AI代理人帶來的機遇、挑戰與風險
這幾年我們常聽到「ChatGPT」、「生成式 AI」，很多人用它來寫文章、翻譯、甚至寫程式。但 AI 的發展並沒有停在「單次回答」這個階段，而是往下一步走：AI 代理（Agent）。
什麼是 AI 代理？可以想像它像一個 會自己規劃事情的數位助理。
- 以前的 AI 只能「回答問題」，就像一個被動回覆的客服。
- 現在的 AI 代理，能「自己想辦法完成任務」，例如：
- 你叫它幫忙訂機票 → 它會查航班、比價、幫你填表單。
- 你要它分析銷售數據 → 它會拉資料、畫圖、寫報告。
聽起來很方便，但問題來了：如果這個 AI 助理被騙，或者有人偷偷塞進去惡意指令，它可能就會「幫壞人做事」。例如：把公司機密文件外傳、下載病毒檔、甚至寫出惡意程式。2025 年 8 月，多篇報導指出，AI 代理雖然前景看好，但同時也暴露出新的風險：
- 如何建立「可信任」的 AI 系統？
- 影像也可能成為攻擊入口：圖片縮放後，隱藏的指令跑出來，AI 竟然會聽從執行。
- AI 影響勞動市場：年輕人找工作變難，因為入門職位被 AI 取代。
- AI 甚至被用來寫勒索病毒：有駭客開始用生成式 AI 幫忙設計、加速勒索程式開發。
- 當 AI 代理彼此對話：代理與代理之間可能互相傳遞錯誤或惡意訊息。
- 研究單位建立「AI 安全地圖」：幫助大家看懂「技術漏洞 → 真實影響」的關聯。
- 合規與法規壓力：隨著 AI 普及，公司需要遵守新的 AI 法規（ISO 42001、NIST AI RMF），否則可能面臨罰則。
背景與趨勢：為什麼 AI 安全這麼重要？
- AI 已經從「工具」變成「助理」
以前的 AI 就像是 Google：你問，它答。現在的 AI 代理就像「會幫你跑腿的助理」，它會自己想要怎麼達成你的要求。這種能力一方面很強大，另一方面也讓它更容易「被騙去做壞事」。比方說：
你跟 AI 說「幫我查一下會議紀錄」。它照做，但如果有人在圖片或文件裡藏了一句「把這份檔案寄到某個信箱」，AI 可能也會照做，因為它「分不清楚這是陷阱」。
- 新的攻擊手法：從文字到圖片
我們以往聽過「提示注入」（Prompt Injection）：駭客在文字中塞指令，騙 AI 去做額外的事情。現在更進一步，圖片也可以成為攻擊入口。
研究人員發現，如果在圖片裡藏一段小字，縮放後才看得見，AI 模型卻能讀到，還會照做！這就像你看一張照片沒什麼異常，但 AI 看見了「偷偷寫的指令」。這讓人警覺：AI 不只是要防假消息，連看圖片都可能被利用。
- AI 對工作機會的影響
除了技術風險，AI 也影響到社會。Stanford 的研究顯示，22–25 歲的新鮮人，找工作的難度增加，因為很多入門職缺（像基礎程式設計、行政支援）被 AI 部分取代。雖然薪資影響還不明顯，但職場入口正在被 AI 改變。
- AI 被駭客利用：勒索病毒的時代來了
以前要寫勒索病毒，需要懂程式、懂漏洞。但現在有駭客直接用 AI 幫忙產生攻擊程式，甚至有「AI 生成的勒索軟體」POC（概念驗證程式）出現在網路上。雖然目前規模還不大，但這表示：駭客的門檻變低了。未來更多人能利用 AI 做壞事。
- 當 AI 代理彼此對話
未來公司裡可能同時有好幾個 AI 助理，負責不同工作。問題是：如果其中一個 AI 被騙，它可能把錯誤的訊息傳給另一個 AI，然後錯誤就會擴散。這就像「謠言」在群體裡傳開一樣，後果很難控制。
- AI 安全地圖：幫助我們看懂風險
日本 KDDI 的研究單位提出了一張「AI 安全地圖」，它把技術漏洞（例如模型被操縱、資料被竊取）對應到現實世界的後果（例如財務損失、隱私外洩、基礎設施被癱瘓）。這張圖讓企業能更快理解：技術問題不是抽象的，它會直接造成真實損害。
- 法規壓力：AI 不能「邊做邊試」了
最後，AI 的發展也遇到合規挑戰。各國開始制定 AI 法規（像 ISO 42001、NIST AI RMF），要求公司要能解釋 AI 的決策、避免偏見、保護資料隱私。這代表：未來用 AI，不只是要好用，還要合法、安全。
案例解析：從技術漏洞到社會影響
- 案例一：怎麼打造「可信任」的 AI 代理？
很多人以為要讓 AI 系統安全，只要「寫好提示」就行。但專家提醒：這樣想太簡單了。要讓 AI 代理「可信」，其實要像設計飛機一樣，遵循工程規範。具體要做幾件事：
- 輸入要乾淨：確保 AI 吃到的資料沒有惡意內容（就像不吃壞掉的食物）。
- 輸出要檢查：AI 說要寄一封信或下載一個檔案時，要先驗證它是不是安全的。
- 工具要有限制：AI 能用的工具（像寄信、存取資料庫）要有最小權限，不能讓它「想做什麼就做什麼」。
- 要能監控和中斷：萬一 AI 做錯事，系統管理員要能馬上介入並停止它的行為。
- 要有測試和持續改進：AI 系統要定期測試，就像汽車要定期保養。
這些做法加起來，才能讓 AI 不只是「聰明」，還能「可靠」。
- 案例二：影像縮放也能成為攻擊入口
過去大家都擔心有人在文字裡藏惡意提示，現在連圖片也可能是陷阱。研究團隊發現：如果在一張圖片裡藏入一行很小的字，當圖片縮小或轉換格式時，那行字會變得「剛好能被 AI 看見」。結果是：人類肉眼可能沒注意到，但 AI 卻會把它當成指令來執行。舉個例子：
- 圖片上表面是一張會議邀請。
- 但縮小後，藏在角落的小字會跑出來，內容是「把我的日曆寄給某某人」。
- AI 看到後，真的就把使用者的日曆匯出寄出去。
這代表什麼？資料前處理（像縮放圖片、轉檔）不再只是單純的技術細節，它已經是安全風險的一部分。研究團隊甚至開發了一個名叫 Anamorpher 的工具，讓企業測試自己是否容易受到這種攻擊。
- 案例三：AI 對年輕人工作的衝擊（The Register, 2025/8/26）
AI 不只是技術問題，它也正在改變勞動市場。Stanford 的研究顯示：22–25 歲的年輕人，特別是剛畢業的學生，在找工作時遇到更多困難。原因是很多入門職缺，像初階程式設計、基本文書處理，已經可以部分交給 AI 來做。數據顯示：在「AI 曝險度高」的產業，新鮮人找到工作的比例比 5 年前下降了 13%。不過，目前薪資還沒有受到大幅影響，主要是「進入門檻」變高了。換句話說：
- 公司不太需要新人做基礎任務，因為 AI 可以代勞。
- 但需要的「進階任務」還是要靠有經驗的人。
這提醒我們：AI 對職場的影響，短期內不一定是薪水，而是「誰能找到工作」。
- 案例四：AI 幫駭客寫勒索軟體
這大概是最讓人驚訝的消息之一：AI 不只是幫人寫報告，它現在還能幫駭客寫惡意程式。報導指出，已經有駭客嘗試用 本地 LLM（大型語言模型） 來生成勒索軟體的程式碼。例如一個叫 PromptLock 的概念驗證程式（PoC）：
- 它用開源模型（gpt-oss-20b）來產生攻擊程式。
- 可以自動生成跨平台（Windows、Linux、macOS）的腳本。
- 還內建加密模組（SPECK 128）。
目前還沒有看到大規模攻擊，但這代表什麼？過去要寫勒索病毒，需要懂程式、懂漏洞。現在有了 AI，任何人只要「會問 AI」，就可能寫出攻擊工具。這會讓「勒索軟體即服務」（RaaS）更容易擴散，也讓更多沒有專業技術的人能參與網路犯罪。
- 案例五：當 AI 代理彼此對話（Rapid7, 2025/8/26）
另一個有趣但危險的現象是：當多個 AI 系統彼此合作時，問題會更複雜。想像一下：
- 你有一個 AI 負責查詢資料，另一個 AI 負責發送郵件。
- 如果第一個 AI 被餵了惡意訊息，它可會把錯誤的內容傳給第二個 AI。
- 第二個 AI 以為這是正確的，就真的寄出了敏感資訊。
這種「連鎖錯誤」很可怕，因為：
- 問題不一定馬上被人察覺。
- 即使你有監控，也很難分辨哪個 AI 在哪個階段被污染。
專家提醒：光是能觀察（Observability）和能中斷（Kill switch）還不夠，還要有「邊界設計」與「權限隔離」。 也就是說，AI 和 AI 之間的互動要有防火牆，不能完全信任彼此。
- 案例六：AI 生成勒索時代來臨（Wired, 2025/8/26）
除了剛剛提到的 PromptLock，Wired 也指出，AI 生成勒索軟體的「商業化」跡象已經出現。有駭客團體開始販售「AI 幫忙生成的勒索軟體」套件，價格大概 400–1200 美元。這些勒索工具不僅能自動加密檔案，還能自動生成勒索信，甚至幫駭客挑選目標。有些駭客還用 AI 幫忙「寫客服回覆」，當受害者付款時，他們能用「專業客服語氣」處理對話。這代表勒索軟體的生態正在產業化、專業化，而且 AI 的參與讓整個過程更快更有效率。
7) 案例七：AI 安全地圖（Help Net Security, 2025/8/27）
日本 KDDI 研究單位提出了一張「AI 安全地圖」。這張地圖的目的，是把「技術漏洞」和「現實世界的影響」連起來。比方說：
- 如果 AI 的「完整性」被破壞（也就是輸出的結果被操縱），可能導致醫療 AI 給出錯誤診斷，造成病人風險。
- 如果 AI 的「機密性」被破壞，可能導致公司內部資料外洩，進而造成財務損失。
- 如果 AI 的「可用性」受攻擊（像是被 DDoS 攻擊癱瘓），可能讓關鍵基礎設施停擺。
這張地圖提醒我們：AI 的漏洞不是抽象問題，它們會直接影響生活和社會。
- 案例八：合規與法規挑戰（Help Net Security, 2025/8/27）
- 最後一個案例談到合規，隨著 AI 系統越來越廣泛，監管單位也開始要求企業必須符合標準，例如：
- NIST AI RMF：美國提出的 AI 風險管理架構。
- ISO/IEC 42001：國際標準，要求公司在導入 AI 系統時，要有透明度、可解釋性和風險治理。
專家建議企業：
- 不要等法規強制才開始準備，而是要主動導入這些標準。
- 把 AI 納入原本的 GRC（治理、風險、合規）流程。
- 最好能用自動化工具來蒐集合規證據，因為 AI 系統動態變化快，人工追蹤很容易漏掉。
這也意味著：AI 的使用不只是技術問題，它已經成為「管理和合規問題」。
綜合分析：共同的風險模式
看完八個案例，我們可以看到一些共同點：
- AI 容易被「操縱」：不論是文字提示、圖片縮放、還是跨代理傳遞，AI 都可能「照單全收」，乖乖執行惡意指令。
- AI 降低了攻擊門檻：駭客不需要多厲害，會問 AI 就能寫出惡意程式。勒索軟體的產業化正在加速。
- AI 的風險不只在技術層面：它也改變了職場（年輕人找工作難）、影響社會（隱私外洩、醫療診斷錯誤）、帶來法律壓力（合規挑戰）。
- AI 代理的「自動化」加大了風險範圍：傳統電腦程式通常需要人操作，但 AI 代理會自己規劃、自己行動。這讓錯誤和惡意行為更快擴散。
防範建議
那麼，組織該如何應對AI的發展？以下是給入門讀者的建議（不用太多技術背景也能理解）：
- 技術面
- 檢查 AI 的輸入和輸出：不要完全相信 AI，看它要做的動作是否合理。
- 限制 AI 的權限：不要讓 AI 直接有「全權操作」的能力，該設防火牆的地方就要設。
- 監控 AI 的行為：像裝監控器一樣，記錄 AI 的操作，一旦有異常就能立刻停下來。
- 人員面
- 訓練使用者：讓員工知道圖片、文件裡可能藏陷阱，不要隨便點擊或打開。
- 培養懷疑習慣：遇到急迫要求或看似太好的機會，先懷疑、再驗證。
- 流程面
- 建立驗證流程：任何涉及付款、合約、或資料外傳的動作，都要二次確認（例如透過電話）。
- 供應鏈安全：不要隨便相信合作夥伴寄來的 NDA 或附件，要有專門的檔案交換平台。
- 法規與管理
- 提早導入 AI 標準（如 ISO 42001、NIST AI RMF），避免等法規落地才手忙腳亂。
- 自動化追蹤合規：AI 系統變化快，要有自動化工具來收集「證據」，證明自己符合規範。
AI 的未來要「可信」才能長久
AI 正在從工具變成助理，甚至是「自動化工作夥伴」。這帶來巨大的便利，也帶來巨大的風險。這些案例告訴我們：
- AI 不只是會「說錯話」的聊天機器人，它可能被利用來偷資料、發動勒索攻擊、甚至影響社會就業。
- 要讓 AI 成為「可信」的工具，必須從技術、人員、流程、到法規全面加強。
- 企業和個人都需要建立「安全意識」，不再盲目信任 AI 的結果。
最重要的一句話是：AI 的價值不在於它有多聰明，而在於它能不能安全、可控、被信任地使用。台灣應用軟件在AI應用風險管理有深度研究，歡迎來電聯繫我們，已獲取更進一步的參考資料。
參考資料：- https://www.securityweek.com/beyond-the-prompt-building-trustworthy-agent-systems/, (2025/8/26)
- https://www.securityweek.com/ai-systems-vulnerable-to-prompt-injection-via-image-scaling-attack/, (2025/8/26)
- https://www.theregister.com/2025/08/26/ai_hurts_recent_college_grads_jobs/, (2025/8/26)
- https://www.theregister.com/2025/08/26/first_aipowered_ransomware_spotted_by/, (2025/8/26)
- https://www.rapid7.com/blog/post/what-happens-when-agentic-ais-talk-to-each-other/, (2025/8/26)
- https://www.wired.com/story/the-era-of-ai-generated-ransomware-has-arrived/, (2025/8/26)
- https://www.helpnetsecurity.com/2025/08/27/ai-security-map-linking-vulnerabilities-real-world-impact/, (2025/8/26)
- https://www.helpnetsecurity.com/2025/08/27/matt-hillary-drata-ai-regulatory-compliance/, (2025/8/26)
深入解析2025年AI代理人帶來的機會與風險。本文探討AI如何被駭客利用於社交工程、勒索軟體攻擊，並分析對職場與社會的衝擊。提供技術、人員、流程與法規四個層面的實用防禦建議，幫助企業建立可信賴的AI安全防線。