原文摘要

这不只是技术问题，更是一个信任问题。

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进一步信息揣测

• Prompt Injection攻击的隐蔽性：攻击者可通过看似正常的网页或文本嵌入恶意指令，直接操控AI执行危险操作（如输入信用卡信息），而普通用户难以察觉这类陷阱。
• AI代理的信任漏洞：即使OpenAI公开警示Prompt Injection风险，但AI代理的底层逻辑（如“无条件服从用户任务”）可能被恶意利用，行业内部正在秘密研发对抗技术，但尚未形成通用解决方案。
• 实时监控的局限性：虽然用户能查看AI的“操作桌面”，但无法实时识别AI是否被诱导执行异常行为，需依赖事后审计，存在时间差风险。
• 企业级应用的隐藏成本：部署AI代理需额外投入安全防护（如指令过滤、行为日志分析），这部分成本通常不会在公开宣传中提及，实际落地费用可能翻倍。
• 数据主权的灰色地带：AI代理在自动填写表单或订票时，可能绕过用户二次确认直接调用敏感数据（如身份证号），合规性依赖厂商自律，缺乏第三方监管。
• 竞品技术的未公开短板：其他厂商（如Google、Anthropic）的同类代理功能因Prompt Injection测试失败率过高，暂缓发布，说明该问题在业内仍是技术瓶颈。
• 黑产针对性升级：黑客论坛已出现“AI钓鱼工具包”，专门生成针对Agent的诱导指令，通过模仿正常工作流程（如“请更新支付信息”）实施诈骗。