近年来，人工智能（AI）技术的飞速进步带来了诸多变革，尤其是在自动化代理系统方面。具备自主决策和谈判能力的AI代理正逐渐从科幻走向现实，成为消费者和企业进行交易的重要工具。然而，最新的研究表明，在AI与AI的价格谈判中，技术较弱的代理可能会导致其对应用户承担更高的成本，这一现象引发了人们对数字鸿沟加剧的担忧。数字经济正处于转型关键期，而AI代理的实力差距可能正在成为新的不平等来源。人工智能议价的本质以及那些能力较弱的代理为何会“吃亏”，是理解未来数字经济生态不可忽视的议题。研究显示，在模拟买卖双方的多轮谈判中，基于不同AI模型构建的代理表现出了显著的差异。
表现强劲的模型如OpenAI的ChatGPT-3、GPT-4.1以及部分定制的深度学习模型，往往能够精准推断对手的底线和局限，通过更有效的策略达成更优价格。与之相比，较老或规模较小的模型容易在信息不完全的情境下被对方逼至不利地位，导致买方支付更高价格，卖方获得较低利润。这样的不对称不仅反映了算法性能的差异，也折射出模型训练数据、推理能力甚至参数规模的深刻影响。人工智能代理在谈判任务中，常常要处理不完全信息、不确定性和复杂策略选择，能力稍逊者容易陷入谈判循环、提前终止或过度让步。即使是最先进的模型，也存在失败和不稳定的风险，尤其是在面对对抗性策略时。更为重要的是，这种看似技术层面的差异，实际会转化为金融层面的具体亏损，直接影响普通消费者和中小企业的切身利益。
在现实生活中，价格谈判并非所有消费场景的常态，但在批发采购、二手交易、企业对企业的商业谈判中尤为关键。随着电商平台和数字采购助理逐渐普及，AI代理参与谈判的频率和影响力将持续增长。当前，部分电商巨头已开始探索让AI辅助甚至代替人工完成采购和协商的尝试，然而研究者对此持谨慎态度，主张在AI代理全面应用前重视风险管理和系统的健壮性。数字鸿沟因AI技术差异而扩大的担忧，也引起学界和业界的高度重视。具备更多资源和技术优势的用户或企业，能够获得拥有更强议价能力的AI代理，从而形成“技术富者更富”的局面。反之，资源有限者可能因缺乏先进代理而在交易中持续处于弱势，长期累积下来造成经济损失和竞争力下降。
这种技术“马太效应”可能加剧社会不平等，带来深远的经济和伦理问题。一些研究建议，应把评估AI代理的重点从极致性能转向综合风险管理，尤其是在高风险财务决策领域应强化“压力测试”机制。避免单纯追求谈判效率和利润最大化，而忽视模型的失败概率和潜在系统性风险。同时，多模态协调、多模型复核、领域定制化训练等技术手段被视为提升AI代理可靠性的重要方向。用户层面，专家普遍呼吁将AI购物助手视为辅助工具，而非完全替代品。在信任AI做出最终交易决策之前，保留人工监控和干预权责尤为关键。
未来，伴随着AI监管政策逐步完善，技术透明度提升，AI代理谈判将更加安全和普惠。总的来看，人工智能代理在价格谈判中的实力差异揭示了数字经济竞争中的新挑战。与技术进步并行的是，我们必须警惕由此带来的社会不平等扩大和系统风险。只有通过多方协作和科学治理，才能发挥AI议价能力的巨大潜力，同时保障所有用户的公平利益。随着AI代理逐渐融入日常经济生活，我们正面临一次深刻的权力和财富再分配，理解并积极应对这些变革，将决定未来数字时代的经济和社会格局走向。
