2025年AI已全面吞噬軟體開發，逾85%專業程式設計師依賴大型語言模型（LLM）生成程式碼、除錯與架構設計，但2026年AI代理將深入開發管線，帶來生產力躍進之餘，安全隱憂同步爆發。資安公司Veracode資安傳教士Chris Wysopal警告，AI加速程式碼產量與複雜度，卻減低人工可見度，易產生不安全程式碼。對台灣而言，作為全球軟體供應鏈要角，逾70%開發者已用AI工具，若無成熟安全實務，恐放大漏洞外洩與供應鏈攻擊風險。專家呼籲企業2026年優先整合安全掃描與政策控制，讓AI從生產力引擎，變成安全夥伴。

 

2025年AI在開發領域的滲透已達頂峰。JetBrains 10月調查近2.5萬開發者，85%定期用AI輔助程式碼與設計；Google類似研究顯示，90%軟體專業人士已採用。開發者稱之「vibe coding」—憑感覺讓AI生成程式碼，提升效率30-40%。但品質隱憂浮現：BaxBench基準測試顯示，Anthropic Claude Opus 4.5 Thinking雖領先，無安全提示下僅56%程式碼正確且安全；加提示避特定漏洞，也僅69%—實務中難以預設所有風險。Stanford大學研究更指出，重工AI程式碼吃掉15-25%生產力獲益。

 

Wysopal接受Dark Reading訪談時直言，「2026年AI代理將變革開發管線，從偵測bug到分類缺陷、提升安全。」但前提是團隊成熟使用工具。綠地專案（新開發）或獲較佳安全成果，重寫舊程式碼則易傳播既有漏洞。有些企業生產力無明顯提升，有些則大幅受益—關鍵在安全實務。Snyk創新長Manoj Nair補充，AI非確定性（probabilistic），易遭幻覺（hallucinations）與新攻擊利用，需全新安全思維。

 

AI代理的興起，讓開發從生成程式碼，擴及自動除錯、政策強制與阻擋不安全模式。Veracode的Wysopal預測，2026年IDE、CI/CD與程式碼審核將嵌入AI代理，自動建議安全替代、執公司政策。開發者須學安全互動：視AI程式碼如人類產出，經自動測試與審核。模型上下文協議（MCP）伺服器成關鍵—連結LLM至資料庫與企業資源，卻常無驗證暴露公網。7月掃描發現1862個MCP伺服器幾乎無認證，成攻擊熱點。

 

台灣情勢急迫。根據資策會2025年開發調查，本地程式設計師AI採用率逾75%，工具如GitHub Copilot與Cursor普及，加速App與雲端服務開發。但影AI（未經審核AI）佔比逾35%，開發者自行建代理連企業資源，資安團隊渾然不覺。台積電、聯發科等供應鏈巨頭廣用AI重構程式碼，若漏洞傳播，恐洩露專利或中斷生產。趨勢科技台灣分公司估計，2026年AI相關漏洞事件漲40%，多因幻覺程式碼與MCP暴露。國資中心資安處已發文企業，呼籲建AI物料清單（AI BOM），限用經審核技術。

 

Nair強調，「影代理如新影IT—不知工具與MCP，即無法安全。」他驚嘆，「高規管環境竟內嵌MCP，盲點驚人。」Cursor新Debug Mode讓代理檢查執行狀態、分析日誌自動修bug，Snyk則每步整合安全檢查。Nair樂觀，「從建代理起安全採用，即改變軟體速度—但需大量工作。」

 

防範之道，專家建議2026年重點布局：

AI吃軟體開發的2025年已過，2026年代理變革即來。Wysopal結語，「成熟使用是關鍵。」在台灣半導體與軟體主導的經濟中，此轉型是機遇與挑戰：AI加速創新，卻放大安全盲點。企業若視代理如關鍵科技，嚴格治理，方能讓2026年從隱憂年，變豐收年。資安非阻礙，而是AI生產力的基石—台灣須領先布局，守護數位未來。

 

 

出處：本新聞參考自Robert Lemos於2025年12月26日發表於Dark Reading的報導《As More Coders Adopt AI Agents, Security Pitfalls Lurk in 2026》。