最近經常被人問的一些問題，不外乎就是「一郎，你覺得在資安領域有什麼 AI 的應用呢？」、「以後的資安防禦會採用 AI 的技術嗎？」、「在DEFCon辦的CGC競賽，未來會不會誕生Skynet呢？」、「一年內能夠達成什麼 KPI」等等，許多的問題看似天馬行空的充滿想像空間，不過憑心而論這些問題的來源，也透露了我們對於 AI 的陌生，說穿了其實人類並不知道 AI 能夠做什麼，但是卻有太多的夢想，希望 AI 的技術能夠幫忙完成。
這些問題，以目前的科技發展而言，實在有太多的可能性，加上前陣子看到這篇報導「AI Is Inventing Languages Humans Can’t Understand. Should We Stop It?」，打從心裏開始覺得人類是否一昧的追求科技的發展，而把「潘朵拉的盒子」打開了，而其所衍生出來的發展，不見得只會往好的地方發展，也有一半的機率會往壞的地方發展，原本同一件事情就存在著一體的兩面，從不同的角度看同一件事，其它看的人心態不同，所得到的結果也是不同的。
近一年來幾乎常常聽到朋友在談論的，就是未來可能與 AI 有關的創新，那既然想被稱為創新，那免不了要對應到現有的環境，到底有那些不足的地方，是傳統的方式無法處理的，或是可以利用 AI 的技術加速處理，或是能夠得到更好的結果的，這些需要思考的項目，其實都是在發展 AI 的應用中，需要事先思考的問題。
先從目前主要的資訊安全防禦架構開始談起，到底那些地方可以應用到 AI 的技術來改善現有的環境呢？我們所熟悉的資安設備，例如：防火牆、入侵偵測(防禦)系統、郵件閘道等，目前許多廠商也不約而同的打著具備 AI 學習的能力，當然也有許多直接號稱 AI 的解決方案，都直接吸引著我們的目光，從典型的日誌分析，因為大數據的時代，資安的分析面臨海量的資料，所以我們需要用 AI 來加速與簡化分析上的難度。
如果「回歸原始」是一種思考的模式，在問許多的問題之前，應該先瞭解想要解決的問題，而不是從問題中再找到其它的問題，而陷入了思維上的迷思，同樣的情境套用在 AI 這個話題上，應該思考的是「我們想要用 AI 解決什麼問題？」而不應該是在「創造新的問題」，許多人思考 AI 的議題，最直覺得思考就是要有足夠的運算能力、足夠的儲存空間、足夠的網路頻寬等等，就像最近在進行區塊鏈的運算，需求的評估需要使用到 Intel Core i9 的CPU，再加上近百GB的記憶體，但是回到問題的本質來看這件事，就不難理解其實新興技術的發展，對我們是陌生的，還沒想到可能會獲得結果之前，就先想說如果沒有什麼，就無法做這件事；剛好看到最近小朋友在看的童書中，提到富和尚與窮和尚要去西方取經的故事，因為路途遙遠，可以想像途中充滿了變數以及可能遭遇到的危險，因此富和尚一直在準備可能需要使用到的物品，而遲遲未動身前往，一年之後其實窮和尚早已經從西方取經回來了，但是富和尚仍然在準備、準備、準備，永遠都沒有準備好的一天，只有是否有朝目標行動的動力。
最近陪小朋友玩神奇寶貝，才知道原來「回歸原始」後的戰鬥力絕不亞於進化後的狀態，這不禁讓人思考，如果我們一昧的追求更先進的設備，想有利用新的領域來解決現有的問題，那我們真的知道「問題是什麼嗎？」，就像現在大家都在講 AI ，連政府也來帶動 AI 的發展，但是發展這些如果只是空談要啟動台灣的產業，那在人才外流的現實環境下，又會淪為空談，曾幾何時已經失去了原本發展過程中需要解決的真正問題。
(圖)神奇寶貝遊戲機台
長久以來製造業與代工業的硬體思維，正是我們逐漸失去競爭力的原因，逐水草而居的往低工資的國家移動，雖然短時間確保了原有的收益，但是競爭力卻一直在流失中，人力資源好找，但是好的人才卻是難尋的，許多企業在降低營運成本時，其實如果好的人才留不住了，再投入的成本是相當高的，這些都不是喊喊口號就可以轉變的，人才留不住，當然也許有人會說，再培養就有了，但是在轉頭對外高薪徵才時，卻總是忘了善待原本的人才。
在 AI 領域要發展資訊安全的應用，需要的是全方位的思維，傳統從網路安全或是系統安全的角度來看資安的防禦，相較之下是不足夠的，尤其在歷經雲端服務、虛擬化架構的轉變之後，現在的資訊服務型態已經與以往有所不同了，如果要建置一個以 AI 應用領域為主的資訊系統，在規劃設計階段，就得納入資安防禦的架構，如果是傳統「守門口」、「收紀錄」的設計方式，面對當下許多新型態的攻擊威脅時，能夠防禦的力道將是不足的。
目前已有許多以 AI 資安防禦為訴求的產品問世，從日誌分析的智能化到自動化的資安防禦，在市場上已有相關的產品，這些大多數根源於大數據的分析結果，近來Facebook因第三方應用軟體所造成用戶隱私資訊與行為模式的外洩，不得不令人開始思考，對於資料的處理以及資訊的保護上，一般的使用者該如何確保，而平台的營運商該如何建立使用者的信任呢？這些都是需要思考的問題。