AI智能體落地前，務必關注這些安全紅線！

JavaEdge1

發布于 2025-6-24 06:22

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AI智能體正成為下一波關鍵的AI發展趨勢。經歷兩年多生成式AI熱潮后，業界關注開始轉向那些能自主執行操作的AI系統。

但目前這類技術尚未廣泛應用。Capgemini調研顯示，只有10%的受訪企業高管表示他們目前在用AI智能體；但有50%計劃在2025年部署，三年內這一比例預計將達到80%。這表明，企業不僅對提升流程自動化充滿期待，且已在積極籌備落地。

盡管AI智能體在提升運營效率、加速企業工作流方面潛力巨大，但它也帶來了不少風險。如今正是一個關鍵時刻：如果在沒有充分考慮的情況下倉促采用這項技術，可能會破壞它的長期價值。

AI智能體風險到底有哪些？如它真可能成為安全隱患，如何應對？

什么是AI智能體？與以往AI有啥不同？

要理解AI智能體的風險，首先得搞清楚我們到底在說什么。實際上，“AI agent”這個術語在業內有多種不同解釋。

可把AI智能體理解為一種算法系統，它不僅能夠根據數據做出決策，還能基于該決策執行相應的動作。雖然它與生成式AI存在一些相似之處，但最大的區別在于，智能體不是生成內容，而是執行行為。

值得一提的是，這項技術其實并不像炒作那樣新鮮。從視頻游戲到機器人流程自動化（RPA），算法智能體在多個領域已經存在幾十年。如今不同在于，它們的應用范圍更廣。雖沒達到AGI，但已可基于簡單的指令完成相當復雜一系列操作。

也正因如此，如今的AI智能體激發了技術專家和企業領導人的想象力——它們似乎具備了解決復雜問題、完成具體任務的能力。

AI智能體存在哪些安全風險？

那么，AI智能體到底有哪些安全隱患？大致可以分為兩個技術層面的風險和一個社會層面的風險。我們逐一來看。

數據泄露

一個可能更嚴重的風險是數據泄露。AI智能體依賴于訪問各種信息源，它需要與不同的服務進行交互，在必要時收集和共享數據，以完成任務。

這種在問題各個環節間靈活流動的能力雖然是AI智能體的一大優勢，但“流動性”本身卻往往與“安全性”背道而馳。想一想：安全的核心本質其實就是對訪問權限的限制——誰能訪問什么，何時訪問。

一個穿越組織邊界、甚至在組織內外自由活動的AI智能體，其數據傳輸過程往往難以追蹤。哪怕是一個看似簡單的旅行預訂任務，也可能涉及到員工或組織的敏感信息被傳遞給了誰、傳到了哪里等安全問題。

缺乏問責機制

在上述技術性風險之外，還有一個貫穿始終的核心問題：AI智能體缺乏問責機制。我們可以從兩個角度來看“問責”：一個是任務執行方面，一個是產品法律責任方面。

任務執行責任

任務層面的問責機制聽起來很簡單但卻至關重要。比如，你讓一位旅行社工作人員幫你訂假期，或讓團隊成員維護某個系統模塊——如果任務沒完成，責任歸屬清晰明了，可以調查原因、追責或升級處理。這種責任機制在人與人之間雖然不總是舒適，但邏輯非常清晰。

但AI智能體就不同了。在某種意義上，它似乎將人類從責任鏈中剝離了出去。它不受約束，也沒有現成機制確保它的行為是正確的；一旦出錯，既無法問責，也很難追蹤問題根源。因此，看似無摩擦、無縫接入的AI智能體，在沒有配套問責機制的情況下，可能會帶來一系列意想不到的后果。

產品責任

另一個類似的問題是法律責任歸屬：當AI智能體未按預期完成任務或出現錯誤時，責任到底該由誰承擔？目前法律對此缺乏明確界定。雖然像歐盟的《AI法案》正在嘗試讓組織對AI的使用承擔更多責任，但這些新規是否能適用于如今不斷演進的AI技術，還不清楚。

目前，大部分法律都傾向于將責任歸于人類行為者。例如，在自動駕駛領域，AI智能體的決策直接影響人身安全，因此人類用戶往往要承擔最終責任。

從企業角度看，這種做法似乎減輕了機構負擔，但中期來看可能弊大于利。試想：一旦普通用戶需要為系統的每個決策負責，信任度就會迅速下降，從而嚴重影響AI智能體的廣泛落地與應用。

不加思索地過度熱情，會加劇AI智能體的安全問題

AI智能體的安全隱患，往往因為人們的盲目樂觀和急于部署而被放大。

比如，現在很多組織把AI智能體用于處理重復性操作，如將數據從一個系統轉移到另一個系統。這類任務雖然繁瑣，但其實通過構建更好的API或自動化工具也能高效完成，而且這些方式更易于測試與維護。

換句話說，很多時候是因為急于解決瑣碎問題，才不必要地引入了安全風險。

如何應對AI智能體帶來的安全挑戰？

面對這些風險，我們可以采取多種方法來應對。

首先，要認真評估AI智能體的適用場景。是否一定要使用智能體？如果一個設計良好、經過充分測試的API能更高效、安全地完成任務，那可能是更優選擇。

但如果確實需要使用AI智能體（未來很多企業也的確會發現某些場景適合使用它），那么就必須秉持良好的工程實踐，尤其是在測試和安全方面。

這意味著在項目早期就要引入風險分析和威脅建模等流程。更深入地看，還需要通過不斷測試與探索來了解智能體的行為。雖然目前該領域尚未形成統一標準（這本身也是一種風險），但團隊可以通過設計各種測試場景，試圖干擾、誤導智能體，從而找出其弱點與漏洞。基于這些測試結果，可以進一步設計“控制機制”（類似于當前生成式AI中常用的“護欄”機制），限定智能體的活動范圍，確保其行為在可控范圍內進行。