螞蟻陳亮：能力決定AI能做什麼，可信決定社會敢把什麼交給AI

隨著AI從回答問題走向調用工具、連接服務、完成任務，甚至參與交易，安全正在從模型外圍的一道防線，成為AI進入真實經濟活動的基礎設施。在外灘大會媒體群訪中，螞蟻大安全CTO陳亮表示，AI新經濟能否真正走向規模化，不只取決於模型能力，更取決於人們是否敢把真實任務交給AI。圖注：螞蟻大安全CTO陳亮 “安全不是AI規模化之後才補的課，而是AI走向規模化之前必須先修的基礎課。” 陳亮認為，能力決定AI能做什麼，可信決定社會敢把什麼交給AI。

當Agent開始代表用戶調用服務、操作設備和執行交易，行業需要回答的不再只是“AI聰不聰明”，還包括它是否理解人的真實意圖、是否在授權範圍內行動、過程是否可控、結果是否能夠追溯。從支付寶到AI 螞蟻持續建設信任能力 陳亮表示，螞蟻在移動互聯網時代構建的絕大部分安全能力，在Agent時代仍然適用。變化在於，過去安全能力主要直接面向用戶，現在用戶與業務之間多了智能體這一層。“我們是在原有能力之上，構建智能體互聯網時代的安全能力，更好地服務用戶和智能體。” 用戶不在場、委託邊界變寬，是這輪升級的核心變量。

過去的代扣協議通常範圍清晰；Agent可以根據一句自然語言自主規劃、調用工具並執行任務，用戶的表達也可能存在模糊空間。金額異常可以直接攔截，但“想買美式卻買成拿鐵”這類意圖偏差，需要系統同時核驗用戶的原始意圖、智能體的理解和最終交易結果。因此，螞蟻將智能體安全理解為一條端到端鏈路：從手機、眼鏡、耳機等終端入口發起，到Agent的身份、權限、行為和運行環境，再到交易風控、事後審計與責任追溯。支付寶時代的能力到了Agen+時代，安全的邊界和複雜度都被顯著拓寬。

靈影與ASL 打通智能終端與Agent的可信連接 互聯網經濟真正興起之前，經歷了雲計算、數據庫、網絡、支付和身份認證等基礎設施逐步成熟的過程。AI新經濟也在經歷類似階段。算力和模型讓AI擁有“大腦”，但要進入真實世界，它還需要連接服務的“手腳”、參與交易的“錢包”、確認主體與權限的“身份證”，以及約束行為邊界的安全和風控規則。螞蟻集團終端安全負責人萬小飛表示，終端正在同時發生兩重變化：硬件從手機走向眼鏡、耳機等泛終端，軟件入口從APP轉向Agent。過去相對封閉的“APP+雲服務”邊界被打破，安全需要進入終端系統、芯片和供應鏈的設計階段。

基於這一變化，GPASS品牌升級為“靈影”，GOS同步升級為“靈影AOS”，從單項終端安全能力進一步走向智能終端底層基礎設施。靈影將可信執行、數據保護和運行環境安全等能力沉到終端和操作系統層，並與終端廠商、供應鏈夥伴協作，把安全內置到手機、AI眼鏡、耳機及更多智能設備的設計中。它要解決的是Agent在終端上如何獲得穩定、可控的運行環境，讓安全成為系統能力，而不是應用上線後的附加環節。當任務需要跨越多個Agent、設備和企業，單個終端可信還不夠。

萬小飛介紹，ASL（智能體安全可信互聯協議）聚焦智能體之間的安全協作：它不替代A2A等用於發現和交互的協議，而是補上可信連接這一層，圍繞身份可信、意圖可信和數據可信，明確兩個智能體真正發生業務往來時如何驗證對方、傳遞授權並約束操作。據介紹，ASL約一年半前從標準倡議起步，隨後逐步形成協議並實現產品化，採用開放、兼容的生態策略。目前，已在1688電商採購等跨平臺智能體場景落地，並在支付寶內部業務中使用，用於支付寶智能體與廠商系統助手之間的可信連接。未來，它還將與移動終端、可穿戴設備等底層系統結合，讓不同主體能夠在共同的安全規則下協作。

從智能體到交易 讓安全貫穿AI行動全程 螞蟻集團智能體安全負責人朱傳群表示，Agent具備自主規劃、工具調用和持續執行能力後，風險已從模型輸出延伸到真實的數字世界，未來還可能進一步影響物理世界。Agent需要獨立的身份和權限體系；其調用的工具、Skills、MCP服務和記憶也可能被投毒，導致執行動作偏離用戶的原始意圖。因此，安全治理需要覆蓋身份、權限、供應鏈、運行環境、執行行為和審計定責。具體管控上，可以根據Agent能夠訪問的數據敏感度和執行動作的危害程度進行風險分級。低風險、低敏感操作可以保持較高的自主性；涉及高敏數據或高危動作時，則需要人工確認，部分操作應直接禁止。

這樣的差異化控制，既給Agent留下完成任務的空間，也避免把高風險權限一次性交給它。大會期間啟動的《智能體身份鑑別與授權技術框架》和《智能體運行時安全技術要求》兩項團體標準，也對應了這兩個關鍵環節：前者強調Agent應擁有獨立身份，並規範身份核發、終端綁定與授權管理；後者關注沙箱隔離、運行時護欄，以及意圖與動作執行節點的動態管控，為企業部署智能體提供可參考的安全框架。螞蟻集團風控安全負責人陳鑼斌表示，面向Agent，風控需要新增兩類能力：一是在眼鏡、耳機、手錶等泛終端上建立更原生的身份核驗手段；二是在交易發生前後持續校驗用戶意圖和授權。

系統不僅要判斷單筆交易是否異常，還要識別Agent所處的環境、還原多級委託鏈路，並將用戶的原始意圖與最終業務行為進行比對，把防護延伸到事前約束、事中判斷和事後追溯。陳亮總結，螞蟻更強調從端到端理解智能體安全：起點可以是手機、眼鏡或耳機，之後經過Agent行為、工具調用和運行環境，最終進入交易、支付以及糾紛處理。終端安全、智能體安全和風控安全分別守住鏈路中的關鍵環節，共同回答用戶和商家能否放心讓Agent辦事。從支付寶時代保障每一筆交易，到AI時代保障Agent的每一次決策與行動，螞蟻持續解決的是同一個問題：如何讓信任支撐新技術進入真實經濟活動。

過去安全能力主要面向人和賬戶，如今還要理解Agent的身份、意圖、授權和行為，並讓這些信息在跨終端、跨平臺的協作中可信傳遞。陳亮表示，智能體技術仍在快速發展，企業在具體落地上會有差異，但對身份、權限、運行時安全和責任追溯等核心問題已有較多共識。AI新經濟的安全基礎設施需要標準機構、產業夥伴、平臺和開發者共同建設，通過標準、產品和真實場景持續驗證，讓安全從企業能力逐步成為產業可以共同使用的能力。“能力決定AI能做什麼，可信決定社會敢把什麼交給AI。”