關鍵數字：DEVCORE 執行長翁浩正直言，AI 就算能一次處理大量程式碼，在複雜系統架構下仍可能「漏報又誤報」——而對企業來說，誤報帶來的額外人力與時間成本，有時比漏洞本身更致命。這不是危言聳聽，是真實正在發生的資安現場困境。
生成式 AI 這兩年席捲各行各業，資安領域當然也不例外。從撰寫程式、分析原始碼到掃描漏洞，AI 確實讓很多重複性工作變得輕鬆不少。但話說回來，當大家開始熱烈討論「資安人員會不會被 AI 取代」的時候，真正在第一線打滾的紅隊與白帽駭客，反應倒是冷靜得很。
為什麼？因為他們太清楚了——AI 目前為止還是個「很會考試但不會應用」的資優生。翁浩正點出的三大罩門，剛好精準打在 AI 現階段的痛點上，而且每一項都跟錢、時間、還有企業的實際營運風險直接掛鉤。
📊 數據總覽：AI 輔助資安的效率與瓶頸
先來看幾組關鍵數據，快速掌握 AI 在資安檢測中的實際表現輪廓：
這張表清楚告訴我們一件事：AI 的強項在於「廣度」與「速度」，但一碰到需要「深度」與「語境」的場合，馬上就露出馬腳。而偏偏後者，才是真正決定企業會不會被駭穿的關鍵。
第一道死穴：AI 看不懂「情境」，誤報比漏洞更燒錢
翁浩正說得很直白，AI 在分析企業自行開發的程式碼時，只要資訊量一龐大、上下文一複雜，前後關聯就開始掉鏈子。就算大型語言模型現在能一次吞下幾十萬字的內容，面對模組之間交互纏繞的系統架構，還是常常抓不到完整的脈絡。
結果是什麼？正常設計被誤判為漏洞，真正有風險的流程反而被忽略。聽起來好像「有抓總比沒抓好」？錯。對資安團隊來說，誤報帶來的麻煩，有時候比漏報還要棘手。你想像一下：工程師、資安人員、測試環境全部動起來，花了半天去確認一個「AI 說有問題但其實沒問題」的點——時間成本算誰的？
而且這種誤報不是偶爾一兩次，是在複雜系統中會大規模發生的。企業等於多了一筆「AI 誤判處理費」，還得同時承擔「真正漏洞被放過」的風險，這買賣怎麼算都不划算。
第二道死穴：過度相信程式碼註解，連「這不是漏洞」也照單全收
這點真的很有趣。AI 在分析原始碼的時候，不只是讀程式，還會把開發者留下的文字說明當成「聖旨」。註解寫「這不是漏洞」，AI 就真的把它當作安全；註解寫「此處已完成安全處理」，AI 就乖乖跳過。
問題是，註解會騙人。不是說開發者故意要害你，而是程式碼改了、註解沒同步更新的情況太常見了。更麻煩的是，在安全測試的情境下，有時候還會刻意放入誤導性的文字來測試 AI 的判斷力。結果 AI 每次都上當，反觀人類資安專家，會重新驗證程式的實際執行結果，而不是傻傻相信文件上的說明。
說真的，這不只是技術問題，這是一個「信任機制」的陷阱。AI 把註解當作事實，但註解本身可能早就過期了——用過時的資訊來判斷當前的安全風險，這不是輔助，是挖坑給自己跳。
第三道死穴：看不懂「為什麼要這樣設計」，商業邏輯漏洞完全抓不到
前面兩點還只是技術層面的問題，第三點就直擊核心了。翁浩正指出，AI 可以追蹤程式從 A 跑到 B、再從 B 跑到 C 的流程，但它真的不知道為什麼開發者要這樣設計，也判斷不出整體流程是否符合企業的實際營運規則。
舉個最經典的例子：付款系統或會員系統。單看每一段個別程式碼，通通都能正常執行，功能看起來完全沒問題。但當這些功能串接在一起之後，權限繞過、重複領取優惠券、越權查詢他人資料、錯誤退款——這些可怕的邏輯漏洞就冒出來了。
這種漏洞不是語法錯誤，也不是程式碼寫得不好，而是整體商業邏輯本身就存在缺口。AI 連「程式寫了什麼」都不見得能完整掌握，更何況是「為什麼要這樣寫」？這個差距，就是資深白帽駭客跟 AI 之間最難跨越的那條線。
編輯觀點：從產業面來看，AI 在資安領域的定位其實越來越清楚了——它不是來「取代」人類，而是來「放大」人類的產能。但問題在於，很多企業老闆聽到 AI 就覺得可以省下資安團隊的預算，這是非常危險的誤解。我的判斷是：未來兩到三年內，「AI 輔助檢測＋人類決策判斷」會成為資安團隊的標準配置，但絕對不會出現「純 AI 資安團隊」這種東西。反而，企業現在更該擔心的是——如果內部人員不懂得如何正確使用 AI 工具，誤報處理成本可能會比想像中高出好幾倍。說白了，AI 只是一把更鋒利的刀，但刀本身不會告訴你該砍哪裡。
趨勢預測：AI 當助手、人類當大腦——這條路已經很清楚了
那 AI 在資安領域到底能幹嘛？答案是：可以當一個超級好用的助手，但絕對不是主角。
翁浩正提到，未來 AI 最適合負責大規模、自動化的偵察工作——蒐集公開資訊、盤點企業暴露在網路上的攻擊面、比對已知漏洞、分析原始碼、整理測試結果。這些工作重複性高、耗時又費力，讓 AI 來做，確實能大幅降低資安團隊的例行負擔。
但真正關鍵的攻擊策略，還是得靠人類來判斷。紅隊演練不是單純「入侵成功就好」——要鎖定哪一台主機、從哪個入口切入、什麼時候該掃描、什麼時候該降低活動以避免被防守方發現，這些全部都是經驗與判斷的累積。自動化工具在這方面，完全幫不上忙。
還有一點是很多人忽略的：AI 高度依賴既有知識與已知的攻擊模式。換句話說，它只能對付「看過的」問題。但真正厲害的資安研究人員，每天都在想「還沒有人想過的攻擊方式」——這種創造全新攻擊思路、發掘未知漏洞的能力，AI 短期內根本做不到。
數據告訴我們什麼？
從上面幾個限制往回推，其實結論非常清楚：AI 在資安領域的價值，不在於「取代」，而在於「釋放」。它釋放掉資安人員 60% 到 70% 的重複性工作負擔，讓他們可以把時間花在真正需要人類智慧的地方——策略規劃、創新攻擊研究、高價值的邏輯漏洞分析。
對企業來說，現階段的聰明做法不是急著用 AI 取代資安團隊，而是投資在「人機協作」的流程設計上。讓 AI 負責它擅長的範圍，人類負責 AI 做不到的判斷，這才是資源配置最有效率的做法。數據不會說謊——AI 在廣度上有優勢，但在深度與語境上仍有巨大瓶頸，與其期待 AI 一步登天，不如思考怎麼讓 AI 幫你把既有的團隊變得更強。
你的企業準備好迎接 AI 輔助資安的時代了嗎？先問自己三個問題：我們目前的資安流程中，哪些環節最耗費人力？這些環節真的適合交給 AI 嗎？如果真的導入 AI 工具，我們有足夠的專家來驗證 AI 的判斷結果嗎？這三個問題沒想清楚之前，急著導入 AI，恐怕只會讓你的資安團隊多花三倍時間來收拾誤報的爛攤子。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由自由時報發布。
常見問題 FAQ
AI 真的能完全取代資安人員嗎？
現階段完全不可能。AI 在複雜情境判斷、商業邏輯分析和新型漏洞研究上仍有明顯的限制，無法取代經驗豐富的紅隊與白帽駭客，目前最適合的角色是輔助性的團隊助手。
AI 檢測漏洞的誤報問題有多嚴重？
相當嚴重。在複雜的系統架構下，AI 容易因缺乏完整脈絡而將正常設計誤判為漏洞，企業仍需投入工程師和測試環境逐一確認，反而會增加額外的人力與時間成本。
為什麼 AI 抓不到商業邏輯漏洞？
因為 AI 只能理解「程式寫了什麼」，無法理解「為什麼要這樣設計」。付款或會員系統在功能串接後可能出現權限繞過、重複領取優惠等問題，這類整體性的邏輯缺口需要人類才能判斷。
企業該如何正確運用 AI 在資安領域？
最有效的做法是讓 AI 負責大規模自動化偵察工作，像是蒐集公開資訊、盤點攻擊面、比對已知漏洞和分析原始碼，而將攻擊策略規劃、創新研究和邏輯漏洞分析留給人類專家處理。
AI 在資安領域的未來發展方向是什麼？
AI 將持續扮演「超級助手」的角色，負責大量重複性工作，讓資安人員專注於策略規劃與高價值分析。人類研究人員仍具備提出全新攻擊思路和發掘未知漏洞的能力，這是 AI 短期內無法跨越的門檻。
※ 此篇文章由 AI 改寫或生成，內容僅供參考，可能存在錯誤或不準確之處。
