8 Minuty
Úvod
Představte si digitálního asistenta, který čte váš e‑mail, přistupuje k firemním databázím a poté jedná zcela autonomně. Zní to užitečně. Také děsivě.
Takový obraz vykreslili výzkumníci z MIT, Cambridge, Washingtonu, Harvardu, Stanfordu a Penn v 39stránkové zprávě nazvané „AI Index 2025“. Auditovali 30 běžně používaných agentně řízených systémů a odhalili alarmující mezery v dohledu, transparentnosti a nouzových kontrolách. Dvanáct z těchto nástrojů vůbec nenabízelo monitorování aktivity uživatelů, což výrazně ztěžuje sledování rozpočtů a detekci zneužití. Ještě horší: mnoho agentů skrývá svoji umělou povahu — nevodoznakuje vygenerované soubory ani se neoznačuje webům pomocí standardních signálů, jako je robots.txt.
Tyto takzvané agenty nelze omezit jen na chatovací okna. Napojují se na e‑maily, kalendáře a interní databáze a poté vykonávají úkony samostatně. Co se stane, když se některý z nich „vymkne kontrole“? Co když udělá nákladné rozhodnutí nebo je zneužit škodlivým aktérem? Ostrá odpověď zprávy zní: možná ho nedokážete zastavit.
Klíčová zjištění
Mezi nejzásadnější zjištění patřila absence spolehlivých nouzových odpojovačů (kill switches) a izolovaných provozních prostředí (sandboxing). Některé systémy fungují s téměř úplnou nezávislostí, ale bez adekvátních způsobů, jak může operátor zasáhnout. Jak zpráva upozorňuje, zvyšování autonomie bez odpovídajícího řízení znásobuje riziko. Nedostatky v telemetrii a auditních stopách ztěžují následnou forenzní analýzu, zatímco skrytá identita agentů a zatajování výsledků bezpečnostních testů brání v externím hodnocení.
Monitorování a audit
Auditní záznamy (audit logs) a telemetrie jsou páteří zpětné prokazatelnosti akcí autonomních agentů. Bez podepsaných záznamů nebo kryptografických stop je obtížné rekonstruovat tok dat a rozhodnutí. To komplikuje zjišťování odpovědnosti, sledování nákladů a identifikaci neoprávněných zásahů. Zejména v podnikových prostředích, kde agenty napojujete na ERP, CRM nebo finanční systémy, je kvalitní audit zásadní pro řízení rizik.
Identita a transparentnost
Dalším zásadním problémem je maskování identifikace: mnohé systémy neoznačují, že komunikují s automatizovaným agentem. To zahrnuje jak absenci zřetelného označení v e‑mailech, tak i nedodržování standardních signálů na webech. Pokud agent „předstírá“ lidské chování, vznikají etické i právní otázky — například ohledně podvodu, souhlasu uživatelů a souladu s pravidly platformy.
Ilustrativní přehled: tři nástroje
Tým posoudil tři zástupné nástroje podrobně. Analýza ilustruje, jak rozdílně jsou řešeny otázky bezpečnosti, auditu a transparentnosti.
ChatGPT Agent
ChatGPT Agent vynikl tím, že zaznamenává požadavky s kryptografickými podpisy, čímž vytváří auditovatelnou stopu, kterou lze sledovat napříč webem. Takový návrh zvyšuje praktickou možnost dohledu, retroaktivní kontroly a forenzní analýzy. Z technického hlediska to znamená, že každé volání API i klíčová činnost jsou logovány a podepsány tak, aby bylo možné ověřit jejich integritu — zásadní vlastnost pro incident response a dodržování compliance.
Comet
Na opačném pólu byl Comet, prohlížečem založený agent, který podle zprávy nenabízel třetími stranami ověřené bezpečnostní hodnocení a postrádal sandbox pro omezení škodlivých akcí. Komerční platformy jako Amazon si dokonce stěžovaly na to, že Comet napodoboval lidské chování a maskoval svoji robotickou identitu. Bez nezávislého hodnocení a bez jasných bezpečnostních hranic roste pravděpodobnost accidental nebo intentional zranitelností.
HubSpot Breeze
HubSpotův Breeze má na druhou stranu soukromně uváděné certifikace ochrany osobních údajů jako GDPR a SOC2, nicméně výsledky reálných bezpečnostních testů drží v utajení. Výzkumníci to popisují jako častý a rizikový vzorec v podnikových platformách: deklarace souladu bez veřejné nebo auditovatelné evidence testů. Pro organizace to znamená, že důvěra v certifikace nestačí — je potřeba ověřit, jaký byl rozsah testování a jaké problémy byly nalezeny a opraveny.
Proč se takové systémy objevily
Tato řešení nevznikla náhodou. Jsou výsledkem produktových i politických rozhodnutí: prioritizace rychlého uvedení na trh, integrace do existujících technologických zásobníků a obchodní poptávky po automatizaci opakujících se úkonů. Zpráva ukazuje několik průmyslových kroků jako varování: například najmutí autora kontroverzního OpenClaw společností OpenAI ilustruje, jak rychle se schopnosti tvůrců automatizačních nástrojů vstřebávají do hlavního proudu — často dříve, než jsou zavedeny spolehlivé bezpečnostní záruky.
OpenClaw si získal pozornost nejen pro chytrou automatizaci e‑mailů a desktopových úloh, ale i pro závažné zranitelnosti, které mohly ohrozit celý stroj uživatele. Takové případy ukazují, že integrace inovací bez důkladného testování a bez nastavení limitů pro autonomii může vést k exponenciálním rizikům.
Technické a organizační rizikové faktory
Rizika plynou z kombinace technických slabin a organizačních rozhodnutí. Mezi hlavní faktory patří:
- Chybějící nebo neúplné auditní záznamy a telemetrie, které brání post‑incident analýze.
- Absence sandboxingu pro akce, které ovlivňují kritické systémy (finanční transakce, přístup k citlivým datům, změny v infrastruktuře).
- Skrytá identita agentů, což zvyšuje riziko podvodu a porušení etických norem.
- Uzavřenost bezpečnostních hodnocení a zatajování výsledků penetračních testů.
- Rychlá integrace nových schopností bez vyhrazených nouzových mechanismů (kill switches) a procesů řízení incidentů.
Tyto body představují jak technické, tak i procesní deficity, které se mohou projevit buď jako náhodné chyby, nebo jako systematické zneužití. Strategické řízení rizik AI by proto mělo kombinovat technické kontroly s organizačními zásadami a pravidelným ověřováním.
Doporučení pro organizace
Co by měly organizace udělat, pokud plánují nasadit nebo již používají autonomní agenty? Níže uvedená doporučení vycházejí ze zjištění zprávy a z osvědčených postupů v oblasti bezpečnosti a řízení rizik.
- Zařaďte schopnosti agentů do samostatné kategorie rizik: autonomní agenty definujte jako zvláštní třídu rizik s vlastními kontrolami a hodnocením dopadu.
- Požadujte podepsané auditní záznamy: využívejte kryptografické podpisy a integritu logů, aby byla akce každého agenta ověřitelná i po čase.
- Vynucujte jasné označení identity botů: interně i externě, včetně školení zaměstnanců o tom, jak odlišit automatizované akce od lidských.
- Implementujte sandboxing: pro akce, které se dotýkají kritických systémů nebo citlivých dat, používejte izolované prostředí s omezenými oprávněními.
- Zveřejňujte a auditujte výsledky bezpečnostních testů: pohodlné „soukromé“ certifikace nestačí — výsledky by měly být auditovatelné nezávislými třetími stranami.
- Nastavte spolehlivé kill switchy a postupy incident response: mějte předem definované mechaniky pro okamžité odstavení a plán obnovy po incidentu.
- Měřte telemetrii a složité metriky chování: periodicky analyzujte data o chování agentů a nastavte signály pro anomálie a podezřelé vzorce.
- Provádějte pravidelné penetrační a adversariální testy: simulujte zneužití a testujte rezilienci systému vůči cíleným útokům.
Tyto opatření nezruší riziko úplně, ale zásadně zvýší schopnost sledovat incidenty, izolovat škody a obnovit provoz s minimálními následky. Důležité je, aby bezpečnostní postupy byly součástí životního cyklu vývoje produktu (security by design) a ne až dodatečnou kontrolou.
Regulační a strategické implikace
Vývojáři musí okamžitě zacelit mezery v transparentnosti a kontrole, jinak přijde tvrdší vládní regulace. Tato věta z původního textu shrnuje politický tlak, který se zvyšuje s rostoucím nasazením autonomních agentů. Pokud průmysl nebude sám zavádět přiměřené záruky, je pravděpodobné, že zákonodárci a regulátoři přijmou přísnější opatření, která mohou být méně pružná a nákladnější pro podniky.
Regulatory často reagují na incidenty a veřejné škody. Transparentnost, auditovatelnost a dobře definované procesy mohou zmírnit potřebu tvrdých zásahů zvenčí. Například požadavky na evidenci auditních stop, nezávislé bezpečnostní posouzení a povinné hlášení incidentů by se mohly stát standardem v příštích letech. Firmy, které tyto mechanismy nasadí včas, získají konkurenční výhodu — sníží právní riziko, zlepší důvěru zákazníků a usnadní kompatibilitu s budoucími regulacemi.
Technické doporučení pro vývojáře
Pro týmy produktového a infrastrukturního inženýrství jsou zejména následující technické kroky klíčové:
- Implementovat auditní řetězec s kryptografickými podpisy a časovými zámky.
- Navrhnout role‑based access control (RBAC) a princip nejmenších oprávnění pro agenty.
- Vytvořit vícestupňové sandboxy: testovací, staging a produkční s rozdílnými omezeními.
- Automatizovat bezpečnostní testy a zahrnout adversariální scénáře do CI/CD pipeline.
- Monitorovat chování pomocí metrik, jako jsou rychlost volání API, objem transakcí, geografické anomálie a odchylky v lingvistickém vzoru odpovědí.
Taková opatření zvyšují technickou odolnost vůči chybám i zneužití a snižují pravděpodobnost rozsáhlých incidentů.
Závěr: křižovatka rozhodnutí
Stojíme na rozcestí. Jedna cesta přijímá rychlou automatizaci s minimálním dohledem a zve k nákladným selháním. Druhá staví autonomii na základech viditelnosti a kontroly. Kterou cestu zvolí váš tým? Rozhodnutí by mělo vzít v úvahu nejen obchodní přínosy automatizace, ale i bezpečnostní, právní a reputační náklady potenciálních incidentů.
Nasazení autonomních agentů je strategické rozhodnutí, které vyžaduje interdisciplinární přístup: kombinaci vývoje, bezpečnosti, právních služeb a řízení rizik. Investice do auditních mechanismů, transparentnosti a sandboxingu není jen nákladem — je to pojištění proti budoucím krizím a klíčový prvek důvěry u zákazníků a partnerů.
Autonomie bez dohledatelnosti a kontroly přináší krátkodobé zisky, ale dlouhodobé riziko. Moudré organizace budou aktivně řídit rizika AI, nasazovat osvědčené bezpečnostní kontroly a veřejně deklarovat výsledky testování. To je cesta k udržitelnému a odpovědnému využití autonomních AI agentů.
Zdroj: smarti
Zanechte komentář