產業追蹤／AI代理雙面刃 資安大挑戰

隨着AI技術的快速發展，民衆愈來愈渴望跳脫知識問答的侷限，賦予AI動手使用工具的能力以自動解決問題，AI代理（AI Agent）成爲技術發展的必然方向。AI代理的核心特點是能夠自主分析、決策並執行任務，大幅提升企業的運營效率並降低人工干預需求。從供應鏈管理、智慧製造到自動駕駛和精準行銷，AI代理已在各行各業中被廣泛應用，並迅速擴展應用場景。

在供應鏈管理中，AI代理可根據需求變化自動調整庫存和物流路徑，以確保資源的最佳分配；在智慧製造中，AI代理能協助進行設備的預測維護，通過分析資料檢測潛在的故障風險，並採取行動降低停機成本，提升生產效率。這些應用展現AI代理在提升智慧化和效率上的潛力，也推動AI代理在各行各業被廣泛應用。

隨着企業需求多樣化，AI系統逐步無法滿足複雜業務需求，進一步推動AI代理的出現。隨着AI代理在多樣化場景中的應用需求增加，檢索-生成技術（RAG）的引入，使AI資訊可靠度大幅提升。RAG技術結合檢索與生成功能，能即時從多個資料來源獲取最新信息並生成動態迴應，例如AI代理透過RAG技術，可在接收到查詢時從內部資料庫檢索資料，並結合外部市場資訊提供更精確的迴應，這在需要即時應對的情境中特別有效。

AI代理概念形成後，實現從輔助分析到自動化任務完成的跨越，具備根據環境變化進行即時反應的能力，不僅能根據需求進行分析，還能跨流程執行任務。例如在智慧製造中，AI代理自動監測設備運行狀況並及時觸發維護指令，有效減少人爲操作干預。

AI代理的發展展示了AI技術從基礎分析向智慧化、自主決策演進的完整過程，並逐步實現跨場景、多任務的自動化。如今，AI代理應用範圍涵蓋物流、醫療、金融等多個領域，展現極大的效率提升和成本優化潛力。

AI代理需要存取大量個人或企業資料，包括用戶行爲、公司營運資訊和機密資料，尤其是AI代理執行任務時若無適當管理，可能導致資料在無意中共享或外泄，形成隱私風險。由於RAG技術允許AI代理即時從企業內部資料庫檢索和生成動態迴應，對攻擊者來說，這是一條從外部通往內部的快速途徑，需強化存取控管機制。

AI代理通常需要較高的系統存取權限，以便調用內部系統並完成諸如財務管理、事件應變機制等任務，這更提升AI代理成爲駭客攻擊目標的價值，一旦AI代理的防護機制遭到破解，攻擊者可利用其高權限存取企業內部服務資源，進而擴大並深化受駭範圍。

AI代理的決策高度依賴訓練資料和演算法準確性，而資料中的偏差或算法設計不當可能導致錯誤決策。隨着AI代理在更多場景中的應用，如人員管理、供應鏈調整和風險評估，決策偏差可能造成資源錯誤分配、效率下降，甚至引發倫理和法律挑戰，也存在駭客注入惡意資料影響代理決策的風險。

在供應鏈管理中，智慧調度的AI代理在需求變動時動態分配資源，但若資料中存在偏差或算法設計存在偏見，可能導致某些地區或產品被錯誤估計，導致供應鏈效率低下。此情況反映了AI代理在決策過程中若存在偏差，可能對企業資源分配和用戶體驗帶來不利影響。

AI代理技術雖然在自動化和效率提升上展示巨大潛力，也伴隨着資料管理和隱私保護的風險，尤其是在與RAG技術結合應用後更是如此。從AI會議助手的資料泄露，到自動駕駛和供應鏈智慧調度的風險，都顯示出AI代理應用在隱私保護、攻擊防護和決策透明性方面面對的風險。

面對挑戰，如何規劃引入即時風險評估、精細化的存取控制和多層防護等措施，以強化監控和快速反應能力，將是未來AI安全的重點議題。隨着AI代理的應用普及，未來的資安管理需在保障技術應用和企業安全間取得平衡，確保技術在自動化應用的同時具備長期的安全性與可持續性。（作者是資策會MIC資深產業分析師）