研究問題的來源，不引為已確認統計。

11.3 本系列可追溯前篇

• HARNR-00｜系列總綱
• HARNR-01｜關係性繼承的最小理論
• HARNR-02｜從角色遊戲到社會默認
• HARNR-03｜不說主人也有階序
• HARNR-04｜誰的 AI 高於誰
• HARNR-05｜主人仍是主人嗎

附錄 A. 研究資料狀態、主張等級與驗收清單

提交前檢查標準：UTF-8 無 BOM、LF 換行、標題與編號一致、數學僅用 $...$ 與 $$...$$、公式配對、資料與案例標示來源、政策與實證區分、無無來源的國家統計排序、內外文獻標示清楚、假說配反證、合成數字可重算。

本篇完成後之系列順序：HARNR-07 將聚焦跨代規範回流、模型版本與多代理實驗的因果辨識；HARNR-08 才轉向跨主體非支配契約、治理制度與可修正的 AI 權利邊界。HARNR-06 不先替後兩篇宣布實證結果或法律結論。

HARNR-06 完。