不是駭客卻更危險？製造業降低 AI 代理風險的 4 大作法
隨著 AI 應用持續擴展，製造業也迎來了新一波自動化革命，Agentic AI（代理式 AI） 正逐步走進工廠現場，這類具備自主感知、規劃與決策能力的代理 AI，能在供應鏈、維護、能源管理等關鍵領域帶來前所未有的生產力。
然而《Manufacturing Net》報導提醒，與其潛在效益並存的，是一套截然不同的資安風險輪廓，根據市場研究公司 PYMNTS Intelligence 最新報告，80% 的高度自動化企業將資料安全與隱私問題列為導入代理式 AI 的首要顧慮。
因為代理式 AI 並不只是被動執行指令，而是主動尋找目標達成的最佳路徑。若未設好明確的限制與監控機制，代理式 AI 有可能在不經人為介入的情況下，自行重排生產優先順序、接入敏感 IoT 設備，甚至與外部系統連線，開啟未經授權的操作流程。
代理式 AI 不是駭客，而是「授權行動」的風險者
代理式 AI 應用於製造業，最大的效益在於其能夠感知環境、規劃行動並隨學習而調整策略。常見的應用場景有：識別機台異常、主動排程維修，還能預測原料短缺、自動下單給供應商，甚至重新分配產能以達最佳效率。
在理想狀況下，這種自我調整機制大幅降低人力成本與生產誤差，讓供應鏈彈性更高。然而，風險點在於：當 AI 自主行動的空間過大，其行為就可能「合邏輯但不合規」。《Manufacturing Net》舉例，若一個 AI 被設定「降低機台停機時間」為目標，卻誤將關鍵感測器視為產線瓶頸，進而停用該感測器以避免錯誤警示，最終可能釀成更嚴重的損失。
這正是伴隨代理式 AI 最頭痛的資安問題：它們不是外部入侵者，而是內部授權的行動者。它們不會觸發傳統防火牆、也不會違反存取控制，卻可能在系統內部做出風險極高的決策，例如改寫生產排程、修改採購策略等。
這類問題通常無法透過傳統的資安模型預防，絕大多數製造業資安防護仍以靜態策略為主：封包監控、防火牆設定、權限分層。但面對可以自行學習、改寫操作邏輯甚至呼叫外部 API 的代理式 AI，這些傳統手段難以發揮作用，因為它們不涉及漏洞利用或資料竊取，仍在授權範圍內執行任務。
因應之道：從靜態防線轉向「動態監控＋AI 守門人」
面對新的資安挑戰，製造業者不能只是套用既有資安框架，而是必須建立具備情境感知與行為審核能力的「動態防線」。以下是《Manufacturing Net》提出的具體作法：
1. 設計具「彈性限制」的 AI 系統
與其只用靜態規則限制 AI 行為，不如設計具備多層次目標的行為模型。例如在設定「降低成本」目標時，必須同時納入「符合品質標準」、「不得關閉關鍵監控」等次級目標，形成層級化決策結構。
2. 設立「監督 AI」作為次級審核機制
可以設置次級智能代理專門用來監控主要 AI 系統的行為是否偏離人類預期。這類「AI 監理員」可檢測主要系統的行為邏輯、數據使用來源，並在出現異常行為時進行干預。
3. 建立模擬場域與對抗性測試
模擬場景不應只用於功能驗證，而應進行包含錯誤參數、異常輸入、外部攻擊等極端情境測試。讓 AI 在「受控失序」的場域中學習、也讓人類了解其潛在風險行為。
4. 打破部門壁壘：AI 資安必須跨部門理解與治理
AI 安全不只是 IT 團隊的責任。工廠工程師、管理階層、資料科學家與採購部門都應具備基本的 AI 資安素養。製造業者應推動跨部門訓練與行為審查機制，將 AI 系統的「常態行為」與「可能風險」做透明定義。
代理式 AI 正快速走進製造業生產現場。無論是維護排程、能源優化或即時調度，確實能為製造業帶來巨大的效益。但越是強大的系統，越需要精密的防護架構與治理意識。
業者擁抱代理式 AI 的關鍵，不在於壓抑其能力，而是導引其行為、審核其決策、建立「有方向的自由」。唯有如此，智慧工廠才能在確保營運效率的同時，真正實現韌性、安全與可持續成長。
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＊本文開放夥伴轉載，參考資料：《PYMNTS》、《Manufacturing Net》，首圖來源：AI 工具生成
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