文／游政卿‧合勤投資控股（ZyXEL Group）資安長
我最近越來越不喜歡聽到一句話：「等 AI 成熟一點再來談風險。」這句話表面上聽起來很穩健，但它假設了一個根本不存在的前提：AI 會在門外等我們準備好。
現實剛好相反，AI 早就進場了，而且速度快得驚人。它不在實驗室的報告裡，而是在產品設計、營運流程，甚至供應鏈合作的現場。很多時候，業務端的決策都做完了，資安才被問到一句：「這樣有沒有問題？」
如果一定要說我這一年在第一線最深的感受，那大概是：現在企業面臨最大的風險，不是 AI 太強，而是我們還沒想清楚，到底要怎麼為它負責。
攻擊者不需要共識，也不需要流程
從這一波事件來看，生成式 AI 對攻擊者來說，根本沒有什麼「導入門檻」。現在的釣魚郵件可以直接模仿內部溝通語氣，社交工程不再需要長時間培養關係，惡意程式可以快速變形、反覆測試。這些東西不是研究報告裡的預測，而是實際發生過的場景。
說白一點，當企業還在開會討論 AI 能不能進流程時，攻擊者早就已經用 AI 把這個流程摸熟了。所以我其實不太買單「AI 是某個創新單位或 IT 部門的事」這種說法。一旦 AI 改變了攻擊節奏與風險樣態，資安如果還只站在事後補救的位置，那不只是慢，而是根本不在場。
很多 AI 決策，其實是「先做了再說」
另一個我在第一線常看到、但很少被寫出來的現狀是：AI 導入的速度，已經快過很多企業能夠承擔後果的速度。模型從哪來？資料能不能這樣用？權限要怎麼切？結果需不需要留存？這些問題本來就不簡單，一旦再疊加跨國市場、不同法規、不同供應鏈角色，事情只會更複雜。但實務上常見的情況是，系統先上線，問題慢慢浮現。
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最後大家卡住的，往往不是技術，而是這一句話：「如果真的出事了，我們能不能說清楚，當初為什麼會做這個決定？」
這句話答不出來，風險就已經不是技術風險，而是「治理風險」。我常跟團隊說，AI 的確很快，但信任這件事，從來都不是靠速度換來的。
如果安全與治理沒有一開始就放進設計裡，後面再補，通常補不齊，而且代價很高。
資安長，很難再只當守門員
在 AI 開始影響企業競爭力的情況下，資安長的角色其實已經回不去從前了。
現在真正困難的，不是選哪一套工具、補哪一個漏洞，而是必須參與回答一些不太舒服的問題。這個 AI 應用，適不適合進產品？哪些風險是公司願意承擔的？哪些一定要擋下來？如果風險真的發生，組織能不能清楚交代當初的判斷邏輯？
這些問題，本質上都不是技術題，而是決策題。
也因此，資安長越來越常被拉進產品、法遵、營運，甚至董事會的討論。角色不再只是最後一道防線，而是協助把風險說清楚、把選擇講明白的人。這位置不輕鬆，但現實是，已經沒有人能替你做這件事。
給 CIO 的三條行動建議
身在實務現場，我建議 CIO 與資安主管在推動 AI 落地時，可以先建立三個支點：
- 建立「跨部門 AI 決策小組」：別讓資安最後才被告知。資安、法務與業務單位必須在需求評估階段就坐在一起，共同決定哪些風險是「可接受的」。
- 定義「容錯範圍」：AI 一定會有幻覺或出錯。企業必須明確定義，在哪些應用場景（例如內勤輔助）可以大膽嘗試，而在哪些場景（例如產品核心邏輯）必須採取最高規格的審核。
- 留下「決策軌跡」：即使是實驗性的導入，也要留存當時的決策邏輯。這不是為了抓戰犯，而是為了確保三年後回頭看，我們當時的判斷是有所依據、站得住腳的。
真正該擔心的，不是 AI，而是「用不起負責任的方式用 AI」。
AI 的能力只會繼續往前走，這點沒有人能踩煞車。成熟的企業，不會只問「能不能再快一點」，而是會多問一句：這個決定，三年、五年後回頭看，我們還站得住腳嗎？在 AI 時代，這樣的問題看起來保守，其實一點都不保守。
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資安不是 AI 發展的阻礙，而是它能不能被信任的前提。如果一家公司連「出事時要怎麼說清楚」都沒有想過，那其實不是在用 AI，而是在賭。而賭，從來都不是治理。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
