AI 安全成 2026 首要任務：Gartner 預測逾半數企業將部署專用安全平台

研究機構 Gartner 最新發布的 2026 年策略技術趨勢報告指出，人工智慧安全已成為企業數位轉型的核心議題。隨著 AI 應用快速普及，企業面臨的 AI 特定風險也急遽上升，促使組織必須建立完整的 AI 安全生態系統。Gartner 預測，到 2028 年，超過 50% 的企業將部署 AI 安全平台來保護其 AI 投資。

Gartner 副總裁分析師 Tori Paulman 表示：「我們在單一年度內看到的創新數量，超越以往任何時期。下一波創新浪潮並非數年後才會到來，現在採取行動的組織，不僅能夠應對波動，更能在未來數十年內塑造其產業格局。」

AI 安全平台：統一治理的必要性

AI 安全平台（AI Security Platforms）提供統一的方式來保護第三方與客製化 AI 應用程式。這些平台集中管理可見性、強制執行使用政策，並防範 AI 特定風險，包括提示注入（Prompt Injection）、資料外洩（Data Leakage）以及失控代理行為（Rogue Agent Actions）。

對企業 CIO 而言，AI 安全平台的價值在於能夠統一執行使用政策、監控 AI 活動，並在所有 AI 應用中套用一致的防護機制。隨著企業內部同時運行多個 AI 專案，從客服聊天機器人到資料分析工具，缺乏統一治理框架將導致安全漏洞與合規風險。

台灣企業在 AI 應用上雖然積極，但在 AI 安全治理方面仍處於起步階段。許多組織尚未建立完整的 AI 使用政策，更遑論部署專門的安全平台。隨著金管會、資通安全署等主管機關逐步關注 AI 治理議題，企業應及早規劃 AI 安全架構。

多代理系統：自動化帶來的新挑戰

多代理系統（Multiagent Systems, MAS）是由多個 AI 代理組成的集合，這些代理彼此互動以達成個別或共同的複雜目標。代理可能部署在單一環境中，或在分散式環境中獨立開發與部署。

Gartner 傑出副總裁分析師 Gene Alvarez 指出：「採用多代理系統讓組織能夠以實用的方式自動化複雜業務流程、提升團隊能力，並創造人類與 AI 代理協作的新模式。模組化、專業化的代理能夠提升效率、加速交付，並透過在工作流程中重複使用經過驗證的解決方案來降低風險。這種方法也使擴展營運與快速適應變化需求變得更加容易。」

然而，多代理系統也帶來新的安全挑戰。當多個 AI 代理在企業環境中自主運作時，如何確保它們遵守安全政策、不會意外洩露敏感資料、以及在發生異常時能夠及時介入，都是企業必須面對的課題。

對台灣製造業與服務業而言，多代理系統可應用於供應鏈管理、品質控制、客戶服務等領域。但在部署前，企業應建立清晰的代理權限管理機制、異常偵測系統，以及人工監督機制，確保 AI 代理的行為可控且可追溯。

場域專用語言模型：準確性與合規的平衡

企業 CIO 與 CEO 正要求 AI 創造更多業務價值，但通用大型語言模型在專業任務上往往表現不足。場域專用語言模型（Domain-Specific Language Models, DSLMs）以更高的準確度、更低的成本、以及更好的合規性來填補這個缺口。

DSLMs 是針對特定產業、功能或流程，使用專業資料進行訓練或微調的語言模型。與通用模型不同，DSLMs 能為特定業務需求提供更高的準確度、可靠性與合規性。Gartner 預測，到 2028 年，企業使用的生成式 AI 模型中，超過半數將是場域專用模型。

Paulman 強調：「情境正成為成功部署 AI 代理的最關鍵差異因素之一。由 DSLMs 支援的 AI 代理能夠解讀產業特定情境，即使在陌生情境中也能做出合理決策，在準確性、可解釋性與健全決策方面表現優異。」

對台灣企業而言，DSLMs 特別適合應用在高度專業化領域，例如半導體製程監控、醫療診斷輔助、金融風險評估等。這些領域需要高度準確性與可解釋性，通用 AI 模型難以滿足需求。然而，企業在導入 DSLMs 時，必須確保訓練資料的品質與安全性，避免模型學習到錯誤資訊或敏感資料。

AI 原生開發平台：小團隊的大產出

AI 原生開發平台（AI-Native Development Platforms）利用生成式 AI 來創建軟體，其速度與便利性前所未有。嵌入業務部門的軟體工程師，扮演「前線部署工程師」（Forward-Deployed Engineers）的角色，可使用這些平台與領域專家共同開發應用程式。

組織能夠以少數人員搭配 AI 的小型團隊，創造出與現有開發人員規模相當的應用程式數量。領先組織正建立小型平台團隊，讓非技術背景的領域專家能夠自行開發軟體，同時建立安全與治理的防護機制。

Gartner 預測，到 2030 年，AI 原生開發平台將使 80% 的組織將大型軟體工程團隊演化為更小型、更靈活的團隊，並由 AI 增強其能力。

這項趨勢對企業資安管理帶來雙面影響。一方面，AI 輔助開發能夠加速應用程式交付，提升業務敏捷性。另一方面，當更多非專業開發者參與軟體建置時，如何確保程式碼安全、避免引入漏洞、以及維持一致的安全標準，成為新的挑戰。

預先式網路安全：從反應到預測

Gartner 報告中另一項與 AI 密切相關的趨勢是預先式網路安全（Preemptive Cybersecurity）。隨著組織面臨針對網路、資料與連線系統的威脅呈指數級增長，Gartner 預測到 2030 年，預先式解決方案將佔所有資安支出的一半，CIO 正從被動防禦轉向主動保護。

Paulman 表示：「預先式網路安全是在攻擊者發動攻擊前採取行動，利用 AI 驅動的安全營運（SecOps）、程序化阻絕與欺敵技術。這是一個預測即保護的世界。」

AI 技術在預先式網路安全中扮演關鍵角色。透過機器學習分析大量安全事件資料，AI 系統能夠識別攻擊前兆、預測攻擊路徑，並自動部署防禦措施。這種「左移」（Shift Left）的安全思維，要求企業在威脅實現前就予以阻絕。

台灣關鍵基礎設施與高科技製造業面臨的進階持續性威脅攻擊日益複雜，傳統的被動防禦已不足以應對。企業應評估導入 AI 驅動的威脅偵測與回應平台，建立預測性安全能力。

機密運算：保護 AI 工作負載

機密運算（Confidential Computing）改變組織處理敏感資料的方式。透過將工作負載隔離在基於硬體的可信執行環境（Trusted Execution Environments, TEEs）中，即使是基礎設施擁有者、雲端服務供應商，或任何能實際接觸硬體的人員，都無法存取內容與工作負載。

這對受監管產業與面臨合規與地緣政治風險的全球營運特別有價值，也適用於跨競爭對手的協作情境。Gartner 預測，到 2029 年，在不受信任基礎設施中處理的營運，超過 75% 將透過機密運算來保護使用中的資料。

對 AI 應用而言，機密運算提供額外的保護層。當企業使用公有雲訓練 AI 模型或處理敏感資料時，機密運算確保即使雲端供應商也無法存取原始資料或模型參數。這對處理個人資料、商業機密或國安相關資訊的 AI 應用至關重要。

台灣企業在使用國際雲端服務訓練 AI 模型時，應評估供應商是否提供機密運算功能。特別是金融業、醫療業等受高度監管的產業，機密運算能協助滿足資料保護與隱私法規要求。

台灣企業的 AI 安全挑戰與機遇

綜觀 Gartner 報告揭示的 AI 相關趨勢，台灣企業面臨的核心挑戰包括：

技術成熟度落差：雖然台灣企業在 AI 應用上積極投入，但在 AI 安全治理、風險管理等領域仍缺乏成熟的實務經驗與工具。多數組織尚未建立完整的 AI 使用政策與監控機制。

人才短缺：AI 安全需要跨領域專業，結合資安、AI、法規遵循等知識。台灣目前這類複合型人才供給有限，企業在組建 AI 安全團隊時面臨挑戰。

預算分配：企業往往將資源集中在 AI 應用開發，而忽略安全投資。隨著 AI 風險日益顯著，如何平衡創新與安全的預算分配，是 CIO 必須面對的課題。

AI 技術正重塑各行各業，但唯有在安全與創新之間取得平衡，企業才能真正實現 AI 的價值。Gartner 的預測為台灣企業提供重要的前瞻視野，現在正是規劃 AI 安全策略的關鍵時刻。

本文轉載自helpnetsecurity。