AI代理代表著一個根本性的轉變，從如今基于權限的應用程序轉變為能夠自主行動的系統。與當前響應指令的語音助手不同，代理式AI可以自主做出決策、執行復雜任務，并在沒有持續人工監督的情況下訪問海量的個人數據。這種自主性帶來了前所未有的隱私與安全風險，因為這類系統需要調用大規模個人數據。
我們已習慣應用程序請求授權：獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智能徹底顛覆了這一模式——這些系統不再請求許可，而是直接行動，使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。
然而，這種技術范式可能引發全新且極其重大的隱私與安全風險。
究其根源，專家預測AI代理體未來將承擔的各類任務 —— 如規劃假期行程、確認醫療預約乃至智能比價購物 —— 均需調用敏感數據，包括財務信息、實時定位等核心隱私。
據Gartner咨詢公司預警，未來企業數據泄露事件中，將有25%與自主AI系統濫用有關。因此，厘清三大核心問題至關重要：AI代理體的運作機制、其衍生的新型隱私風險，以及網絡安全專家構建的風險緩釋體系。
AI代理究竟是什么？
AI代理(又稱自主人工智能)，是指具備高度自治能力的人工智能系統(https://transmitter.ieee.org/what-is-agentic-ai/)。"這類系統可在不受人類持續控制的情況下，自主行動以實現目標，"IEEE高級會員Keeley Crockett解釋道。
Crockett進一步指出："基于預設程序及所持數據，此類系統能夠自主決策、執行任務并動態適應環境，通常無需人工干預。"
盡管AI代理體可應用于網絡安全或金融領域，但更多專家預見其將掀起個人數字助理的新浪潮——從自動采購日用品到主動設置提醒，深度介入人類生活管理。
然而，這類系統與智能手機中常見的語音助手存在本質差異。IEEE高級會員Keeley Crockett指出："現有語音助手僅具備被動響應能力，缺乏自主設定目標的功能。"
Crockett強調："它們雖能執行單一簡單任務，但若無人為指令介入，則無法實施任何具有實際意義的操作。"
對數據的巨大需求
數據作為所有人工智能系統的命脈，AI代理亦不例外。要實現其自主運行，往往需要調用海量數據資源。
IEEE高級會員Vaibhav Tupe指出："自主AI系統需獲取全方位數據權限，包括銀行賬戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通訊模式、消費習慣，乃至健康監測所需的生物特征數據。"
Tupe強調："現有應用通常僅調用單一數據類型，而自主AI必須串聯用戶整個數字生活的所有節點。"
風險指數級攀升
自主人工智能(AI)帶來的隱私風險，較當前技術呈數量級增長。
IEEE高級會員Kayne McGladrey指出："自主AI需要徹底打破現有數據孤島，實現全面整合——這意味著風險并非簡單累加，而是呈幾何級數倍增。"
當前非自主AI的普通消費級應用，通常僅調用單一類型數據(如健康或財務數據);而自主AI系統可能同時需要上述所有數據，并疊加歷史行為模式與實時監測能力。
現有消費級算法僅針對特定用途處理數據，且需獲得用戶授權。
IEEE高級會員Kayne McGladrey警示道："自主AI系統會主動采集跨領域數據，并自主決策數據使用方式�，F有系統通常需用戶授權才能執行操作，而自主AI的設計初衷就是在最小化人工監督下獨立運行—— 這將催生全新類型的責任風險。"
保障人工智能智能體的安全
那么，人們在使用人工智能智能體時如何保護自己的隱私呢?
網絡安全專家建議采用多層次防護方法，從基本的安全衛生習慣做起，再延伸到專為自主人工智能系統設計的新實踐。
“為所有賬戶啟用多因素認證，將數據共享最小化到僅特定任務絕對必要的范圍，為不同用途創建單獨的賬戶，以分隔數字暴露面，” McGladrey說。
這種分隔策略在人工智能智能體方面顯得尤為重要，因為它們通常需要訪問多個數據源。用戶不應讓一個人工智能系統獲取所有數據的訪問權限，而應考慮為不同用途使用不同的人工智能工具，比如一個用于財務任務，另一個用于健康管理，依此類推。
IEEE高級會員Kayne McGladrey建議："使用隱私保護型瀏覽器及工具，定期審查設備權限，并對那些‘完美得不真實’的AI系統保持合理懷疑。"
專家同時指出，AI交互需與傳統應用區別對待。McGladrey強調："建議將每次AI交互視為可能生成永久記錄的行為，在分享敏感信息前做好相應預案。"
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