思科用AI撰寫安全事件報告，成效參半

據媒體報導，思科的 Talos 事件回應團隊資深事件指揮官 Nate Pors 分享了公司測試 AI 撰寫安全事件報告的實驗。在一次桌面演練中，大型語言模型用於生成長篇技術內容時，被發現可能產生重大錯誤、異常結論和不一致的寫作風格，這是因為 LLM 本質上是基於猜測的自動完成系統。具體問題包括每次查詢使用不同數據、從相同數據得出不同結論、輸出格式不可預測以及可能丟棄關鍵數據。為應對這些挑戰，團隊採用精細指令、指定來源和風格規則等技術，使報告撰寫時間減少 50%。盲測顯示報告品質未下降，但編輯時可能發生內容交叉污染，且拼寫檢查提示效果不佳。思科結論指出，此方法可應用於標準化輸入的網路安全報告，但作者必須對最終報告負責，並建議人工檢查所有內容。