生成式AI席捲各行各業，資安領域當然也不例外。從撰寫程式、分析原始碼到掃描漏洞，AI的表現確實讓人驚豔。但這也引發了一個尖銳的問題：AI真的能取代坐在電腦前、經驗老道的資安專家嗎？
答案，恐怕沒那麼簡單。DEVCORE執行長翁浩正近期就點出了現階段AI在安全檢測上的三大罩門。這些限制不只是技術上的小瑕疵，而是直接影響到企業究竟該不該放心把身家安全交給AI來判斷。
情境判斷力不足：AI也會迷失在程式碼叢林
當你把企業內部大量自行開發的程式碼全部丟給AI分析時，會發生什麼事？答案可能會讓你失望。由於資訊量太過龐大、上下文過於複雜，AI很容易「迷路」，失去對程式碼之間前後關聯的掌握。
白話一點說，AI就像一個拿著放大鏡卻沒有地圖的偵探。它可以逐行檢查，卻搞不清楚整個系統的模組之間到底怎麼互動。結果就是，AI可能把正常設計誤判為漏洞，也可能忽略掉真正具有風險的程式流程——漏報與誤報同時發生，對企業來說簡直是雙重打擊。
更麻煩的是，誤報帶來的代價不只是數據上的「不準確」。當AI發出一個錯誤警報，企業還是得派出工程師和資安人員，花時間在測試環境裡逐一確認。這不僅沒省到力，反而讓人力與時間成本往上疊加。
過度相信「程式註解」：一個容易被忽略的致命陷阱
第二個限制，來自於AI對程式碼註解的過度依賴。AI在閱讀原始碼時，不只是看程式本身，還會把開發者留下的文字說明當作「聖旨」。
如果註解上面寫著「這不是漏洞」、「這是刻意設計」，AI很可能就直接買單，放棄對這段程式的質疑。但問題是——註解一定正確嗎？當然不一定。
開發者修改程式後忘記同步更新註解，這種事在業界根本是家常便飯。更何況在安全測試的情境下，有時候團隊還會刻意放入誤導文字，試圖測試AI的判斷力。結果呢？AI照樣上當。相較之下，人類資安專家會回頭驗證程式的實際執行結果，而不是傻傻地相信幾行文字說明。
不懂商業邏輯：AI永遠跨不過的那道坎
第三項限制，或許是AI與人類之間最本質的差距。AI可以追蹤程式從A執行到B、再從B進入C的流程，但它始終無法理解一件事——開發者為什麼要這樣設計？
拿付款或會員系統來舉例。個別程式碼可能都運作正常，但當這些功能串接在一起時，問題就來了。權限被繞過、優惠被重複領取、越權查詢客戶資料⋯⋯這些漏洞根本不是單一語法錯誤，而是整體商業邏輯出了缺口。
翁浩正說得直接：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」。說真的，這個差距不只是技術問題，而是經驗與領域知識的累積。
【編輯觀點】從產業面來看，AI在資安領域的定位其實越來越清晰——它不是來搶飯碗的，而是來當「神隊友」的。企業如果想用AI完全取代資安人力，現階段恐怕會踢到鐵板；但如果反過來，讓AI負責大規模的自動化偵察、比對已知漏洞、整理測試報告，把最消耗時間的重複性作業交給它，反而能讓資安專家騰出雙手，專注在更有價值的攻擊策略與創新研究上。說穿了，AI的價值不在「取代」，而在「解放」。
紅隊演練的關鍵時刻：還是得靠人類
所以，AI在資安領域真的沒用嗎？當然不是。事實上，它已經成為紅隊（Red Team）演練中的重要輔助工具。
未來，AI可以勝任大規模、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、分析原始碼，甚至完成初步的測試報告。這些工作不僅繁瑣，而且重複性極高，交給AI來做再適合不過。
但真正的關鍵決策——該鎖定哪一台主機、從哪個入口開始進攻、何時該降低活動以避免被防守方察覺——這些涉及經驗、判斷與整體攻擊策略的環節，仍然是自動化工具無法獨立完成的。
換個角度想，這就像自駕車可以幫你開在高速公路上，但遇到施工路段或突發狀況時，你還是會希望方向盤握在自己手上。
全新的漏洞，AI還學不會
最後還有一點值得留意：AI的判斷高度依賴既有知識與已知的攻擊模式。換句話說，它擅長的是「照著課本出牌」。
但人類研究人員不一樣。他們具備提出全新攻擊思路、發掘未知漏洞（zero-day vulnerability）的能力。這種創造性的思維，正是AI最缺乏的。所以，未來比較可能出現的場景，是AI扮演資安團隊的得力助手，負責繁重的重複性工作，而人類則把時間投入策略規劃與創新研究。
回到最初的問題：AI會取代資安專家嗎？目前看來，答案是否定的。但那些懂得善用AI的資安人員，或許會比那些拒絕擁抱工具的人，走得更快、更遠。
接下來，你可以怎麼做？
與其擔心被AI取代，不如思考如何讓AI成為你的戰力。如果你是企業主或資安主管，先盤點內部哪些重複性工作最耗費人力——例如弱點掃描、日誌分析、初步報告撰寫——這些都是現階段導入AI輔助的最佳切入點。把人力從繁瑣的例行工作中釋放出來，才能讓團隊把力氣花在真正需要人類智慧的防禦策略上。
如果你本身就是資安從業人員，不妨趁現在開始熟悉AI工具的運作邏輯與限制。知道AI哪裡強、哪裡弱，你才能在實戰中駕馭它，而不是被它牽著走。
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目前能完全取代資安人員的工作嗎？
不能。現階段的AI在複雜情境判斷、商業邏輯分析與新型漏洞研究上仍有明顯限制，無法取代經驗豐富的資安專家。
企業導入AI輔助資安檢測會面臨哪些風險？
主要風險包括AI可能因誤判而產生大量誤報，導致企業投入更多人力與時間進行確認，反而增加成本而非節省資源。
紅隊演練中，AI主要負責哪些任務？
AI在紅隊演練中負責大規模、自動化的偵察工作，例如蒐集公開資訊、盤點攻擊面、比對已知漏洞與分析原始碼。
AI在資安領域最大的弱點是什麼？
AI最大的弱點是無法理解系統的設計目的與商業邏輯，容易將正常設計誤判為漏洞，或忽略真正具有風險的程式流程。
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