AI智能体正成为下一波关键的AI发展趋势。经历两年多生成式AI热潮后，业界关注开始转向那些能自主执行操作的AI系统。但目前这类技术尚未广泛应用。Capgemini调研显示，只有10%的受访企业高管表示他们目前在用AI智能体；但有50%计划在2025年部署，三年内这一比例预计将达到80%。这表明，企业不仅对提升流程自动化充满期待，且已在积极筹备落地。

尽管AI智能体在提升运营效率、加速企业工作流方面潜力巨大，但它也带来了不少风险。如今正是一个关键时刻：如果在没有充分考虑的情况下仓促采用这项技术，可能会破坏它的长期价值。AI智能体风险到底有哪些？如它真可能成为安全隐患，如何应对？

什么是AI智能体？与以往AI有啥不同？
要理解AI智能体的风险，首先得搞清楚我们到底在说什么。实际上，“AI agent”这个术语在业内有多种不同解释。可把AI智能体理解为一种算法系统，它不仅能够根据数据做出决策，还能基于该决策执行相应的动作。虽然它与生成式AI存在一些相似之处，但最大的区别在于，智能体不是生成内容，而是执行行为。

值得一提的是，这项技术其实并不像炒作那样新鲜。从视频游戏到机器人流程自动化（RPA），算法智能体在多个领域已经存在几十年。如今不同在于，它们的应用范围更广。虽没达到AGI，但已可基于简单的指令完成相当复杂一系列操作。也正因如此，如今的AI智能体激发了技术专家和企业领导人的想象力——它们似乎具备了解决复杂问题、完成具体任务的能力。

AI智能体存在哪些安全风险？
那么，AI智能体到底有哪些安全隐患？大致可以分为两个技术层面的风险和一个社会层面的风险。我们逐一来看。
数据泄露
一个可能更严重的风险是数据泄露。AI智能体依赖于访问各种信息源，它需要与不同的服务进行交互，在必要时收集和共享数据，以完成任务。这种在问题各个环节间灵活流动的能力虽然是AI智能体的一大优势，但“流动性”本身却往往与“安全性”背道而驰。想一想：安全的核心本质其实就是对访问权限的限制——谁能访问什么，何时访问。

一个穿越组织边界、甚至在组织内外自由活动的AI智能体，其数据传输过程往往难以追踪。哪怕是一个看似简单的旅行预订任务，也可能涉及到员工或组织的敏感信息被传递给了谁、传到了哪里等安全问题。

缺乏问责机制
在上述技术性风险之外，还有一个贯穿始终的核心问题：AI智能体缺乏问责机制。我们可以从两个角度来看“问责”：一个是任务执行方面，一个是产品法律责任方面。

任务执行责任
任务层面的问责机制听起来很简单但却至关重要。比如，你让一位旅行社工作人员帮你订假期，或让团队成员维护某个系统模块——如果任务没完成，责任归属清晰明了，可以调查原因、追责或升级处理。这种责任机制在人与人之间虽然不总是舒适，但逻辑非常清晰。但AI智能体就不同了。在某种意义上，它似乎将人类从责任链中剥离了出去。它不受约束，也没有现成机制确保它的行为是正确的；一旦出错，既无法问责，也很难追踪问题根源。因此，看似无摩擦、无缝接入的AI智能体，在没有配套问责机制的情况下，可能会带来一系列意想不到的后果。

产品责任
另一个类似的问题是法律责任归属：当AI智能体未按预期完成任务或出现错误时，责任到底该由谁承担？目前法律对此缺乏明确界定。虽然像欧盟的《AI法案》正在尝试让组织对AI的使用承担更多责任，但这些新规是否能适用于如今不断演进的AI技术，还不清楚。目前，大部分法律都倾向于将责任归于人类行为者。例如，在自动驾驶领域，AI智能体的决策直接影响人身安全，因此人类用户往往要承担最终责任。

从企业角度看，这种做法似乎减轻了机构负担，但中期来看可能弊大于利。试想：一旦普通用户需要为系统的每个决策负责，信任度就会迅速下降，从而严重影响AI智能体的广泛落地与应用。

不加思索地过度热情，会加剧AI智能体的安全问题
AI智能体的安全隐患，往往因为人们的盲目乐观和急于部署而被放大。比如，现在很多组织把AI智能体用于处理重复性操作，如将数据从一个系统转移到另一个系统。这类任务虽然繁琐，但其实通过构建更好的API或自动化工具也能高效完成，而且这些方式更易于测试与维护。换句话说，很多时候是因为急于解决琐碎问题，才不必要地引入了安全风险。

如何应对AI智能体带来的安全挑战？
面对这些风险，我们可以采取多种方法来应对。
首先，要认真评估AI智能体的适用场景。是否一定要使用智能体？如果一个设计良好、经过充分测试的API能更高效、安全地完成任务，那可能是更优选择。但如果确实需要使用AI智能体（未来很多企业也的确会发现某些场景适合使用它），那么就必须秉持良好的工程实践，尤其是在测试和安全方面。

这意味着在项目早期就要引入风险分析和威胁建模等流程。更深入地看，还需要通过不断测试与探索来了解智能体的行为。虽然目前该领域尚未形成统一标准（这本身也是一种风险），但团队可以通过设计各种测试场景，试图干扰、误导智能体，从而找出其弱点与漏洞。基于这些测试结果，可以进一步设计“控制机制”（类似于当前生成式AI中常用的“护栏”机制），限定智能体的活动范围，确保其行为在可控范围内进行。

提前测试与整体思维：保障AI智能体安全的关键
最终，若想让AI智能体既安全又真正发挥作用，有两个核心要素必须重视：首先是战略层面的整体思维：不要把智能体视为解决一切问题的“万能钥匙”。它只是工具箱中的一种工具，应该与生成式AI、新API等其他手段协同配合，共同提升团队效能。其次是工程层面的良好实践：从开发早期就要开展必要的安全分析，并在各个层面持续测试智能体的行为。

虽然这可能会增加一些开发成本和流程复杂性，但从长远来看，它能帮助AI智能体真正为组织带来价值。