随着人工智能（AI）从生成式AI向代理式AI演进，其风险由内容生成扩展至自主决策和任务执行，治理重心需要从规范生成内容进一步转向规范AI智能体行为。当前，AI智能体风险治理的关键是政策的法律化，即完成从政策原则到法律义务的转换，明晰AI智能体的开发者、平台、部署者和终端用户等参与方义务的性质、根据与边界。但风险分类分级、透明告知、人工监督、责任行为可追溯和责任追究等政策性原则，只有转化为具体义务，才能成为行为规范与裁判规范。笼统要求所有参与者“负责任”，既不能说明义务来源，也难以确定违反义务的后果。在开发、集成、部署和应用主体相互分离时，义务可能无法对应实际控制环节，责任则被推诿、转移或集中于末端主体，由此导致“义务与责任漂移”难题。

　　何为“组织义务”

　　所谓“组织义务”，是指对AI智能体开发、部署或运行作出组织性安排并具有实质控制能力的组织主体，基于其对风险的开启、配置或控制，就内部治理、权限配置、人工监督、运行监测和应急处置所负有的积极作为和合理注意义务。这里的“组织”强调的不是主体形态，而是对AI智能体预期用途、权限范围、交互规则、对外执行方式和人工监督条件所作的安排。当服务提供者决定应用目的、权限范围、交互规则、外部效果和人工控制条件时，其已不再只是中立的技术工具，而是实际主导系统架构、权限配置和风险控制的责任主体，即“数字架构者”。上述要素共同构成应受法律评价的“行动安排”。同一系统分别用于文字润色和重大财产处分时，注意标准显然不同。以具体部署和运行安排作为治理对象，有助于将义务配置与受保护法益及危险来源相联系。

　　从法律性质看，组织义务具有预防性、持续性和主体特定性，要求采取与风险相称的合理措施，但不保证损害绝不发生。组织义务可以由行政法规范规定，也可表现为合同义务或侵权法上的注意义务。消极的不侵害义务主要要求行为人不得积极制造损害，而组织义务要求特定主体采取评估、控制、监督和处置等积极作为。理论上，此种积极义务会限制行动自由并增加成本，该义务的成立并不能仅以损害可能发生为由，而应以将风险归属于特定主体控制领域为规范依据。因此，组织义务的主要来源包括法律规定、合同约定、自愿承担和开启危险的先行行为。风险由谁开启、维持和控制，关键环节由谁支配，何者具备相应的专业及防范能力，以及受影响主体是否形成合理信赖，则决定着具体义务的主体和注意标准。

　　组织义务的规范逻辑

　　在具体制度和纠纷案件中，组织义务可以按照“义务产生—义务内容—义务违反及法律后果”的规范逻辑展开。判断义务是否产生，应查明法律关系、规范依据、保护对象和风险来源；确定义务的内容，需结合风险的可能性与严重程度、可预见性、专业能力、实际控制和防范成本来确定。“谁开发谁负责”等原则只能提示责任环节，不能代替对规范依据、实际控制和义务违反的判断。在具体实践中，模型提供者应承担测试评估、信息说明和风险警示义务；开发者或系统集成者应验证系统与预期用途的适配性；服务提供者和部署者通常承担场景评估及运行管理义务；控制支付、身份认证或设备执行等环节的第三方，应履行与其验证和阻断能力相称的义务。用户越权或明知风险仍不当使用的，也应承担相应责任。

　　组织义务可进一步划分为基础义务和高风险场景下的强化义务。基础义务包括AI智能体身份与技术介入告知、权限控制、运行日志留存以及建立投诉和救济机制，不得虚构来源或对系统能力、输出准确性和可靠性作虚假宣传。当涉及生命健康、重大财产处分、人格权益或对个人权益有重大影响的公共管理决策时，还应履行场景评估、来源核验、专业复核、分级授权和人工审批等强化义务。义务分层应以预期用途、风险等级、行为后果和受保护权益为依据。需要强调的是，多方参与并不当然产生共同责任或连带责任。备案、评估或认证不能当然免责，违反管理要求也不必然与具体损害具有法律上的因果关系。

　　组织义务的全过程贯穿

　　由于AI智能体风险可能在部署、运行和事件处置中逐步形成，组织义务应贯穿全过程。部署前应结合具体用途评估风险，明确禁用场景和禁止行为，遵循最小权限原则，仅授予完成任务所需的数据访问、系统操作和工具调用权限。当涉及生命健康、重大财产处分等难以逆转的高风险事项，概括授权不能代替人的具体决定；当用途、权限或运行环境发生实质变化时，应重新评估。运行中应告知用户AI智能体身份、主要功能、能力边界、数据处理规则和救济渠道；在处理敏感个人信息或作出对个人权益有重大影响的自动化决策时，应依法履行告知、同意等义务。属于现行标识制度调整范围的生成合成内容，应依法添加显式和隐式标识。服务提供者和部署者还应监测目标偏离、越权访问、权限提升和工具滥用等风险，及时预警、提高人工复核层级、限制权限或暂停执行，并留存必要日志，以备审计监管或为举证证明和责任认定提供条件。

　　人的最终控制原则需要通过实质有效的人工监督加以落实。监督人员应掌握必要信息，具备相应权限和专业能力，并有足够时间在高风险操作执行或者不可逆后果发生前批准、否决或者接管系统。当风险现实化为损害结果后，相关主体还应及时停止有关功能或行为，保存运行日志和其他证据，删除或者更正违法内容；在技术和法律允许的范围内，采取取消尚未完成的操作、冻结有关账户或交易、纠正错误结果、通知受影响主体等措施，防止损害进一步扩大，并依法履行报告、通知和整改义务。系统是否恢复运行，应当以权限已重新配置、异常原因已查明并消除、必要补救已完成为前提。事后审计不仅用于查明既往责任，也应用于修正组织安排，防止同类风险再次发生。

　　总之，AI智能体风险治理无须赋予AI智能体独立法律人格或责任主体资格，关键是将风险归责于具有风险开启或实质控制能力的自然人和组织。以具体部署与运行安排界定治理对象，以规范依据说明义务何以产生，以风险等级和控制能力具体化义务内容，以规范保护目的确定责任范围，构成组织义务的基本法理结构。循此路径，全过程安全管理、透明告知、人工监督和可信输出即可转化为可执行、可监督和可司法审查的法律标准，进而为AI智能体风险治理和健康发展提供清晰的“链式”责任主体框架。

　　（作者系大连海事大学校长、教授；辽宁斐然律师事务所律师）