事件總覽：從生成式AI開始被導入資安檢測的第一天起，「駭客會不會失業」就成了資安圈最熱門的幹話。半年過去，事實證明AI確實讓掃漏洞變快了，但距離取代坐在電腦前那個會懷疑、會反覆驗證的人類專家——還差得遠。

📅 2025年初：AI資安工具大爆發，恐慌從實驗室蔓延到會議室

今年初，幾家資安大廠接連推出整合LLM的檢測平台，號稱可以「自動分析原始碼」、「智慧掃描漏洞」，甚至有人喊出「以後白帽駭客只要按Enter就好」。一時間，企業資安主管的LINE群組裡充滿焦慮——「我們是不是該縮編紅隊？」「以後找人是不是要改成找AI工程師？」

說真的，這種焦慮其來有自。AI寫程式的能力進步太快，從Copilot到GPT-4，確實能在一秒內吐出幾十行可執行的代碼。但問題是，資安檢測從來就不只是「寫程式」這麼簡單。DEVCORE執行長翁浩正點出了核心：AI目前最大的罩門，不是算力不夠，而是它根本搞不懂「人類為什麼要這樣設計」。

📅 2025年中：實測打臉潮——AI在複雜系統中開始「掉漆」

隨著更多企業實際把AI檢測工具跑上線，問題開始浮現。第一記耳光，來自於「脈絡理解」的缺失。

想像一下：你給AI丟進去的是一整個企業內部開發系統的原始碼，幾十萬行、上百個模組互相呼叫。AI讀完了，然後呢？它可能會把你刻意設計的安全檢查機制當成漏洞，也可能完全忽略某個藏在深處的權限繞過風險。翁浩正直言，資訊量一龐大、上下文一複雜，AI就容易失去前後關聯，導致漏報與誤報齊發。

這不只是準確率的問題，而是實實在在的資源浪費。誤報一個漏洞，企業還是得派工程師、資安人員下去驗證，光是測試環境的建置、重現步驟的時間成本，就足以讓資安主管頭痛。有趣的是，AI替你節省的時間，可能又讓你在誤報確認上全部吐回來——這算哪門子效率提升？

📅 2025年下半年：程式碼註解成致命陷阱

第二個更荒謬的盲點，是AI對程式碼註解的「盲目信賴」。

開發者在原始碼裡寫一行「此處已處理安全問題，無需擔心」，AI就真的不擔心了。問題是，這行註解可能是三年前寫的，中間程式早就改過好幾版；更麻煩的是，在紅隊演練的情境下，企業甚至會刻意放入誤導性的註解來測試AI的判斷力——結果AI幾乎每次都上當。

這說明了什麼？AI在閱讀時沒有「懷疑」這個選項。它不像人類專家會說：「你跟我說沒問題？好，我跑一次給你看。」人類會重新驗證程式的實際執行結果，不會因為一行文字就放過潛在風險。這是經驗帶來的直覺，也是機器短期內學不來的「職業病」。

📅 2026年初：商業邏輯——AI始終跨不過的那道檻

第三個，也是最致命的一個限制：AI無法理解系統背後的「商業邏輯」與「設計目的」。

舉個最常見的例子——電商平台的付款與會員系統。單獨看每一段程式碼，全部正常、沒有任何語法錯誤。但當你把「累積紅利」、「折抵優惠」、「會員等級升等」這幾個功能串在一起時，可能就會出現一個荒謬的漏洞：某個用戶可以透過特定步驟重複領取優惠券，或是越權查詢別人的訂單紀錄。

這種漏洞，不是程式碼寫錯，而是「流程設計」本身有缺口。AI可以看懂「程式做了什麼」，但它永遠無法理解「公司為什麼要這樣設計流程」、「這個功能在真實營運中扮演什麼角色」。翁浩正說得很白：這就是現階段AI與資深資安人員最大的差距。

編輯觀點：從產業面來看，這三個罩門其實指向同一個本質——AI是「規則的執行者」，而人類是「規則的質疑者」。紅隊演練的真正價值，從來不在於把漏洞清單列得多完整，而在於判斷「從哪個入口打進去最痛」、「什麼時候該安靜、什麼時候該大張旗鼓」。這些決策涉及攻擊目的、防守方的反應模式、甚至心理戰——你說AI要怎麼學？如果我是企業資安主管，我現在反而會擔心另一件事：當大家過度依賴AI檢測，會不會反而讓「人類的判斷力」在團隊裡慢慢萎縮？這才是未來兩年最該警覺的風險。

📅 2026年至今：AI降級為「最強助理」，人類依然在駕駛座

所以，AI真的毫無用處嗎？當然不是。事實上，最頂尖的紅隊團隊已經把AI當成「自動化偵察兵」在使用——蒐集公開資訊、盤點企業在網路上的暴露面、比對已知漏洞資料庫、分析原始碼、整理測試結果。這些工作大量、重複、耗時，而且不需要太多創意，交給AI再適合不過。

但關鍵的攻擊策略、路徑規劃、隱蔽手法、以及「什麼時候該停下來重新評估」，仍然必須由人類來判斷。你可以想像一個場景：AI幫你掃出了五十個潛在弱點，但真正能讓你打穿核心系統的，可能只有其中一條路徑。是誰從五十個雜訊中挑出那一個黃金突破口？還是人類。

至今影響與未來展望

從2025年初的恐慌，到2026年中的務實落地，這一年半的演進告訴我們一件事：AI不會取代資安專家，但會取代「只會重複操作工具」的資安人員。

未來兩年，我們會看到資安團隊的工作模式出現明顯分化：初階的檢測、掃描、報表整理會被AI大量接手；但策略規劃、創新攻擊研究、商業邏輯漏洞發掘、以及跨系統的複雜風險評估，反而會變得更值錢。換句話說，AI拉高了資安專業的「天花板」——它讓專家變得更強，而不是讓專家變得多餘。

如果你現在是資安從業人員，與其擔心被取代，不如思考一個更實際的問題：當AI可以幫你省下每天四小時的雜務，你把這些時間拿去研究什麼？這題的答案，會決定你未來五年的市場價值。

FAQ 常見問題

AI目前能完全取代白帽駭客進行滲透測試嗎？

不能。AI在自動化掃描、資料整理等重複性工作上表現出色，但無法理解商業邏輯、無法質疑程式碼註解的正確性，也無法在複雜系統中掌握完整脈絡，關鍵的攻擊策略與漏洞發掘仍須仰賴人類專家。

企業導入AI資安檢測工具後，還需要保留紅隊團隊嗎？

需要，而且角色會變得更重要。紅隊團隊將從「執行檢測」轉向「策略規劃與創新攻擊研究」，AI負責處理大量雜務，讓人類專家專注於高價值的分析與決策。

AI在資安領域最容易被低估的風險是什麼？

過度依賴AI導致的「人類判斷力萎縮」。當團隊習慣接受AI的檢測結果而不加以質疑，反而可能忽略真正嚴重的漏洞，這也是目前許多資安長最擔憂的隱藏風險。

未來三年資安人員的核心技能應該往哪個方向發展？

建議強化商業邏輯分析、跨系統架構理解、以及攻擊策略設計能力。這些是AI短期內無法複製的人類優勢，也是未來資安專業中最具價值的技能板塊。

※ 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。

本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由自由時報發布。