根據DEVCORE最新發布的產業分析，生成式AI在資安檢測領域的平均效率提升已達70%以上，能自動完成原始碼掃描、漏洞比對與初步測試報告產出。然而，這項數據背後藏著一個產業不願公開的真相：AI誤判率在複雜系統中可能高達三成，且每一個誤報都意味著企業得額外投入工程師與測試環境去「確認這個漏洞到底存不存在」。
AI的第一道坎：看不懂系統怎麼「互動」
翁浩正指出，AI最大的問題不是讀不懂程式碼，而是讀不懂程式碼之間的「關係」。當企業將數萬行自行開發的原始碼丟進AI分析時，大型語言模型看起來吞得下去，但實際上一碰到多模組互動的情境，前後邏輯就開始斷裂。
這不是容量問題，是理解層次的問題。AI能記住A模組做了什麼、B模組做了什麼，卻難以掌握A和B之間「怎麼合作」。於是，兩個極端同時出現：一類是誤報——把正常的設計當成漏洞；另一類是漏報——真正有風險的流程被當成沒問題。
根據業界實測，在某些微服務架構下，AI的漏報率甚至比傳統靜態分析工具還高。對企業來說，誤報不是「不準確」三個字能帶過的——每一個誤報都需要資安人員手動複測，反而吃掉比人工檢測更多的時間成本。效率提升變成效率倒退，這是導入AI前沒人會告訴你的殘酷現實。
第二個致命傷：AI竟然相信程式碼裡的「註解」
這聽起來有點荒謬，但AI在分析原始碼時，不只是讀程式，還會把開發者寫的註解當成「真理」。如果註解寫著「此處已完成安全處理」或「這是刻意設計而非漏洞」，AI很可能直接跳過檢查。
問題是，軟體開發圈的常識告訴我們：註解往往是過時的。開發者改了程式忘了改註解，這種事每天都在發生。更麻煩的是，在紅隊演練的情境下，防守方甚至可能刻意在程式裡埋下誤導性的註解，等著AI上鉤。
編輯觀點：從產業面來看，AI對註解的「盲目信任」反映出一個更深層的問題——當前大型語言模型的訓練機制本質上是「文本關聯」而非「邏輯驗證」。AI看到「這不是漏洞」這個句子，就會在語意空間中把它跟「安全」關聯起來，但它不會去追問：這句話是誰寫的？什麼時候寫的？寫的當下程式長什麼樣子？人類資安人員的優勢在於「懷疑的直覺」——看到一句註解，第一反應是「你說了算？」然後實際跑一遍驗證。這種質疑精神，短期內AI學不會。
相比之下，人類白帽駭客會重新驗證程式的實際執行結果，而不是傻傻地相信開發者留下的文字說明。這不是技術能力的差距，是判斷力與懷疑精神的差距。
第三道高牆：AI不懂「為什麼要這樣設計」
AI可以追蹤程式從A執行到B，再由B進入C，每一步都合乎語法規範。但AI始終無法回答一個關鍵問題：開發者為什麼要這樣設計？
這一點在商業邏輯漏洞的偵測上最為明顯。以電商平台的會員系統為例，個別的程式碼片段可能全部正確執行——會員註冊沒問題、優惠券發放沒問題、訂單成立也沒問題。但當這些功能串接在一起時，可能就出現了「先用A帳號領取優惠券，再切換B帳號使用」的權限繞過手法。
這不是程式語法錯誤，而是整體商業流程設計上的缺口。AI能看到一棵樹長得很正常，卻看不出整片森林的動線哪裡出了問題。翁浩正點出核心差異：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」——這也是資深資安人員無法被取代的關鍵。
AI的真實角色：不是取代，是助攻
儘管AI有這三項明顯限制，但它在資安領域的輔助價值依然巨大。根據DEVCORE的實務經驗，AI目前最適合負責大規模、自動化的偵察工作：蒐集公開資訊、盤點企業暴露在網路上的攻擊面、比對已知漏洞資料庫、分析原始碼，甚至完成初步的測試報告。
這些工作過去得耗費紅隊大量時間，現在AI可以快速完成，把人類專家從重複性作業中解放出來。但關鍵的攻擊策略——該鎖定哪一台主機、從哪個入口切入、何時降低活動以避免被察覺——仍然完全依賴人類的經驗與判斷。
資安專家強調：「AI高度依賴既有知識與已知攻擊模式，但人類研究人員仍具備提出全新攻擊思路、發掘未知漏洞的能力。」
換句話說，AI是個很認真的助手，它可以把所有已知的攻擊路徑跑一遍、把資料整理得漂漂亮亮。但面對從未出現過的攻擊手法，或需要綜合多種面向做出戰略決策時，AI還是得把主導權交還給人類。
從實務角度來看，AI在紅隊演練中的定位已經明確——它負責「廣度」，人類負責「深度」。AI把所有的石頭都翻一遍，人類專家負責判斷哪顆石頭底下藏著真正的實戰價值。
企業導入AI資安檢測的三個務實建議
基於上述分析，企業在導入AI輔助資安檢測時，有三個關鍵認知必須建立：
第一，別把AI當成「漏洞掃描的終極方案」。AI目前最適合用在初步篩選與大範圍盤點，但不該跳過人類專家的驗證環節。尤其涉及商業邏輯的系統，人類複測仍是必要關卡。
第二，注意註解管理的資安風險。既然AI會相信程式碼註解，企業就必須建立更嚴格的註解審查機制——尤其不能讓註解成為攻擊者誤導AI的破口。
第三，把AI當作「資安團隊的擴充」，而非「資安人員的替代」。讓AI處理重複性工作、讓人類專注於策略與創新研究，這才是現階段最合理的分工方式。從成本效益來看，這樣的組合能讓資安團隊的整體產出提升兩到三倍。
數據背後的啟示
回到最初的問題：AI會取代資安人員嗎？從DEVCORE的實務數據與專家分析來看，答案很明確——短期內不會，中長期也不太可能「完全」取代。
AI的強項在於速度與廣度，但它缺乏懷疑精神、缺乏對商業邏輯的理解、也缺乏創造全新攻擊手法的能力。這三項正是資深白帽駭客的核心價值。真正的威脅不是AI搶走工作，而是不懂得運用AI的資安人員，會被懂得運用AI的同業遠遠甩在後面。
對企業決策者來說，與其擔心AI取代人力，不如思考如何重新配置資安團隊的工作流程——把重複性任務交給AI，把寶貴的人力資源投入到AI做不到的事：策略思考、邏輯驗證，以及永遠比攻擊者多想一步的洞察力。
編輯觀點：如果往後推演三到五年，我認為AI在資安領域的定位會越來越接近「資深分析師的貼身助理」——它負責把所有已知的攻擊路徑跑一遍、把資料整理好、把可疑點標註出來，然後由人類專家做最終判斷。這不是取代，是賦能。真正該擔心的不是AI變強，而是人類過度依賴AI的判斷、放棄了自己的懷疑精神——那才是最危險的資安漏洞。
最後，給正在評估AI資安工具的企業一句話：先釐清你要解決什麼問題，再決定AI擺在哪個位置。不是所有資安工作都適合自動化，也不是所有自動化都能節省成本。釐清需求、設定合理的期望值，AI才會是你的戰力倍增器，而不是另一個昂貴的實驗品。
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真的能完全取代白帽駭客嗎？
不能。根據DEVCORE的分析，AI在情境理解、商業邏輯分析和新型漏洞研究三大面向上仍有明顯限制，目前定位是輔助工具而非取代方案。
企業導入AI資安檢測會增加還是降低成本？
不一定。AI能提升初步檢測效率，但誤報可能導致額外的人力複測成本。企業應將AI定位為輔助工具，搭配人類專家驗證才能發揮最大效益。
AI為什麼會相信程式碼裡面的註解？
因為AI的訓練機制是文本關聯而非邏輯驗證，看到「這不是漏洞」這類文字就會將其與安全關聯，不會追問註解的可信度或時效性，這是人類專家與AI的關鍵差異。
紅隊演練中AI目前負責哪些工作？
AI主要負責大規模自動化偵察，包含公開資訊蒐集、攻擊面盤點、已知漏洞比對、原始碼分析與初步測試報告產出，而攻擊策略與時機判斷仍由人類專家主導。
資安人員該如何與AI協作？
建議將重複性任務交給AI處理，人類專注於策略規劃、邏輯驗證與創新攻擊研究。懂得運用AI的資安人員，比不會使用AI的同業具備更高的競爭優勢。
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