紅隊測試(Red Teaming)原本是資安領域中的概念，指的是由模擬攻擊者的團隊主動測試系統弱點，以了解系統在真實攻擊下可能出現哪些問題。當這個概念被應用到大型語言模型(Large Language Models, LLMs)後，測試對象便從傳統電腦系統變成AI模型本身。研究人員會刻意設計特殊提示、危險情境或惡意互動方式，測試模型是否可能產生不安全行為，例如輸出危險資訊、繞過安全限制，或在特定情境下做出錯誤判斷。
大型語言模型與傳統軟體最大的不同，在於它們並不是依靠固定規則運作，而是透過大量資料學習語言模式，因此模型行為具有一定程度的不確定性。即使開發者沒有明確設計危險功能，模型仍可能在某些情境下生成錯誤資訊、提供危險建議，甚至被使用者誘導產生不當內容。近年來，AI系統也開始具備操作工具、瀏覽網站、讀取文件與執行程式等能力，使AI不再只是聊天工具，而可能直接影響真實世界，因此模型安全問題變得更加重要。
目前大型語言模型的紅隊測試，常見目標包括越獄攻擊(Jailbreak)、提示注入(Prompt Injection)、幻覺(Hallucination)與隱私洩漏等問題。例如，攻擊者可能利用角色扮演、多輪對話或特殊語句設計，讓模型忽略原本的安全限制;也可能在網頁、文件或工具輸入中藏入惡意指令，進而影響AI Agent的行為。此外，研究人員也會測試模型是否會編造不存在的資訊、洩漏敏感內容，或在長時間互動後逐漸失去安全防護能力。
早期AI紅隊測試的重點，大多放在讓模型生成違規內容，但近年的研究方向已經更加複雜。研究人員開始發現，真正危險的問題往往不是直接的惡意要求，而是模型在看似正常的情境下被逐步誤導。例如，攻擊者可能利用看似中性的描述、假資訊或特定上下文，慢慢影響模型判斷，讓AI在不容易被察覺的情況下產生錯誤行為。這類攻擊通常更接近真實世界中的AI濫用情境，也讓紅隊測試變得更加困難。
傳統資安漏洞通常來自程式碼缺陷，因此問題往往可以被明確定位與重現;但大型語言模型的行為則受到語意、上下文與機率分布影響，同樣的輸入在不同情境下可能產生不同結果。換句話說，AI的攻擊面不只是程式碼，而是整個自然語言互動過程。許多AI攻擊並不需要高深技術，而是透過語言中的模糊性、暗示性與對話設計，逐步影響模型輸出，因此prompt engineering、多輪互動與語意操控逐漸成為AI資安研究的重要方向。
大型語言模型正在快速進入教育、金融、醫療、客服、搜尋與政府服務等領域，未來甚至可能協助人們操作電腦與管理設備。在這種情況下，AI資安不能只看模型在大部分時間是否正常，而必須考慮少數極端情況下可能造成的風險。即使模型只有極低機率出現危險行為，也可能在真實世界中帶來重大影響，例如生成詐騙內容、提供錯誤醫療建議，或讓AI Agent執行未授權操作，因此如何系統性評估模型風險，已成為AI發展中的重要課題。
隨著大型語言模型能力持續提升，AI資安問題也逐漸從研究議題變成社會議題，而紅隊測試的目的並不是阻止AI發展，而是希望透過主動測試與風險分析，提早發現模型可能存在的弱點，進而建立更安全、更可信任的AI系統。未來，紅隊測試很可能會像今日的資安滲透測試一樣，成為AI系統開發與部署流程中的標準步驟，並在AI資安治理與驗測機制中扮演越來越重要的角色。