一個驚人的數字最近在資安圈流傳：生成式 AI 每分鐘能掃描超過十萬行程式碼，比人類工程師快上數百倍。聽起來，資安人員似乎該擔心飯碗了，對吧？
但真相是，當 DEVCORE 執行長翁浩正帶著團隊實際測試後，發現事情遠比想像中複雜。AI 在真實世界的情境判斷力，大概跟一個初出茅廬的工程師差不多——甚至更糟。
表象：效率至上的新時代
不可否認，AI 在資安領域確實颳起一陣旋風。從撰寫程式、分析原始碼到掃描已知漏洞，這些過去得耗費大量人力的重複性工作，現在只要幾分鐘就能搞定。對許多企業來說，這簡直是天降甘霖——畢竟資安人才難找，訓練成本又高得嚇人。
但問題來了：效率提升跟真正解決問題，從來就不是同一件事。當企業急著把大量自家開發的程式碼塞給 AI 分析時，真正的噩夢才剛開始。
「AI 能理解『程式寫了什麼』，卻很難真正理解『為什麼要這樣設計』，這也是現階段 AI 與資深資安人員最大的關鍵差距之一。」——DEVCORE 執行長翁浩正
真相：三大罩門逐一檢視
翁浩正點出的第一個限制，是 AI 對實際使用情境的理解能力嚴重不足。聽起來很抽象？白話文就是：AI 看不懂整個系統的來龍去脈。當程式碼量太過龐大、模組之間交互過於複雜時，大型語言模型就像一個只看到拼圖碎片卻看不到全貌的人——它可能把正常設計誤判為漏洞，也可能對真正的風險視而不見。
這不單是準確率的問題。對企業來說，AI 每產生一個誤報，背後就是工程師和資安人員得放下手邊工作，花時間去驗證那個「根本不存在的漏洞」。說穿了，誤報不僅沒有節省成本，反而在消耗你寶貴的人力資源。
第二個限制更有趣：AI 太容易上當了。怎麼說？因為它會乖乖閱讀開發者留在程式碼裡的註解。如果註解寫著「這不是漏洞」、「這是刻意設計」，AI 很可能就直接買單。但現實世界裡，開發者修改程式後忘記更新註解是家常便飯；在安全測試的情境下，甚至可能有人刻意留下誤導文字。
相較之下，人類資安專家會怎麼做？他們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漂亮話。這就是經驗帶來的差異——AI 看的是「文字」，人類看的是「事實」。
「AI 分析原始碼時，不僅閱讀程式本身，也會參考開發者留下的文字說明。若註解寫著『這不是漏洞』，AI 可能直接將其視為可信資訊。然而，註解未必正確，也可能早已過時。」
第三項限制，也是最致命的：AI 完全無法理解商業邏輯。這是什麼意思？舉個例子，個別程式碼可能都正常運作，但當你把付款功能跟會員系統串在一起時，可能出現權限繞過、重複領取優惠券、越權查詢他人資料——這些問題不是程式寫錯，而是「設計本身就有缺口」。
你可以把這想像成：AI 看得懂每一步棋怎麼走，卻看不懂整盤棋局的策略。翁浩正說得直接，這就是現階段 AI 與資深紅隊、白帽駭客最關鍵的差距。
各方角力：誰在焦慮？誰在觀望？
業界其實存在兩種極端聲音。一派認為 AI 很快就能取代初階資安工程師，另一派則堅信人類的創造力無法被複製。從目前的實際案例來看，兩邊都有道理，但也都有盲點。
事實是，AI 已經成為紅隊演練中不可或缺的輔助工具。它能負責大規模的自動化偵察——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，甚至自動生成初步測試報告。這些枯燥的重複性工作，交給 AI 再適合不過。
但真正關鍵的決策——該鎖定哪一台主機、從哪個入口開始滲透、何時該降低活動避免被發現——仍然得靠人類的經驗與判斷。這就好比自動駕駛可以幫你開在高速公路上，但遇到突發狀況時，你還是希望方向盤後面坐著一個真正會開車的人。
「紅隊演練的重點不只是成功入侵，更重要的是判斷應鎖定哪一台主機、從哪個入口開始、何時進行掃描，以及何時降低活動以避免遭到防守方察覺。」
深層影響：資安產業的職能重組
如果我們把時間拉長來看，AI 的出現正在重新定義「資安人員」這個角色。那些只會按表操課、跑掃描工具、複製貼上報告的初階工作，確實岌岌可危。但這不代表人類會被淘汰，而是產業對「價值」的定義正在轉變。
未來的資安團隊，會更像一個「人機協作」的有機體：AI 負責廣度——快速掃描、大量比對、自動化整理；人類負責深度——策略規劃、創新攻擊思路、未知漏洞的挖掘，以及最關鍵的「商業邏輯判斷」。
說穿了，AI 再厲害，終究是建立在既有知識與已知攻擊模式之上。真正具備開創性的攻擊手法、從未見過的漏洞型態，仍然需要人類研究人員的創造力。這不是機器的場子，是人的主場。
編輯觀點：
從產業面來看，這次的討論其實點出了一個更深層的問題：我們對「取代」的想像可能從一開始就錯了。AI 不會「取代」資安專家，但它會「重新分配」資安團隊的工作內容。對企業來說，真正的考驗在於——你有沒有能力重新設計組織架構，讓 AI 做人類不擅長的事（大量、重複、無聊），讓人類專注在 AI 做不到的事（判斷、策略、創造）。說句不中聽的，未來被淘汰的不是「被人取代的人」，而是「不願改變的人」。如果你現在的工作內容只是重複執行已知流程，那該焦慮的不是 AI 會不會取代你——而是你已經在原地踏步多久了。
未解之問：人與機器的邊界在哪？
當 AI 能處理 80% 的標準化作業，剩下的 20% 關鍵判斷就成了人類的「護城河」。但這條河會越來越窄嗎？隨著 AI 技術快速演進，也許三、五年後，它對商業邏輯的理解會更上一層樓。到那時候，資安專家又該往哪個方向前進？
另一個值得思考的問題是：當企業越來越依賴 AI 進行安全檢測，會不會因此培養出一批「只會下指令，卻看不懂程式碼」的資安人員？如果哪天 AI 失靈了，我們還有能力自己上場嗎？
這些問題沒有標準答案，但值得每一個身處這個產業的人，認真想一想。
【行動呼籲】 如果你的企業正在評估導入 AI 資安檢測工具，我的建議是：先盤點一下團隊目前花最多時間在哪些「重複性工作」上，把這些任務列出來，再來評估 AI 能幫上多少忙。不要因為別人都在用就跟著用，也別因為害怕被取代而拒絕改變。找一個小範圍的專案試 run 看看——親眼觀察 AI 在哪裡幫得上忙、在哪裡會出包，這比看一百篇報告都實在。你的團隊準備好重新設計工作流程了嗎？
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 會完全取代資安人員嗎？
不會。至少在現階段，AI 無法處理複雜的情境判斷、商業邏輯分析和新型漏洞研究，這些仍需要人類專家的經驗與創造力。AI 更適合扮演輔助工具的角色。
AI 在資安檢測中最主要的限制是什麼？
主要有三項：對實際使用情境的理解能力不足、過度依賴程式碼註解而可能被誤導，以及無法理解系統背後的商業邏輯與設計目的。
企業導入 AI 資安工具反而會增加成本嗎？
有可能。如果 AI 產生大量誤報，企業仍須投入工程師和資安人員逐一確認，反而增加額外的人力與時間成本。建議先從小範圍專案測試，再評估效益。
AI 對紅隊演練有什麼具體幫助？
AI 可負責大規模的自動化偵察工作，包括蒐集公開資訊、盤點攻擊面、比對已知漏洞、分析原始碼及整理測試結果，讓人類專家將時間投入策略規劃與創新攻擊研究。
未來資安人員需要培養哪些新能力？
除了技術底子，更需要強化策略思維、商業邏輯判斷能力，以及懂得如何與 AI 協作——知道什麼時候該相信 AI 的判斷，什麼時候該自己驗證。
※ 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。
