AI 只會跟它能存取的資料一樣聰明——而這正是企業最大的風險盲點

開門見山：AI 出問題，通常不是因為它「不夠聰明」

而是因為它不知道自己「不知道什麼」。

在企業場景中，AI 工具的判斷品質，取決於三件事：

• 它拿得到哪些資料

• 它被允許看到多少

• 它是否知道「目前看到的資料其實不完整」

這正是現在多數企業在導入 AI、RAG、Agentic AI 時，最容易忽略、但風險最高的一段。

MCP Servers：便利的背後，其實是治理問題

Model Context Protocol（MCP）Servers 常被形容為：

「幫 AI 插上一支 USB，立刻擴充資料來源。」

這個比喻很貼切，但從企業治理與資安角度來看，它同時也非常危險。

MCP 的價值在於「打通資料孤島」，但風險在於：

一旦資料被打通，原本的權限邊界、情境假設、合規設計，是否還存在？

對台灣多數企業而言，這不是未來式，而是已經正在發生的現在式。

當 AI 開始「跨部門、跨系統、跨供應商」

問題就不再只是 IT，而是治理

以下三個情境，台灣企業其實一點都不陌生：

① 金融與大型企業：你真的有「資料防火牆」嗎？

在金融機構或大型企業中，不同部門之間本來就存在資訊隔離機制（俗稱倫理牆）。

但問題是——

當 AI 透過 MCP Servers 同時彙整多個系統的資料時：

• 這些隔離規則，還有被完整繼承嗎？

• AI 產出的「彙整答案」，是否已經跨越原本不該被整合的資訊邊界？

風險不在於 AI 惡意，而在於它「過度熱心」。

② 政府與高度監管產業：權限不同，答案卻一樣？

在政府、國營事業、關鍵基礎設施或高度監管產業中，資料本來就依照層級、職責、專案被嚴格區隔。

但 AI 不會「主動提醒」你：

「我現在給你的答案，只是部分事實。」

當不同權限的人，

對 AI 問同一個問題，AI 是否知道該回覆「不同完整度」的答案？

如果不知道，那風險就已經發生。

③ 醫療與個資場景：AI 建議的依據，真的完整嗎？

Agentic AI 在醫療、保險、照護場景中，已開始扮演「輔助決策者」。

但一個關鍵問題是：

• 資料是否最新？

• 是否跨院、跨系統？

• 是否涉及第三方平台？

• 是否符合個資與隱私法規？

AI 若無法判斷資料完整度，任何「看似合理」的建議，都可能是錯的。

本質問題只有一個

AI 只會跟它能存取的資料一樣聰明。

而 MCP 帶來的，是兩個企業必須正面面對的挑戰。

以下是一個簡化後的 AI 工具鏈示意，展示 Query 如何透過 MCP Servers 擴散到多個資料來源。

使用者或 Agent 的查詢，會先經由 Query Orchestrator 與 RAG 系統整合，再透過 MCP Servers 分別存取不同的 API、資料庫與檔案系統，最後由 LLM 彙整回傳結果。

任何一個節點的權限、身分情境或資料可用性發生變化，都可能影響 AI 最終給出的答案。

 問題在於：AI 是否知道這些變化已經發生？

挑戰一：多步驟風險，企業卻常假設「一切正常」

企業現在的 AI 工具，往往同時依賴多個 MCP Servers 與後端系統。

但現實是：

• 系統會斷線

• API 會失效

• 權限會變更

• 資料會被臨時封存

問題在於：

AI 是否知道「自己現在拿到的是不完整的資訊」？

如果不知道，那它依然會給你一個「看起來很有信心」的答案。

挑戰二：身分是多維的，但 AI 常被當成單一角色

在企業環境中，身分從來不是單一維度：

• 使用者是誰

• 他目前扮演什麼角色

• 這次查詢的業務情境是什麼

但如果 AI 在整個 RAG → LLM → MCP Server 鏈路中，

沒有完整攜帶並驗證這些身分與情境，那就等同於讓 AI「猜」。

在企業環境裡，「猜」本身就是風險。

一個很現實的場景

同樣一個問題，資深主管、專案 PM、外包顧問，真的應該看到一樣的答案嗎？

如果 AI 無法區分，那責任最後會落在誰身上？

真正該問的不是「AI 會不會幻覺」

而是：

當資料不完整時，AI 有沒有誠實告訴你？

對台灣企業來說，這關係到：

• 內控

• 稽核

• 合規

• 以及決策品質

往前走，企業至少要守住三件事

1️⃣ 身分必須一路被帶著走（不是登入一次就算）

2️⃣ 資料完整度必須被揭露，而不是被假設

3️⃣ MCP Servers 的存取，本質上就是一個資安議題

一句話總結：先授權，再執行；沒有例外。

結語：這不是工具問題，而是成熟度問題

AI 工具鏈的成熟，不會來自單一產品，而是來自 身分治理 × 基礎架構 × AI 設計 的協同。

如果企業現在沒有問這些問題，未來就只能在事故發生後，被迫回答。

在繼續投入 AI 之前，企業應該先誠實回答三個問題：

• 我們目前使用的 AI / RAG 工具，是否知道自己取得的是完整資料，還是僅是片段資訊？

• 當 AI 的回應是基於不完整或暫時無法存取的資料時，使用者是否被清楚告知這個限制？

• 在跨系統、跨資料來源的情境下，AI 是「以誰的身分」在存取企業內部資料？

如果這些問題難以回答，風險往往不在 AI 本身，而在於企業對「存取權限與身分情境」的假設。

下一篇，我們將深入探討：

企業該如何在不犧牲創新速度的前提下，建立「可被信任的 AI 工具鏈」。