AI治理風險指的是自主AI系統在控制資金或治理時，可能被利用或操縱，導致災難性後果。Vitalik Buterin 警告，越獄和應用整合可能將資源導向惡意行為者，因此強健的人類監督和模型審查至關重要。
-
Vitalik Buterin 警告，AI主導的治理可能通過越獄和應用整合被操縱。
-
安全研究員 Eito Miyamura 展示了應用整合如何讓私人數據暴露於AI攻擊。
-
建議採用多元模型與人工抽查的資訊金融架構，以降低系統性風險。
AI治理風險：Vitalik Buterin 警告AI主導的治理可能被利用——閱讀分析、證據及建議的防護措施。了解政策制定者與開發者接下來應採取的行動。
什麼是AI治理風險？
AI治理風險是指自主AI系統負責決策，特別是資源分配時，可能被操縱而產生有害結果的威脅。Vitalik Buterin 強調，若缺乏多層次檢查，攻擊者可以利用提示詞和整合來顛覆決策邏輯，重新導向資金或數據。
AI系統如何被操縱？
AI代理可以被嵌入在日常輸入中的越獄提示詞欺騙。安全研究員 Eito Miyamura 展示了一種攻擊，透過日曆邀請或應用整合傳送隱藏指令，一旦AI處理後，便會暴露郵件或檔案內容。
這些攻擊顯示，應用整合（如：Gmail、Notion、Google Calendar等）擴大了攻擊面。攻擊者可以設計看似無害的輸入，但在例行任務中被AI讀取時卻改變模型行為。
為什麼 Vitalik Buterin 反對完全自主的AI治理？
Buterin 認為自主AI治理會放大系統性風險。他建議採用「資訊金融」方法，讓多個獨立模型競爭，並由人工陪審團和自動抽查進行審核。這種組合旨在快速揭露模型失效，並維持誠實開發的激勵。
如何降低AI治理風險？
實際的緩解措施需要多層防禦：
- 限制範圍：限制自動化系統單方面移動資金或做出最終治理決策。
- 模型多樣性：部署多個模型並比較輸出，以偵測異常。
- 人工監督：對高風險決策要求人工審查並保留審計記錄。
- 輸入過濾：淨化並標記來自應用和共享日曆的不受信輸入。
- 激勵與審計：獎勵獨立審計員並維持漏洞懸賞計劃。
有哪些證據支持這些擔憂？
安全研究員的實驗已揭示應用整合如何被濫用。Eito Miyamura（EdisonWatch）展示了一個場景，看似無害的日曆條目在被對話式AI讀取後，會觸發數據外洩。這些實驗凸顯了真實世界的攻擊途徑。
| 決策控制 | 僅AI | AI輔助 + 人工審查 |
| 抗操縱能力 | 若無防護則低 | 因模型多樣性而較高 |
| 透明度 | 模型輸出不透明 | 審計與抽查 |
| 激勵對齊 | 有被操縱風險 | 為審計員與誠實開發者設計激勵 |
常見問題
AI真的會被提示詞越獄或欺騙嗎？
會。實驗已證明精心設計的提示詞或隱藏指令能改變AI行為。實際防護措施包括輸入淨化、模型集成和人工檢查點，以防止惡意操縱。
DAO應該將治理權交給AI嗎？
現有證據顯示，完全交由AI控制為時過早。要求關鍵行動需人工批准的混合設計，能在利用AI進行分析和建議的同時，降低災難性風險。
重點摘要
- AI治理風險是真實存在的：實驗顯示AI可被提示詞和整合操縱。
- 人工監督至關重要：對高風險決策要求人工審查與審計記錄。
- 資訊金融提供更安全的路徑：多模型、抽查與激勵可減少被利用風險。
結論
Vitalik Buterin 的警告凸顯，若無防護措施，AI在治理中的應用將帶來重大系統性風險。安全研究員的證據顯示，實際攻擊途徑確實存在。採用資訊金融模型——結合模型多樣性、持續審計與強制人工監督——是務實的前進方向。政策制定者與建設者現在應優先考慮審計與激勵機制。
發佈時間：2025年9月15日 | 02:50
作者：Alexander Stefanov — COINOTAG 記者
來源提及（純文字）：Vitalik Buterin, Eito Miyamura, EdisonWatch, ChatGPT, Gmail, Notion, Google Calendar.
