北捷 AI 客服「玩壞」了？從這事件看 AI 聊天機器人的安全挑戰與反思
AI 聊天機器人好像越來越厲害了，對吧？但最近台北捷運的 AI 客服出包事件，就像是給我們敲響了警鐘。當 AI 太「聰明」時，方便背後可能藏著意想不到的風險和資安漏洞。這篇文章就來聊聊，我們該怎麼在享受 AI 便利的同時，也守住安全底線。
圖片轉自台北捷運 Metro Taipei Facebook
欸，你有沒有發現，現在不管走到哪，好像都看得到 AI 的影子？特別是那些「聊天機器人」，不少公司都愛用它們來當客服，希望能快點解決我們的問題，也順便幫他們省點人力。這聽起來很棒，對吧？但事情總有兩面刃，AI 越強大，被「玩壞」或亂用的風險好像也越高。
最近台北捷運（北捷）的 AI 智慧客服就發生了一件不大不小的事，正好點出了這個問題。
發生了什麼事？北捷 AI 客服的「意外」走紅
話說從頭，北捷其實早在 2022 年底就推出了 AI 智慧客服，主要是幫忙處理一些常見狀況，像是即時通報或協尋遺失物。聽說效果還不錯，一個月有超過十萬人次在用。
到了今年三月，北捷想讓這個 AI 客服更上一層樓，於是給它串接了微軟 Azure OpenAI 的服務。這就像是幫 AI 裝上了一個更聰明、更會「聊天」的大腦，讓旅客可以用更自然的口語來問問題。
沒想到，這個升級帶來了意想不到的「副作用」。有網友發現，這個升級版的 AI 客服，居然能… 生成程式碼？這下可好了，消息一傳開，大家好像發現新大陸一樣，紛紛跑去「測試」這個 AI 的能耐，問些五花八門、跟捷運八竿子打不著的問題。一時間，北捷的 AI 客服成了網路上的熱門「玩具」。
「玩一下」而已？這些濫用行為的潛在影響
你可能會想，不過就是大家鬧著玩，有這麼嚴重嗎？嗯… 事情可能沒那麼簡單。
首先，這種大量的「測試」請求，其實是在消耗系統資源。你知道嗎？像這種生成式 AI，它每回答一個問題、生成一段文字，背後都需要運算能力，而這通常是要付費的（所謂的 Token 消耗）。雖然北捷這次反應很快，發現苗頭不對就立刻請廠商把 Azure OpenAI 的功能先關掉，才沒有造成明顯的費用暴增。但你想想看，如果沒及時發現，這些因為「好玩」而產生的額外成本，算不算是一種公共資源的浪費？
更讓人擔心的是資安問題。生成式 AI 的特點就是它能理解和生成非常廣泛的內容。如果沒有做好限制，它就像一個沒有設防的大門。有心人士可能會利用這一點，透過特殊的提問方式（有時候叫做「提示詞注入」攻擊）來套取系統內部的敏感資訊，甚至可能找到攻擊整個系統的突破口。這次北捷 AI 客服能生成程式碼，雖然看似無害，但也暗示了系統的回應範圍可能過於寬鬆，這就是一個潛在的風險點。
創新很好，但安全不能少：怎麼找到平衡點？
這起事件給了所有想導入 AI 客服的企業一個重要的提醒：技術創新很吸引人，但安全防護絕對不能馬虎。北捷導入 AI 的初衷是提升服務效率，這點絕對值得肯定。但問題在於，像這種強大的生成式 AI，在一開始設計和導入時，就必須把「使用範圍」和「安全防護」想清楚、做紮實。
那具體可以怎麼做呢？這裡有幾個方向：
- 畫好 AI 的「守備範圍」： 就像教小孩不能亂跑一樣，要明確告訴 AI 哪些問題該回答、哪些不該碰。限制它只能處理跟主要業務（例如捷運服務）相關的請求，對於那些風馬牛不相及的問題，就讓它禮貌地拒絕吧。
- 建立「糾察隊」機制： 需要有系統能即時監控 AI 的使用情況。一旦發現有異常大量的請求，或者有人試圖用奇怪的方式「釣」AI 回答，系統就應該能自動警示或介入處理。
- 加固「防火牆」： 這就是基本的資安功課了。確保系統本身有足夠的防護能力，就算 AI 不小心說溜嘴，也不會洩漏重要的個人資料或系統內部資訊。
當然，除了技術層面，事前充分的「壓力測試」也很重要。在正式上線前，多模擬一些可能的濫用情境或攻擊手法，看看 AI 和系統能不能扛得住。同時，或許也可以適度地跟使用者溝通，讓大家了解 AI 客服能做什麼、不能做什麼，共同維護這個方便的工具。
結語：AI 是助力，還是隱患？關鍵在我們怎麼用
說到底，AI 聊天機器人本身是中性的，它能帶來多大的便利、或者潛藏多少風險，很大程度取決於我們如何設計、管理和使用它。
台北捷運這次的 AI 客服事件，就像一面鏡子，映照出我們在擁抱生成式 AI 技術時，可能忽略的角落。追求更聰明、更有效率的服務是好事，但如果因此犧牲了安全性，或者造成資源浪費，那就得不償失了。
未來，隨著 AI 技術越來越普及，相信會有更多企業導入類似的應用。希望大家都能從北捷這次的經驗中學到教訓，在規劃 AI 應用時，能更全面地思考使用場景、制定合理規範，並建構完善的安全機制。這樣，才能確保 AI 真正成為我們的得力助手，而不是一個難以預料的麻煩製造者。
你覺得呢？在享受 AI 帶來便利的同時，我們是不是也該多一分警惕和思考？
