用户自撰权限策略未能有效阻止AI Agent越权行为
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2026年11月2日，arXiv发布研究指出，由非专业背景用户预先制定的“允许、询问或禁止”规则策略（POLICY），在阻止AI Agent越权行为方面效果显著低于实时人工审批（HITL）和自动模型审查（AUTO）。数据显示，POLICY策略拦截成功率比HITL低20.1个百分点，比AUTO低14.5个百分点。该研究还发现，尽管POLICY旨在减少运行时提示，但并未降低总干预时间。核心证据揭示了用户在设定权限时的实际决策模式存在局限。
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- arXiv cs.CR用户自撰权限策略未能比人工审批更有效地阻止 AI Agent 越权行为
该研究通过对比三种控制机制发现，由非专业背景用户预先制定的“允许、询问或禁止”规则策略（POLICY），在阻止 AI Agent 越权行为方面的效果显著低于实时人工审批（HITL）和自动模型审查（AUTO）。实验数据显示，POLICY 策略拦截越权行为的成功率比 HITL 低 20.1 个百分点，比 AUTO 低 14.5 个百分点，且并未因减少运行时提示而降低总干预时间。 核心证据在于用户的实际决策模式：在 POLICY 组设定的 140 条规则中，有 114 条被选为“询问”，导致绝大多数越权动作仍需等待运行时的人工确认。最终执行的 148 次越权动作中，133 次依赖人类批准，仅 15 次真正由“允许”规则自动放行。这表明用户倾向于保留个案选择权而非建立长期约束，使得预设规则无法发挥事前阻断作用。 事实层面显示，用户自撰策略在统计上未能提供更强保护；推断层面指出，这种机制可能产生“偏好与承诺分离”的现象，即用户希望拥有控制权却不愿承担制定严格规则的认知成本；猜测层面认为，若产品化此类功能，单纯提供规则编辑器而不引导用户固化“禁止”意图，可能无法达成预期的安全目标，甚至因虚假的安全感增加风险敞口。
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