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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
一个算法在首尔拦截了一批电子元件的交付，却没人知道该把账单寄给谁。Alpega 2026报告显示，约五分之一的托运人不具备任何基本的韧性能力。目前不存在专门针对物流AI代理的统一民事责任制度，但各国规则和欧洲责任倡议已经存在。
要点
- Alpega 2026报告无法将45%这一数字归于正在测试AI代理的亚洲企业。对于AI代理的错误，现有责任制度和调整提案要么已经适用，要么正在讨论之中。
- 在Alpega报告覆盖范围内，约五分之一的托运人表示不具备任何基本的韧性能力，供应链因此面临更高的中断风险。
- Blue Yonder每天处理250亿次预测。在这一量级下，一个校准错误会在数小时内扩散至数十家供应商。
- 责任规则的不确定性和碎片化，会让保险公司更难评估AI风险。美国各州开始立法之前，自动驾驶汽车领域已出现过这种情况。
- 一项关于物流AI代理民事责任的司法判决，可能影响其他司法管辖区的做法。
采纳速度跑在护栏前面
亚洲是全球供应链最密集、互联程度最高、也最容易受中断冲击的地区。上海、新加坡和釜山的港口合计处理全球贸易的相当大份额。效率压力在这里最为突出，这解释了市场对AI代理的强烈需求。
这些代理做的不只是预测。它们下订单、改变货物流向、与供应商重新谈判交期、发现异常并触发警报。全球主要物流软件厂商之一Blue Yonder宣称，其平台每天生成250亿次预测。在这一量级下，决策接连做出的速度让实时人工核查变得极为困难。
45%这个数字背后是更复杂的情况。测试一个AI代理并不等于把关键决策交给它：许多实验仍局限于警报或建议，最终还要由人来确认。但竞争压力正推动自主性不断提高。自动化最快的企业反应更快；坚持系统性人工确认的企业则会放慢节奏。
市场奖励自主性。责任问题仍然没有答案。
让局面格外不稳定的，是Alpega Trends Report指出的另一个数据：约五分之一的托运人不具备任何基本的韧性能力。缺少韧性机制会提高中断风险、拉长中断时间，但并不意味着供应链一定会停摆。
自动驾驶汽车的先例
自动驾驶出行行业经历过同样的僵局，后果有据可查。2016年至2022年间，美国自动驾驶汽车的责任与保险规则始终碎片化且持续演变。责任归属未完全统一，因州和具体情况而异。
美国各州在2018年前就开始立法，做法各不相同。加利福尼亚、佐治亚、亚利桑那在运营方责任上采取了不同路径。欧盟花了多年才拿出一部统一的指令。在此期间，先行企业暴露在无法投保的风险中，因为保险公司拒绝在没有判例的情况下评估风险。
物流AI代理与之高度类似。一个代理错误下单、改变船只航线或中断交付合同，都可能产生财务责任。各方之间如何划分责任，目前仍不确定。
面对这种不确定性，一些保险公司已限制了对物流合同中自主系统决策风险的承保。先行企业可以通过保险和合同转移部分风险，但能否获得保障、价格多少、有哪些除外条款，都取决于具体情况。
计算解决不了权力问题
行业讨论中最常见的思路，是假定问题能靠更多技术来解决：校准更好的代理、更频繁的算法审计、更精确的可靠性指标。这套逻辑有其道理。出错更少的代理，客观上优于经常出错的代理。
但即便是可靠的代理也会犯错。出错时，成本如何分担取决于现行合同条款。现有大量商业合同并未对自主决策的责任作出明确划分。
研究者Samah Karaki的社会神经科学研究揭示了集体规范如何塑造经济行为。她的论点在这里切中要害：社会过程无法被还原为算法优化。谁制定规则、谁承担错误、谁在AI代理与人类供应商之间裁决纠纷——这些是集体商议的问题，不是技术校准的问题。她的著作《共情即政治》（L’empathie est politique）为这一解读提供了理论基础：情感、规范和社会责任无法被”优化”，只能谈判。
专攻市场规制的经济学家让·梯若尔持不同看法，更强调激励的作用。如果软件厂商须为其代理的错误承担部分民事责任，就会有强烈动力提高可靠性。靠责任规制，比事先规定代理有权做什么的规定式监管更有效。这种做法在金融和医药等高风险行业已经验证：责任的威胁约束了参与者，却没有扼杀创新。
这两种解读并不互相排斥。它们在一点上一致：当前的空白需要填补，第一个填补它的机构性主体将被其他主体跟进或效仿。
这种局面与其他行业自动化所引发的问题如出一辙：机器做决定时，收益归一部分参与者，风险由另一部分人承担。
三种治理架构正在浮现，没有一种占主导
先行企业并非被动等待法律空白填补。在现有框架适用不确定且碎片化的情况下，它们构建起补充性的合同与组织方案。在东南亚和韩国正在进行的部署中，出现了几种不同架构。
第一种是内部全责模式。部署代理的企业承担全部后果，不论厂商是谁。它在与厂商的合同中谈定严格的自主性边界，并保留能在几分钟内接手的人工团队。这是最谨慎的模式，保住了控制权，却限制了自动化带来的竞争优势。
第二种是合同分担模式。客户企业与软件厂商就代理可以自主做出的决策类别、以及出错时的赔偿安排，谈定具体条款。这类条款起草复杂、谈判耗时，且造成法律碎片化：同一个AI代理，可能因客户合同不同而获得不同保障。
第三种是外部审计模式。一些企业委托第三方认证机构，通过压力场景评估代理的可靠性。认证本身不产生法律责任，但在纠纷中提供论据，也足以让保险公司放心从而获得部分承保。这与航空业为机载软件认证发展出的做法相近，只是航空业领先了数十年。
这三种模式在大规模应用上都有不足。它们成本高昂、相互不兼容，并造成法律碎片化。没有足够谈判筹码的小供应商仍然暴露在保障不足的风险中，而大型参与者则得以自保。这一格局在其他工业转型中同样出现过：约束往往积累在最缺乏回旋余地的参与者身上。
率先裁决的司法管辖区将重新定义全球标准
2024年生效的欧盟《人工智能法》在第三章涉及高风险AI系统，但未为物流AI代理创设可直接适用的民事责任制度。它规定了透明度和审计义务，没有赔偿规则。欧盟委员会已就AI责任专项指令启动工作，但时间表仍不明确，成员国立场存在分歧。
亚洲的情况更加分散。新加坡早在2019年发布了AI治理自愿框架并于2020年更新，2023年又设立AI Verify Foundation推进治理工作。日本采取行业导向路径，从最关键的行业入手。中国对部分AI服务提供商施加可溯源性和合规义务，同时要求其与用户的合同明确各方权利与义务。这些做法各行其是，未向统一标准收敛。
一项判决在特定司法管辖区可能具有说服力或约束力，但不会自动在整个领域通行。从汽车到医药，判例往往先于预防性立法，解决新技术的责任问题。
欧盟责任框架根据其法律工具和适用范围，可能影响在欧洲市场运营的企业，正如《通用数据保护条例》对数据保护的影响。其他司法管辖区的首个判决，也可能对其他地区的做法产生影响。
这一问题的地缘政治维度超出了物流行业本身。某一行业或司法管辖区率先建立的责任框架，可能成为其他关键行业的参照。治理瓶颈在各行业如出一辙。某一行业率先找到解法，其他行业将以此为镜。
管住机器而不让它停转
AI代理一旦部署到供应链中，就会持久改变流程和竞争力预期。部署它们的企业将收益回馈给客户和股东；坚持人工流程的企业，在利润空间本就有限的行业中失去反应速度。采纳将持续推进，问题在于以什么条件推进才公平、才可预期。
责任规则的不确定性和碎片化，对不同规模的参与者影响不同。大型集团更有资源和专业能力评估风险，中小企业和独立承运商则资源有限。这种碎片化对大型参与者更为有利。
明确的责任规制，可能反而扩大采纳范围：保险公司能够评估风险，中小企业能够在了解自身风险敞口的情况下部署。同样的逻辑在其他行业的工业转型中同样成立：清晰的框架让进步的收益分配得更广。
评估未来走向，有几个具体信号值得关注。一是主要司法管辖区出现首个物流AI代理民事责任判决。二是大型保险公司进入自主AI风险承保市场。三是欧盟发布AI民事责任指令。四是某个大型发包方采用AI代理责任标准合同条款，并以此在整个供应商链上形成连锁压力。
这些信号单独来看改变不了大局。在未来数年内组合出现，将影响企业采纳的速度与公平性。
来源
- Alpega Trends Report 2026，2025年12月，supply-chain.net
- Samah Karaki，《共情即政治：社会规范如何塑造情感的生物学基础》，JC Lattès出版社，editions-jclattes.fr
- Blue Yonder，预测量数据，2025年机构通讯（blueyonder.com）
- 欧盟人工智能法规（AI Act），《欧盟官方公报》，2024年，第四章
- 新加坡金融管理局，《AI治理框架模型》，2023年（mas.gov.sg）
