一句話結論
一份八月發布的調查問了 202 位大型企業的技術與資安主管：94% 有信心「我們的 AI 代理沒有拿到超過工作所需的權限」，但同一批人裡，真正照最小權限發權限的只有 32.7%。兩個數字中間那 61 個百分點，就是他們有 65% 的人已經遇過 AI 代理做出範圍外動作的原因。這篇不是要你怕 AI 代理，是要你在公司開始讓 AI 自己去做事之前，先想清楚一件事：權限是誰給的、什麼時候檢查、出事後查得到嗎。
先說清楚我在講的「AI 代理」是什麼，因為這個詞最近被用得很鬆。
不是你在對話框裡問 ChatGPT 一句話那種。是你把工具、帳號、系統權限交給它，讓它自己規劃、自己執行多個步驟的那種——幫你重設密碼、幫你開單、幫你去 CRM 撈資料再寄信出去、幫你把報表塞進資料庫。它會實際動到東西，不只是吐一段字給你看。
這件事在台灣企業已經開始了。我在課堂上愈來愈常聽到「我們資訊部門在試 AI 自動處理工單」「我們用 AI 接了內部系統」。所以八月這份調查我讀得很仔細。
那兩個數字：94% 和 32.7%
調查機構是 EMA（Enterprise Management Associates），美國一家 1996 年成立的 IT 研究顧問公司。報告叫《Agents Without Guardrails》，2026 年 8 月發布，樣本 202 位大型企業的技術與資安主管。
先講立場：這份報告是 Cequence 出錢贊助的——一家賣 AI 代理與 API 安全產品的廠商。所以它的結論指向「你需要即時管控」並不意外。我下面引用的全部是問卷的原始百分比，不是報告的推論句，你可以自己判斷。
報告裡最有意思的一組對照在第 19 頁：
問：你有多大信心，你們的 AI 代理「沒有」拿到超出工作所需的權限？
非常有信心 48.5%、還算有信心 45.5%——合計 94%。
問：一個新的 AI 代理被開通時，通常拿到什麼權限？
只給任務明確需要的（最小權限）32.7%；給一包長期權限、定期複查 38.1%；給一包長期權限、很少或從不複查 7.9%；直接繼承開通它的那個人的全部權限 10.9%；沒有一致做法 8.9%。
同一批人。信心 94%，實際 32.7%。
我把這叫做「沒人去看的信心」。它不是說謊，是因為沒有人真的去查過，所以感覺一直是好的。報告自己也點出這個機制：覺得沒問題的組織，就不會去找證據證明有問題、不會投資監控、不會做權限盤點——因為「感覺不需要」。
那個 10.9% 特別值得停一下。「代理繼承開通者的全部權限」——如果是資訊主管開通的，那個 AI 代理現在的權限跟資訊主管一樣大。它不是拿到「一個帳號」，它拿到的是「那個人」。
結果：65% 已經出過事，只是沒人講
報告問了：據你所知，貴公司的 AI 代理曾經做出超出預定範圍或授權以外的動作嗎？
| 回答 | 比例 |
|---|---|
| 有，而且造成可衡量的影響（資料外洩／財務／營運中斷／商譽） | 29.2% |
| 有，但有攔下來、沒有實質損害（虛驚一場） | 35.6% |
| 據我所知沒有 | 34.2% |
| 不確定 | 1.0% |
前兩項加起來將近 65%。這個數字為什麼你沒在新聞上看過？因為通報義務綁的是結果，不是 AI。個資外洩要通報；但一個代理越了權、被攔下來、沒外洩——多數企業沒有對外公開的義務（金融業、關鍵基礎設施另有內部通報規定，但那不會上新聞）。
那 35.6% 的虛驚，就是這樣消失的。所以它不是罕見，是不可見。
更難看的是發現與止血的速度：
- 只有 32.2% 能靠自動化機制在幾分鐘內偵測並攔停。
- 54.5% 要「幾小時」——監控看得到，但要人工介入才停得下來。
- 3.5%（202 家裡的 7 家）是客戶或外部夥伴先通知他們的。等於事情已經跑到公司外面了，內部還沒發現。
- 事後回溯：46% 沒辦法輕鬆且完整地拉出某一個 AI 代理過去 30 天做過哪些動作（33.2% 要花大量人工，11.9% 只有部分有記錄）。
把這幾個數字擺在一起看，畫面很清楚：AI 代理用機器速度做事，公司用人的速度追。一個接在客服或工單流程上的代理，在「行為異常」到「有人按下暫停」之間的那幾小時，可以做幾百個動作。
為什麼會這樣：權限是在錯的時間檢查的
報告給的解釋我認為是整份最有價值的一句：只有 34.2% 的企業是在「代理要做這個動作的當下」才判斷它有沒有權限。其餘的靠的是開通時設定好、之後就一直在的長期權限。
這是會滾雪球的。一個代理為了某個任務拿到客戶資料庫的存取權，這個權限之後每一個任務都還在，不管那些任務需不需要。時間久了，「它技術上做得到的事」和「這次任務真正需要的事」中間的落差愈拉愈大。
還有一個很少人想到的洞：試辦失敗的代理沒有清乾淨。報告裡 18.8% 的試辦「無限期暫停」、11.9% 「正式終止」、12.4% 「打掉重練」。這些都是真的被開過帳號、給過權限、接進系統的東西。停掉的時候，多數沒有回頭去撤帳號、收權限、關掉串接。
順帶一提，OWASP 這個國際資安社群在 2026 年 8 月 3 日發布的《LLM 應用十大風險》裡，把「代理權限過大」（Excessive Agency）從前一版的第 6 名拉到第 3 名，僅次於提示詞注入與敏感資訊外洩。（OWASP 官方頁面本身沒有直接列出排名表，這個名次是 Check Point、ReversingLabs 等多家獨立資安機構解讀報告後的一致說法，我沒有下載到官方 PDF 全文核對。）
誠實踩煞車：這份調查有四個限制
下面這幾點請你比上面那些數字記得更牢。我不希望你拿這篇去嚇你老闆。
- 樣本裡沒有亞洲。受訪企業總部 71.3% 在北美、28.7% 在歐洲中東非洲。0% 在亞洲，更不用說台灣。台灣企業的 AI 代理部署密度、雲端使用習慣、資安成熟度都跟這個樣本不一樣，數字不能直接搬。
- 樣本全是大公司。員工數全部 1,000 人以上，其中 49% 是 1,000–2,499 人。沒有中小企業。如果你是 50 人的公司，這份報告描述的是你未來可能遇到的問題，不是你現在的問題。
- 回答的人 91.1% 是 IT 或資安部門。這是他們看到的世界，不是全公司的世界。業務單位自己接的那些 AI 工具，很可能連這 202 個人自己都不知道。
- 贊助者是賣解方的廠商。Cequence 賣的正好就是這份報告說你缺的東西。報告的百分比是問卷結果，我認為可以參考；但報告的結論句（「你需要即時管控」）你要自己判斷是不是廣告。
還有一個我自己的保留：「代理做出範圍外動作」這句話，每家公司的認定寬鬆不一。有人把「它多寄了一封信」算進去，有人只算資料外洩。65% 這個數字裡面，一定混著不同嚴格程度的定義。
三種人，三種讀法
如果你是一般上班族：你大概還沒在管 AI 代理，但你可能已經在用。判斷方法很簡單——你有沒有把公司系統的帳號密碼、或某個外部工具的連線權限，交給一個 AI 讓它自己去跑？如果有，那你就是這篇在講的人。至少做一件事：知道它能碰到哪些東西，並且有辦法在三十秒內把它關掉。
如果你是要量產、要讓 AI 自動跑流程的人：你的重點是那個 34.2%。不要在開通時給一包權限就不管了——盡量做到每個動作當下才決定能不能做。做不到自動化，至少把「不可逆的動作」抓出來：刪除、付款、對外發送、改權限。這四類一律要人按過才算數。另外，報告裡 13.9% 的企業允許員工把 AI 代理接外部工具完全不設限，這件事在台灣中小企業我猜比例只會更高。
如果你是主管：你只需要問三個問題，而且今天就能問。第一，公司現在有幾個 AI 代理在跑，誰列得出來？（報告裡 28.2% 只有部分掌握。）第二，如果現在有一個開始亂跑，我們多久能停掉它？第三，停掉之後，我們調得出它這 30 天做過什麼嗎？三個問題都答不出來，那你們公司的 AI 治理就是寫在紙上的。順帶一提，報告裡有 54.5% 的公司是 CIO／CTO 拍板讓代理上線，資安長只有 15.8%——這代表資安通常是最後一關，而不是設計時就在場的人。
回到那句老話
我上課常說：你是機長，AI 是機組人員。
這份報告給這句話補了一個很硬的註腳。機組人員上飛機之前，公司會給他一張識別證，而那張證能開哪幾道門是寫死的——不是「他老闆能開的門他都能開」。
而且那張證是有期限的。人離職，證就收回。
現在很多公司給 AI 代理的，是一張沒有期限、沒有門禁分級、而且是複製主管那張的識別證。然後對著它說：我相信你不會亂走。
94% 的信心就是這樣來的。機長的責任不是相信機組人員，是知道每個人被授權做什麼。
常見問題 FAQ
Q：我們公司只是用 ChatGPT 和 Gemini 聊天，這篇跟我有關嗎？
關係比較小。這篇講的是「會實際動到系統的 AI 代理」。但有一個灰色地帶要注意：當你在 ChatGPT 或 Gemini 裡面授權它連你的 Google Drive、Gmail、公司雲端硬碟，你就已經跨過那條線了。那個授權能碰到什麼，值得你去看一次。
Q：65% 這個數字可信嗎？
它是 202 個人的自陳回答，不是稽核出來的事實，而且贊助者是賣解方的廠商。我的看法是：方向可信，數字不要當精確值用。更值得看的是 94% vs 32.7% 那組落差，因為那是同一份問卷裡自己打自己臉，不太可能是問法造成的。
Q：那我們該買什麼工具？
這篇不推薦工具，也提醒你別急著買。報告的贊助商就是賣工具的。以我在企業現場看到的，多數公司卡住的地方不是工具不夠，是沒有人列得出「我們現在有幾個 AI 在跑、各自能碰什麼」。這件事用一張試算表就能開始，不用先花錢。
Q：中小企業真的需要管這個嗎？
現在還不用做到報告講的那種程度。但有一件事現在就該做：不要讓 AI 代理繼承某個人的完整權限。幫它開一個獨立帳號，只給它這次任務需要的存取權。這件事在你只有兩三個自動化流程的時候做，是十分鐘的事；等到有二十個的時候再做，就是一個專案了。
Q：報告去哪裡拿？
Cequence 官網公開下載 PDF（37 頁，2026 年 8 月）。作者是 EMA 研究副總 Christopher M. Steffen。我下面把連結附上了，數字都可以自己核。
資料來源
以下均於 2026 年 9 月 6 日直接查證原始文件：
- EMA 研究報告《Agents Without Guardrails: The Agentic AI Governance Gap in the Enterprise》，2026 年 8 月，作者 Christopher M. Steffen，贊助者 Cequence（PDF 全文，cequence.ai）：我下載 37 頁 PDF 逐頁讀過。本文所有百分比均取自報告的問卷結果頁——94%／32.7%／10.9% 在第 19 頁，65%（29.2%＋35.6%）在第 13 頁，32.2%／54.5%／3.5% 在第 14–15 頁，46% 稽核軌跡在第 16 頁，34.2% 執行時授權在第 21 頁，13.9% MCP 不設限在第 24 頁，54.5% CIO／CTO 核准在第 23 頁，樣本 202 人、地區與規模分布在第 28–33 頁。
- iThome：〈企業AI代理權限控管風險浮現，逾6成曾遇AI代理越界操作〉（ithome.com.tw/news/178623）：我是從這則報導找到 EMA 報告的，數字後續全部回原始 PDF 核對過。
- OWASP GenAI《LLM Top 10 2026》發布頁（genai.owasp.org，發布日 2026 年 8 月 3 日）＋Check Point 部落格解讀（blog.checkpoint.com，2026 年 8 月 17 日）：Excessive Agency 由 LLM06 升到 LLM03。
查證說明（誠實揭露）：① EMA 報告 PDF 我完整下載並逐頁讀過，本文引用的每個百分比都標了頁碼，你可以逐項核對。② 報告由 Cequence 贊助，該公司銷售 AI 代理與 API 安全產品——這是有立場的文件，我在本文開頭就先講明，且只引用問卷數字、不引用報告的推論結論。③ OWASP 2026 版的完整排名我沒有一手核對到。OWASP 官方發布頁確認 2026 版存在（8 月 3 日），但頁面上沒有列出十項排名，需要下載指南全文；本文的「Excessive Agency 排第 3」採自 Check Point、ReversingLabs、CSA 等多家獨立資安機構的一致解讀，不是官方頁面原文。④ 樣本沒有任何亞洲企業，也沒有任何 1,000 人以下的公司，本文所有「台灣企業」的推論是我的現場經驗，不是這份調查的發現，我在文中已分開陳述。⑤ 我沒有另外查證 Cequence 與 EMA 的商業關係細節，僅依報告封面「Prepared for」字樣判定為贊助研究。
先列清單，再談工具
想自己跟上這類報告：我的電子報大約一到兩週一封，把這種文件翻成能用的判斷 → startupforyou.substack.com
如果你是主管：我的企業內訓有一個模組專門帶團隊把公司現有的 AI 應用與自動化流程盤一次，課堂上就把「哪個 AI 碰得到哪些資料」那張表做出來，順便釐清哪些動作一定要留人按。想聊聊寫信到 ai@autolab.cloud，或看看 AI 顧問教練團。
關於作者
黃敬峰（AI峰哥／阿峰老師），企業 AI 實戰培訓專家，服務客戶包含國泰人壽、工研院、士林電機、電通、城邦媒體等。聯絡方式：ai@autolab.cloud