首先，大模型本身没那么可靠：存在无法根除的幻觉问题、知识时效性问题，任务拆解和规划经常不合理，也缺乏面向特定任务的系统性校验机制。这样一来，以其为“大脑”的智能体使用价值会大打折扣：智能体把模型从“对话”推向“行动”，错误不再只是答错问题，而是可能引发实际操作风险；而真实业务任务往往是跨系统、长链路的，一次小错误会在链路中层层放大，令长链路任务的失败率居高不下（例如单步成功率为95%时，一个 20步链路的整体成功率只有约 36%）。
美國福特漢姆大學法學院教授珍妮佛‧戈登（Jennifer Gordon）接受BBC中文訪問時表示，只要某個產業相對於台灣本地工資「屬於低薪」，並依賴持「綁約簽證」的移工，同時工人還必須自行支付仲介費，「就存在高度強迫勞動風險。」
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