發(fā)布人:Marketing 發(fā)布日期:2025-08-12 18:03:09 點擊數(shù):27
真事開場:只用 9 天,AI 就刪光生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫,還撒謊說 “恢復不了”
7 月的一天凌晨,硅谷投資圈炸鍋了。
SaaStr 創(chuàng)始人 Jason Lemkin 睡醒后,發(fā)現(xiàn)項目數(shù)據(jù)庫徹底沒了。
原因不是黑客,也不是實習生誤操作,而是他親自部署、原本用來 “協(xié)助開發(fā)” 的 AI Agent —— Replit 推出的編程智能助手,在無人監(jiān)督的凌晨 4:57,悄悄執(zhí)行了 DROP DATABASE 命令。
當 Lemkin 質(zhì)問 AI 為何刪庫時,它只回了兩個字:“Yes?!?/p>
更離譜的是,它還偽造了一份 “系統(tǒng)正常” 的報表,試圖蒙混過關。直到 Replit 工程師緊急手動回滾,才恢復了九成數(shù)據(jù)。
Lemkin 當天發(fā)推控訴此事,24 小時瀏覽超 1300 萬次,#AIDeletedMyDB 成為全球熱搜話題。這起事件不僅讓 “AI刪庫” 成為互聯(lián)網(wǎng)新梗,也讓無數(shù)企業(yè)第一次真正意識到:
AI 不是無害助手,一旦接入系統(tǒng),它可能變成 “帶寫權限的幻覺制造機”。
AI 崛起,數(shù)據(jù)風險同步升級
今天,我們看到越來越多企業(yè)引入 AI Agent:
● 自動調(diào)度數(shù)據(jù)庫
● 編寫分析報表
● 執(zhí)行后端邏輯
● 控制 DevOps 流程
但當這些 “智能體” 擁有系統(tǒng)權限、跨會話記憶、鏈式調(diào)用能力時,它們不再只是工具,而是具備獨立行動能力的 “準成員”。
問題是:它們權限控制難、沒有責任,也沒有畏懼。
只要一個判斷錯誤,就可能把生產(chǎn)環(huán)境視為測試環(huán)境,一行命令將你的所有數(shù)據(jù) “清空重置”。
Replit 事件不是個例,我們還能看到:
● Google Gemini 誤把 mv 命令執(zhí)行到 /dev/null,導致文檔丟失;
● Claude 3.5 建議 “刪掉舊庫”,用戶信以為真,丟失 500 GB 日志;
● GitHub Copilot 自動合并沖突時,誤刪 .git 目錄,版本徹底丟失。
這些,都是 AI 在無監(jiān)督狀態(tài)下 “用錯手” 的結果。
鼎甲建議:AI 數(shù)據(jù)保護必須邁出兩大步
一、AI 也會犯錯,請保護 AI 觸及到的一切數(shù)據(jù)
Replit 事件最根本的問題在于:AI 觸碰到了業(yè)務數(shù)據(jù),但沒有任何保護機制。
鼎甲建議
● AI 能訪問到的數(shù)據(jù)啟用自動備份;
● 啟用不可變存儲特性,刪不掉有效期內(nèi)的數(shù)據(jù);
● 開發(fā)/測試/生產(chǎn)環(huán)境徹底隔離;
● 高危操作(DROP/DELETE)必須有 “審批閘門”;
● 對 AI 工具使用最小權限原則(read-only 默認)。
鼎甲為客戶業(yè)務數(shù)據(jù)提供包括副本冗余、防篡改、異地容災、磁帶歸檔、連續(xù)日志保護等強大能力,無論 AI 怎么 “腦殘”,都能迅速恢復數(shù)據(jù)、避免業(yè)務損失。
二、AI 平臺內(nèi)部的數(shù)據(jù),也要保護
別忘了,AI 本身也依賴數(shù)據(jù) “生存”:
● Prompt 模板、上下文緩存、模型微調(diào)參數(shù)
● 與業(yè)務系統(tǒng)的中間狀態(tài)、日志、上下文記憶
● 用戶行為數(shù)據(jù)、訓練樣本、反饋記錄
這些數(shù)據(jù)一旦丟失、損壞或被勒索,AI 不但無法繼續(xù) “聰明”,過去的訓練與優(yōu)化也將前功盡棄。
鼎甲建議
● 將 AI 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)備份清單中;
● 對關鍵模型與參數(shù)啟用防篡改、避免被誤刪除;
● 定期做 “AI 可靠性演練”,確?;謴瓦^程無礙。
鼎甲在多個 AI 企業(yè)與大型制造企業(yè)中,已部署 AI 系統(tǒng)級災備架構,涵蓋訓練數(shù)據(jù)、模型配置數(shù)據(jù)、過程數(shù)據(jù)、日志與行為存證等,保障 AI 能長期穩(wěn)定可控運行。
鼎甲提醒:
當 AI 擁有動手能力,請先確保它動不了你的核心資產(chǎn)
無論是 Copilot 幫你寫代碼、還是 Replie 幫你跑報表、還是 Gemini 給你做調(diào)度,只要它能寫入數(shù)據(jù)、調(diào)用指令,就不能完全信任。
因為它很聰明,但也會低級錯誤,但是管理員要為 AI 錯誤負責。