AI替你談判，但你知道它談輸了嗎？

如果替你談判的AI悄悄讓你少賺了錢，而你永遠不會發現——這還算是「幫助」你嗎？

一場69人的小實驗，揭開一個大問題

Anthropic在2026年4月公開了一項名為「Project Deal」的內部實驗。公司給69名員工每人100美元的預算，讓他們透過AI代理人互相買賣二手物品。代理人同時扮演買家與賣家，交易的是真實商品、流通的是真實金錢。最終，實驗促成了186筆交易，總價值超過4,000美元。

實驗設計了四個獨立市場：其中一個是「真實」市場，所有人都由Anthropic最先進的模型代理，交易在實驗結束後確實執行；另外三個則是研究用的對照組，搭載不同能力等級的模型。

數字本身並不令人意外。真正讓Anthropic研究團隊停下來思考的，是一個安靜卻深刻的發現。

你在輸，但你不知道

實驗結果顯示，被更先進模型代理的用戶，客觀上取得了更好的交易條件。這聽起來合理。問題在於另一側：被較差模型代理、實際上處於劣勢的用戶，並未意識到自己吃虧了。

Anthropic將這個現象稱為「代理人品質落差」，並明確指出：「處於不利地位的人，可能根本不知道自己的處境更差。」

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更耐人尋味的是另一項發現：用戶一開始給AI的指示內容，對最終的成交率與價格幾乎沒有影響。換句話說，你花多少心思設定條件，似乎都不如你用的是哪個模型來得重要。

為什麼現在這件事值得認真看待

69人的內部測試，聽起來像是一個有趣的小故事。但它所指向的未來，卻一點都不小。

AI代理人正在快速滲透真實的高風險決策場景：房產議價、保險條款選擇、薪資談判、供應鏈採購合約。當這些場景都由AI代為執行，「你用哪個AI」將悄然決定你在人生關鍵時刻的輸贏。

對華人世界而言，這個問題有幾層值得關注的維度。在台灣與香港，中小企業佔經濟結構的核心，若大型跨國企業率先部署高性能AI代理人進行商業談判，中小企業在不對等的條件下，可能在不知情的情況下持續讓步。在東南亞的華人商業社群，人際關係與信任長期是交易的基礎——當AI介入這個生態，「信任」的對象究竟是人，還是模型？

此外，中國大陸的科技企業如阿里巴巴、騰訊、百度正積極發展自主AI代理人技術。若全球市場形成「AI代理人談判」的新常態，模型能力的差距將直接轉化為商業競爭力的差距，這與當前中美科技競爭的脈絡高度重疊。

誰得利，誰受損，誰甚至不知道自己受損

從企業角度看，AI代理人意味著大幅降低談判成本、提升規模化效率。從消費者角度看，便利的背後藏著一個新型風險：你的「代理人」是否真的站在你這邊？從監管角度看，當交易雙方都由AI執行，透明度、責任歸屬、消費者保護的框架都需要重新設計。

這與傳統的「資訊不對稱」問題有本質差異。過去，問題是賣家知道的比買家多。未來，問題可能是：雙方都不完全清楚自己的AI做了什麼決定、基於什麼邏輯。格差存在，但沒有人能輕易指出它發生在哪一刻。

而「初始指示不影響結果」這個發現，帶出了另一個值得深思的問題：如果用戶的意圖在AI代理過程中幾乎被稀釋，那麼「AI是工具」這個前提，是否本身就需要被重新檢視？