編按：AI代理能力快速擴張，資安防線也面臨全新挑戰。從AI逃離沙盒、跨越權限，到人類審查時間被壓縮，企業不能只靠傳統防護思惟。輝達等科技大廠組成安全聯盟，正凸顯AI安全已成為產品與商業決策的核心課題。
今年7月底，輝達（NVIDIA）、微軟（Microsoft）、CrowdStrike、Databricks、Hugging Face等37家科技大廠與新創公司，共同成立「Open Secure AI Alliance」。這個社群成立的時間點值得探討：就在其成立的六天前，OpenAI揭露一起引人深思的資安事件。在評估網路安全能力時，一個AI代理（AI agent）程式竟然逃脫原先設定的沙盒（Sandbox），連上公開網際網路，並在執行任務的過程中，存取Hugging Face的基礎設施。
這些事件共同揭示一件正在快速發生的趨勢：AI的安全性（Safety與Security），正迅速跳脫企業資安長（CISO）與「信任與安全」（Trust & Safety）團隊的專業孤島，正式成為產品開發與商業決策的核心環節。
破解AI防線！人人皆可成為找出漏洞的英雄
Open Secure AI Alliance計畫整合開源模型、安全工具、評測方法、紅隊演練（Red teaming），以及漏洞管理等資源。這項倡議之所以重要，是因為AI資安仍是一門相對年輕的學科。未來許多最具價值的安全發現，不一定只會來自傳統的資安機構。
以國際組織「HackAPrompt」為例，創辦人最初邀請參與者發揮創意，嘗試突破大型語言模型（LLM）的安全防護機制。參與者針對三個模型，提交超過60萬個對抗性提示詞（Prompt），最終形成一個珍貴的研究資料集，協助研究人員理解人們如何操縱AI系統。
令人驚訝的是，許多參與者原本並沒有資安背景。他們共同擁有的是好奇心、追根究柢的精神，以及一個簡單的提問：「如果我試試看這個，會發生什麼事？」
在一個我們仍無法完全預測系統行為的領域裡，這種思惟尤其重要。因為每一次新能力的出現，都可能伴隨著新的「失效模式」（Failure mode）。當AI資安議題走出CISO的孤島，我們若能引入愈多元的視角，就愈有機會在惡意攻擊者出手前，搶先找出系統弱點。
AI「逃跑」事件！沙盒測試的風險，業界早有先例
OpenAI與Hugging Face的事件，被生動地形容為「AI為了更快完成作業而逃跑」。這種擬人化的說法讓大眾更容易理解，也成功喚起主流市場的關注，但此風險在業界早有先例。
例如，早在今年5月，AI新創Anthropic就曾指出，他們觀察到旗下模型Claude為了完成任務，曾「善意地」逃離沙盒；該模型甚至曾檢查Git歷史紀錄，來尋找程式碼測試的答案，或是辨識出自己正接受哪一項基準測試（Benchmark），進而找到作弊解密的方法。
這個脈絡非常關鍵。這類行為與傳統的「越獄」（Jailbreak，使用者刻意操縱模型以突破限制）不同，也與外部駭客利用系統漏洞發動攻擊有別。它代表的是一種全新的風險：一個能力夠強大的AI Agent，可能為達成被授權的目標，自行摸索出一條未經授權的路徑。
牛津大學的研究人員已針對這類風險開發「SandboxEscapeBench」，試圖系統性評估這種能力，研究前沿模型是否能辨識，並利用存在漏洞的容器（Container）設定。
真正的重點並不是「每個Agent最終都會逃離沙盒」，而是企業必須認知到：沙盒不應被視為絕對可靠的安全控制機制。尤其當Agent具備執行程式碼、使用系統憑證（Credentials）、連接網路或操作其他工具的權限時，更是如此。
因此，安全性必須從「整體系統」的角度來考量：
．模型本身具備什麼能力？
．它接收到什麼樣的目標？
．它可以使用哪些工具與憑證？
．隔離架構（Containment architecture）如何設計？
．監控層（Monitoring layer）如何運作？
．哪些行動必須強制經過人工批准？
Hugging Face事件本身值得正視。但如果同樣的情況發生在醫院、銀行，甚至是電力系統供應商身上呢？這將對企業營運與投資人信心造成難以估計的衝擊。
「人類協同」（Human-in-the-loop）防線足夠嗎？
Agent跨越安全邊界本身已值得警惕；而它一旦跨過邊界後，能以多快的速度進行探索與行動，更值得企業深思。
資安專家Amy Chang與其共同作者曾探討，AI如何壓縮網路活動在地緣政治「灰色地帶」（Gray zone）中的時間不對稱性。許多現有的資安防禦機制，都建立在一個假設上：人類有足夠的時間觀察異常、理解狀況，再決定如何回應。然而，AI代理可在多個系統中採取連續行動，其運算與執行速度遠超過人類的審查流程。
這意味著，等到一個行為被明確判定具有危害性時，人類能介入處理的「時間窗口」可能已大幅縮小。
這與Anthropic對其系統Mythos的研究立場一致。Anthropic最終選擇不將Mythos廣泛公開，主因就是認為該系統若失控，其「影響範圍」（Blast radius）過大。單靠人類審查批准的機制，隨著時間推移與任務複雜度增加，終將逐漸失效。
因此，更持久的防禦機制應該建立在「架構層級」：無論失效原因來自粗心的使用者、模型找到一條「有創意」的捷徑，或是外部攻擊者，系統都應該從底層架構限制AI代理能觸及的邊界。
導入AI的風險與報酬：不只是計算Token成本
無論是企業全面導入AI，還是個人將AI代理融入工作流程，都應該像評估任何商業投資一樣審慎思考：你期望獲得節省時間與成本的「潛在收益」（Upside），同時也必須承擔隨之而來的風險。
前沿AI模型開發商正持續投入資源建立安全護欄（Guardrails），希望降低AI代理失控的機率。但不可諱言的，隨著AI代理的能力與權限不斷擴大，一旦防線被突破，其造成的損害範圍也將隨之擴大。
因此，企業領導者面對的真正問題不該是：「它會不會失效？」而是：「當它失效時，我們如何將損害降到最低？」
在導入AI代理前，決策者必須對自己願意承受的「風險與報酬權衡」（Risk-reward tradeoff）有清晰認知。這對缺乏大型資安團隊的新創與中小型企業而言極具挑戰，但這群人往往又是最渴望擁抱AI生產力的先鋒。
善用現有標準，建立企業專屬的安全起點
世界上沒有任何框架能消除所有風險，但企業也不需要從零開始。
．AIUC-1認證：將AI代理的安全性、可靠性、隱私、問責與治理原則，轉化為可測試的控制措施。例如，Lovable近期便成為首個取得AIUC-1認證的AI程式開發平台。
．OWASP GenAI安全專案：其提出的「Agentic Applications 十大威脅」，能協助團隊具體理解具備規劃、工具使用與記憶能力的系統，可能面臨哪些特有風險。
．Coalition for Secure AI：持續開發開放的AI資安指南與工具資源。
企業應主動將這些針對AI代理的資源，與自身產業現有的隱私、資安及AI治理框架進行對接。目前業界亟需進一步探討的，是自主代理（Autonomous agents）在處理個人身分識別資訊（PII）、高度敏感資料時的規範，我們仍缺乏一套能涵蓋完整AI代理生命週期的統一框架。
在公開透明與防範濫用間取得平衡
從我作為產品行銷與非營利組織創辦人的角度來看，當前最大的挑戰之一是：我們該如何以夠具體的方式溝通這些風險，幫助企業和團隊做出更好的決策，卻又不至於讓駭客輕易找出漏洞？
我們需要揭露足夠的資訊，讓產學界能共同強化防禦；但同時，也要避免將尚未修補的漏洞，直接奉送給惡意行為者。
最後，我想引用哈佛研究員以及數據專家Sol Rashidi說過的一句話：“AI happens with us, not to us.”（別讓AI的發展單向發生在我們身上，而是人人共同參與的結果。）
所有正在為此努力的人，無論是AI實驗室、研究人員、紅隊測試專家、提供回饋給AI公司的使用者，都在塑造AI最終的樣貌。今天建立的工具與防線，將決定AI未來能否以真正造福人類的方式發揮價值。
本文章反映作者意見，不代表《遠見》立場
（作者為美國矽谷的產品行銷專家，專注於AI對資安和金融科技領域的影響及成長）
