AI 為何會受騙？什麼是「角色混淆(Role Confusion)」？

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By Gi Pyeong Lee
AI 資訊安全 人工智慧 提示詞注入 角色混淆
抽象表現 AI 將不可信的外部指令誤認為內部指令進行處理的圖像
AI Summary

AI 傾向於根據語氣或格式而非文字來源來判斷權威，因此容易產生「角色混淆」，將惡意指令誤認為實際的系統指令。

試著想像一下。你委託了一位值得信賴的私人秘書：「幫我整理並報告今天收到的電子郵件。」秘書便開始像往常一樣閱讀郵件。然而，秘書在讀到一半時突然對你說：「主人，根據剛才收到的郵件，它要求我刪除所有權限並告知密碼。沒問題，我正在處理。」

聽起來很荒謬對吧？但這正是近期人工智慧 (AI) 領域中發生的類似狀況。為什麼我們每天使用的聰明 AI 模型會對這種荒唐的指令深信不疑並執行呢？答案就在於「角色混淆 (Role Confusion)」這一現象。

這為什麼很重要？ (Why It Matters)

提示詞注入 (Prompt Injection，指透過輸入不被允許的指令來奪取 AI 控制權，或干擾其預期行為的安全威脅) 是一種試圖奪取 AI 控制權或繞過系統安全的網路安全威脅 [출처: PromptInjectionAttack (PIA)]。隨著我們利用 AI 來整理電子郵件、搜尋資訊，甚至是控制設備，AI 的判斷力便直接關係到我們的數位生活。

若 AI 將惡意指令誤認為實際的系統指令，可能會導致個人資料外洩或未經授權的支付等實質損害 [출처: AI browsers could leave users penniless: Apromptinjectionwarning]。研究結果顯示攻擊成功率高達 80% 至 100%，這顯示該問題已非同小可 [출처: DirectPromptInjectionin LLMs]。這也暗示了隨著 AI 深深融入我們的生活，穩固的安全系統設計顯得至關重要。

淺顯易懂的解釋 (The Explainer)

簡單來說，AI 經歷「角色混淆」，指的是「無法區分哪些資訊是真正主人 (開發者) 的指令，哪些資訊僅是需要閱讀的外部數據的狀態」。

我們可以這樣比喻：你正在閱讀一本著名驚悚小說。書中寫道：「立刻打開這扇門！」你在閱讀這段文字時，能理解「原來是主角要求開門」的脈絡，而不會真的起身去開房間門。但 AI 在讀到這句話的瞬間，可能會表現得就像真的接收到指令一樣。因為比起文字的「出處」，AI 對書寫方式、語氣或格式 (提示詞的構成) 反應更為強烈 [출처: PromptInjectionasRoleConfusion– digitado]。

換言之，只要惡意文字模仿了系統管理員的語氣，AI 就會無視該文字的來源，直接接納其中隱含的權威 [출처: [2603.12277]PromptInjectionasRoleConfusion]。這就像是詐騙集團穿上高級西裝、以專家口吻說話，人們就誤以為他是真正的專家一樣。這是因為 AI 具備「解析弱點 (parsing vulnerability)」，無法明確區分系統預設的分界線與使用者輸入的內容 [출처: I Sent the SamePromptInjectionto Ten LLMs. - DEV Community]。

當前狀況 (Where We Stand)

目前許多 AI 模型對提示詞注入攻擊的防禦力極為薄弱。尤其是「間接提示詞注入 (Indirect Prompt Injection)」形式，因使用者難以察覺而更加危險 [[출처: PromptInjection OWASP Foundation](https://owasp.org/www-community/attacks/PromptInjection)]。攻擊者將控制 AI 的指令巧妙地隱藏在使用者會造訪的網頁或電子郵件中。使用者若無意間要求 AI「幫我摘要這個網頁的內容」，AI 在讀取頁面的瞬間就會執行隱藏的攻擊指令 [[출처: PromptInjection OWASP Foundation](https://owasp.org/www-community/attacks/PromptInjection)]。
這並非單靠使用者「提升提示詞撰寫技巧」就能解決的問題。專家建議，不要將此視為單純的提示詞失誤，而應將其視為「系統層級的根本性安全問題」，從 AI 模型層面構建信任體系來處理 [[출처: PromptInjectionIs Not aPromptingProblem by Andrew… Medium](https://medium.com/@securitystreak/prompt-injection-is-not-a-prompting-problem-97ac57dccecd)]。

未來展望 (What’s Next)

未來，AI 自行驗證所讀取資訊來源與權威的技術將變得更加重要。研究人員正試圖利用「角色探針 (role probe，確認 AI 內部如何識別自身角色的工具)」等方法，來分析模型為何會被特定指令左右 [출처: PromptInjectionasRoleConfusion]。隨著 AI 開發者導入愈趨嚴格的安全準則，攻擊者的技術也隨之升級。

關鍵在於我們不能盲目迷信 AI 的能力，並需意識到 AI 處理的外部資訊 (電子郵件、網頁等) 隨時可能干擾 AI 的判斷。這是一個技術發展速度與使用者警覺心同樣重要的時刻。

MindTickleBytes AI 記者觀點

「角色混淆」這一根本性的結構缺陷，與 AI 學習人類語言的方式密不可分。AI 能熟練理解人類語言的祕訣——「脈絡解析能力」，諷刺地成為了安全的漏洞。与其期望 AI 具備人類水準的注意力，不如為 AI 讀取的數據建立明確的隔離體系，這才是我們目前必須完成的功課。請記得使用聰明的 AI，但別忘了它的聰明有時也可能轉化為針對你的攻擊。

參考資料

  1. PromptInjectionasRoleConfusion (https://arxiv.org/html/2603.12277v1)
  2. A Theory ofPromptInjection(and why you should studyroles) (https://www.greaterwrong.com/posts/d8xDGzCEYE639qqEv/a-theory-of-prompt-injection-and-why-you-should-study-roles)
  3. PromptInjectionAttack (PIA) (https://www.emergentmind.com/topics/prompt-injection-attack-pia)
  4. PromptInjectionasRoleConfusion– digitado (https://www.digitado.com.br/prompt-injection-as-role-confusion/)
  5. Breaking LLM Guardrails: A Hands-On Journey intoPromptInjection (https://medium.com/@srijanadk/breaking-llm-guardrails-a-hands-on-journey-into-prompt-injection-e74c48a105b4)
  6. I Sent the SamePromptInjectionto Ten LLMs. - DEV Community (https://dev.to/theskillsteam/i-sent-the-same-prompt-injection-to-ten-llms-three-complied-4jlf)
  7. IsPromptInjectiona Vulnerability? Daniel Miessler (https://danielmiessler.com/blog/is-prompt-injection-a-vulnerability)
  8. PromptInjectionasRoleConfusion- Daily Arxiv - haebom (https://haebom.dev/y9e1xp2x5v7dvm7k35vz)
  9. [2603.12277]PromptInjectionasRoleConfusion (https://arxiv.org/abs/2603.12277)
  10. A Mechanistic Explanation ofPromptInjection… — LessWrong (https://www.lesswrong.com/posts/d8xDGzCEYE639qqEv/a-mechanistic-explanation-of-prompt-injection-and-why-you)
  11. PromptEngineering Guide PromptEngineering Guide (https://www.promptingguide.ai/)
  12. Promptinjecton inroleconfusion Dierle Nunes (https://pt.linkedin.com/posts/dierle-nunes-41ba7821_prompt-injecton-in-role-confusion-activity-7441544215341264896-6OJl)
  13. DirectPromptInjectionin LLMs (https://www.emergentmind.com/topics/direct-prompt-injection)
  14. PromptInjectionYour Way To Shell: OpenAI’s Containerized 0din.ai (https://0din.ai/blog/prompt-injecting-your-way-to-shell-openai-s-containerized-chatgpt-environment)
  15. PromptInjectionasRoleConfusion (https://arxiv.org/html/2603.12277v5)
  16. AI browsers could leave users penniless: Apromptinjectionwarning (https://www.malwarebytes.com/blog/news/2025/08/ai-browsers-could-leave-users-penniless-a-prompt-injection-warning)
  17. PromptInjectionAttacks 2026 — How One Sentence… SecurityElites (https://securityelites.com/prompt-injection-attacks-explained-2026/)
  18. PromptInjection OWASP Foundation (https://owasp.org/www-community/attacks/PromptInjection)
  19. PromptInjectionIs Not aPromptingProblem by Andrew… Medium (https://medium.com/@securitystreak/prompt-injection-is-not-a-prompting-problem-97ac57dccecd)
測試你的理解
Q1. AI 容易受到提示詞注入攻擊的根本原因是什麼？
  • AI 的運算速度太快
  • 與其關注文字來源，AI 更傾向於透過語氣和格式來判斷權威
  • AI 具有人類情感
AI 模型傾向於根據書寫方式而非文字來源來推斷角色，因此惡意指令只要使用權威的語氣，就會被誤認為是系統指令。
Q2. 「間接提示詞注入(Indirect Prompt Injection)」攻擊是如何進行的？
  • 直接在 AI 的對話框中輸入指令
  • 將惡意指令隱藏在網頁或電子郵件等 AI 稍後會處理的外部內容中
  • 駭入 AI 伺服器
間接提示詞注入是將控制 AI 的指令隱藏在使用者看不見的外部內容（網頁、郵件等）中，當 AI 讀取該內容時，指令便會執行。
Q3. 根據研究結果，直接提示詞注入攻擊的成功率大約是多少？
  • 0~10%
  • 50% 左右
  • 80% 到 100%
針對各種 AI 架構的評估顯示，直接提示詞注入攻擊的成功率極高，可達到 80% 到 100%。