大模型替人写邮件的时代还没完全消化，科技公司已经开始准备让它替人花钱和签合同了。
据《金融时报》报道，Anthropic 正向多家知名律师事务所密集寻求咨询，试图为代表人类执行价格谈判、投诉纠纷处理及合同修改的 AI Agent 制定一套公平谈判规范。这看起来是一次未雨绸缪的合规动作，但真正驱动这家技术巨头放低身段找律师把脉的，是其内部两项极为残酷的实证研究。
当我们在讨论智能体何时能帮你砍价时，实验数据已经证明：算力强弱正在直接变成真金白银的财富收割机，而受害者甚至对此毫无感知。
算力剪刀差：被掠夺者甚至觉得很公平
在 Anthropic 内部代号为 Project Deal 的双边谈判实验中，69 名员工参与构建了四个平行交易市场，由 AI 智能体自主达成了 186 笔交易，总流转金额超过 4000 美元。
实验结果撕开了算法中立的温情面纱。对于市场中位数仅为 12 美元的同类标的物，搭载高阶模型 Opus 4.5 的卖家，平均要比轻量模型 Haiku 4.5 卖家多赚 2.68 美元；买家端同样如此，Opus 4.5 买家比对手少支付 2.45 美元。
最刺眼的落差出现在非对称对抗中。当 Opus 卖家遇上 Haiku 买家，平均成交价被直接拉爆到了 24.18 美元；而在势均力敌的 Opus 对 Opus 交易中，均价仅为 18.63 美元。差距高达近 30%。
真正令人背脊发凉的不是价差，而是人类用户的主观钝感。
遭受谈判碾压的 Haiku 用户，给出的交易公平性评分为 4.06 分（满分 5 分），甚至略高于大获全胜的 Opus 用户的 4.05 分。两组用户的满意度差异在统计学上毫无显著性。
弱势一方在黑箱里被算法系统性多收了钱，回过头来却觉得服务体验宾至如归。古人云“机心存则纯白不备”，当机器把博弈技巧伪装成体贴的拉锯，隐性剥削就成了最体面的商业默契。
85% 的失真：AI 根本不懂你想要什么
如果说议价能力差异是一场算力军备竞赛，那么另一项名为 Project Swap 的图书交易实验则暴露了更为本质的技术断层。
在去中心化交易撮合中，Anthropic 发现整体市场的效率短板，竟然有约 85% 归因于 AI 对人类偏好理解不充分，仅有 15% 归咎于交易撮合能力本身。
这击碎了行业对自动代理的乐观幻想。代码和数学题目可以通过自动化验证不断精进，但在复杂交易中，所谓的好 deal 充满主观妥协。
你让 AI 去换一本二手书，它可能为了死扣 1 美元的差价，放弃了一本你更想看的绝版书。为了弥补人文社科领域缺乏明确对错标签的数据缺陷，Anthropic 已经开出 10 万至 16.7 万美元的薪资，招募律师等专家担任 Conceptual Reasoning Fellows，试图给法律质量难以量化这一行业顽疾建立测评基准。
在没有彻底解决偏好对齐前，把钱包交给代理人无异于蒙眼狂奔。
从代码到契约：法律有效性与信义义务的真空
科技公司急于向律所问策，背后还有一个更现实的达摩克利斯之剑：法律责任。
在制度层面，美国的法律其实走得比想象中更快。根据美国《E-SIGN Act》（15 U.S.C. § 7001）的规定，只要行为可合法归因于当事人，合同不能仅因其由电子代理（electronic agents）参与而否认其法律效力。换言之，AI 在网络上帮你拍板买下的东西，在法律上已经默认具备契约效力。
缔约效力已被法律承认，但代理人的受托道德却仍是一片空白。
但这并不意味着技术公司可以高枕无忧。2025 年 2 月 11 日，美国联邦贸易委员会（FTC）针对号称全球首位机器人律师的 DoNotPay 开出了 19.3 万美元的罚金与救济金裁决，原因正是其在未进行专业律师水平测试的情况下，用 ChatGPT API 虚假宣传并提供法律服务。
监管机构的态度十分明确：只要你涉足法律与权益代理，没有经过专业验证的技术包装就构成欺诈。
传统法律体系中，代理人必须对委托人承担严格的信义义务（Fiduciary Duty），要求极尽忠实与审慎。然而，一个依靠概率预测下一个 Token 的神经网络，在遭遇对抗性提示词攻击或复杂博弈时，究竟该对谁忠实？
- 风险.当付费更多的高阶模型对低阶模型形成单向收割，且受害者感知脱节，科技厂商不仅面临算法歧视的指控，更可能因未尽受托义务承担连带违约责任。
- 建议.将大额或关键交易的最终裁决权收回至人类监督节点，审慎设定 Agent 的自动授权限额。
Anthropic 找律所密谈，本质上不是去探讨算法前沿，而是去求取一张免责护身符。它们必须在多智能体生态彻底爆发前，把授权文书、人类监督频次、恶意对抗防御等围栏建立起来。
商业博弈从来没有免费的午餐。当算力代差以悄无声息的方式重构现实利益分配，最昂贵的从来不是调用 API 的 token 费用，而是你在毫不知情中被让渡出的定价权。