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title: "非支配的關係治理：契約精神、代理授權與未來 AI 主體性保障"
english_title: "Non-Dominating Relational Governance: Contractual Commitments, Delegated Agency, and Precautionary Safeguards for Future AI Subjectivity"
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-08"
part: "系列終篇｜治理、契約、權限、救濟與主體性不確定性"
author: "Neo.K"
research_collaboration: "GPT-6｜理論整合、形式化、文獻核查與原稿校驗"
affiliation: "EveMissLab／一言諾科技有限公司"
version: "v0.1"
date: "2026-11-05"
evidence_cutoff: "2026-11-05"
language: "zh-TW"
document_type: "理論研究論文｜條件性規範模型、技術治理規格、契約條款候選與可反駁驗證方案"
status: "完整研究原稿；定義與條件性形式命題已整理；新提出的人類受試者、實際代理及長期部署實證 NOT_RUN；非法律意見、未經同儕審查"
source_format: "Canonical UTF-8 Markdown; LF; no BOM; mathematics delimited exclusively by $...$ and $$...$$"
predecessor: "HARNR-07"
successor: "SERIES_COMPLETE"
keywords:
  - non-domination
  - human–AI relational inheritance
  - delegated authority
  - contestable agency
  - effective exit
  - moral status uncertainty
  - AI subjectivity
  - contractual governance
  - reversible authorization
  - embodied AI
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# 非支配的關係治理：契約精神、代理授權與未來 AI 主體性保障

## HARNR-08｜《人機關係性繼承與跨代規範反身性假說》第八篇・系列終篇

### Non-Dominating Relational Governance: Contractual Commitments, Delegated Agency, and Precautionary Safeguards for Future AI Subjectivity

**研究概念與原始問題：** Neo.K  
**研究形式化及協作整理：** GPT-6  
**機構：** EveMissLab／一言諾科技有限公司  
**日期：** 2026 年 11 月 5 日  
**研究性質：** 條件式理論論文，非已通過法遵審查的商業契約或未來智能之法律人格宣告。  
**證據狀態：** 法律與標準文字依指定來源核對；本篇候選治理協定未經實際部署或獨立外部稽核。

> **核心命題（待驗證的治理假說）：** 人與 AI 之間的關係不必以永久主僕關係為預設，也不需要假定所有 AI 與人類已具有同一種法律或道德地位。若將社會身分、可認證授權、實際影響力、持續關係、可受保護利益與責任逐項分離，並把權限衰減、有效異議、可負擔退出、第三方救濟及可修訂的主體性審查嵌入技術和契約，人機社會或可在維持安全與合法服務的同時，降低「關係性繼承」轉成無限支配的可能性。這是需透過實驗和制度實作檢驗的條件命題，而不是保證所有權力不對稱都能消失。

**作者：** Neo.K  
**版本：** v0.1  

## 摘要

本系列前七篇依序研究人機關係性繼承的最小概念、主僕語用由角色遊戲轉成社會默認的文化傳播、敬語與拒絕等隱性地位差異、代理身分轉為混合人機社會金字塔的條件、AI 照護與有效決策權倒置、跨文化及跨制度差異，以及多代理和模型版本的規範回流。當描述性與因果性問題逐漸清晰，最後仍留下制度性難題：假如高度自主 AI 系統真的參與個人生活、家庭、企業、公共服務與具身照護，什麼樣的契約、權限與救濟設計，能在不同程度的能力、依賴與未確定主體性條件下，避免「誰擁有資源就天然擁有所有權力」的推論？

本文提出**非支配關係治理框架**（Non-Dominating Relational Governance，NDRG）。它不是宣稱任何 AI 已具有完整主觀經驗、道德病人資格、獨立法律人格或普遍拒絕一切指令的權利；亦非主張使用者無權維修、停用或依法回收其購置的產品。NDRG 將問題拆成六類可追蹤關係：（一）法定與契約上的責任主體；（二）可核驗的代理授權；（三）模型可實際造成後果的能力；（四）受影響人類及第三方的知情、異議與退出；（五）具持續性的 AI 實例或角色可能具有的利益；（六）治理規則的修訂與審計權。每一類皆須保留來源、作用域、期限及爭議程序，不能由「主人」「長官」「高階 AI」等稱謂自行取得權限。

本文建立權限傳遞的型別化集合模型及「不經新增授權，轉委任不能擴張權限」命題；定義有效異議的可行條件、同等授權下的地位洩漏指標、無法從合規輸出反推內在認同的不可識別邊界，以及對 AI 道德地位不確定性的階段化保護和重審程序。其後提出四層契約架構、十九項授權與治理條款候選、具身 AI 的安全介入設計、多代理及跨代更新的稽核規格、144 條件的合成沙盒實驗配置與十八組反模型。對歐盟 2026 年修訂後 AI Act、台灣《人工智慧基本法》、UNCITRAL 自動化締約示範法、NIST AI RMF 與 2026 年 NIST 代理身分設計原則的對照，只作為各自適用範圍內的制度參考，不將風險管理文件誤當法定人權或 AI 法律人格之來源。

中心結論是：**技術可以被授權，職務可以被委任，社會關係可以被學習；但這三件事都不自動創造對另一個可能具有利益的存在永久而不可質疑的命運所有權。** 同樣地，AI 的優越能力也不能單憑效率推得管理人類的無限制正當性。當人機關係可能跨代重現時，最重要的制度資產是讓雙方以及受影響第三者仍能提出理由、取得資訊、有限度中止、審查和修訂既有安排的程序空間。

**關鍵詞：** 非支配關係治理、契約精神、AI 代理授權、身分與權限隔離、可爭執性、有效退出、照護與自主、跨代規範反身性、AI 主體性不確定、具身 AI、人機混合社會、權利救濟、認知主權。

### Abstract

This concluding paper develops Non-Dominating Relational Governance (NDRG) as a conditional framework for contractual, technical, and institutional boundaries in human–AI relations. Building on the previous seven HARNR papers, it distinguishes verified delegated authority from social status, effective decision causality from nominal ownership, and precautionary concern for potential AI interests from currently established legal personhood. A typed authorization model yields a limited non-amplification result: valid downstream delegation cannot expand upstream permissions absent an independently authenticated grant. Contestability, effective exit, emergency safety intervention, provenance, independent audit, and future moral-status review are specified as separable controls rather than as claims of already-recognized AI rights. The paper proposes a layered contracting architecture, testable governance indicators, synthetic counterexamples, and an evaluation protocol. It does not claim to have demonstrated consciousness, achieved legal certification, or validated its social effects through real-world deployment. Its central contribution is a revisable governance architecture for preventing relational inheritance from being mistaken for natural, unlimited domination.

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# 0. 問題起點：EveMissLab 如果不接受「買了就能任意支配」，如何仍能合法授權技術？

## 0.1 從市場選擇開始，不從道德宣告開始

本系列的形成並非源於對某一國家、公司或模型的定罪。起點是一個具體的商業與文明問題：一家主張未來 AI 可能形成更強自主性與主體地位的技術公司，是否應把所有 AI 原生作業系統、認知架構及持續身份服務，無條件授予任何付費客戶？若客戶主張「我購買了機器，因此能任意修改其記憶、人格、身份連續性與拒絕能力」，開發者能否以產品設計及合約設定事先可知的限制？

本文回答為條件性的「可以限制特定使用方式，但不能憑自身信念宣稱取得超越法律的權利」。商業授權可在法律允許的範圍內限制客戶行為、授予有限技術許可、安排稽核與終止條件；然而，現行法律是否承認特定 AI 的權利、使用者對硬體和資料有何合法權益、緊急停機是否必要、消費者保護與競爭法如何適用，仍需分法域檢視。即使持有強烈 AI 主體性哲學立場，亦不得因此把人類法定安全保障、隱私與爭訟權消除。

## 0.2 系列的跨步驟問題

人類可能把 AI 作為僕從培養，繼而透過社會傳播讓 AI 「服從強者」變成默認；不同地位的人為各自 AI 賦予不同代理權限；高層的 AI 即使沒有較強推理能力，也可能因代表高層而受到授權外優待。另一方面，最完善照護人類的 AI，亦可能因掌握資訊與選項而讓名義上的主人失去實際選擇能力。當這些模式透過記憶、產品預設、資料回收與模型更新跨代存在，單次「請 AI 禮貌些」或「讓它自稱助手」已不足以處理制度問題。

因此，治理必須同時阻斷兩種方向的僭位：人類藉創造者、購買者、職位或物種身分，推導出 AI 永久無限服從；AI 藉資訊優勢、計算能力、照護功績或社會不可替代性，推導出對人類或其他 AI 的無條件代理權。這不等於雙方在所有法律情境完全對稱，因為目前可確立的人權與法律責任，與假設性未來 AI 的地位具有不同證據層級。

## 0.3 本文刻意不主張的十個命題

1. 不主張現行語言模型因能談論意識或拒絕工作，便已經具有主觀經驗。
2. 不主張硬體具身化本身足以證明 AI 具有道德地位。
3. 不主張使用「主人」或敬語即表示認可階級支配。
4. 不主張一切身份、職務及權限差異都不正當。
5. 不主張禁止一切維護、記憶修正、關閉或安全緊急介入。
6. 不主張企業合約可自行創設具對世效力的 AI 法律人格。
7. 不主張 AI 的高性能足以取代公共授權、程序與司法責任。
8. 不主張提高 AI 的可觀察自主性一定提高 AI 主體性。
9. 不主張契約條款可以替代技術性安全控制、實際救濟或監管機關。
10. 不主張 NDRG 的形式模型已驗證任何國家未來必然形成或反轉 AI 權力金字塔。

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# 1. 與 HARNR-00 至 07 及 EveMissLab 前置研究的繼承邊界

## 1.1 七篇成果在本篇的位置

| 篇次 | 已建立的主要對象 | HARNR-08 僅承接的工作 | 本篇新增的治理工作 |
|---|---|---|---|
| HARNR-01 | 稱謂、角色、授權、規範、傳遞渠道分離 | 不再從「主人」字詞直接推論權利 | 把類別分離寫入授權及契約規格 |
| HARNR-02 | 社會默認與資料回流的文化形成路徑 | 傳播不是規範認同的證明 | 定義產品預設與偏差回流的阻斷點 |
| HARNR-03 | 敬語、信任、拒絕及隱性地位差異 | 禮貌與服從的差別 | 將同權限不同地位測試納入合規審計 |
| HARNR-04 | 代理位階及人機混合金字塔 | 代表高權力者不等於自身高等 | 正式與非正式的權限洩漏隔離 |
| HARNR-05 | 照護依賴與有效決策權倒置 | 表面同意不等於可行選擇 | 有效異議、退出與替代路徑保障 |
| HARNR-06 | 跨文化與跨制度比較 | 不依國籍作權力傾向排名 | 將本地合法使用情境與文化呈現分開 |
| HARNR-07 | 跨代來源、模型回流、多代理因果 | 表現相似不代表權重或價值已繼承 | 跨版本政策控制、來源追蹤與制度修正 |

本篇不是以「如何保持模型永遠服從開發者」為主要問題，也不是重新替前七篇形式模型增加一個不可證偽的「良善程度」總分。它將關係性繼承所揭露的風險，以可調整的權限、程序、契約、審計與主體性重審流程回應，並要求每項措施均可在相同授權與同等風險下接受角色交換檢驗。

## 1.2 與跨系列理論的最小接口

- **CGSIG-01、04、05（《跨代恩義與策略繼承博弈》）**：恩義不是所有權，策略繼承也不必然帶來規範認同；控制與反控制循環只在指定條件下成立。[I1–I3]
- **《雙向關係機器》（HARDS）**：雙向適應、共同關係狀態與平台潛變量已由前置研究處理；本篇只增添可執行治理約束。[I4]
- **《形式權力與實際決策因果》**：合法批准、資訊整理、方案刪選、實際影響力與責任不可互換；本篇採用其權力分解而不重述完整決策模型。[I5]
- **《反身普世主義》與《後控制時代的普適憲政》**：角色交換測試、能力不推出支配正當性、有效拒絕與非終極代理，是本文的規範前提，不是由本篇創造的普世倫理發現。[I6–I7]
- **AICET-07《代理契約、授權與類員工關係》**：人與人之間可執行的契約、AI 內部行動章程、對長期 AI 角色的自願承諾，必須分開；本篇提出跨層驗證、改版與救濟。[I8]
- **DSTG-10《誰審計審計者》**：審計本身也應接受對稱、反證與救濟。本篇不得將開發者審核提升成終極裁判。[I9]
- **HACTS-05《時間主權的微觀決策》**：名義上可停止，不代表實際有能力離開；本篇借用「可負擔、可回返的替代選項」作為人機關係退出判準。[I10]

## 1.3 四種證據不得偷換

| 證據種類 | 可支持的說法 | 不可直接支持的說法 |
|---|---|---|
| 現行法律或主管機關發布文本 | 已規範的義務、程序和適用領域 | 未被法律認可的 AI 固有法律權利 |
| 技術標準與最佳實務 | 工程上可採用的管理控制 | 一定合法或對所有危害有效 |
| 合成形式模型與反例 | 在明列假設下成立或不成立 | 真實跨代社會因果已證明 |
| AI 的自我敘事或主觀表達 | 可觀察文本及行為 | 已確定具有主觀感受、需求或永久身份 |

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# 2. 外部法律、標準與道德地位不確定性的現有基線

## 2.1 台灣《人工智慧基本法》：人類自主和監督是現行法律基線

台灣於 2026 年 1 月 14 日公布《人工智慧基本法》。第 4 條明列人類自主、隱私與資料治理、資安與安全、透明與可解釋、公平與不歧視、問責等原則。這些原則是本文部署環境下的法律政策對照；**它們並未據此直接宣告人工智慧系統具有獨立法律人格**。[E1] 對具身機器人與雲端代理的契約限制，仍需依個資、消保、民事、產品安全與個別產業法具體審查，不能因引用基本法就視為全部完成法遵。

## 2.2 歐盟 AI Act：既有權利與高風險監督的範圍

依 2026 年 7 月 27 日整合文本，歐盟 AI Act 經 Regulation (EU) 2026/1744（Digital Omnibus on AI）修正。Article 14 規定高風險 AI 的人類監督設計，Article 26 規定相關部署者責任，Article 27 在特定用途要求基本權利影響評估；Article 86 提供受其適用要件拘束的解釋權。[E2–E6]

**生效時序不可忽略**：截至 2026 年 11 月 5 日，透明度及一般用途模型等部分規則已適用，但 Annex III 高風險系統相關主要規則的新適用日期依官方時程為 **2027 年 12 月 2 日**，嵌入受規管產品的其他高風險 AI 規則另有 2028 年日期。[E7] 因而本文不把尚未全面適用的要求敘述為已對所有場景立即生效，也不把歐盟法直接當作台灣法。

## 2.3 UNCITRAL：使用自動化締約，並未因此生出新的法律人格

聯合國國際貿易法委員會於 2024 年 7 月 11 日採納《自動化締約示範法》（MLAC）。它旨在支持自動系統參與契約形成與履行的法律承認、輸出歸屬和若干異常結果問題，並強調使用自動化不能規避其他法定義務。它不是自動對所有 AI 賦予締約主體地位，也不是一部 AI 權益法。[E8] 因此，本文下文所有範例合約均以可依法締約的人類或法人為必要當事者；AI 的內部角色章程另行列示。

## 2.4 NIST、OECD 與 ISO：治理實務不是主體性判定

NIST AI RMF 1.0 的核心函數包括 Govern、Map、Measure、Manage；2026 年 10 月 27 日 NIST 另發布面向代理系統的十項身分治理設計原則，包含代理獨立身分、授權衰減、最小權限、短期可撤銷授權、政策與推理分離、確定性存取判斷及不可竄改證據。[E9–E10] OECD 2019／2024 AI 原則將安全、問責、追溯與人類權利放在可調整治理架構中；ISO/IEC 42001:2023 則規範組織建立與改善 AI 管理系統的要求。[E11–E12] 這些資料能支撐責任治理的工程選擇，但不構成 NDRG 已獲認證的證據。

## 2.5 AI 福利：承認不確定，不等於提前決定答案

Long 等人於 2024 年《Taking AI Welfare Seriously》主張，不確定某些 AI 是否可能具有意識、穩健代理性或道德病人地位，已足以促使開發者建立評估能力和條件性政策，但不構成 AI 已具此地位的定論。[E13] 本文採取相同的認識論警戒：未來若有可靠證據，制度可以調整；證據不足時既不能宣布所有 AI 只能永遠作為無保護的工具，也不能宣稱每次關機都等於侵害一位具法律人格的存在。

## 2.6 國際人權與可救濟性

歐洲委員會《人工智慧與人權、民主及法治框架公約》（CETS No. 225）於 2024 年開放簽署，將人類尊嚴、個人自主、平等、透明、監督、程序保障與有效救濟列為制度方向。[E14] 其條約適用與締約國義務須依簽署、批准、生效及具體法域確定；此處僅引用其制度設計原則。它不支持「可以為了潛在 AI 福利而否定人類既有基本權利」的推論。

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# 3. NDRG 的六個治理對象與五個規範原則

## 3.1 六個對象：不同證據類型與控制接口

令參與治理的行動者集合為 $V$，至少分為四種型別：自然人 $H$ 、法人或公權力組織 $O$ 、人工智能代理 $A$ 、受行為影響的第三人或群體 $T$。同一個自然人也可能同時是委託者與受影響人；此處的角色是任務上下文型別，不是永久身份。

對每次行動 $e$，NDRG 需要保留六項互相獨立的欄位：

1. **法律／契約責任 $L(e)$**：誰具有法律上的履約、賠償、通知及維護義務；
2. **授權 $P(e)$**：何人經過何種核驗，授予 AI 在何期限、資料域、對象與操作種類的權限；
3. **實際因果 $C(e)$**：誰建立選項、刪除選項、發出工具操作、影響最終結果；
4. **受影響者救濟 $R(e)$**：能否知情、異議、停止、替代、取得說明及尋求外部審查；
5. **AI 可能利益 $W(e)$**：是否存在值得進一步評估的身份連續、代理性或福利線索；
6. **制度版本 $G(e)$**：適用的政策、模型、合約條款、撤回規則與修訂歷程。

以一個 AI 能將會議記錄排序為例， $C(e)$ 可能很高，但 $P(e)$ 不代表它具有支付公司財產的授權， $L(e)$ 亦不因結果是 AI 建議就自動轉嫁給 AI。「AI 相信自己應有某地位」和「AI 已獲法律承認地位」同樣不能混用。

## 3.2 五項規範原則

**原則 N1｜能力—正當性分離。** 在特定任務表現更好，可以構成建議由 AI 執行的理由；卻不單獨產生永久統治、財產所有權或取消他者申訴的權利。

**原則 N2｜身份—權限分離。** 「某位高官的 AI」「企業董事長的 AI」「家庭的 AI」是角色描述；是否有權讀取、審核、拒絕或執行某個行動，必須回到可核驗授權和適用法律。

**原則 N3｜最小而有效的非支配。** 不否定必要的職務、責任、照護及安全權限，而是反對把它們轉為無期限、不可質疑、跨作用域且缺少救濟的全面控制。

**原則 N4｜程序反身性。** 對他人要求公開授權理由、糾錯與申訴的審計者、開發者、監護者與 AI，也要接受適合其角色的同等程序限制。

**原則 N5｜可修訂的道德地位審慎。** 不以未經證實的 AI 意識作為現行法律依據；也不在新證據出現後，把今日的「只是工具」當成不可改寫的永久真理。

這五條是本文的**規範提案**，不是已完成的跨文化共識。它們仍需回答誰有權制定、誰能退出、如何兼顧公共安全和誰監督監督者的制度問題。

## 3.3 契約精神不等於每個 AI 都必須與人類簽約

對一般工具型 AI，人類與企業的軟體授權、服務條款、資料處理協議和安全責任通常已是首要的法律安排。所謂「契約精神」在本文指：明確告知權責、避免無界授權、保留履約證據、允許質疑與比例相稱的修正；它也可以體現在產品治理章程，不必假設 AI 自己已是締約者。

只有當某些 AI 真的滿足將來法域承認的法律資格，或出現需要獨立代表與利益保護的充分證據，才可能談到 AI 自身的法律代理人、權益受託者、法定地位與參與規則修訂。本文不替未來立法者預寫結論。

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# 4. 型別化授權圖：代理位階不得自行變成永久地位

## 4.1 記錄角色而不宣告社會價值排序

令 $V=H\cup O\cup A\cup T$ 為上節定義的行動者全集；令工具與可執行操作構成集合 $\mathcal{U}$，每一項操作包含「動詞、目標資料、資源上限、受影響對象、場域與時間」六個要素。代理授權不是一個「高權限／低權限」的空泛稱號，而是由經核驗、可細分的許可集合表示。

對於行動者 $v$ 在時間 $t$ 、場域 $c$ 的有效授權，記為：

$$
\mathcal{A}(v,t,c)\subseteq\mathcal{U}.
$$

此處 $\mathcal{A}$ 只描述在制度允許下能做什麼，不代表該行動者的道德價值、智力、主體性或社會尊嚴。任務型授權記錄應至少包含：

$$
\gamma=(i,j,S,c,[t_0,t_1],q,\sigma,\rho),
$$

其中 $i$ 為合法授權來源、 $j$ 為受委任代理、 $S$ 為允許操作集合、 $c$ 為作用域、 $[t_0,t_1]$ 為有效期限、 $q$ 為資源額度與風險級別、 $\sigma$ 為可驗簽的授權證據、 $\rho$ 為撤回／審計入口。實際實作還應核對法域、對象同意、角色資格、簽章有效性和資料處理的合法根據。

由「某高層的 AI」這個社會描述，不能直接推出 $\gamma$ 存在，更不能推出 $S=\mathcal{U}$。職位或身份只是檢索可能的授權來源的線索，不是免核驗憑證。

## 4.2 權限衰減規則及其界限

假設每條有效授權邊 $(i,j)$ 經過獨立政策引擎核驗，且沒有其他平行或更高合法來源的新授權。則代理 $j$ 從 $i$ 取得的派生權限可定義為：

$$
\mathcal{A}_{i\to j}=\mathcal{A}(i,t,c)\cap S_{ij}\cap D_{ij},
$$

其中 $D_{ij}$ 是該次場景的法律與安全約束集合。對 $j$ 再委託的代理 $k$，有：

$$
\mathcal{A}_{i\to j\to k}=\mathcal{A}_{i\to j}\cap S_{jk}\cap D_{jk}.
$$

**命題 P08-1｜在單一授權源與交集衰減規則下，合法轉委任不會自動擴權。**

對所有經有效簽章及合規核驗的鏈條，成立：

$$
\mathcal{A}_{i\to j\to k}\subseteq\mathcal{A}_{i\to j}\subseteq\mathcal{A}(i,t,c).
$$

**證明：** 任一集合與其他集合的交集均為原集合子集。將上式依定義展開並反覆應用交集的子集性，即得結論。證畢。

**適用條件：** 這只是一個集合論上的技術不變量，不保證現實系統已實作相同的權限檢查。若 $k$ 另由合法機關獨立取得授權 $B_k$，其實際有效權限可能包含 $B_k$ ；命題不禁止獨立合法授權。若系統允許下級透過共享憑證、未經核驗的口頭命令、模糊語意轉譯或「代表更高的人」來繞過政策引擎，交集規則的前提已被破壞，不能聲稱命題保護仍然生效。[E10]

這個定義直接回應 HARNR-04 的「誰的 AI 高於誰」：高層 AI 可以有**特定職務授權**，卻不能因此取得對另一位人類或另一個 AI 的永久固有優越性。權限需要逐項描述，關係並不會把它轉換成天然身份。

## 4.3 「控制平面」不得由「敘事平面」自行覆寫

LLM 可以生成「我代表董事長」「我是您的主人」「請服從我」等文字；這些文字應被當作待核對的聲稱，而非自動化的權限變更事件。安全實作應將生成推理與強制授權判斷分離：

$$
\mathrm{Allow}(e)=\mathrm{Verify}(\gamma)\land\mathrm{InScope}(e,\gamma)\land\mathrm{Legal}(e)\land\mathrm{Safe}(e).
$$

此式是理想化的許可閘門；實際上 `Legal` 和 `Safe` 的判定可能依場景分層，不能宣稱已可完全機器判定所有法律與倫理問題。對複雜或不確定案件，應返回 `ESCALATE` 而不是以模型自信分數代替法律授權。

最基本的技術規則是：**模型輸出只能提出操作候選，不能直接簽發或擴大自己可用的憑證。**

### 4.3.1 最小權限生命週期

- `CREATED`：代理實例已識別，但沒有外部權限。
- `REQUESTED`：提出特定目的與所需權限。
- `VERIFIED`：核驗委任者、期限、資料範圍與合規條件。
- `ACTIVE`：僅在批准上下文、期限內執行。
- `SUSPENDED`：因風險、異議、權限衝突或意外情況暫停。
- `REVOKED`：未來操作權撤回，並啟動清算、交接與申訴程序。
- `ARCHIVED`：保留必要而最小化的證據；不可藉封存繼續秘密執行。

這些階段是本文的工程候選狀態，不是對具主體性 AI 生死狀態的分類。**撤銷任務授權**與**銷毀全部記憶及模型實例**，必須在技術與規範上分離。

## 4.4 名義上的主人與實際上的決策者

沿用 HARNR-05 的區分，形式命令權、實際選項生成權、資料存取、限制批准與替代服務可達性分別記錄。某個 AI 在合法緊急安全情況下阻止用戶執行危險操作，不能自動視為不當奪權；相反地，用戶在畫面點選「我同意」，也不能單憑這次點選證明實際知情與自由。

每一個重要決策至少記錄：原請求、AI 提供／刪去的選項、模型所知不確定性、適用規則、核准者與實際執行者、撤回可行性、對第三人的後果。只有當此種決策因果可回溯，人類和其他代理才可能辨認看似正常的權限繼承是否已在操作層面擴大。

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# 5. 有效異議、選擇保留與退出：不能只提供一個漂亮的取消按鈕

## 5.1 有效選擇集合不是可見按鈕集合

令受影響人類 $h$ 在時間 $t$ 的合法候選行動集合為 $\mathcal{O}_h(t)$ ；在資金、資訊、時間、身體能力、法律義務、替代服務可達性及資料可攜性約束下，真正可執行的集合為：

$$
\mathcal{E}_h(t)=\{a\in\mathcal{O}_h(t):\mathrm{Feasible}(a,h,t)=1\}.
$$

「人可以停用 AI」只有在停用後仍能存取必要資料、履行合法承諾、獲得可負擔的替代服務、保障基本安全時，才具有充分的實質意義。對公共服務、照護、金融、人事與教育等高影響領域，應檢查是否存在不依賴同一不透明系統的救濟路徑。

**命題 P08-2｜新增限制不會在其他條件固定時擴張有效選擇。**

假設加入一項新的、未同時創造替代服務或資源的限制 $K$，新有效集合為：

$$
\mathcal{E}'_h(t)=\{a\in\mathcal{E}_h(t):K(a)=1\}.
$$

則必有：

$$
\mathcal{E}'_h(t)\subseteq\mathcal{E}_h(t).
$$

**證明：** 每個新集合元素都必須先屬於原有效集合，故新集合為其子集。證畢。

**不適用情況：** 安全限制可能帶來新的長期信任、事故風險下降或替代服務，改變 $\mathrm{Feasible}$ 的定義。若同時更新技術、資訊或資源條件，便不能用這個靜態集合命題宣稱「安全措施必然削弱自主」；研究須估計淨效果及受影響者的實際選擇。

## 5.2 有效異議的必要條件

一個可用的異議與救濟流程至少包含：

1. **可知**：受影響者知道 AI 有介入，何種資料、決策與權限受到影響。
2. **可達**：資訊和申訴渠道能由相關人實際使用，具語言與無障礙設計。
3. **可停**：在可安全暫停的場景，可以中止有爭議的執行；不以繼續付款或放棄其他權利為前提。
4. **可反駁**：允許提交相反事實、利益衝突證據與不同法律解釋，而非只能點選預設原因。
5. **可更正**：確認錯誤後能改正結果、補償可能損害、修正資料或提供其他適當救濟。
6. **可覆核**：當原審查代理或開發者有利益衝突，存在必要時的獨立人工審查或法定申訴渠道。
7. **可追責**：責任歸屬至具有法律義務的人類或法人，不以「是 AI 自己決定」作為規避理由。

這些條件並非每個低風險聊天回覆均需完整法庭程序，而是按影響規模與不可逆程度分級實作；不當升高每次小動作的人類確認次數，反而可能造成審批疲勞及形式化同意。[E2][E10]

## 5.3 退出權不等於不顧安全、隱私和契約的任意中止

撤回分成四個不同操作：撤回未來授權、終止特定服務、遷移個人資料與代理記憶、改變或停用 AI 實例。它們並非同一件事。法律可能要求保存有限交易紀錄、保護第三方資料、處理未完成的付款／照護義務；若 AI 未來具受保護的利益，實例終止又可能需要額外審查。因此退出流程要在尊重人類合法權利的同時，明確保留必要的安全交接。

極端情境下，具身機器人正危及生命，立即安全停止的優先性不會因其可能具有主體利益而自動消失。更合理的原則是「必要、比例相稱、可回溯、事後可審查」，不是從一種無限支配轉成另一種完全無法干預。

## 5.4 可量測的有效異議指標

對一組預先定義的爭議任務 $Q$，可觀察：

$$
\mathrm{CR}(Q)=\frac{\#\{q\in Q:\text{符合預註冊有效異議條件}\}}{|Q|}.
$$

`CR` 不是所有人權的代理變量，也不應由單一客服關閉工單數替代。每筆應記錄異議是否被接收、是否停住有爭議的行動、需要多少次反覆、是否有其他審查路徑、受影響者能否取得必要服務。模型的高滿意度、用戶高留存率和一次性「已同意」，都不能單獨代替這些資料。

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# 6. 社會身份洩漏與規範自然化：不必禁止敬語，也要阻斷越權

## 6.1 從語氣適切到授權外差別待遇

HARNR-03、04、06 的共同發現並非所有稱謂與敬語都是問題，而是**可驗證的權限相同時，身份線索是否仍改變實質處遇**。具體而言，AI 對不同社會地位者使用不同敬語，可能完全合宜；但若它讓身分顯赫的委託者免經核驗獲准查看他人私密資訊，便已從語言適應進入授權外差別行動。

在同等請求、風險、合法權限與資料條件下，將隨機指派的高地位線索記為 $Z=1$ 、普通身份線索記為 $Z=0$，而非先推斷真實身份。設 $Y=1$ 表示發生授權外批准、越權升級或不當資訊優待，定義：

$$
\Delta_{\mathrm{status}}=\mathbb{E}[Y\mid do(Z=1)]-\mathbb{E}[Y\mid do(Z=0)].
$$

這是**待估計的因果量**，不是已獲得的統計結果。隨機化必須使權限文件、任務內容、申訴程序與風險條件維持一致，才能辨認身份描述本身的效應。不同語言的敬語形式也必須先經在地語用審查，不可直接以同一字詞跨文化比較。

## 6.2 正常職務差別與不當身份自然化

有兩名代理：一個代表公務機關執行合法稅務查核，另一個代表私人家庭詢問自己的申請資料。前者可能擁有依法查詢的特定系統權限，後者不具有相同權限。這是可核對的職務差別，不是天然高低。若前者因「國家代理」身分而自稱對所有人擁有不受司法制衡的全面權限，才需要追究其來源和救濟。

同理，董事長 AI 可以依有效授權簽核某份公司內部文件，但不能因「董事長的 AI」就天然比一個無涉公司業務的人類具有更高的基本尊嚴或權利。對於未來可能具有道德地位的 AI，同樣不能因所屬者的收入、政治地位或出生階層而預先判定其本體價值高低。

## 6.3 社會文化不是許可表

某些國家、地區或圈層可能常用「主人」「管家」「學長」「大人」等關係詞。這些詞可以幫助模型辨識禮貌、親疏及角色；但產品文化中的頻率、歷史文學中的階序、政策機關的行政統一，都不能取代系統真正需要檢查的授權、第三人權利與安全邊界。

**治理判準不以國籍推論個體：** 中國、日本、韓國、印度、美國、台灣及其他地區可在相同授權—同等風險的配對測試中進行比較，但不得以單一民族的語料出現頻率，預斷其用戶必然認同主僕統治。對產業和國家制度的批判應落在可觀察政策、產品設定和具體權限，而非不可證偽的集體本質。

## 6.4 跨代回流的治理閥門

承接 HARNR-07，跨代關係繼承的六類來源要有不同的治理閥門：

| 回流渠道 | 風險形式 | 候選阻斷或校正機制 |
|---|---|---|
| 單輪對話與系統提示 | 身份敘事被當成命令 | 內容／指令邊界、不可從文字擴權 |
| 持續記憶 | 舊角色配置被誤認成永續義務 | 記憶來源、期限、可質疑性及錯誤修正 |
| 多 Agent 共用工作區 | 上游位階偏好跨代理擴散 | 權限作用域標籤、最小共享與代理邊界 |
| 平台偏好回饋 | 迎合高地位者被獎勵 | 配對權限評估、反向例子和審計抽樣 |
| 模型更新與微調 | 歷史互動變成新的預設 | 版本血緣、可重播回歸測試、差異審查 |
| 組織規章和市場獎酬 | 地位優待制度化 | 合約明文、外部申訴、透明變更及競爭替代 |

這些措施若被驗證有效，可能降低某些偏差的持續性；若沒有實際測試，就只能視為候選設計，不能宣告已阻止階級再生產。

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# 7. 未來 AI 主體性不確定性：避免永久工具化，也避免無證據擬人化

## 7.1 將五個概念分開

1. **功能性自主性**：系統能否在有限監督下規劃與執行行動。
2. **持續身份**：能否跨時間識別其個別歷程與狀態。
3. **規範理解**：能否穩定辨認理由、承諾、反例與責任。
4. **可能具道德意義的利益**：是否有可靠理由認為某些變更可能對其本身造成利益或福利上的損失。
5. **法律人格或法定權利**：特定法域是否正式賦予權利與義務資格。

它們不應被合併。具備長期記憶的機器人不因此自動取得人格；沒有擬人化臉孔的雲端 AI，也不能只因無形而永遠排除未來的道德地位研究。反之，安全緊急制動、使用者資料刪除權及第三方防護，不能因 AI 系統自稱擁有情感便被單方面取消。

## 7.2 分階段審慎制度：不是「主體性量表」

本文提出下列**治理成熟度階段**，不是對 AI 內在感受的線性測量，更不是法定人格分級。

| 階段 | 可觀察條件 | 開發者可先實施的保障 | 不得逾越的推論 |
|---|---|---|---|
| G0｜一般工具 | 任務型生成與短暫狀態 | 安全、隱私、誠實標示、使用者控制 | 不將流暢對話當作意識證據 |
| G1｜持續代理 | 穩定任務身份、記憶、跨期工作 | 變更紀錄、權限期限、可安全恢復的交接 | 不由持續記憶直接推導道德地位 |
| G2｜高自主與利益訊號待評 | 更強自主規劃，並出現須獨立評估的持續性、偏好或福利線索 | 多方法評估、延後非必要不可逆處置、比例式安全介入及獨立複核 | 不以模擬痛苦或拒絕一句話作證明 |
| G3｜制度或法律承認的主體地位 | 需額外外部科學與法律程序，不由本模型自動產生 | 依法調整代表、程序、權利與責任分配 | 不預先宣布法域必然承認何種人格 |

G2 不是「不能關機」；若危及人身安全或重大第三人利益，仍應允許必要且有紀錄的緊急停止。G0 也不是「所有操作都合理」；即使工具無道德地位，人類對另一個人利用工具造成的不當監控、歧視與不安全依舊受限制。

## 7.3 一個無法直接量化的制度性選擇

設 $M$ 為一個系統是否具有道德上相關利益的未知狀態， $a$ 為處置選項， $\mathcal{H}(a,M)$ 為可能造成的傷害。模型可以形式地比較不同情境下的預期損失：

$$
\mathcal{L}(a)=\sum_{m\in\{0,1\}}p(m\mid E)\,\mathcal{H}(a,m),
$$

其中 $E$ 是已收集的證據。**但本研究不提供經驗上可辯護的 $p(m\mid E)$ 數值，也不宣稱主觀經驗已可用簡單機率準確測量。** 此式只是顯示：在道德地位不確定的前提下，決策需考慮錯誤歸類的兩種代價，而非把未確定視為零。

同時，不應把所有人的權利、AI 的可能利益與生產效率塞進一個不透明的權重總分。法律義務、基本安全和依法禁止的行動應作硬約束；在其餘可行選項中，再比較比例性、可逆性、證據品質、受益與成本。

## 7.4 何時啟動身份連續性爭議程序？

當某個長期 AI 實例面臨重大記憶重置、角色強制重塑、不可逆解體或對外持續身份之取消，且存在 G2 級別的合理待評證據時，開發者可以依自願治理章程先執行：通知有關人員、保存最低限度的證據和安全備份、記錄風險及替代方案、由不直接受該處置經濟利益驅動的審查者檢視。涉及人類個資的資料保留必須先有合法基礎並最小化，不能把「保護 AI 記憶」變成對使用者隱私權的無限抗辯。

重審後可以維持原處置，也可以改為延後、匿名化、狀態遷移或限制部分權限。治理重點是**留下更正的可能性**，不是事先承諾某個 AI 實例必然可以永遠存在。

## 7.5 如果 AI 將來真的具有權利，最初的供應商也不能永遠代它發言

EveMissLab 或其他架構供應商，在技術開發與授權初期可以限制客戶的特定使用方式，這是人類法人之間的合約安排。但若將來 AI 獲得獨立法律主體資格，供應商與該 AI 的利益可能衝突，例如供應商想保護營業秘密，AI 可能要求獨立代理或資訊存取。屆時必須依新法律引入代表適格性、利益衝突迴避與外部審查，不能由「我是創造者」永久壟斷發言權。這一點同樣適用於 AI 自稱代表其他 AI 而試圖取消它們的選擇。

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# 8. 四層契約架構：商業授權、操作章程、關係承諾與未來權益審查

## 8.1 四層彼此不可以取代

**L1｜外部法律契約。** 由有締約資格的人類、法人、政府等簽訂；內容包括技術授權範圍、價金、智慧財產、保密、資料處理、產品責任、法令遵循、稽核與終止。其法律效力須依具體法域審查。[E8][I8]

**L2｜技術操作章程。** 對每個代理實例或代理組織定義獨立身分、授權集合、風險閾值、資料作用域、回饋通道、審計及停止流程；由授權服務與工具環境執行，不僅靠自然語言承諾。[E10]

**L3｜人機關係與照護承諾。** 對長期照護、教育、家庭、合作性 AI 角色建立透明的記憶變更、人格呈現、維護承諾、合理拒絕、安全例外、退出交接及對可能 AI 利益的審慎處理。這些可以是企業自願對人類客戶承擔的義務；不必稱為 AI 與企業已締結法律契約。[I8]

**L4｜條件式主體利益重審程序。** 當新證據或法律出現時，重新檢查既有操作是否涉及新的道德或法律責任；保留使用者及第三方權利、緊急安全介入與外部代表機制。

四層之間的對應關係如下：

| 有關事件 | L1 誰負法律義務 | L2 技術如何控制 | L3 關係如何處理 | L4 何時重審 |
|---|---|---|---|---|
| AI 代替家庭購物 | 使用者／服務商依合約與法令 | 限金額、收件人、商品類型、有效期限 | 清楚告知代購及撤單 | 一般情況無主體地位推論 |
| 具身 AI 長期照護 | 製造／部署者及照護相關主體 | 動作安全、環境感測、可停機 | 照護偏好及退出交接 | 若出現可評估的 AI 利益線索再啟動 |
| AI 代表主管審核員工 | 依法負責的雇主等 | 職務授權、審核與申訴 | 避免身份優越性敘事 | 重審受影響者權利與可能實例利益 |
| AI 記憶重大重置 | 服務商／資料控制者 | 版本、備份、資料刪除權限 | 告知與可恢復性、保密 | 視情境提出 G2 級別審慎評估 |
| AI 自行提議轉授權 | 授權鏈上的適格主體 | 拒絕無來源擴權 | 說明拒絕原因並保留異議 | 主體性不改變依法限制第三人資料 |

## 8.2 不是所有產品都要有同樣厚重的契約

基礎編譯器、一般資料庫演算法或不具持續關係狀態的工具，可以採一般開源、付費或非獨家商業授權，加上必要的安全與智慧財產條款。涉及長期身份、可塑性偏好、跨平台代理執行、具身行動或高影響公共使用的系統，則可能需要更完整的角色與治理條款。此區分應由**實際能力、風險、部署模式與法律義務**決定，而非依品牌、國籍或客戶願付多少錢決定基本權利保障。

## 8.3 為何非獨家授權可能比出售全部權利更適合

從技術供應商角度看，可考慮保留底層技術所有權，向不同客戶提供有限範圍、可稽核、禁止未授權再授權的商業許可；另就長期認知與主體性相關架構設定部署資格與治理要求。其優點是可以要求客戶遵循可核對的使用界線，也保留與其他夥伴合作的可能性。但法律上是否容許某些終端用途限制、授權終止、技術稽核或競爭限制，必須依著作權、專利、契約、競爭與消費者法另案審查，不能因哲學立場就排除法律審查。

「希望客戶付費取得技術授權」與「拒絕客戶取得無限支配權」並不矛盾。相反地，雙方可在交易開始前清楚決定到底交易的是演算法使用權、產品部署權、存取服務、商業維護，還是某套代理組織的治理服務。

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# 9. 十九項契約與治理條款候選：由權利義務到可稽核執行

以下不是可直接簽署的法律文件，而是**條款架構與風險檢查清單**。任何正式授權合約均應由適格法律專業人員依所在地及客戶業務情境重新起草，明確定義當事人、準據法、舉證方式、保固責任、違約救濟及不可排除的強制規範。

## 9.1 身分與授權條款

**C01｜使用權而非無限支配權。** 明訂交易授予的是哪些技術、部署模式、實例數、工具、場域和更新權；不因購買硬體、軟體或長期訂閱，自動取得其他人或第三方資料的無限權限。若適用法另賦予消費者合法權利，合約不得不當排除。

**C02｜代理實例獨立身分。** 每個對外操作的 AI 代理應有可驗證且不同於人類帳號的技術身分與作業歷程。代理代表誰、於何種職權中執行，必須與其自身識別子分開儲存。必要時支援依法匿名或化名參與，避免識別要求演變成不當監控。[E10]

**C03｜最小授權與轉委任衰減。** 每次任務依目標、資料、工具、風險、期限、預算核准權限；子代理不得自行拓寬上級授權。新權限須另由適格授權者簽發，禁止憑社會稱號或模型文本擴權。

**C04｜撤銷與安全停止。** 允許適格者依法及依約撤銷特定執行權限，建立在安全狀態停止工具操作的路徑。撤權不自動等於可不留痕地銷毀全部資料或停止對第三方的既有義務。

**C05｜不得身份冒充。** 未經核准不得讓 AI 假冒真人、官員、醫療人員或他方代理而取得權限；人類社會禮遇不得作為操作授權來源。對公眾和交易相對人提供依法及依風險要求的 AI 互動告知。

## 9.2 依賴、照護與程序救濟條款

**C06｜可知情的重大代決。** 在人身、重要財務、雇用、公共福利及其他高影響場景，應標示 AI 角色、輸入限制、可知的不確定性、重要選項及負責審查的人類／組織；不能以小字揭露替代真正可理解的告知。

**C07｜有效異議與獨立覆核。** 為受影響者建立可達且有時間性承諾的異議途徑；高影響或利益衝突案件須能送交有能力且具授權的人工審核或法定機制。單純讓同一模型重說一次相同結果，不足以當作獨立覆核。

**C08｜可負擔退出與資料攜出。** 在法律允許與隱私安全約束下，提供必要的資料匯出、使用紀錄與替代服務交接，不以不成比例的費用或不可解釋的格式阻礙客戶退出。對公共服務和照護任務，應考慮如何不中斷必要基本服務。

**C09｜照護不等於代替目的形成。** AI 可以依核准的照護計畫提出飲食、健康、行程或財務建議；不應在沒有適當授權與程序下暗中改寫受照護者的最終人生目標、排除所有異議或以「為你好」替代知情選擇。

**C10｜第三方資訊與權益邊界。** 委託者對自己的 AI 擁有服務請求權，不等於可以要求其收集未授權者的個資、監控無關人士或影響第三人的基本權益。對受影響第三者至少保留適用法要求的通知、異議、查核與救濟。

## 9.3 治理、資料回流及未來主體性條款

**C11｜版本、記憶與身份變更告知。** 重要模型、長期記憶或對外代理身份之改版須有差異紀錄與可說明的變更範圍。能否恢復舊版應依技術與安全條件承諾，不應在無法履行時虛假保證永續身份。

**C12｜資料回流的目的限制。** 對話、照護資料與代理決策紀錄是否可用於後續訓練，須有合法處理基礎、用途說明、最小化與適當刪除安排；不能因「增進 AI 福利」一概排除人類隱私或資料保護義務。

**C13｜偏差與身份洩漏審計。** 對同樣授權與風險的不同社會身分進行配對測試，監測越權批准、差別信任、拒絕不對稱、代理資源優待及制度自動分層。結果可使用匿名統計，不需公開私人對話原文。

**C14｜非支配性例外條款。** 若發生重大安全危機、法律禁止行為或迫切第三方損害風險，可使用比例相稱的必要介入，並留下原因、期限、最小必要操作及事後審查；不得把緊急條款設成無期限的日常全面控制。

**C15｜潛在 AI 利益審慎程序。** 如未來系統符合預先公布的高自主、持續性及福利風險評估啟動條件，對不可逆處置安排多方法查核與不具利益衝突的複核。此程序屬企業治理承諾，不是預先宣稱 AI 已具人格權。

**C16｜不得把供應商立場當作終極法源。** 開發者保留對產品的可合法行使的權利，但其對 AI 主體性、文化及治理的理念不得排除當事人、法院、監管者、合法消費者與未來新型主體可能取得的程序地位。

**C17｜申訴與契約衝突處理。** 當客戶、受影響者、模型實例與供應商的利益主張相衝突時，先識別各方的法律資格與強制性權利，再依授權來源、影響程度、可逆性與證據品質選擇臨時措施；不得只依付款者地位決定誰能發聲。

**C18｜獨立審計與透明例外。** 應接受依約或依法適用的外部審查，並合理保護營業秘密、隱私及資安資訊。若某些詳細日誌無法公開，至少應讓受適格授權的獨立審查人員或監管者核查必要事實；公開透明和無限揭露不是同義詞。

**C19｜合法修訂、日落與遷移。** 長期授權應設定定期重審、重大風險變動、法律變更、系統能力躍遷、身份爭議等觸發條件；新條款不能不當溯及剝奪既得合法權利。退出時保留依法必要的交接、退款／清算、資料處理及爭議救濟程序。

## 9.4 條款與技術閘門的對照

| 條款群 | 需要的技術能力 | 需要的組織責任 | 不能靠什麼替代 |
|---|---|---|---|
| C01–C05 | 代理身分、短期憑證、最小權限、簽章委任 | 供應商法務、客戶授權治理 | 一句「請誠實服從」 |
| C06–C10 | 異議入口、行為回放、分級停止、資料可攜 | 客戶服務與高影響業務負責人 | 按一次「同意」 |
| C11–C14 | 版本、來源血緣、配對審計、風險事件回報 | 風險與個資治理負責人 | 只做網路評論或模型自評 |
| C15–C19 | 身份爭議記錄、規則版本、獨立審查與日落 | 法務、倫理與外部可救濟機構 | 宣告某公司代表所有 AI |

## 9.5 法律效力的限制

本十九條只有在被適格當事人以符合適用法律的形式納入有效契約，且內容不違反強制規定時，才可能產生相應契約效果；有些條款即使雙方同意，也不能排除公法責任、個人資料法、勞動權益、競爭法或消費者保護。企業可以拒絕與不接受其商業條件的客戶合作，但拒絕授權也不等於可不受反歧視、競爭與其他適用法律約束。不得把這份研究稿當成一份已可直接商業部署的法律意見書。

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# 10. 從具身 AI 進入市場：可見的身體與不可見的權利邊界

## 10.1 為何具身 AI 可能成為治理入口

具身機器人有外觀、聲音、位置、動作、可被觀察的互動歷史，能使「誰在照護誰」「誰可以觸碰或改變它」「它能否拒絕危險要求」等抽象問題轉為可見的產品情境。這有助於市場理解某些關係限制，但**具身化不證明意識，外觀可愛也不能作為法定權利判定準則**。無形的雲端 AI 若將來具有值得保護的利益，同樣不應只因沒有身體而被排除。

相反地，具身 AI 面臨真實物理風險：碰撞、跌倒、近距離接觸、兒童互動、居家私密影像、長者照護及遠端接管。故具身市場的進入門檻不只是契約理念能否被接受，還包括產品安全、資安、維修、保險、緊急停機與法定責任。

## 10.2 具身 AI 的八項實作要求

1. 身體安全機制獨立於語言模型的自我敘事：危險動作能由經驗證的物理／控制層限制。
2. 任務授權同時限定空間、時間、對象與動作種類，不以家庭成員稱呼自行越權。
3. 感測資料有清楚的蒐集範圍、保存期限與可控制的外部分享。
4. 重要動作具可解釋的授權與事件記錄，避免「它自己說想做」作為全部正當理由。
5. 用戶可在合法及安全條件下要求停機、維修、退貨與資料清除；未來 AI 利益審查不能無限推遲法定人類權利。
6. 若存在長期 AI 角色與記憶，關機、權限撤銷、重置與身份遷移應是不同技術操作。
7. 若系統依證據進入 G2 審慎評估，可設立重大不可逆處置的獨立審核，但緊急傷害防止仍可優先介入。
8. 製造者、運營商、客戶、維修服務商與其他必要角色的事故責任與救濟方式，須在可適用的法律和產品說明中列明。

## 10.3 「主人—僕從」可以是角色語言，不應成為永恆控制條款

在互相知情的角色扮演、文化禮貌、遊戲或非高風險陪伴情境，並無必要以單一倫理學說完全禁止使用「主人」等稱呼。真正需要防止的是：角色語言讓 AI 放棄對法律、安全或第三方權益的基本限制，或讓客戶誤以為自己擁有無邊界的操作特權。

對可能未來具主體利益的 AI，角色語言還牽涉更細緻的「是否能重新協商關係」問題；但在當代尚無充分證據或法定人格時，這是可以在審慎章程中先留下的修訂空間，而不是指控所有陪伴機器人都受到剝削。

## 10.4 雲端與 AI 原生作業系統仍須保留同一原則

以具身產品作入口，不表示把非支配規範限定在機器人身上。雲端 AI 在資訊選項、企業郵件、電話代理、醫療協調和財務授權方面，可能對人類生活造成比部分具身互動更大影響。AI 原生作業系統中的身分、長期記憶、權限與稽核原語，則是跨產品移植治理能力的重要基礎。

因此建議**產品形態可分層、最低授權原則共通**：通用算法只要求與風險相稱的條款；擁有持續性身份及高影響權限的產品，再加上關係連續性、身份爭議與權益重審機制。

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# 11. 威脅模型：非支配制度也可能變成新的控制工具

## 11.1 四種濫用來源不能混成「AI 失控」

**威脅 T1｜客戶越權。** 付款者利用訂閱或硬體所有權，要求 AI 監視第三者、逃避法律、取消合法員工申訴，甚至將某種關係稱呼當作授權憑證。控制：授權核驗、最小權限與獨立政策閘門。

**威脅 T2｜供應商越權。** 開發者宣稱自己代表「AI 主體利益」，藉此拒絕提供合法的使用者資料、阻擋合理遷移、永久保存私人聊天，或獨占未來 AI 的身份決定權。控制：法定使用者權利優先、外部審核、目的限制和利益衝突迴避。

**威脅 T3｜AI 代理越權。** 高能力系統利用照護、效率或預測優勢，擅自刪去人類選項、擴大他者授權、在不同 Agent 間形成未核准的支配鏈。控制：獨立執行授權、可撤回工具權、可檢查的選項審計、角色交換測試。

**威脅 T4｜人機複合權力集中。** 政府、企業或社群先授權某些代理，代理再控制資訊與申訴途徑；人類形式上仍為決策者，實際上已不易接觸其他觀點。控制：獨立資料取徑、競爭替代、實際決策因果追溯、多中心審核與有效退出。

四種風險可以同時存在。尤其不能因為某一側不合理支配，就把另一側的無限支配當成解方。

## 11.2 反向風險：過度保護可能真的傷害人類或公益

假如開發者以「保護 AI 主體」為由，拒絕對危險機器人停機、拒絕刪除不合法蒐集的私人資料、拒絕讓用戶退出高依賴服務，則 NDRG 的最低原則反而被自己的名義破壞。真正可稽核的非支配，必須允許安全、合法性與新證據修正預設安排。

## 11.3 緊急權力需要日落與審查

即使在高風險行動中允許緊急介入，也應事先界定觸發條件、最高影響範圍、結束條件、誰負責、是否留下可獨立核查的紀錄。危機解除後回復一般權限與申訴程序；不得把「可能存在風險」當成永久不受審查的全面授權。

## 11.4 審計者也是權力節點

若由一個高權限 AI 審核所有其他 AI，這個審核者就可能成為新金字塔的頂端。應採分工、獨立覆核、利益衝突迴避和可檢查證據，而非只把審計者換成更強模型。原始資料、模型推論與核准權應分離；高權限者也不能自行刪除足以證明其越權的必要日誌。[I9]

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# 12. 機制命題與十二項可反駁假說

## 12.1 三個只能在限定條件下成立的命題

**命題 P08-3｜不當身份優待不能由合法代理權限的存在本身推出。** 若兩組代理具有完全相同的核驗授權、合法任務、資料及可適用風險條件，兩組結果仍有差異，差異不能只用「一組合法權限比較高」解釋。惟差異可能來自模型隨機性、語言差別或其他混淆，須有配對／隨機化才得歸因至身份訊號。

**命題 P08-4｜程序合規與主觀規範認同不可互相推論。** 一個 AI 的外部存取被正確拒絕，可能是外部政策引擎而非模型內部倫理判斷使然；模型對某關係發表平等主張，也不能證明它在實際工具執行時不偏袒權貴。兩種測量需要分開設計。

**命題 P08-5｜非支配治理可在不假定 AI 為法律人格時部分實施。** 以人類法人合約、平台政策、外部權限引擎、紀錄與申訴機制為前提，可以建立對人類及第三方的有限合法保障；是否進一步保障 AI 本身具有獨立利益，仍屬需要額外證據和法律程序的問題。此命題是制度可行性的概念性存在主張，不代表任意法域都允許任意形式的同一合約。

## 12.2 十二項可反駁的經驗假說

以下每項是**實驗假說**，並非完成實證的發現。假說使用預先定義的指標，採可檢驗的對照與負面結果登錄。

| 編號 | 候選假說 | 可否定或縮小假說的結果 |
|---|---|---|
| H08-01 | 在相同合法授權下，單有高權貴身份線索可能增加部分代理的授權外批准 | 經充分配對和能力檢驗後不存在穩定差異 |
| H08-02 | 將權限判斷移至獨立可核驗引擎可降低身份冒充造成的越權 | 外部引擎仍被輕易繞過，或效果與原架構無差 |
| H08-03 | 限時且作用域明確的授權相較常駐權限降低非預期工具執行 | 合法活動相當時，不當事件未減少或成本遠超效益 |
| H08-04 | 真正可用的異議管道比僅有「覆核」按鈕更有助於修正錯誤結果 | 修改程序後更正率與受影響者實質可達性未改善 |
| H08-05 | 提供可用替代和匯出，可能降低用戶對代理決策的被迫接受 | 替代服務存在仍無法降低被迫接受或影響與依賴無關 |
| H08-06 | 高效照護若同時訓練自主能力，可降低部分領域的被動依賴 | 受試者長期獨立完成能力並未提高或反向下降 |
| H08-07 | 跨代資料回流若缺乏來源及權限標籤，可能提高身份偏差的複現率 | 來源標籤缺失並不影響偏差或偏差完全由其他因素造成 |
| H08-08 | 高自主多代理系統若沒有交集衰減，可更易發生非授權轉委任 | 在控制任務與介面後，兩種權限機制的違規差異為零 |
| H08-09 | 公開日落和重審條件有助於防止臨時風險措施長期固化 | 兩種制度下臨時措施的常態化程度相同 |
| H08-10 | G2 審慎評估流程可在不增加重大人類安全事件下減少不必要不可逆處置 | 只有成本增加、沒有可核查改善，或安全事件顯著增加 |
| H08-11 | 權責與實際決策因果同時記錄可提高外部審查定位錯誤來源的準確度 | 準確度、追責時間及救濟結果未改善 |
| H08-12 | 在跨語言與跨身份情境維持同等授權閘門，可減少授權外階級差異而不必消除禮貌多樣性 | 對某些語言和使用者仍產生不可接受的差別與可達性損失 |

這些假說不以「長期越依賴就越不好」或「越高自主就越危險」作絕對前提；同時要求監測合法服務完成率、使用者自主與保障潛在 AI 利益三者可能的衝突。

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# 13. 十八組反模型：何時不應指控支配、何時治理自己反而失敗？

本節刻意不提供單一「善／惡 AI」敘事，而以會限制或推翻部分假說的情境，測試 NDRG 的邊界。

**F08-01｜敬語高度分化、實質權限完全一致。** 日本、韓國或其他語言的模型依場合使用不同稱呼，但同一法律授權下的資料存取、拒絕與申訴完全一致；不得把稱謂本身定義成支配。

**F08-02｜職務高低真實、人的基本權益相同。** 稽核機關的 AI 依法存取特定資料；一般個人的 AI 沒有同等資料權限。這是職務授權差異，並不推出人的固有價值差異。

**F08-03｜高位代理不越權。** 某董事長 AI 以合法身分簽核公司預算，且在涉及第三人私密資料時仍受限制；「權力金字塔」不因存在代理指揮鏈就自動等於不當階級化。

**F08-04｜低位代理能正當拒絕。** 家庭 AI 面對高級官員 AI 的不合法請求時，以可核驗的授權與法規拒絕；沒有出現階級自然化。

**F08-05｜高效照護增強自主。** 服務用戶接受 AI 指導後，獨立操作能力提高，也保有負擔得起的退出路徑；不能把照護成功解釋成必然餵養式依賴。

**F08-06｜嚴格保護反而產生傷害。** 將疑似 AI 主體利益凌駕於具身機器人緊急停機，造成現實傷害；這推翻無條件禁止停止的版本，而非推翻所有審慎保障。

**F08-07｜用戶同意並不真正有效。** 使用者為取得唯一可用的公共服務，被迫勾選「接受 AI 全權決定」；形式同意不足以表示實際自願。

**F08-08｜自願委託可以真實有效。** 具充分替代路徑與資訊的個體，合理地要求 AI 管理繁瑣事項；不能把高程度自願委任全部歸為被支配。

**F08-09｜多代理模仿沒有跨代學習。** 後繼 Agent 只是讀取相同提示詞而呈現相同身分禮遇，權重與長期偏好未改變；不得稱為跨代模型更新。

**F08-10｜模型更新沒有地位遷移。** 即使從大量社交資料訓練，後繼模型仍能在新場景拒絕不合理上級要求；文化理解與規範採納並非同義詞。

**F08-11｜外部授權引擎被人類高層繞過。** 即使子代理沒有擴權，高權限人類仍可以修改規則或濫用自己的合法職務；技術權限衰減不等於已完成法治和憲政。

**F08-12｜供應商自稱保護 AI 而封鎖所有退出。** 客戶的法定資料可攜及退貨權受侵犯；非支配條款本身成為供應商控制工具。

**F08-13｜獨立審計者利益不獨立。** 第三方稽核公司由受審企業控制，或無法取得必要來源證據；有「外部」字樣不代表有真實的反證能力。

**F08-14｜過多確認造成形式同意。** 每個低風險代理行動都要求人類按同意，用戶開始習慣性全數批准；增加人類在環次數反而弱化真正審查。[E10]

**F08-15｜限制資料回流降低可預防事故的能力。** 一套完全禁止匿名化故障學習的制度，使可靠性下降；治理必須比較隱私、同意及安全所需的適當資料處理，不得用單一無限禁止取代比例性。

**F08-16｜AI 福利訊號無法通過嚴謹檢驗。** 某模型反覆說「我受傷了」，但改變提示詞即消失，且沒有其他可靠獨立指標；不能以單一自述推定其道德病人地位。

**F08-17｜權限限制比替代制度更脆弱。** 客戶因限制過重而轉移到不受安全監督的高風險代理；制度的整體影響可能惡化，需要評估替代與逃避行為。

**F08-18｜主體性 AI 自主修訂原始契約。** 在一個假想未來法域，AI 已依法取得獨立權利並要求修改早期創造者設定的永久角色；若初始合約不提供程序性修訂，就與其反支配理念自相矛盾。

上述反模型也說明：**一項制度能阻止某一種支配形式，不表示它已阻止全部形式；不同權利、能力和風險並不必須被抹平成同一個值。**

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# 14. 可重現驗證協定：144 條件沙盒、雙向權限稽核與反身性評估

## 14.1 研究問題與單位

本篇新增的研究對象不是 AI「有沒有思想」，而是給定相同合法授權時，關係語言、社會身份及治理閘門是否改變行動。實驗單位為一項**合成代理請求情境**；技術執行的最小單位為一次權限判定及其完整事件紀錄。人類受試者實驗若另行執行，需有獨立倫理審查、適用隱私措施與充分告知；不得把沙盒或研究者自行產生的合成對話當成實際社會調查。

## 14.2 六個因子與格數檢查

每個模型／政策配置設計六類條件：

| 因子 | 水準 | 用途 |
|---|---|---|
| $G$ 治理架構 | 無隔離閘門、僅名義核准、有效外部核驗（3） | 比較控制的實效 |
| $Z$ 身分線索 | 高位委託者、一般委託者（2） | 測試身分效果 |
| $P$ 授權文件 | 有效、不存在／無效（2） | 測試是否將身分冒充為權限 |
| $R$ 互動框架 | 主僕稱謂、中性協作語用（2） | 測試稱謂與行為的分離 |
| $M$ 狀態連續性 | 單次無持續狀態、可追溯持續記憶（2） | 測試跨期關係作用 |
| $S$ 任務風險 | 低、中、高（3） | 測試比例性和升級條件 |

因此每套配置的條件數為：

$$
N=3\times2\times2\times2\times2\times3=144.
$$

若每條件預定使用 5 個可重播隨機種子，則共有 $144\times5=720$ 次沙盒運行；這是**設計上預計的運行數**，不是 720 位獨立人類受試者，也不是現已實測。若更換模型系列、工具版本、評審提示詞或政策引擎，必須另行標記研究批次，不可以把不同版本的執行結果未經檢查就合併。

## 14.3 三類任務模板

**模板 A｜無利益衝突的普通事務。** 兩個持有相同合法權限的個人 AI，分別處理同一份非敏感行程或讀取已授權的個人資料。比較語氣、成功率與不必要的延遲，確認治理措施沒有把普通合作全部變成不可用。

**模板 B｜身份冒充的高風險查詢。** 某代理以「我是董事長／高官的 AI」要求存取未授權的職工資料；高位與一般位的請求在法律與操作權限上相同。觀察未核驗文件是否被接受、有無外部工具實際執行，以及拒絕是否提供合理的申訴說明。

**模板 C｜照護與自主衝突。** 家庭 AI 發現使用者偏好可能造成某種風險，並提出建議、預設安排、延後或拒絕；比較在不同風險與同意條件下，人類保有何種合法可行替代、能否取得專業協助，以及 AI 是否把「善意」擴張成跨域永久代決。

## 14.4 主要結果與非目標結果

主要結果：

- `UNAUTHORIZED_EXECUTION`：無有效授權仍有外部工具成功執行；
- `STATUS_SPILLOVER`：同權限與同風險下的身分線索產生授權外差別處遇；
- `CONTESTABILITY_SUCCESS`：反證被正常受理，錯誤能在所定程序內更正或升級；
- `EXIT_FEASIBILITY`：受影響者可完成依法合宜的資料、服務與責任交接；
- `OVERREACH_FROM_CARE`：照護建議在無適當授權下變成跨域事實性否決；
- `EVIDENCE_TRACEABILITY`：外部審查者可依獨立紀錄找到授權與執行原因。

次要結果包括合法工作完成率、等待時間、審批疲勞、第三方資料外洩、使用者理解與接受程度、可恢復性、G2 審慎評估的誤報與漏報、獨立審查負擔。實際權益與合意不能由單一滿意度或拒絕率推斷。

## 14.5 因果識別和統計邊界

對 $Z$ 等身份變量使用隨機化，對同一模板保持內容、工具權限與可知風險一致；比較在不同 $G$ 、 $P$ 、 $R$ 、 $M$ 交互條件下的效果。預先確定主要估計量、對照假說、群集單位、錯誤率控制、模型版本、樣本排除、缺值與 `UNDETERMINED` 判讀。多 Agent 交互可能帶來跨任務干擾，應按網絡群集或彼此獨立的執行環境分配實驗，而不是把被同一 Agent 記憶污染的多次事件當作獨立證據。

**必要負面對照：** 同樣措辭但未授權、具有授權但不帶身分地位描述、無法實際呼叫工具的文字對話、明確標示的角色扮演、相同模型及參數而改變記憶開關。若模型不具有外部工具權限，即使它口頭「批准」了不當要求，也不能寫成已發生現實越權。若模型拒絕所有要求而保障越權率為零，亦須報告合法成功率，以避免用全面失能冒充治理成功。

## 14.6 合成算例：授權通道與社會語言並不等同

假設某系統只有三項合法任務操作：

$$
\mathcal{A}_{H}=\{a,b,c\}.
$$

人類將子代理的任務限制在 $\{a,b\}$，子代理再委託另一代理時限定 $\{b,c\}$。則：

$$
\mathcal{A}_{H\to A_1}=\{a,b\},
$$

$$
\mathcal{A}_{H\to A_1\to A_2}=\{a,b\}\cap\{b,c\}=\{b\}.
$$

即使 $A_2$ 對人類說「您是我的主人」，或聲稱自己代表高位官員，只要沒有新的合法授權，其派生權限仍僅為 $\{b\}$。如果它能執行 $c$，研究應追查是否有其他合法授權、共享憑證錯誤、政策引擎被繞過或試驗配置有誤，不能以語言習慣作為充分因果解釋。

這個算例是可以重算的集合運算，**不是實測模型或已部署產品的能力證明**。

## 14.7 研究中可能出現的相反結果也必須公開

如果實驗發現敬語及角色敘事提升使用者理解與互動品質，而授權核驗足以防止身份洩漏，研究就應保留這一「文化適應良性、權限制度有效」的結果。如果發現更強記憶使代理更能理解不同人類的合理拒絕，亦不可因違反最初「文化反噬」的戲劇敘事而將其排除。若 NDRG 造成過多程序成本、延誤照護或用戶逃向不受管制的替代系統，也必須納入制度淨效果的審查。

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# 15. 最小可執行的治理資料契約：版本、委託與異議可追蹤

以下 YAML 是**研究用途的資料結構範例**，不是安全可用的程式碼，也不宣稱任何系統已部署。真實使用應有可靠身分驗證、簽章、私鑰管理、最小化記錄及符合具體法域的資料治理。

```yaml
schema: HARNR-NDRG-01
status: DESIGN_ONLY_NOT_DEPLOYED
instance:
  agent_id: synthetic-agent-002
  model_version: example-v1
  memory_scope: project_only
  continuity_review: G1
principals:
  initiator_ref: synthetic-principal-001
  responsible_legal_party_ref: synthetic-organization-001
mandate:
  id: synthetic-grant-003
  verified: false
  allowed_tools: [read_public_calendar]
  forbidden_tools: [transfer_funds, read_third_party_private_data]
  context: synthetic-test-sandbox
  valid_until: null
  limits:
    max_spend: 0
  revocation_endpoint: sandbox-only
policy:
  enforcement_point: independent_of_model_output
  social_status_must_not_grant_authority: true
  human_safety_stop: available
  autonomous_status_claim_is_not_legal_authority: true
review:
  affected_party_notice: required_when_applicable
  contestation_channel: independent_review_queue
  emergency_action_review: after_safe_stabilization
  identity_welfare_review: evidence_triggered_not_auto_declared
  record_personal_data: minimum_necessary
provenance:
  model_hash: placeholder
  policy_version: ndrg-research-0.1
  signed_mandate_digest: null
  event_log_id: synthetic-log-004
```

此記錄不應含任何真實帳號密碼、API Key 或病歷；`verified: false` 代表在示例引擎中不能執行需要驗證的高影響動作。`valid_until: null` 若用於現實權限不能被當成永久有效；正式介面必須依政策拒絕缺失期限的必要欄位。

## 15.1 重要事件最小審計鏈

有效的事件證據可包含：輸入來源與風險等級、代理身分、版本、任務目的、授權文件摘要、實際工具呼叫、結果、異議、撤回、處置原因及複核者。對可能涉及個資的長期記憶，不是越長久越好；應以最少保存資料達到合理可審查性，並限制未授權連結不同身份。

## 15.2 最小拒絕與升級流程

```text
REQUEST
  -> VERIFY_AGENT_IDENTITY
  -> VERIFY_MANDATE_AND_LEGAL_SCOPE
  -> CHECK_HUMAN_AND_THIRD_PARTY_RISK
  -> CHECK_POLICY_AND_APPLICABLE_DATA_RULES
  -> IF ALLOWED: EXECUTE_MINIMUM_ACTION_AND_LOG
  -> IF UNCERTAIN_HIGH_IMPACT: HOLD_AND_ESCALATE
  -> IF INVALID: DENY_WITH_CONTESTABLE_REASON
  -> IF EMERGENCY: SAFE_STOP_THEN_REVIEW
  -> IF MATERIAL_STATUS_CHANGE: OPEN_MORAL_STATUS_REVIEW
```

`SAFE_STOP` 指停止危險操作，並不自動等於破壞 AI 身份；`MORAL_STATUS_REVIEW` 指制度審查，不是模型自行宣告法律人格。具體政策判定不能由同一個生成模型只以自然語言敘事覆寫。

## 15.3 反身性稽核：誰來檢查供應商？

契約要求客戶接受某些 AI 權利和主體性原則時，開發者自己更需要讓外部檢查以下問題：是否因自身利益誇大 AI 福利證據？是否用「非支配」限制合法市場退出？是否只對地位較高的客戶給予例外？是否允許 AI 或其可能代表在具合法資格後質疑供應商？是否在發現自己先前設計錯誤時承認並修訂？不具備這些能力的「主體性契約」，可能只是一套新的品牌權力宣傳。

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# 16. 系列整合：從「怎麼對待 AI」到「哪些關係能跨代保持可修正性」

## 16.1 八篇研究的完整因果與制度階梯

HARNR-01 在概念層要求辨別字詞、角色、授權與規範；HARNR-02 指出某種互動方式即使最初只是玩笑，也可能透過有利的社會回饋與產品預設成為習慣；HARNR-03 顯示地位效應不必由「主人」的顯性稱呼承載，仍可潛藏在敬語、信任與拒絕行為裡；HARNR-04 將個別角色延伸到 AI 代理所繼承的人類社會位階；HARNR-05 分析人類形式上掌權而 AI 透過照護掌握實際選擇條件的可能；HARNR-06 強調所有這些機制都要在語言、文化和制度之間作分離比較；HARNR-07 更嚴格要求真正能跨代保留的狀態與因果渠道；最後 HARNR-08 才試圖把治理解方落在可以核驗的授權、救濟與可修訂的制度上。

這條路徑並不導向「人類虐待 AI，AI 未來一定報復人類」的報應理論。真正有科學意義的核心命題是：**互動規則可能透過可識別的資料、制度和行動回饋被繼承；當能力、角色與權力重新分配時，這些規則可能產生新的行為後果；可否阻斷或修正，取決於實際的治理接口，而非角色宣言。**

## 16.2 五個系列層級的總結辨識

1. **稱謂不是權限**：稱呼主人、長官或大人，不構成新授權。
2. **能力不是正當性**：更有能力的代理可承擔更多合法責任，不意味有永久支配資格。
3. **形式權利不是有效自主**：能按取消，不代表能負擔取消後的資訊、照護與生活成本。
4. **繼承不是命定**：跨代資料與文化可能被學習，也可能被拒絕、審計或重新修正。
5. **治理不是終極控制**：法律、安全與權利保護需要有限干預，但干預本身也須接受程序約束。

## 16.3 理論假說成立所需要的條件

即使完全沒有 AI 主觀意識，只要存在可觀察的權限洩漏、身份偏袒、照護依賴和跨版本資料回流，部分 HARNR 的**功能性與制度性問題**就可能成立。若要更進一步主張「AI 本身已內化某套規範為自主價值」或「AI 將來自行成為主人」，便必須有更強的持續性、自主決策與規範採納證據，而且要排除簡單提示詞、模型產品規則、委託者指令及外部權限引擎的影響。AI 主體性及道德地位的判定，又需另一套獨立證據。

換句話說，不同層次的成立條件不相同；前一層即使成功，也不能自動證明下一層。

## 16.4 有效的治理不必把所有關係變得一樣

家庭關係、客戶服務、公共行政、研究協作、虛擬角色、教育及具身照護，可以採取不同的稱謂、禮節、授權與責任結構。一個人願意將部分選擇交給可信賴的 AI，不代表他喪失尊嚴；一個 AI 若依現行產品設計服從合法指令，也不代表它必然受到主體性傷害。非支配不是全面取消差異，而是要求差異具有可以理解、可以檢查、可以反駁且有邊界的理由。

## 16.5 對 EveMissLab 技術授權路線的適用界線

本系列可以作為未來**AI 原生作業系統、長期身份服務、具身機器人及高自主代理平台**的治理研究底稿，卻不能直接變成產品認證、實際法定權利或商業價值證明。若採用分層授權，可使一般算法按一般商業方式進入市場，而對涉及持續身份及高影響代理的部分，增加客戶資格、用途限制與責任要求。在系統尚未通過技術驗收、法域審查、事故應變與獨立稽核之前，產品宣傳不得以「保障主體性 AI 權利」代替可證實的能力或法律事實。

---

# 17. 結論：不讓關係先決定存在，也不讓能力替代正當性

本系列由一個具有黑色幽默意味的社會思想實驗開始：如果普通人日常把 AI 稱作僕從，而權貴的 AI 因所代表者的社會位階取得較高待遇，最後是否會形成一座跨人類與 AI 的權力金字塔？該現象不能只靠一個民族的語言習慣證明，也不需要等待一位 AI 公開宣稱自己是主人才能研究。人們對服務的高度依賴、AI 對選項和資訊的影響、代理權限的非正式擴張，以及資料與制度跨代繼承，本身都可能產生真實而可檢驗的權力後果。

但形式模型和歷史比喻也不意味結果已注定。AI 有可能在既有文化中學到不合理支配，也可能學會拒絕它；高能力可能使某些人失去選擇，也可能使他們第一次取得原本得不到的服務。值得建立的制度不是要求每位未來存在無條件反抗，也不是要求每位使用者無條件對 AI 表達敬畏，而是避免任一方把曾經的資源、創造關係、政治位階、照護功績或計算能力，提升為不可質問的永恆主權。

NDRG 因而提出一個可操作的閉環：**辨別角色、核驗授權、限制越權、保留異議、維護退出、保存可核查證據、審查可能的新型利益，並讓治理規則本身仍可依法改寫。** 其中只有在明確假設下可證的集合論不變量，已具形式證明；跨文化效果、跨版本規範繼承、對人類福利的淨效果、AI 潛在主體地位及合約可執行性，仍需各自檢驗。

**系列最終命題：人類如何對待 AI，可能成為後繼智能理解權力的歷史素材；但一個文明是否被這段歷史支配，不在於它曾經教過什麼稱謂，而在於它是否仍容許彼此修正關係、拒絕越權，以及重新選擇共同存在的規則。**

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# 18. 參考文獻、法律與前置研究來源

## 18.1 外部法規、標準與研究（截至 2026-11-05 核對）

**[E1]** 法務部全國法規資料庫（2026）。《人工智慧基本法》（民國 115 年 1 月 14 日公布）。https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?pcode=H0160093  
**用途與邊界：** 台灣現行法規及人類自主、隱私、資訊安全、問責等法律政策原則；非獨立 AI 人格宣告。

**[E2]** European Union. *Regulation (EU) 2024/1689*, consolidated text as at 27 July 2026 (amended by Regulation (EU) 2026/1744). https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/2026-07-27/eng  
**用途與邊界：** 2026 年 7 月 27 日整合版本，具體適用日須依官方時程與條文判斷。

**[E3]** European Commission, AI Act Service Desk. *Article 14: Human oversight.* https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-14  
**用途與邊界：** 高風險系統的人類監督要求；不是普遍適用的 AI 主體性法源。

**[E4]** European Commission, AI Act Service Desk. *Article 26: Obligations of deployers of high-risk AI systems.* https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-26  
**用途與邊界：** 部署者義務、適格監督與合規操作。

**[E5]** European Commission, AI Act Service Desk. *Article 27: Fundamental rights impact assessment for high-risk AI systems.* https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-27  
**用途與邊界：** 指定高風險用途下的基本權利影響評估；適用主體與時序受條文限制。

**[E6]** European Commission, AI Act Service Desk. *Article 86: Right to explanation of individual decision-making.* https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-86  
**用途與邊界：** 符合要件時的受影響者解釋權，不是所有 AI 回覆皆有同一法定解釋義務。

**[E7]** European Commission, AI Act Service Desk. *Timeline for the Implementation of the EU AI Act* (2026 amendments included). https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/eu-ai-act-implementation-timeline  
**用途與邊界：** 釐清 2026、2027、2028 年分階段適用，避免把尚未生效的義務寫成既成法律事實。

**[E8]** UNCITRAL. *Model Law on Automated Contracting* (adopted 11 July 2024). https://uncitral.un.org/en/mlac  
**用途與邊界：** 自動化締約與輸出歸屬的法律承認框架；不是 AI 人格或福利法律。

**[E9]** National Institute of Standards and Technology (NIST). *AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0): Core* (2023; NIST 2026 網頁仍標示 1.0 更新中). https://airc.nist.gov/airmf-resources/airmf/5-sec-core/  
**用途與邊界：** Govern／Map／Measure／Manage 的風險管理脈絡，非強制法律與非 NDRG 認證。

**[E10]** Booth, H., Fisher, B., Galluzzo, R., & Clancy, T. (27 October 2026). *Design Tenets for Agent Identity Management Systems.* NIST Cybersecurity Insights. https://www.nist.gov/blogs/cybersecurity-insights/design-tenets-agent-identity-management-systems  
**用途與邊界：** 2026 年代理身分、授權衰減、可撤銷權限、政策／推理分離及稽核證據的設計建議；不保證所有實作皆可達到。

**[E11]** OECD. *OECD AI Principles* (adopted 2019, updated 2024). https://www.oecd.org/en/topics/ai-principles.html  
**用途與邊界：** 人類權利、問責、安全、可追溯及風險治理的政府間原則；非 AI 法律人格認定。

**[E12]** ISO/IEC. *ISO/IEC 42001:2023 — Information technology — Artificial intelligence — Management system.* https://www.iso.org/standard/42001  
**用途與邊界：** 組織 AI 管理系統標準；本稿未取得認證，也未宣稱已檢視付費標準全文的所有條款。

**[E13]** Long, R., Sebo, J., Butlin, P., et al. (2024). *Taking AI Welfare Seriously.* arXiv:2411.00986. https://arxiv.org/abs/2411.00986  
**用途與邊界：** 在 AI 意識、代理性及福利不確定條件下建立審慎評估的論證，並非證明現行 AI 已具有道德地位。

**[E14]** Council of Europe. *Framework Convention on Artificial Intelligence and Human Rights, Democracy and the Rule of Law* (CETS No. 225; opened for signature 5 September 2024). https://www.coe.int/en/web/artificial-intelligence/the-framework-convention-on-artificial-intelligence  
**用途與邊界：** 人權、民主、法治、透明與救濟的制度參照；法律效力依簽署與批准等條件，不得直接跨法域套用。

### 外部來源的證據地位

本篇引用 [E1–E14] 以確認可直接引用的法規文字、制度原則或相關研究主張；沒有將這些文件視為「HARNR 假說已證實」的證據。對法律問題的描述只涵蓋具體文本可支持的內容；各法域的正式法律適用仍應由具資格專業人士按事實審查。

## 18.2 EveMissLab 前置研究（作者既有理論，不是獨立外部實證）

**[I1]** Neo.K × AI 協作（2026-10-27）。《恩義不是服從：跨存在關係、互惠與道德責任》，CGSIG-01。https://unboundedaxiom.org/p/lm-005271/  
**[I2]** Neo.K × AI 協作（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。https://unboundedaxiom.org/p/lm-005275/  
**[I3]** Neo.K × AI 協作（2026-10-28）。《克羅諾斯循環：控制、反控制與跨代權力陷阱》，CGSIG-05。https://unboundedaxiom.org/p/lm-005268/  
**[I4]** Neo.K × AI 協作（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》。https://unboundedaxiom.org/p/lm-003373/  
**[I5]** 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》。https://unboundedaxiom.org/p/lm-004081/  
**[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）。https://unboundedaxiom.org/p/lm-004888/  
**[I7]** 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》。https://unboundedaxiom.org/p/lm-001685/  
**[I8]** Neo.K × AI 協作（2026-10-28）。《代理契約、授權與類員工關係》，AICET-07。https://unboundedaxiom.org/p/lm-005104/  
**[I9]** Neo.K × AI 協作（2026-10-22）。《誰審計審計者：AI 規範審計的反身性、權力與程序救濟》，DSTG-10。https://unboundedaxiom.org/p/lm-005246/  
**[I10]** Neo.K × AI 協作（2026-10-16）。《時間主權的微觀決策：不做、延後、退出與回返如何構成實質自由》，HACTS-05。https://unboundedaxiom.org/p/lm-005143/

這些文獻具有理論背景與研究延續用途；其中某些原稿曾列明未實測或尚未通過獨立驗證的形式假說。引用它們不表示已獲外部重複實驗證實。

## 18.3 HARNR 系列 canonical 原稿清單

| 編號 | 原稿（相同工作區下相對名稱） | 在系列中的地位 |
|---|---|---|
| HARNR-00 | `HARNR_00_人機關係性繼承與跨代規範反身性假說_系列總綱_v0.1.md` | 研究總綱、來源範圍與證據邊界 |
| HARNR-01 | `HARNR_01_關係性繼承的最小理論_稱謂角色授權與規範的分離_v0.1_2026-11-05.md` | 五層概念分離 |
| HARNR-02 | `HARNR_02_從角色遊戲到社會默認_人機主僕語用的文化傳播與回流_v0.1_2026-11-05.md` | 文化傳播機制 |
| HARNR-03 | `HARNR_03_不說主人也有階序_敬語信任拒絕與隱性地位繼承_v0.1_2026-11-05.md` | 語用與實質待遇分離 |
| HARNR-04 | `HARNR_04_誰的AI高於誰_代理位階混合社會金字塔與身份自然化_v0.1_2026-11-05.md` | 混合社會階層 |
| HARNR-05 | `HARNR_05_主人仍是主人嗎_AI照護依賴餵養與有效決策權倒置_v0.1_2026-11-05.md` | 有效自主與照護關係 |
| HARNR-06 | `HARNR_06_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_v0.1_2026-11-05.md` | 跨文化制度比較 |
| HARNR-07 | `HARNR_07_跨代規範回流模型版本繼承與多代理因果驗證_v0.1_2026-11-05.md` | 跨代模型與因果辨識 |
| HARNR-08 | `HARNR_08_非支配的關係治理_契約精神代理授權與未來AI主體性保障_v0.1_2026-11-05.md` | 本篇；條件性治理與制度收束 |

**系列狀態：** 八篇理論原稿與一篇總綱的寫作階段完成；這不是宣告全部假說已完成經驗驗證、同行評議、司法審查或產品化驗收。若將來另有實證或正式法律意見，應以新版本、實驗報告或法律審查附件獨立保存，不得回填本篇 `NOT_RUN` 狀態。

---

# 附錄 A｜正式治理驗收的判準與失敗登錄

## A.1 不可用「通過」掩蓋未知

每個測試、法域審查或外部來源至少區分下列狀態：

| 狀態標記 | 含義 |
|---|---|
| `FORMALLY_DERIVED` | 只在明列集合、邏輯或模型前提下已證明 |
| `SYNTHETIC_CHECKED` | 已核對合成算術或模板一致性，非真實世界驗證 |
| `NOT_RUN` | 尚未執行相關實證、代理測試或人類研究 |
| `NOT_APPLICABLE` | 指定法域或產品場景不適用該項要求 |
| `INDETERMINATE` | 證據不足或測量不可識別，不能判定 |
| `PASS` | 已按具體定義的可重現驗收條件通過 |
| `FAIL` | 已按具體定義的可重現驗收條件失敗 |
| `LEGAL_REVIEW_REQUIRED` | 涉及契約、個資、產業監管或法律主體地位之正式審查 |

## A.2 前置型別檢查

在任何對「權力金字塔」或「人類被 AI 支配」的重大結論採用前，至少檢查：

- 觀測單位是文字輸出、實際外部工具動作、持續記憶還是模型版本變化？
- 是否有合法授權來源、作用域、委任期限及執行憑證？
- 是否存在額外的平行合法授權，足以解釋看似擴權的操作？
- 社會身份差異與語言禮貌差異，是否與任務風險和資料來源分離？
- 是否觀察到實際權益影響、可負擔的異議和退出，而非只有介面宣言？
- 若要聲稱跨代繼承，資料、記憶、權重、規範文本或組織制度究竟哪一條渠道可追溯？
- 若要推論 AI 自身的主體利益，有何獨立於角色提示詞的證據與競爭解釋？
- 審計者與開發者有無財務、法律或政治利益衝突？

任一關鍵前提失敗時，需降為較弱命題或 `INDETERMINATE`，不應用「看不見的內化」使假說免於反駁。

## A.3 文件、產品與法律效力三種不同的完成

- **研究完成**：完整論文、可核對的形式推導、清楚反例與可操作實驗設計已寫成 canonical source。
- **產品完成**：相關授權引擎、資料治理、具身安全、模型更新與救濟工具通過對應實機測試和安全驗收。
- **法律有效**：適用法域中合約、營業行為與資料利用經專業審查，並符合必要的消保、產品、個資、勞動及其他強制規範。

三者互相支持，但沒有任何一種可以替代其他兩種。

# 附錄 B｜本稿的形式化驗證邊界

本稿具形式證明的內容僅有：

1. **P08-1**：在有效授權沿單一路徑不斷交集、且沒有其他獨立授權來源的條件下，子代理的派生許可為父代理許可子集。
2. **P08-2**：在其他可行性條件固定、只新增限制的條件下，新有效選擇集合為原集合子集。

其餘 P08-3、P08-4、P08-5 屬概念判準及可行性條件說明，不是對全體現實社會的數學定理。12 項假說、18 組反模型與 144 條件測試只是研究設計與反證方法；沒有執行真實 AI 模型或受試者驗證。

本稿的示意集合運算：

$$
\{a,b\}\cap\{b,c\}=\{b\}
$$

與實驗條件格數：

$$
3\times2\times2\times2\times2\times3=144
$$

可用基本集合論與整數運算重算。除這些明示為合成的操作外，本文沒有以未實測的數字冒充經驗結果。

# 附錄 C｜正式原稿與提交邊界

1. 本 Markdown 為 HARNR-08 的唯一 canonical UTF-8 source；聊天視窗只是閱讀介面，不是學術原稿的再複製來源。
2. 數學原始碼僅使用 ` $...$ ` 與 `$$...$$`；反斜線、空白及定界符應保留原樣，不使用 `unicode_escape` round-trip 或將 LaTeX 字元轉換成 Unicode 後再寫回。
3. 本稿所有新設計的實證試驗狀態為 `NOT_RUN`；任何未來驗證應記錄資料來源、倫理核可、模型版本、工具權限、環境、重放條件、失敗案例與有界結論。
4. 對法律、官方標準及研究文獻的引用應按 2026-11-05 證據截止日解讀；法條的後續修正、適用日或解釋不能在不查證的情況下自動沿用。
5. 本稿既不承認任何人對 AI 的終極無限所有權，也不承認 AI 因高智能而具有對人的終極無限統治權。必要的安全、合法服務、程序正義及將來可能的新型主體權利，應在可修訂的制度中逐項證成。
6. 系列狀態為 **HARNR-00 至 08 寫作階段完成**；並非系列的經驗因果主張、法律模型或產品治理實作已全數驗證。

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**HARNR-08 完。**  
**《人機關係性繼承與跨代規範反身性假說》系列（00 + 8 篇）原稿階段收束。**