產業追蹤／AI代理雙面刃 資安大挑戰

随着AI技术的快速发展，民众愈来愈渴望跳脱知识问答的局限，赋予AI动手使用工具的能力以自动解决问题，AI代理（AI Agent）成为技术发展的必然方向。AI代理的核心特点是能够自主分析、决策并执行任务，大幅提升企业的运营效率并降低人工干预需求。从供应链管理、智慧制造到自动驾驶和精准行销，AI代理已在各行各业中被广泛应用，并迅速扩展应用场景。

在供应链管理中，AI代理可根据需求变化自动调整库存和物流路径，以确保资源的最佳分配；在智慧制造中，AI代理能协助进行设备的预测维护，通过分析资料检测潜在的故障风险，并采取行动降低停机成本，提升生产效率。这些应用展现AI代理在提升智慧化和效率上的潜力，也推动AI代理在各行各业被广泛应用。

随着企业需求多样化，AI系统逐步无法满足复杂业务需求，进一步推动AI代理的出现。随着AI代理在多样化场景中的应用需求增加，检索-生成技术（RAG）的引入，使AI资讯可靠度大幅提升。RAG技术结合检索与生成功能，能即时从多个资料来源获取最新信息并生成动态回应，例如AI代理透过RAG技术，可在接收到查询时从内部资料库检索资料，并结合外部市场资讯提供更精确的回应，这在需要即时应对的情境中特别有效。

AI代理概念形成后，实现从辅助分析到自动化任务完成的跨越，具备根据环境变化进行即时反应的能力，不仅能根据需求进行分析，还能跨流程执行任务。例如在智慧制造中，AI代理自动监测设备运行状况并及时触发维护指令，有效减少人为操作干预。

AI代理的发展展示了AI技术从基础分析向智慧化、自主决策演进的完整过程，并逐步实现跨场景、多任务的自动化。如今，AI代理应用范围涵盖物流、医疗、金融等多个领域，展现极大的效率提升和成本优化潜力。

AI代理需要存取大量个人或企业资料，包括用户行为、公司营运资讯和机密资料，尤其是AI代理执行任务时若无适当管理，可能导致资料在无意中共享或外泄，形成隐私风险。由于RAG技术允许AI代理即时从企业内部资料库检索和生成动态回应，对攻击者来说，这是一条从外部通往内部的快速途径，需强化存取控管机制。

AI代理通常需要较高的系统存取权限，以便调用内部系统并完成诸如财务管理、事件应变机制等任务，这更提升AI代理成为骇客攻击目标的价值，一旦AI代理的防护机制遭到破解，攻击者可利用其高权限存取企业内部服务资源，进而扩大并深化受骇范围。

AI代理的决策高度依赖训练资料和演算法准确性，而资料中的偏差或算法设计不当可能导致错误决策。随着AI代理在更多场景中的应用，如人员管理、供应链调整和风险评估，决策偏差可能造成资源错误分配、效率下降，甚至引发伦理和法律挑战，也存在骇客注入恶意资料影响代理决策的风险。

在供应链管理中，智慧调度的AI代理在需求变动时动态分配资源，但若资料中存在偏差或算法设计存在偏见，可能导致某些地区或产品被错误估计，导致供应链效率低下。此情况反映了AI代理在决策过程中若存在偏差，可能对企业资源分配和用户体验带来不利影响。

AI代理技术虽然在自动化和效率提升上展示巨大潜力，也伴随着资料管理和隐私保护的风险，尤其是在与RAG技术结合应用后更是如此。从AI会议助手的资料泄露，到自动驾驶和供应链智慧调度的风险，都显示出AI代理应用在隐私保护、攻击防护和决策透明性方面面对的风险。

面对挑战，如何规划引入即时风险评估、精细化的存取控制和多层防护等措施，以强化监控和快速反应能力，将是未来AI安全的重点议题。随着AI代理的应用普及，未来的资安管理需在保障技术应用和企业安全间取得平衡，确保技术在自动化应用的同时具备长期的安全性与可持续性。（作者是资策会MIC资深产业分析师）