深度分析 AI 代理人信任研究：使用者依任務特性調整授權，委託後悔現象浮現 一項針對 20 名大學生的控制實驗發現，使用通用型 AI 代理人（OpenClaw）執行日常任務時，使用者的信任並非對系統一視同仁，而是根據任務特性（隱私、風險、可逆性）逐項調校。其中，傳送電子郵件這類不可逆且對外可見的任務，觸發最顯著的信任下降（平均 3.10 分）與最高的核准需求（平均 4.65 分）。
