喬治城大學安全與新興技術中心（CSET）近日發布一份關於 AI 紅隊測試方法的分析，內容涵蓋設計考量、威脅模型與工具。該材料將紅隊測試描述為一種用於辨識 AI 系統弱點的方法，同時指出，不同機構的實作方式差異明顯，而業界共識性的標準仍然稀少。
AI 紅隊測試概念源自傳統資安領域，做法是從對抗者角度對系統發動測試，以找出弱點。應用到 AI 系統時，這種方法可用來發現多類問題，包括模型偏誤、安全性缺陷、提示注入漏洞、資料外洩風險，以及非預期輸出。不過，根據 CSET 的分析，AI 紅隊測試在具體執行方式、評估範圍、威脅模型定義、所用工具與報告格式等方面，各機構差異甚大，因而限制了評估結果的一致性與可比性。
標準缺位帶來多項營運挑戰。第一，AI 開發機構在設計紅隊測試時，缺少可供參照的共同框架，只能由各團隊自行建立方法，這可能影響評估的完整性與效率。第二，不同機構所做的紅隊測試結果，難以直接比較或作為基準。第三，監管與稽核機構在驗證 AI 系統安全性時，也難以採用一致標準。第四，紅隊測試專業人才的培訓與認證制度，亦因此較難建立。
威脅模型的多樣性，也使標準化更為複雜。AI 系統面臨的威脅，會因使用情境、部署環境、使用者族群與資料敏感度而有明顯差異。以客服聊天機器人為例，其威脅模型主要聚焦於不當回應、個資外洩與品牌聲譽受損；醫療診斷 AI 的威脅模型，則更著重誤診風險、病患安全、法規遵循與資料安全。這種高度依賴情境的特性，使單一紅隊標準難以定義。
工具生態的碎片化，也加深了標準化難度。現階段用於 AI 紅隊測試的工具，包括開源框架、商業平台與自行開發的腳本，各自支援不同的攻擊向量、評估指標與輸出格式。有些工具專注於提示注入測試，有些則著重於衡量模型偏誤或生成對抗樣本。工具之間缺乏互通性，讓全面性的紅隊評估更難順利展開。
儘管如此，AI 紅隊測試的重要性仍持續上升。美國、歐盟與英國等主要法域的 AI 監管框架，都要求在部署前進行安全評估，而紅隊測試被視為滿足這些要求的核心方法之一。另一方面，隨著大型語言模型（LLM）能力持續擴展，非預期風險也在增加，系統性的對抗式評估因此更顯必要。
標準化的早期進展也已可見。美國國家標準與技術研究院（NIST）已發布 AI 風險管理框架，部分產業聯盟與研究機構也正在制定紅隊測試指引。不過，這些工作仍處於起步階段，要形成廣泛採用並真正融入實務，預料仍需時間。
AI 開發機構不應等待標準完全成形，而應主動採用現有最佳實務，並建立內部紅隊能力。這包括界定威脅模型、設計多元攻擊情境、結合自動化工具與人工評估、系統化記錄評估結果，以及建立漏洞優先排序與修補流程。機構也可透過與外部紅隊專家合作、運作漏洞賞金計畫，以及參與社群式評估，來確保評估的獨立性與多樣性。
CSET 的分析凸顯 AI 安全生態系中的一項關鍵缺口。雖然紅隊測試愈來愈被視為負責任部署 AI 的必要環節，但缺乏標準化方法，仍讓開發者、營運者與監管者面臨不確定性。即使在正式標準尚未建立之前，現在就投入扎實紅隊流程的機構，將更有能力因應持續演變的監管要求，並維持使用者信任。共通框架、共享工具與可互通的評估方法，將是擴大 AI 安全實務規模的關鍵。
紅隊實務的差異性，也反映出 AI 安全作為一門學科仍處於早期階段。不同於傳統軟體安全，後者經過數十年累積，已形成成熟的測試方法與漏洞分類；AI 安全至今仍在建立基礎概念。針對 AI 系統的紅隊測試，不僅要處理技術漏洞，也必須面對行為風險、對齊失效，以及僅憑訓練資料或模型架構難以預測的湧現能力。這種複雜性，要求評估方法既嚴謹又具彈性。
對於建構 AI 系統的機構而言，當前環境同時帶來挑戰與機會。缺乏強制性標準，讓機構得以依不同使用情境與風險輪廓，調整紅隊測試方法；但這種彈性也意味著，開發者必須自行確保評估方式足夠全面，且能經得起檢驗。紅隊流程、威脅模型與修補措施的文件化，將是向監管機構、客戶及其他利害關係人證明已盡合理注意義務的關鍵。
評估方法的成熟度，預料也會隨時間演進。早期紅隊工作主要聚焦於明顯的安全失誤，以及容易誘發的有害輸出；但隨著 AI 系統愈趨複雜，並被部署到更廣泛的場景，評估必須進一步處理細微偏誤、長期行為漂移、多模態互動與系統層級風險。這需要結合技術測試、社會科學研究與領域專業知識的跨學科方法。
紅隊測試的經濟影響也值得重視。完整的對抗式評估，需要投入相當的人力、工具與時間。機構必須在徹底紅隊測試的成本，與部署未被發現弱點系統的潛在風險之間取得平衡。這項取捨會因應用領域、使用者基礎與監管環境而異。醫療、金融與關鍵基礎設施等高風險應用，較有理由投入更大規模的紅隊資源；風險較低的應用，則可採取較輕量的做法。
外部紅隊的角色也在演變。內部團隊雖能提供重要的評估能力，但外部專家往往能帶來新視角，並可能發現內部團隊因熟悉系統而忽略的弱點。漏洞賞金計畫、第三方稽核與社群測試倡議，在 AI 產業中愈來愈常見，與傳統軟體安全的做法相互呼應。不過，這些外部機制的成效，仍取決於明確的範圍界定、適當的誘因，以及處理通報問題的完善流程。
