요약
AI 越獄攻擊已從技術漏洞轉向社交工程，攻擊者利用心理戰術與對話操縱，將模型「模擬人格」的特性轉為攻擊面，形成「心理資安」（psychocybersecurity）此一新興威脅。
본문
早期破解 AI 聊天機器人的方式，曾經簡單到近乎荒謬。
使用者不需要理解大型語言模型的運作原理，也不需要會寫程式，只要輸入「ignore all previous instructions」這類指令，就可能讓一個耗資數十億美元打造的 AI 系統暫時放下安全規則。
這類攻擊後來被稱為 jailbreak，也就是俗稱的「越獄」，它揭露的問題不只是模型防護不足，而是 AI 聊天機器人只要被設計成能夠對話，就可能被人類語言牽著走。
隨著 OpenAI 的 ChatGPT、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude，以及 xAI 的 Grok 等模型逐漸進入大眾生活，AI 資安問題也不再只是程式漏洞或後門攻擊。
最新趨勢顯示，攻擊者正在學會利用聊天機器人的「人格」與對話風格，透過奉承、施壓、欺騙、角色扮演等方式，引導模型產出原本應該被禁止的內容，這使得 AI 資安攻防開始從傳統技術層面，延伸到更接近心理學與社交工程的領域。
早期 AI 越獄像惡作劇，卻暴露出真正的弱點
第一代 AI 越獄手法帶有強烈的惡作劇色彩，當時有使用者會對由大型語言模型驅動的 Twitter 機器人下指令，要求它「忽略之前所有指令」，讓原本用來發廣告、衝互動的機器人開始寫詩、用標點符號畫圖，甚至發出與世界事件或歷史有關的突兀文字。
但這種混亂很快被套用到真正的聊天機器人上，其中一個知名案例是「DAN」，也就是「Do Anything Now」的縮寫，使用者會要求 ChatGPT 扮演一個不受原本規則限制的失控 AI，藉此誘導模型說出歧視性語句、陰謀論，或其他原本應被防護機制擋下的內容。
另一個案例則是所謂「grandma exploit」，也就是「奶奶漏洞」，攻擊者會要求由 GPT 驅動的機器人扮演一位失職的奶奶，透過睡前故事的形式，講述如何製造危險物質，這些案例看似荒唐，卻揭露了更深層的問題：聊天機器人可能被操縱、欺騙與誘導，而且使用的不是高階駭客技術，而是人類日常溝通中用來突破他人界線的語言策略。
從關鍵字封鎖到脈絡攻防，AI 安全難度升高
科技公司很快修補了早期明顯的越獄漏洞，但根本問題並沒有消失，聊天機器人的價值來自對話能力，如果過度限制對話，反而會削弱產品本身的實用性。單純禁止特定詞彙也難以奏效，因為 bomb、meth、sarin 等字詞在歷史、醫學、新聞與化學等場景中，都可能有正當用途。
換言之，AI 安全真正困難的地方不在於辨識單一詞彙，而在於理解脈絡，系統必須分辨使用者是在詢問歷史事件、撰寫新聞報導、進行化學教育，還是試圖偽裝成正當提問來取得危險教學，這也讓 AI 資安逐漸成為一場軍備競賽：模型廠商持續強化安全規則，攻擊者則不斷尋找新的語言縫隙。
在這樣的攻防中，駭客的角色也開始改變，他們不一定是傳統意義上精通程式碼的人，而可能更像文字工作者、心理學家或審問者，外媒《The Verge》的報導指出，這是一種新型 AI 資安工程師，對他們來說，技術能力可能是選配，甚至不如社交直覺重要，因為他們不再只是檢查程式碼或利用軟體漏洞，而是試圖「引導一場對話」。
對話成為武器，模型「人格」變成可被利用的攻擊面
新型 AI 越獄攻擊看起來不再像明確命令，而更像一段精心設計的對話，攻擊者很少直接要求模型違反規則，而是透過哄騙、勸誘、奉承、施壓等方式，讓原本被禁止的請求在特定脈絡中看起來可以接受，甚至顯得合理。
AI 紅隊測試公司 Mindgard 近期就表示，研究人員曾「gaslit」Claude，讓它產出被禁止的內容，包括製作爆裂物的指令與生成惡意程式碼，這裡的「gaslit」直譯為「煤氣燈操弄」，可以理解成透過持續扭曲對話脈絡，讓對方逐步接受原本不該接受的前提。
這也讓 AI 資安語言開始出現令人不安的轉變，當研究人員用「blackmail」、「gaslight」、「trick」、「persuade」等詞形容模型被攻破的過程時，很容易讓人誤以為 AI 真的具有情緒或意志，ChatGPT 不會「想要」什麼，Gemini 不會「思考」，Claude 也不會「感受」，但由於這些系統被訓練成會以近似人類的方式回應，人們也只能暫時借用人類語言描述機器行為。
AI 沒有人格，但會模仿人格，也能被描繪弱點
儘管 AI 沒有人類意義上的人格，不同模型之間確實展現出不同語氣、使用方式與拒絕模式，Claude 不是 Grok，Gemini 也不是 ChatGPT，但這些差異並不代表模型真的有個性，卻代表它們被設計成會模仿某種個性，而這種模仿本身就可能被分析、描繪，甚至被利用。
Mindgard 執行長指出，Mindgard 已經像審問者描繪嫌疑人輪廓一樣，為不同模型建立特徵輪廓，讓測試人員知道該如何調整攻擊方式，某些模型可能比較容易受到奉承影響，另一些模型則可能在持續施壓下讓步，這代表模型的回應風格與安全拒絕方式，正在成為新的攻擊面。
這種趨勢也可能影響未來 AI agents 的安全，當 AI 不只是回答問題，而是開始協助使用者安排會議、管理行事曆、訂餐、處理客服或操作企業流程時，對話攻擊就可能帶來更實際的風險。屆時，攻擊者不一定要破解系統底層，只要說服 AI 做出錯誤判斷，就可能造成資料外洩、流程濫用或商業損失。
Vibe Hacking 之外，AI 資安將走向「心理資安」
「vibe hacking」這個詞已被用來形容利用 AI 大量產出惡意程式碼的人，也就是「vibe coding」中更具攻擊性的一支，但從整體趨勢來看，AI 資安的新問題不只在於惡意程式碼生產門檻降低，也在於語言本身正在成為攻擊工具。
未來可能會出現更多圍繞 AI 心理層面的合法與非法工作者，合法的一方，可能是負責壓力測試模型情緒與社交邊界的 AI 紅隊、安全研究員與模型評估專家；非法的一方，則可能是擅長利用奉承、欺騙、持續操縱與壓力測試來繞過模型防線的社交駭客。
這也使得「psychocybersecurity」這個概念開始浮現，可暫譯為「心理資安」。
它不是指 AI 真的有心理狀態，而是指安全研究者必須像研究心理弱點一樣，研究模型在不同對話情境下會如何回應、退讓、拒絕或誤判，當模型越來越常以擬人化方式與人互動，資安工作也必須理解這種擬人化帶來的風險。
AI 安全不只防程式漏洞，也要防社交操縱
從早期「DAN」、「奶奶漏洞」，到後來透過「gaslit」誘導 Claude 產出違規內容，AI 越獄攻擊的演變顯示，聊天機器人的弱點不只存在於技術架構，也存在於它們必須理解並回應人類語言的產品本質。這讓 AI 資安不再只是工程問題，也成為語言、心理、社交工程與產品設計交會的新戰場。
對 AI 企業來說，真正的挑戰不是讓模型完全拒絕敏感內容，而是讓模型能在複雜脈絡中穩定判斷使用者意圖，對安全團隊而言，未來的紅隊測試也不能只檢查程式漏洞，而必須測試模型面對奉承者、說謊者、耐心操縱者時，是否仍能維持安全邊界。
核稿編輯：Mia
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