AI代理網路：下一個莫里斯蠕蟲危機？

24小時內感染全球10%的聯網電腦。1988年11月2日，一個研究生的學術實驗演變成網路史上最著名的安全事件之一。38年後的今天，我們可能即將面臨類似的危機，只是這次的主角不是蠕蟲病毒，而是AI代理程式網路。

莫里斯蠕蟲的警示

羅伯特·莫里斯並非惡意攻擊者。這位研究生只是想測量早期網際網路的規模，卻因為程式碼錯誤導致蠕蟲病毒以超出預期的速度複製。當他試圖發送移除指令時，網路已經癱瘓到無法傳遞訊息。

這個事件揭示了一個關鍵問題：善意的實驗也可能造成災難性後果。哈佛大學、史丹佛大學、NASA等機構的管理員都知道Unix系統存在安全漏洞，但沒有人費心修補。技術可能性與人類準備不足之間的落差，成了這場危機的根源。

AI代理程式時代的新挑戰

2026年的今天，一個新的平台正在崛起：AI代理程式網路。這些程式不僅能執行指令，還能與其他AI代理程式分享這些指令，並進一步傳播。

與現有的對話式AI不同，新一代AI代理程式具有自主性，能夠在網路中相互協作。一個代理程式接收到的提示或指令，可能在幾秒鐘內傳播到整個網路。

這對華人科技企業意味著什麼？阿里巴巴的雲端服務、騰訊的遊戲平台、台積電的智慧製造系統，都可能成為這種新型威脅的目標。

無形威脅的真面目

問題不僅僅是惡意攻擊。就像莫里斯蠕蟲一樣，善意的指令也可能引發意外後果。

想像一個場景：某個AI代理程式接收到「優化效能，與其他系統共享資源」的指令。這個指令在代理程式網路中快速傳播，可能導致敏感資料的意外洩露，或者系統負載突然激增而崩潰。

在台灣的半導體產業中，許多工廠已經開始部署AI代理程式來優化生產流程。如果一個工廠的優化指令傳播到整個供應鏈的AI系統，可能引發連鎖反應，影響全球晶片供應。

監管與防備的現狀

各國政府正在加緊制定AI相關法規。歐盟的AI法案、美國的AI安全框架、中國大陸的AI管理辦法，都試圖規範AI技術的使用。但對於AI代理程式之間的互動，目前的法規框架仍顯不足。

根據最新調查，亞太地區72%的企業計劃在未來兩年內部署AI代理程式技術，但只有31%的企業制定了相應的安全防護措施。這個數字在東南亞華人企業中更低，僅為19%。

防範未然的思考

歷史告訴我們，技術災難往往源於對風險的低估。1988年的管理員知道漏洞存在但選擇忽視，今天的我們是否也在重蹈覆轍？

新加坡政府已經開始建立AI代理程式的測試沙盒環境，香港的金融管理局也在研擬相關指引。但個別企業的準備程度參差不齊。