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封鎖 AI 不等於管好 AI：企業如何兼顧生產力與資安
ThreatLabz 觀察 Zscaler 平台在 2025 年處理近一兆筆企業 AI／機器學習交易，其中近四成遭到封鎖；這反映該平台的流量情況，並非新加坡企業使用 AI 的普查。 PagerDuty 調查中，曾在工作上使用 AI 的受訪者，有 66% 表示自己曾在認為公司政策不允許的情況下使用 AI。
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研究答案
重點整理
- ThreatLabz 觀察 Zscaler 平台在 2025 年處理近一兆筆企業 AI／機器學習交易，其中近四成遭到封鎖；這反映該平台的流量情況，並非新加坡企業使用 AI 的普查。
- PagerDuty 調查中，曾在工作上使用 AI 的受訪者，有 66% 表示自己曾在認為公司政策不允許的情況下使用 AI。
- 較穩健的做法，是盤點實際 AI 使用、從高風險資料著手加強保護、限制 AI 助理的存取與操作權限，並讓核准工具真正方便好用。
AI 提示詞
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why do AI blocklists give Singapore firms a false sense of security despite IMDA’s January 2026 Model AI Governance Framework for Agentic AI. Article summary: AI blocklists can confuse control over the corporate network with control over actual AI use: employees may move work to personal devices, while AI inside approved software remains accessible. IMDA’s January 2026 framewo. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
封鎖 AI 工具，未必代表企業已經降低風險；有時只是讓管理者更難看見員工如何使用 AI。對新加坡企業而言，關鍵不只是列出哪些應用程式不能用，而是掌握 AI 能接觸哪些資料、能執行哪些操作，以及員工是否有安全又可行的替代方案。
ThreatLabz 分析了 2025 年透過 Zscaler 平台觀察到的近一兆筆企業 AI 與機器學習交易；相關報導指出，企業封鎖了接近四成交易，當中也包括常用工具。1
6 這些數字說明的是該平台觀察到的流量及封鎖情況，並不能代表新加坡企業整體使用 AI 的比例，也無法單憑封鎖數字判斷風險是否已經降低。
新加坡資訊通信媒體發展局（IMDA）的《代理式人工智慧模型治理框架》則提供了另一個思考方向：評估 AI 代理可能造成的風險，並適度限制其存取範圍、自主程度與可執行的操作。20
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為什麼封鎖清單仍不夠
禁止使用，不代表員工不再需要 AI
網路封鎖可以阻止特定路徑連上某項服務，卻不能消除員工想用 AI 完成工作的需求。PagerDuty 於 2026 年 6 月公布的調查顯示，在曾於工作中使用 AI 的受訪者之中，66% 表示自己曾在認為公司政策不允許的情況下使用 AI 工具。38
這項調查訪問了澳洲、日本、英國和美國大型企業的 1,250 名辦公室專業人員，因此反映的是跨國職場現象，不能視為新加坡的使用率。41 它提醒企業：禁止政策本身，並不足以完整說明員工實際如何使用 AI，也不能保證相關風險已消失。
AI 不只存在於獨立應用程式
企業的 AI 使用情況，可能包括核准商業軟體內建的助理、各種整合功能，以及能存取企業系統的 AI 代理，不只是公開聊天機器人。管理者需要了解每項工具能讀取哪些資訊、能傳送哪些內容，又能對業務系統做出哪些改動。
因此，治理問題不應只停留在「這個應用程式有沒有列入封鎖名單？」更要追問：「這個 AI 能存取、透露或更改什麼？」IMDA 的框架也建議，評估代理風險時應考慮敏感資料存取權、代理自主程度、可採取行動的範圍，以及行動是否能復原。20
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網路紀錄不一定涵蓋所有使用情境
員工可能使用個人裝置或未受監控的網路，處理工作相關任務。遇到這類情況，公司網路上的封鎖紀錄，未必能完整呈現資料如何被處理。企業應把這視為需要預先規劃的情境，而不是假設網路紀錄等於完整的 AI 使用紀錄。
同樣地，核准某套商業軟體，也不代表其中每個 AI 助理或整合功能的權限都已妥善設定。仍須檢查資料流向與存取範圍。
有些資料外洩風險與 AI 封鎖無關
Forcepoint 引述《Fortune》的報導指出，Anthropic 約 3,000 份未公開的資產，曾因內容管理系統設定問題而對外公開。40 這是另一類風險案例，並非 AI 封鎖清單的成效證據，也不是新加坡企業的案例。它所說明的是：即使封鎖了某些 AI 應用程式，錯誤的發布設定或權限管理仍可能造成資料曝露。
更務實的 AI 治理做法
企業不必在全面禁止與毫無限制之間二選一。更可行的方向，是同時掌握實際使用、保護資料、限制 AI 權限，並提供員工可用的核准工具。
盤點 AI 實際使用情況。 列出已核准工具、軟體內建功能、整合服務與 AI 代理，並提供清楚的管道，讓員工申報新的使用方式。網路資料可以提供線索，但不應被當成所有工作流程的完整紀錄。
先保護最敏感的資料。 找出高風險資料庫或資料夾，檢視有哪些人員與系統可以存取。與其只管理應用程式名稱，不如讓資料在儲存、存取和使用時都受到適當保護。
為核准的 AI 設定並測試邊界。 檢查助理能讀取、傳送或更改哪些內容；只授予完成任務所需的權限。對影響重大或難以復原的操作，加入人工審核。這與 IMDA 對風險評估、代理行動範圍、自主程度及存取權限的建議一致。
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讓核准工具真的好用。 提供能支援日常工作的工具，以及清楚、有效率的核准流程，讓員工不必為了完成合理工作而轉向未核准方案。除了統計封鎖了多少請求，也要評估員工能否安全地完成工作。
封鎖清單可以是其中一項控管措施，但不能直接當作風險降低的指標。更有效的治理，應讓企業看見 AI 的實際使用方式，在資料移動時保護敏感資訊，並清楚限制 AI 系統能做的事。
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「封鎖 AI 不等於管好 AI：企業如何兼顧生產力與資安」的簡短答案是什麼？
ThreatLabz 觀察 Zscaler 平台在 2025 年處理近一兆筆企業 AI／機器學習交易，其中近四成遭到封鎖；這反映該平台的流量情況，並非新加坡企業使用 AI 的普查。
最值得優先驗證的重點是什麼？
ThreatLabz 觀察 Zscaler 平台在 2025 年處理近一兆筆企業 AI／機器學習交易，其中近四成遭到封鎖；這反映該平台的流量情況，並非新加坡企業使用 AI 的普查。 PagerDuty 調查中，曾在工作上使用 AI 的受訪者，有 66% 表示自己曾在認為公司政策不允許的情況下使用 AI。
接下來在實務上該怎麼做？
較穩健的做法，是盤點實際 AI 使用、從高風險資料著手加強保護、限制 AI 助理的存取與操作權限，並讓核准工具真正方便好用。