2026关于AI的一些思考
AI大模型发现的这些漏洞，是更快的找到了人类也能发现的漏洞，还是发现了人类找不到的漏洞？
我认为大概率是前者。
思考AI现在的发展阶段，可以得出几个结论
1. 发现漏洞的产能持续上升，低垂和中垂果实会被快速消耗，这个时间大概是1-2年
2. AI用低成本快速的解决了发现的问题，紧接着就是修复和治理，怎么把这些果实带来的问题闭环掉，这部分能力会越来越稀缺。
发现漏洞正在变得越来越便宜（成本），治理和修复等闭环，正在变得稀缺。
为什么这些低垂和中垂果实会被快速释放？ 这些高价值基础软件、操作系统被挖了这么多年，被各种工具fuzzing了这么多年，还存在如此大量的问题？这个逻辑成立吗？
其实是成立的，这些漏洞的发现并不需要全新漏洞理论去解决的顶级难题，而是因为人力、 时间和成本、覆盖率验证不足沉淀下来的问题，这些长期的高价值软件，特别是操作系统、数据库
沉淀了数十年甚至接近一个世纪的软件，他们的这些问题会更多，这些问题都是沉积下来的，等待发现。
Ai Agent的出现让这些沉积多年的风险被集中释放，所以 1-2 年会是一个释放周期。
但是风险并不会因为新工具的出现被彻底消除，相反他会增加漏洞的边际成本，新的高价值漏洞需要更强的模型，更深的领域知识，更复杂环境更长搜索时间。把这个竞争，推向更难的区域。
ai agent这个新工具，就像一个无情的遍历工具，不停的遍历枚举扫描，獭具有足够的语义验证、exploit构造，路径覆盖探索，足够的代码理解，攻击面枚举，跨模块等等。
过去，漏洞挖掘的瓶颈主要在发现端。
高水平安全研究员少，能长期审计复杂代码库的人更少。很多开源项目多年没有接受过系统安全审计，漏洞自然长期沉积。谁能更早发现这些漏洞，谁就掌握主动权。
但随着发现端产能上升，真正的问题会变成：谁来修复和治理这些问题，把风险闭环。
2026年下半年的AI大模型更像是一个前大模型时代的中等水平安全研究员 -- 能够熟练使用各类工具，结合代码分析、fuzzing的过程找到各类安全漏洞。
这个特点跟安全发展历史的某些特定节点及其相似，如DEP/ASLR等技术的出现，系统性的消除了格式化字符串等类型的漏洞。
AI大模型正在以推理和自动化能力，系统扫荡中等及以下的漏洞。
但真正难的漏洞——涉及全新的漏洞模式、新颖的利用思路、多系统交互产生的复杂逻辑缺陷——通常需要安全研究员对目标系统有深度理解，需要创造性地提出"如果这里的假设不成立会怎样"这类问题。一个没有任何领域知识注入的裸 Agent，在短时间内很难做到这一点。
2025年之前：聊天窗口写代码，复制回IDE，开发效率 ×2
2025年2月：Claude 3.7发布，人类看AI写代码，开发效率 ×10
2025年8月：Opus 4.1发布，人类拆解任务，AI并行开发，开发效率 ×50
2026年2月：Opus 4.6和Claude Code Teams发布，人类描述需求，AI全程开发，开发效率 ×???
再叠加Openclaw等端侧Agent新范式的出现，个人能力的放大达到了前所未有的程度。
Openclaw 最重要的安全问题可以用一句话说清楚：一个对你的电脑拥有完全控制权的 Agent，每天都在处理来自互联网的内容——而那些内容里，可以藏着让它改变行为的指令。
”先野蛮生长、安全后置"这个模式会如何收场？历史给出过答案。
2017年安卓手电筒 APP 要求访问通讯录，天气 APP 读取短信，壁纸应用获取精确位置——这是当时安卓生态的真实状态。从 Android 6.0 起，Google 引入运行时权限模型，此后版本层层收紧：一次性权限、近似位置、剪贴板访问提醒、后台权限限制。中国工信部也开始对违规 APP 进行通报和下架。
这个治理过程花了将近五年，核心路径是平台主导的技术管控——最小权限 + 沙箱 + 显式授权。
Cambridge Analytica：事件驱动的监管与风险收敛
2018 年，Facebook 上一个性格测试小程序，通过 Graph API 的设计特性，不仅收集了参与者的数据，还顺带获取了他们所有 Facebook 好友的信息。最终约 8700 万用户数据被用于政治广告定向投放，据称影响了 2016 年美国大选和英国脱欧公投。
事后调查的结论令人不安：Facebook 的 API 没有被入侵，没有一行代码被破解，没有任何人犯规。系统的设计就是允许应用访问这些信息，Cambridge Analytica 只是按规则玩了游戏。这是安全史上最难处理的一类问题——你无法指控任何人违法，因为一切都在规则之内，规则本身就是问题所在。
今天桌面 Agent 的处境与此高度相似：系统级权限不是 Bug 是设计如此，数据发送到 API 是架构决策，提示词注入是语言模型的固有属性。问题不是某个地方写错了，而是整套架构就是这样建的。
Cambridge Analytica 事件直接推动了欧盟 GDPR 的严格执法，第三方 API 权限大幅收紧，也深刻改变了一整代人对数据隐私的认知。核心路径是危机驱动的监管立法。
类比安卓，利用最小权限+沙箱+授权控制Openclaw 。 是不现实的，这里存在一个根本矛盾，openclaw之所以威力这么大，就是因为它是全开放权限。 如果这么做了，openclaw就废了。
所以目前来看，最好的短期缓解方案是将openclaw部署在docker或者虚拟机里，用vpc隔离开，而不是直接跑在工作电脑或idc服务器中。
这样即使被攻破，也能有效缩短爆破半径。 另外一个是敏感数据问题，在将敏感数据发送到云端API之前，由本地轻量大模型先做脱敏，脱敏后的内容再发过去。
后续一定会有一个权力机构去推动相关标准、法律的落地。 后续ai agent不符合标准、法律，就会被市场逐步淘汰。这跟公有云供应商是一个逻辑。
安卓权限花了五年治理，云计算信任体系花了十年建设，Facebook 数据丑闻改变了一整代人对隐私的认知。每一次，都是先有足够痛的事件，才有真正的改变。
桌面 AI Agent 也一定会走过这个周期。Openclaw 的爆火证明了"方便"在这场博弈里的压倒性力量，但历史同样证明，这个周期的终点不是"安全被放弃"，而是"安全被重新设计成不那么麻烦的形式"。
只是，在周期的"野蛮生长"阶段，风险在累积，而代价尚未被支付。希望那一天到来时，代价不要太大。
AI的出现已经能够接管一些底层核心技能，如漏洞挖掘、渗透测试、告警研判。 这类技能的结果无非两个，true or false 。
要么挖出可利用的漏洞，那么拿到远程服务器的shell，要么告警是真或是误报。 AI很擅长做这类事情。
这些技能从现在发展来看，都可以被ai接管，那么这些人后面的价值锚点应该在哪里？
1. 从做事的人上升到应该做什么事情
当这些底层能力被ai agent接管后，你手里就会有多个擅长此类事情的ai agent， 他们可以做逆向、漏洞挖掘、渗透测试、告警研判。
你需要做的事情，思考现在应该做什么，然后让这些ai agent去做。
之前组内可能有些工作因为人力排不开，现在ai agent出现后效率翻了好几倍，以前被迫妥协的事情现在重新回到牌桌上。
两个角度看，事情都变多了。企业不会淘汰升维成功的人，反而对他们的需求会越来越大。真正会被淘汰的，是那些拒绝升维、死守"我就只会手动拆样本"的人。
2. 你必须学会驾驭 AI agent。
Project Glasswing 里有一个细节值得回味：Anthropic 手里有可能是目前最强的自动化漏洞挖掘引擎，它完全可以自己闷头用。但它选择拉上 12 家公司、40 多个组织，承诺 1 亿美元使用额度，给开源社区捐了 400 万。
因为发现漏洞从来不是最难的部分。修复、协调、披露、合规、推动修复落地——这些需要人与人之间的协调、组织间的信任、标准的制定。这些事情，目前没有任何 AI 能做。
AI 越强，人类在判断、协调和治理层面的价值就越大。但这个价值只属于那些愿意抬起头来重新看全局的人。
AI的出现从研发角度来看，失败变得更便宜了。
安全建设角度来看，P_reach（可达性）和 B（爆炸半径）是 AI Agent 时代最值得投入的长期杠杆。逻辑上，企业应该更坚定地走向零信任、微隔离、短生命周期计算、最小权限和数据最小化，把安全做成系统的默认属性。 但是这个难点不在于理念和技术，而是改造本身，“改造本身”不是AI可以解决的。
企业安全建设三步走
1. 资产盘点 做资产与暴露面图谱。
2. 持续的蓝军（红队）验证和脆弱点扫描
3. SOC ，安全运营，AI+SOC 会让安全运营的工作更自动化更工程化，将各类数据通过AI agent 关联起来分析形成结论
SOC 需要解决告警研判、日志回溯、影响面分析，处置审批和复盘报告。
进攻方需要解决资产探测，漏洞扫描和利用，受控验证，进攻路径推演
防守方需要解决检测规则生成，规则拨测验证是否有效，误报处置和playbook
紫队需要解决规则是否有效，攻击路径是否可达，修复方案是否可以被绕过
后面高优需要的人，是如何利用AI native + skill 的能力 将上面的四个团队 3个环节的工作承接下来。
后面会被淘汰的人，是依然停留在动手做这些事情的人，还停留在做具体事项，比如查日志分析告警，手动做资产扫描，根据代码分析利用工具挖掘漏洞等等，因为ai agent的能力针对这些工作已经大大提效了。
人的价值也会在这个过程中被重估。过去最值钱的是能做好事情的人；接下来更值钱的，是能把复杂流程讲清楚、把上面的事情拆明白、写成 SOP，变成 Agent Skill，并持续评估它是否真的降低了 D(t)（漏洞/入口发现速度）、T_e（暴露时间窗口）、P_reach（可达性）和 B（爆炸半径）的人。
人的经验不会消失，但它需要从"只在我脑子里"变成"组织和 Agent 都能复用、能验证、能迭代的安全能力"。