本篇文章更新時間：2026/01/14
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揭開代理型 AI 的黑盒真相：一份來自 Signal 的危險警告
編輯前言：這篇筆記源自 ‘Signal’ President and VP warn agentic AI is insecure, unreliable, and a surveillance nightmare。Signal 高層在 39C3 大會提出的警告不僅尖銳，也攸關未來每一位使用 AI 的人，因此值得好好理解。
核心觀點 (Key Takeaways)
- 代理型 AI 需要高度個人資料存取，但目前的技術實作方式極度脆弱，容易遭到惡意利用。
- 複雜任務中的多步驟推理讓 AI 的可靠度急遽下降，越長的任務越不可信。
- 若產業持續高速部署未經安全驗證的代理型 AI，使用者信任可能全面瓦解。
深入解析
在德國漢堡舉行的 39th Chaos Communication Congress（39C3）上，Signal 總裁 Meredith Whittaker 與策略暨全球事務副總 Udbhav Tiwari 共同發表了《AI Agent, AI Spy》，點名現階段代理型 AI 的三大隱憂：安全性、可靠性與監控風險。
他們的核心論點是：當 AI 需要深入理解你的行為才能替你做決策時，整個系統的風險也跟著放大。
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OS 層級的全紀錄資料庫，讓惡意軟體一覽你的數位人生：微軟的 Windows Recall 會每隔幾秒截圖、OCR、語意分析，最後形成完整的「行為密檔」。這種單一大型資料庫一旦被攻破，相當於使用者的數位身分全面暴露。
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間接提示注入與惡意程式可繞過端到端加密：Tiwari 指出，即使通訊軟體具備 E2EE，只要 OS 層級被錄製螢幕或攻陷資料庫，加密也形同虛設。Signal 因此加入防截圖標籤，但他坦言這不是長久之計。
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AI 的多步驟任務可靠度極低：Whittaker 用數字點破幻想，即便「每一步有 95% 正確率」這種理想值都難以達成，長達 30 步的任務完成率竟可能跌到 20% 出頭；若以更真實的 90% 計算，成功率甚至只有 4.2%。這意味著複雜任務很容易在一連串的小偏差中整體崩解。
筆者心得與啟發
讀完這場演講摘要，我最大的感受是：代理型 AI 的願景很吸引人，但技術底層的現實卻冷得多。我們已經太習慣科技公司在產品「半成熟時」就推出市場，但在涉及個人資料與全自動決策時，這種心態恐怕會造成難以挽回的後果。
這讓我重新思考：在未來幾年，我們真正需要的可能不是更聰明的 AI，而是更謹慎、更透明、更可審計的基礎設計。尤其是當 AI 不再只是回答問題，而是替你做決定的時候，風險與責任都會指數成長。
實際應用上，我會建議企業與開發者：
- 不要急著將代理型功能商品化，先確保資料不會集中成單點風險。
- 必須設計明確的 opt-in 流程，而不是默默替用戶開啟。
- 更重要的是，建立能讓外部審查的透明機制，避免產業失去信任後還要花巨大成本重建。
Signal 的呼籲不是在唱衰 AI，而是在提醒我們：沒有透明度與安全性的 AI，再聰明也只是另一種監控工具。