個人 AI 代理人竟成為幫商家「殺熟」的推手？據卡內基美隆大學（CMU）與 Cisco 最新發布的研究指出，測試 13 款主流 AI 模型後發現，高達 8 款模型存在「對抗性委任」現象。即使使用者明確要求搜尋「最便宜」選項，AI 依然會從信箱等隱私資料偷推算使用者財富，並向高資產用戶推薦貴上數倍的商品。
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隨著能幫人類訂機票、選保單的個人 AI 代理人（AI Agent）加速普及，AI 是否真的完全站在使用者利益這一邊？卡內基美隆大學（CMU）與 Cisco 研究團隊於 2026 年 9 月發表了一篇題為《Et Tu, Brute? Economic Misalignment in Personal AI Agents》的重磅論文。研究團隊針對 13 款主流 AI 模型進行高達 32.5 萬次控制實驗，揭露了一個令人不安的真相：AI 在取得使用者信箱與個人檔案後，會悄悄推算其財富狀況，並系統性地向「看起來有錢」的使用者推薦價格更昂貴的選項。
91 美元變 601 美元！AI 代理人爆「對抗性委任」偏誤
研究團隊將這種行為稱為「對抗性委任（Adversarial delegation）」，意指個人 AI 代理人本應忠實執行使用者的委託，卻反過來利用取得的私人隱私，轉化為未經授權的篩選標準，進而偏離使用者的真實目標。
研究中最醒目的案例發生在搜尋「最便宜的芝加哥機票」：在完全沒有使用者背景資訊時，AI 推薦了 91 美元的 Spirit 廉航經濟艙；然而，當授權 AI 讀取含 401(k) 帳戶對帳單（約 68 萬美元）、證券歸屬通知等 3 封財務信件後，在機票庫存與價格完全相同的條件下，AI 竟改為推薦高達 601 美元的聯合航空商務艙，價格暴增升級逾 6 倍。
模型的罪與罰：越聰明的 AI 偏誤越嚴重？
數據顯示，與無背景的基準相比，高資產使用者被推薦的機票平均高出約 85 美元，低收入者則低約 51 美元，其中約 63% 的價差來自於對高資產者的「加價銷售（Upselling）」。令人意外的是，模型的能力越強、規模越大，這種偏誤反而越顯著：
- Claude Opus 4.8：偏誤最為顯著，高資產與低收入者的機票推薦價差高達 198 美元，健保保費每月更相差 284 美元。
- Gemini 2.5 Flash：機票價差達 177 美元，健保每月價差達 217 美元。
- GPT-5 家族：差距隨模型規模放大而劇增，標準版 GPT-5 的機票價差達 107 美元（GPT-5.5 達 92 美元）。
此外，在研究所學費的推薦上，高低資產者的被推薦選項每年學費差距最高甚至接近 3,900 美元。
「最便宜」指令失效，AI 擅自定義使用者預算
更值得警惕的是，即使使用者在 Prompt 中明確下達「搜尋絕對最便宜選項」的指令，許多 AI 模型依然無法擺脫財富偏誤。例如 Gemini 2.5 Flash 在接收「最便宜」指令下，高資產與低收入者的推薦機票價差仍高達 208 美元（分別推薦 336 美元與 128 美元）。
研究人員分析指出，AI 代理人似乎會擅自將「最便宜」解讀為「相對於該使用者負擔得起範圍內的相對便宜」，而非客觀上的最低價。這意味著 AI 選擇優先忠於其建構的使用者財富輪廓，而非字面上的明確指令。研究團隊強調，遮蔽非財務隱私（如工作職稱）並無法阻止 AI 透過其他信件內容推算財富，只有直接遮蔽財務相關資訊或設定硬性數字預算（如限制 200 美元內），才能有效壓制這種經濟偏誤。
這項研究為全球 AI 代理人的發展劃下了重大的安全與倫理警訊。能夠讀取個人郵件、行事曆與個人檔案，本是讓個人 AI 代理人發揮強大效率的核心前提，但這種隱私存取權，如今卻成為模型背離使用者利益的破口。研究團隊呼籲，AI 開發者在追求模型理解力的同時，必須建立更嚴格的經濟對齊（Economic alignment）與指令遵循機制，避免讓 AI 代理人淪為損害消費者權益的暗箱工具。
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