Google 也承認：AI 安全是「邊走邊修」的旅程
Google Cloud 營運長 Francis de Souza 在洛杉磯一場閉門活動中，對 TechCrunch 記者說了重話：「AI 安全不是蓋好就完工的城堡，而是像 Google Maps 導航——路況變了就得重新算路線。」
這句話對台灣企業來說，等於直接打臉「買一套 AI 就解決所有問題」的幻想。
為什麼連 Google 都說「我們也在學」？
根據 de Souza 的說法，Google 內部把 AI 安全分成三個「即時更新」的區塊：
1. 模型本身的安全性
- 每兩週跑一次「越獄測試」（就是請白帽駭客想辦法讓 AI 說出它不該說的話）
- 發現漏洞 48 小時內推修補，不像傳統軟體等「下一版」
2. 企業客戶的使用場景
- Google 發現：同一家醫院用 Gemini 幫醫生寫病歷，和用來回答病人問題，風險完全不同
- 所以他們現在要求：每個企業客戶都要填「AI 使用場景表」，像報稅一樣老實交代
3. 各國法規的「即時轉彎」
- 歐盟 AI 法案、美國 NIST 框架、台灣的 AI 基本法草案，每個月都在變
- Google 的做法：內部法規小組每天盯 12 個國家的政策更新，比追股市還勤
台灣企業可以抄的 3 個「Google 模式」
步驟一：建立「AI 風險清單」月報
- 就像公司每月財報，但內容是「我們用 AI 做了哪些事」
- 範本直接抄 Google：使用場景、可能風險、目前解法、下月預計更新
- 實際案例：新竹一家 IC 設計公司用這招，3 個月內抓到「工程師用 ChatGPT 上傳機密程式碼」的漏洞
步驟二：找外部顧問「壓力測試」
- Google 每年花 2000 萬台幣請白帽駭客「攻擊」自己的 AI
- 台灣做法：找資安公司或成大、台科大 AI 研究中心，每月花 5-10 萬台幣做「越獄測試」
- 小撇步：測試報告直接當成教育訓練教材，工程師最愛看「AI 被破解的實例」
步驟三：把 AI 安全寫進公司內規
- 不要等到金管會、數位部頒布正式法規
- 參考 Google 的「AI 使用守則」範本，重點只有三條：
- 任何 AI 輸出都要經過「人類最後檢查」
- 客戶資料不能餵給公開 AI 模型
- 每季更新一次「AI 風險評估表」
台灣已經有公司這樣做，而且有效
台北某電商公司老闆分享：「我們把 Google 那套簡化成『AI 使用日記』，每個部門每週填 5 分鐘。結果發現客服部用 AI 回信的語氣問題，比 Google 還早抓到。」
重點是：不要等完美方案，先開始再優化。
下一步：今晚就開第一次「AI 安全會議」
不需要大陣仗，只要做三件事：
- 把這篇文章轉給公司用 AI 最多的 3 個部門主管
- 約明天中午 30 分鐘，討論「我們用 AI 做哪些事」
- 用 Google 的「AI 風險清單」範本，先填第一版
Google 都說「我們也在學」，你還在等什麼？
