管理層視角｜當 OpenClaw 遇上刑責紅線：2026 企業「合規生存」的終極博弈

2026 年的香港商界，正面臨一場前所未有的「完美風暴」。這場風暴由三股力量匯聚而成：一是技術的野蠻生長——OpenClaw（前身為 Moltbot/Clawbot）等 Agentic AI 工具的普及，讓自動化操作變得唾手可得；二是法律的雷霆手段——除了《保護關鍵基礎設施條例》的實施，法改會針對「電腦網絡罪行」的立法建議，正將企業的資安責任從「行政處分」推向「刑事重罪」的深水區；三是人才結構的變數——被視為「數碼原住民」的青年員工，正無意間成為這場風暴的導火線。

對於 CEO 與 CIO 而言，今天的決策不再只是關於效率或預算，而是關於「自由與生存」。當一個未經審計的 AI 代理在後台執行了一個自動化點擊，可能同時觸發了技術漏洞與刑事紅線時，我們必須重新審視企業的數碼邊界。

一、 技術的雙刃劍：OpenClaw 與「無意識入侵」

OpenClaw 帶來的最大改變，是它賦予了 AI「手腳」。它不再只是像 ChatGPT 那樣生成文字，而是能自主登入系統、截取數據、調用 API。這種 LAM（Large Action Model，大型行動模型） 能力，模糊了「自動化工作」與「網絡入侵」的界線。

 1. 效率背後的灰色地帶

過去，員工手動複製資料是辦公；現在，OpenClaw 可以全天候、高頻率地執行數據採集。在技術層面，這些只是代碼的執行；但在法律層面，這些行為正精準地踩在犯罪的紅線上。

例如，為了進行競品分析，市場部部署的 AI 代理自動繞過了某個網站的登入牆，大規模抓取數據。在 AI 的邏輯裡，這只是「完成任務」；但在法律視角下，這可能構成「非法干擾」或「非法截取」。

 2. 「影子代理」的失控風險

更可怕的是，這些工具往往由追求效率的前線部門私自引入（Shadow AI）。CEO 可能根本不知道，某個雲端伺服器裡正運行著一個擁有高權限的 OpenClaw 腳本。一旦這個腳本失控或被駭客利用，企業就瞬間從「受害者」變成了「嫌疑人」。

二、 雙重枷鎖：從行政合規到「刑事責任」的跨越

2026 年的法規環境，實際上為企業構建了一個嚴苛的「雙層責任框架」。這不再是單一法條的約束，而是一個從企業錢包到管理者人身自由的立體監管網。

1. 第一層框架：行政合規的「底線」

《保護關鍵基礎設施條例》設立了企業運營的底線。它要求企業必須建立防禦機制、必須在時限內通報事故。在這個層面上，OpenClaw 的風險在於它可能成為被攻擊的跳板。若因管理疏忽導致數據外洩，企業面臨的是高額的行政罰款。這屬於「錢能解決的問題」，是商業成本的一部分。

2. 第二層框架：刑事責任的「天花板」

然而，法改會建議的電腦網絡罪行立法，則構建了法律的天花板。這層框架關注的不再是「你有沒有防守」，而是「你的 AI 做錯了什麼」。

模糊的授權邊界：當 OpenClaw 在缺乏清晰授權的情況下，自動存取了並非預期公開的敏感資源，極易被界定為「未獲授權取用」。

終身監禁的威懾：新建議中提到，若相關罪行危害他人生命（如影響醫院運作）或嚴重破壞關鍵基礎設施，最高刑罰可達終身監禁。這意味著，資安事故的後果不再僅是罰款，而是管理層的牢獄之災。

CEO 洞見：在 AI 自動化的世界裡，「我不知道 AI 會這樣做」或「這是員工個人行為」已不再是有效的免責辯護。

三、 第三道防線的缺口：當「數碼原住民」成為風險傳導者

除了技術與法律的夾擊，2026 年企業面臨的另一個隱形風險，在於人才結構的代際差異。這一代進入職場的年輕人（Gen Z），對新技術接受度極高，但在合規意識上往往存在盲區。

1. 「效率至上」與「合規底線」的代溝

年輕員工為了表現，往往傾向於尋找捷徑。當他們發現 OpenClaw 可以自動化處理枯燥工作時，會毫不猶豫地部署，卻忽略了這個動作可能觸犯刑責紅線。

警示：這創造了一個危險場景——前線員工為了效率「私自武裝」AI，企業的風險邊界就這樣在管理層看不見的角落被突破。

2. 從受害者到「無意共犯」

警方數據顯示，針對青年的網上求職騙案在 2025 年激增。在 Agentic AI 時代，騙徒利用 OpenClaw 構建的詐騙場景更加逼真。實習生或初級員工若誤信了偽裝成「高效工具」的釣魚軟件，並將其接入公司網絡，這就不再是個人的損失，而是企業供應鏈安全的重大事故。

四、 2026 戰略導航：重構「人機共治」的決策框架

面對 OpenClaw 的技術誘惑、刑事法律的威懾，以及青年員工帶來的變數，企業不能再用舊有的 IT 管理思維來應對。我們需要將視角拉高，從管治文化與風險原則的層面，重新定義人與 AI 的協作邊界。

 1. 確立「可解釋性」優先的治理原則 (Principle of Explainability)

在引入 Agentic AI 時，管理層應首先問的不是「它能多快完成工作」，而是「我們能否解釋它的工作」。

黑盒子的透明化：企業應制定政策，要求所有關鍵自動化流程必須具備「可解釋性」。當監管機構詢問時，企業必須有能力還原決策邏輯。

2. 認清現實：防禦沒有終點

在 OpenClaw 時代，攻擊成本極低，防禦成本極高。企業必須接受「無法阻止所有攻擊」的現實。

因此，戰略重點應從「如何不出事」轉向「如何在出事後快速證明盡責」。建立清晰的決策記錄，與專業顧問保持溝通，並定期進行情境演練，是 2026 年管理層的必修課。

結語：這是一場沒有終點的學習

OpenClaw 與刑責立法的同步到來，標誌著我們進入了一個「規則尚未完全寫好」的時代。

對於企業領袖而言，2026 年最重要的能力不是掌握最新技術，而是保持清醒的風險意識，以及在不確定性中做出謹慎判斷的智慧。

在 AI 與法律的交叉路口，提出正確的問題，往往比尋找答案更為重要。

在刀尖上跳舞，需要的不是盲目的勇氣，而是對每一步的深思熟慮。

撰文：翁希廉（Willis Yung）
資訊安全及科技風險專家，現任數字銀行資訊安全主管，專注 AI 治理、網絡安全與金融科技風險管理；亦為「數苗青少年慈善基金」創會會長，推動青少年數碼素養與 AI 倫理教育，長期關注人工智能對教育、社會及政策發展的影響。
網站：www.seedmaster.org