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第一時(shí)間關(guān)注技術(shù)干貨！

免責(zé)聲明~ 任何文章不要過度深思！ 萬事萬物都經(jīng)不起審視，因?yàn)槭郎蠜]有同樣的成長環(huán)境，也沒有同樣的認(rèn)知水平，更「沒有適用于所有人的解決方案」； 不要急著評判文章列出的觀點(diǎn)，只需代入其中，適度審視一番自己即可，能「跳脫出來從外人的角度看看現(xiàn)在的自己處在什么樣的階段」才不為俗人。 怎么想、怎么做，全在乎自己「不斷實(shí)踐中尋找適合自己的大道」

AI智能體正成為下一波關(guān)鍵的AI發(fā)展趨勢。經(jīng)歷兩年多生成式AI熱潮后，業(yè)界關(guān)注開始轉(zhuǎn)向那些能自主執(zhí)行操作的AI系統(tǒng)。

但目前這類技術(shù)尚未廣泛應(yīng)用。Capgemini調(diào)研顯示，只有10%的受訪企業(yè)高管表示他們目前在用AI智能體；但有50%計(jì)劃在2025年部署，三年內(nèi)這一比例預(yù)計(jì)將達(dá)到80%。這表明，企業(yè)不僅對提升流程自動(dòng)化充滿期待，且已在積極籌備落地。

盡管AI智能體在提升運(yùn)營效率、加速企業(yè)工作流方面潛力巨大，但它也帶來了不少風(fēng)險(xiǎn)。如今正是一個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻：如果在沒有充分考慮的情況下倉促采用這項(xiàng)技術(shù)，可能會(huì)破壞它的長期價(jià)值。

AI智能體風(fēng)險(xiǎn)到底有哪些？如它真可能成為安全隱患，如何應(yīng)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(fēng)險(xiǎn)，首先得搞清楚我們到底在說什么。實(shí)際上，“AI agent”這個(gè)術(shù)語在業(yè)內(nèi)有多種不同解釋。

可把AI智能體理解為一種算法系統(tǒng)，它不僅能夠根據(jù)數(shù)據(jù)做出決策，還能基于該決策執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作。雖然它與生成式AI存在一些相似之處，但最大的區(qū)別在于，智能體不是生成內(nèi)容，而是執(zhí)行行為。

值得一提的是，這項(xiàng)技術(shù)其實(shí)并不像炒作那樣新鮮。從視頻游戲到機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA），算法智能體在多個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)存在幾十年。如今不同在于，它們的應(yīng)用范圍更廣。雖沒達(dá)到AGI，但已可基于簡單的指令完成相當(dāng)復(fù)雜一系列操作。

也正因如此，如今的AI智能體激發(fā)了技術(shù)專家和企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人的想象力——它們似乎具備了解決復(fù)雜問題、完成具體任務(wù)的能力。

AI智能體存在哪些安全風(fēng)險(xiǎn)？

那么，AI智能體到底有哪些安全隱患？大致可以分為兩個(gè)技術(shù)層面的風(fēng)險(xiǎn)和一個(gè)社會(huì)層面的風(fēng)險(xiǎn)。我們逐一來看。

數(shù)據(jù)泄露

一個(gè)可能更嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)是數(shù)據(jù)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(wù)進(jìn)行交互，在必要時(shí)收集和共享數(shù)據(jù)，以完成任務(wù)。

這種在問題各個(gè)環(huán)節(jié)間靈活流動(dòng)的能力雖然是AI智能體的一大優(yōu)勢，但“流動(dòng)性”本身卻往往與“安全性”背道而馳。想一想：安全的核心本質(zhì)其實(shí)就是對訪問權(quán)限的限制——誰能訪問什么，何時(shí)訪問。

一個(gè)穿越組織邊界、甚至在組織內(nèi)外自由活動(dòng)的AI智能體，其數(shù)據(jù)傳輸過程往往難以追蹤。哪怕是一個(gè)看似簡單的旅行預(yù)訂任務(wù)，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(zé)機(jī)制

在上述技術(shù)性風(fēng)險(xiǎn)之外，還有一個(gè)貫穿始終的核心問題：AI智能體缺乏問責(zé)機(jī)制。我們可以從兩個(gè)角度來看“問責(zé)”：一個(gè)是任務(wù)執(zhí)行方面，一個(gè)是產(chǎn)品法律責(zé)任方面。

任務(wù)執(zhí)行責(zé)任

任務(wù)層面的問責(zé)機(jī)制聽起來很簡單但卻至關(guān)重要。比如，你讓一位旅行社工作人員幫你訂假期，或讓團(tuán)隊(duì)成員維護(hù)某個(gè)系統(tǒng)模塊——如果任務(wù)沒完成，責(zé)任歸屬清晰明了，可以調(diào)查原因、追責(zé)或升級處理。這種責(zé)任機(jī)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(zé)任鏈中剝離了出去。它不受約束，也沒有現(xiàn)成機(jī)制確保它的行為是正確的；一旦出錯(cuò)，既無法問責(zé)，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(zé)機(jī)制的情況下，可能會(huì)帶來一系列意想不到的后果。

產(chǎn)品責(zé)任

另一個(gè)類似的問題是法律責(zé)任歸屬：當(dāng)AI智能體未按預(yù)期完成任務(wù)或出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，責(zé)任到底該由誰承擔(dān)？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(dān)更多責(zé)任，但這些新規(guī)是否能適用于如今不斷演進(jìn)的AI技術(shù)，還不清楚。

目前，大部分法律都傾向于將責(zé)任歸于人類行為者。例如，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)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(dān)最終責(zé)任。

從企業(yè)角度看，這種做法似乎減輕了機(jī)構(gòu)負(fù)擔(dān)，但中期來看可能弊大于利。試想：一旦普通用戶需要為系統(tǒng)的每個(gè)決策負(fù)責(zé)，信任度就會(huì)迅速下降，從而嚴(yán)重影響AI智能體的廣泛落地與應(yīng)用。

不加思索地過度熱情，會(huì)加劇AI智能體的安全問題

AI智能體的安全隱患，往往因?yàn)槿藗兊拿つ繕酚^和急于部署而被放大。

比如，現(xiàn)在很多組織把AI智能體用于處理重復(fù)性操作，如將數(shù)據(jù)從一個(gè)系統(tǒng)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)系統(tǒng)。這類任務(wù)雖然繁瑣，但其實(shí)通過構(gòu)建更好的API或自動(dòng)化工具也能高效完成，而且這些方式更易于測試與維護(hù)。

換句話說，很多時(shí)候是因?yàn)榧庇诮鉀Q瑣碎問題，才不必要地引入了安全風(fēng)險(xiǎn)。

如何應(yīng)對AI智能體帶來的安全挑戰(zhàn)？

面對這些風(fēng)險(xiǎn)，我們可以采取多種方法來應(yīng)對。

首先，要認(rèn)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(gè)設(shè)計(jì)良好、經(jīng)過充分測試的API能更高效、安全地完成任務(wù)，那可能是更優(yōu)選擇。

但如果確實(shí)需要使用AI智能體（未來很多企業(yè)也的確會(huì)發(fā)現(xiàn)某些場景適合使用它），那么就必須秉持良好的工程實(shí)踐，尤其是在測試和安全方面。

這意味著在項(xiàng)目早期就要引入風(fēng)險(xiǎn)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(lǐng)域尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)（這本身也是一種風(fēng)險(xiǎn)），但團(tuán)隊(duì)可以通過設(shè)計(jì)各種測試場景，試圖干擾、誤導(dǎo)智能體，從而找出其弱點(diǎn)與漏洞。基于這些測試結(jié)果，可以進(jìn)一步設(shè)計(jì)“控制機(jī)制”（類似于當(dāng)前生成式AI中常用的“護(hù)欄”機(jī)制），限定智能體的活動(dòng)范圍，確保其行為在可控范圍內(nèi)進(jìn)行。

提前測試與整體思維：保障AI智能體安全的關(guān)鍵

最終，若想讓AI智能體既安全又真正發(fā)揮作用，有兩個(gè)核心要素必須重視：

首先是戰(zhàn)略層面的整體思維：不要把智能體視為解決一切問題的“萬能鑰匙”。它只是工具箱中的一種工具，應(yīng)該與生成式AI、新API等其他手段協(xié)同配合，共同提升團(tuán)隊(duì)效能。

其次是工程層面的良好實(shí)踐：從開發(fā)早期就要開展必要的安全分析，并在各個(gè)層面持續(xù)測試智能體的行為。

雖然這可能會(huì)增加一些開發(fā)成本和流程復(fù)雜性，但從長遠(yuǎn)來看，它能幫助AI智能體真正為組織帶來價(jià)值。

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