书面答复 · 2026-05-06 · 届国会 15
确保面向公众的自主 AI 代理具备实质性人类问责，及高风险行业转向强制治理的路径
确保面向公众的自主 AI 代理具备实质性人类问责，及高风险行业转向强制治理的路径
工人党议员林瑞莲就《代理式 AI 示范治理框架》发布后续书面询问数字发展与信息部长：在没有明确披露要求的情况下，部门如何确保与公众交互的自主 AI 代理具备"实质性人类问责"；什么样的触发条件会促使该框架从自愿性准则转为高风险行业的强制性标准。部长杨莉明答复：框架为机构部署代理式 AI 提供指引——高风险或不可逆的操作不得在无人审核下执行，机构应设置需人工批准的检查点或行动边界；框架同时强调对用户透明，例如预先声明用户在与代理交互及其能力和数据访问权限。她表示代理式 AI 的应用场景和保障仍在演变，政府将与行业监管机构观察各行业部署实践、借鉴国际经验、按需调整框架——未给出从自愿转向强制的触发条件。张力在于：反对党追问治理硬化的明确路径，政府保持"观察—调整"的弹性立场。
关键要点
- • 林瑞莲追问自主 AI 代理如何落实"实质性人类问责"
- • 框架要求高风险或不可逆操作必须经人工审核批准
- • 框架强调预先告知用户在与 AI 代理交互及其权限
- • 政府未给出自愿框架转为强制标准的具体触发条件
代理式 AI 治理现阶段以自愿性框架引导——高风险操作须人工审核、对用户保持透明，政府与行业监管机构持续观察部署实践并按需调整，暂不设定转为强制标准的触发条件。
工人党林瑞莲质疑无披露要求下"实质性人类问责"难以落实，要求政府明确框架从自愿准则升级为高风险行业强制标准的触发条件。
新加坡对代理式 AI 延续"软法先行"路线：以示范框架设定人工审核与透明度预期，依靠行业监管机构和国际实践迭代，强制监管的门槛刻意留白，保留政策弹性。
“不应允许高风险或不可逆的操作在没有人工审核的情况下执行。”
参与人员 (2)
完整译文（中文）
Hansard 原始记录 · 2026-06-09
31 林瑞璇女士在《智能体人工智能治理模型框架》发布后，向数字发展与信息部部长提出以下问题：(a) 在缺乏明确披露要求的情况下，部门如何打算确保与公众互动的自主人工智能代理具有"有意义的人类问责"；以及(b) 什么因素会促使该框架从自愿守则过渡到对高风险行业的强制性标准。
谢美华夫人：《智能体人工智能治理模型框架》为组织在部署智能体人工智能时确保有意义的人类问责提供指导。组织不应在没有人工审查的情况下允许高风险或不可逆的行动进行。因此，适当的措施包括识别需要人类批准的检查点或行动边界。该框架还强调对用户的透明度，例如事先声明用户正在与代理互动，以及代理的能力和数据访问。
智能体人工智能的用例和相应的保障措施仍在不断演变。因此，我们将与行业监管机构合作，继续监测各行业如何部署智能体人工智能并将上述原则付诸实践，继续咨询和学习国际最佳实践，根据需要对框架进行调整。
英文原文
SPRS Hansard 原始记录 · 抓取日期：2026-06-09
31 Ms Sylvia Lim asked the Minister for Digital Development and Information following the launch of the Model AI Governance Framework for Agentic AI (a) how does the Ministry intend to ensure "meaningful human accountability" for autonomous AI agents that interact with the public in the absence of explicit disclosure requirements; and (b) what triggers would necessitate transitioning the Framework from a voluntary code to enforceable standards for high-risk sectors.
Mrs Josephine Teo : The Model Artificial Intelligence (AI) Governance Framework for Agentic AI (Framework) sets out guidance for organisations to ensure meaningful human accountability in deploying agentic AI. They should not allow high stakes or irreversible actions to take place without human review. Appropriate actions therefore include identifying checkpoints or action boundaries that require human approval. The Framework also emphasises transparency towards users, such as declaring upfront that users are interacting with agents and the agents' capabilities and data access.
Agentic AI use cases and the appropriate safeguards are still evolving. Hence, together with sector regulators, we will continue to monitor how various sectors deploy agentic AI and put the above principles in practice, continue to consult and learn from best practices internationally, to make the adjustments to the framework as necessary.