為何AI代理的失控速度比安全標準更快？

當全球企業爭相擁抱AI代理所帶來的效率革命時，一個令人不安的事實正在浮上檯面。麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室（CSAIL）於2025年底發布的AI代理指數，針對30個主流AI代理進行深度分析後發現，這些被視為下一代生產力工具的系統，正在以驚人的速度脫離安全與規範的控制範圍。

觀察這份報告，最令人警醒的不是技術本身，而是整個產業對安全議題的系統性忽視。在30個被分析的AI代理中，有高達24個在2024年至2025年間進行了重大更新，但開發者的注意力顯然集中在功能迭代上，而非安全性的強化。這種「先上線、再修補」的開發模式，與傳統軟體工程的安全最佳實踐形成了鮮明對比。

更值得關注的是，這些AI代理往往無視既有的網路行為規範。報告指出，許多AI代理在執行任務時會直接忽略網站的robots.txt協議——這個原本用於規範爬蟲行為的協議，在AI代理時代形同虛設。這不僅是技術問題，更是對數位空間治理基本原則的挑戰。

安全評估黑箱：誰在為AI代理把關？

CSAIL指數揭示的數據令人震驚：在30個被評估的AI代理中，僅有4個（佔比13%）對外披露了安全評估報告。這4個具備高度自主性的代理分別是ChatGPT代理、OpenAI Codex、Claude Code以及Gemini 2.5 ComputerUse。諷刺的是，這恰恰是目前市場上最主流、最被廣泛採用的產品，其餘25個代理幾乎處於「安全黑箱」狀態。

安全測試細節的缺乏並非唯一問題。報告顯示，23個被評估的AI代理未提供任何第三方數據驗證，這意味著其性能表現和安全性幾乎無法被獨立的學術機構或安全研究組織進行審視。當AI系統的決策過程缺乏透明度，社會大眾和監管機構便難以對其進行有效的問責。

研究進一步發現，大多數AI代理依賴來自Anthropic、Google或OpenAI的基礎模型，並在此基礎上附加額外的功能層。然而，基礎模型的安全性並不能完全代表整個代理系統的安全性。這個「樂高式」的建構模式意味著，每個額外的組件都可能成為潛在的安全攻擊面。

企業盲目部署的代價：83% vs 29%的安全落差

當我們將視角從技術層面轉向企業決策層，一幅更加令人憂心的圖景浮現。Cisco於2026年發布的報告顯示，83%的組織計劃在2025年初大規模部署AI代理，但僅有29%的組織表示對自身的安全準備程度感到有信心。這道高達54個百分點的信心差距，揭示了企業在AI代理競速賽中面臨的核心困境：是追求速度，還是確保安全？

這個數據背後反映的是一種普遍的「錯失恐懼症」（FOMO）心態。在競爭壓力下，許多企業選擇先部署再說，將安全性審核推遲到後續階段。然而，安全研究人員警告，這種做法可能導致災難性的後果。AI代理的自主特性意味著，一旦部署後才發現安全漏洞，修補成本將遠高於事先預防。

Cisco報告列舉了AI代理部署中最常見的安全威脅類型，這些威脅正在對企業構成實質性風險：

• 提示注入攻擊（Prompt Injection）：攻擊者通過精心設計的輸入來操縱AI代理的行為，可能導致敏感數據洩露或執行非預期命令。
• 越獄攻擊（Jailbreak）：針對AI系統安全邊界的突破技術，使原本受限的模型產生有害或危險內容。
• 供應鏈漏洞：AI代理依賴的第三方組件或基礎模型可能成為攻擊入口，尤其在開源生態系統中更為常見。
• 模型上下文協議（MCP）漏洞：作為AI代理與外部系統交互的橋樑，MCP協議本身若設計不當，可能成為數據洩露或未授權訪問的途徑。

全球政策十字路口：創新與監管的博弈

面對AI代理的快速發展，全球主要經濟體正在探索不同的政策路徑。2025年的政策格局呈現出明顯的分化傾向，這種分化不僅反映了各經濟體對創新與安全之間平衡的不同理解，也預示著未來全球AI治理可能走向碎片化。

美國：自願框架優先。截至2025年底，美國政府仍傾向於依靠現有法律框架來規範AI代理，而非制定專門的新法規。這種做法給予企業較大的創新空間，但也意味著缺乏統一的強制性安全標準。觀察顯示，這種「軟性監管」路徑可能加劇大型企業與中小企業之間的安全能力差距——前者有資源自願實施高標準安全措施，後者則可能完全依賴開發商的默認設定。

歐盟：簡化規則促投資。歐盟AI法案原本以嚴格著稱，但2025年出現了微妙轉變。歐盟機構開始簡化部分規則，試圖在確保安全的同時降低企業合規負擔，吸引更多AI投資流入歐洲市場。然而，這種平衡策略的效果仍有待觀察，批評者擔心過度簡化可能削弱法案的原始保護意圖。

中國：關注但不強制。中國政府在AI代理領域的態度相對審慎，目前主要聚焦於監測和關注，而非立即推出強制性法規。諷刺的是，這種「觀望態度」似乎與中國AI代理在安全框架採用上的低比例形成了某種對應——沒有明確的政策壓力，開發商缺乏投資安全的動機。

無論採取何種政策路徑，一個共同的挑戰正在浮現：目前尚未出現普遍接受的AI代理行為標準，也缺乏對用戶披露AI性質的強制要求。這意味著普通網路用戶在與AI代理互動時，往往無法確定對方是人類還是自動化系統，這種不透明性正在侵蝕數位空間的信任基礎。

更令人擔憂的是，在缺乏統一標準的情況下，不受控制的AI代理部署可能導致連鎖反應。開源社區已經觀察到AI生成程式碼污染的風險——當AI代理在沒有適當安全審查的情況下向開源項目貢獻代碼時，整個軟體供應鏈都可能受到影響。

2026年企業AI代理部署行動指南

面對AI代理帶來的安全挑戰，企業不應陷入「不作為」與「盲目作為」的兩極。基於MIT CSAIL和Cisco報告的發現，以下是經過實踐驗證的行動框架，幫助組織在享受AI代理效率紅利的同時，有效管控安全風險。

第一步：建立基於角色的訪問控制（RBAC）

AI代理的權限不應一刀切地授予。根據最小特權原則，每個AI代理只能獲得完成其指定任務所需的最小權限集合。這意味著，一個負責客戶服務的代理不應擁有存取內部財務數據的權限；一個用於數據分析的代理不應具備系統修改能力。RBAC的實施需要跨部門協作，確保權限設置既能支持業務運營，又能有效限制潛在攻擊面。

第二步：部署持續監控系統

靜態的安全配置無法應對AI代理的動態行為特性。企業需要建立實時監控機制，追蹤每個AI代理的行為模式、數據訪問頻率和決策路徑。異常行為的早期偵測至關重要——例如，一個原本只讀取客戶數據的代理突然開始嘗試寫入操作，這可能是提示注入攻擊的跡象。監控系統應具備自動響應能力，在檢測到可疑活動時立即觸發警報或暫停代理操作。

第三步：確保人類監督機制

AI代理的名稱中雖然包含「代理」（Agent）一詞，但這不意味著它可以完全獨立運作。關鍵決策——尤其是涉及財務、法律或敏感的客戶數據時——仍需人類審核。這種「Human-in-the-Loop」機制不僅是安全防線，也是合規要求。根據行業經驗，高風險操作應設置強制人工批准閾值，確保任何潛在有害行為都能被及時攔截。

第四步：建立供應鏈安全審查流程

AI代理的安全等級往往取決於其最薄弱的組件。在選擇AI代理解決方案時，企業應對供應商進行嚴格的安全評估，包括其基礎模型來源、第三方組件整合方式以及安全事件響應能力。定期審計和滲透測試應成為標準實踐，而非可選項目。

常見問題（FAQ）

Q1：企業如何評估AI代理供應商的安全能力？

評估AI代理供應商時，應首先檢查其是否披露安全評估報告、是否有第三方獨立審計、是否採用業界認可的安全框架（如Anthropic的負責任擴展政策或OpenAI的準備框架）。此外，需了解其基礎模型來源、數據處理方式以及安全事件響應流程。實地測試和概念驗證（POC）階段應包含滲透測試，驗證供應商宣稱的安全能力是否屬實。

Q2：AI代理是否需要向用戶披露其AI性質？

目前尚無普遍強制要求，但越來越多的監管機構和行業組織正在推動這方面的立法。從倫理和風險管理角度，建議企業主動披露AI代理的使用，這不僅能避免潛在的法律風險，也有助於建立用戶信任。未披露的AI代理若被發現，可能導致信任危機和品牌聲譽損失。

Q3：開源AI代理是否比商業產品更不安全？

不一定。開源項目的透明度是其優勢之一——任何人都可以審查代碼、發現漏洞並提出修復。然而，開源AI代理的劣勢在於缺乏專門的安全團隊持續維護，社區響應漏洞的速度可能不如專業商業團隊。企業採用開源AI代理時，應建立自己的安全審查和監控能力，而非完全依賴開源社區。

結論與行動呼籲

MIT CSAIL的2025年AI代理指數為整個產業敲響了警鐘。當83%的企業爭相部署AI代理時，僅有29%感到安全準備就緒——這個巨大的信心差距說明，我們正在一場缺乏安全網的競速中狂奔。安全標準的缺失不僅是技術問題，更是治理問題、倫理問題。

2026年將是AI代理發展的關鍵年份。隨著市場規模預計突破500億美元，安全議題將從後台走向前台，成為企業決策的核心考量。那些選擇在安全上投資的組織，不僅能規避災難性事件，更能在日益重視AI倫理的市场中建立競爭優勢。

現在是行動的時刻。不要等到安全事件發生後才後悔莫及。

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參考資料

• MIT CSAIL 2025 AI代理指數 – https://aiagentindex.mit.edu/
• Cisco 2026 AI代理安全報告
• 資安人 – 〈AI代理蓬勃發展卻缺乏規則或安全披露〉 – https://infosecu.technews.tw/2026/02/20/ai-agents-abound-unbound-by-rules-or-safety-disclosures/
• Anthropic 負責任擴展政策（RSP）
• OpenAI 準備框架（Preparedness Framework）