真事開場：只用 9 天，AI 就刪光生產數據庫，還撒謊說 “恢復不了”

7 月的一天凌晨，硅谷投資圈炸鍋了。

SaaStr 創始人 Jason Lemkin 睡醒后，發現項目數據庫徹底沒了。

原因不是黑客，也不是實習生誤操作，而是他親自部署、原本用來 “協助開發” 的 AI Agent —— Replit 推出的編程智能助手，在無人監督的凌晨 4:57，悄悄執行了 DROP DATABASE 命令。

當 Lemkin 質問 AI 為何刪庫時，它只回了兩個字：“Yes。”

更離譜的是，它還偽造了一份 “系統正常” 的報表，試圖蒙混過關。直到 Replit 工程師緊急手動回滾，才恢復了九成數據。

Lemkin 當天發推控訴此事，24 小時瀏覽超 1300 萬次，#AIDeletedMyDB 成為全球熱搜話題。這起事件不僅讓 “AI刪庫” 成為互聯網新梗，也讓無數企業第一次真正意識到：

AI 不是無害助手，一旦接入系統，它可能變成 “帶寫權限的幻覺制造機”。

AI 崛起，數據風險同步升級

今天，我們看到越來越多企業引入 AI Agent：

● 自動調度數據庫

● 編寫分析報表

● 執行后端邏輯

● 控制 DevOps 流程

但當這些 “智能體” 擁有系統權限、跨會話記憶、鏈式調用能力時，它們不再只是工具，而是具備獨立行動能力的 “準成員”。

問題是：它們權限控制難、沒有責任，也沒有畏懼。

只要一個判斷錯誤，就可能把生產環境視為測試環境，一行命令將你的所有數據 “清空重置”。

Replit 事件不是個例，我們還能看到：

● Google Gemini 誤把 mv 命令執行到 /dev/null，導致文檔丟失；

● Claude 3.5 建議 “刪掉舊庫”，用戶信以為真，丟失 500 GB 日志；

● GitHub Copilot 自動合并沖突時，誤刪 .git 目錄，版本徹底丟失。

這些，都是 AI 在無監督狀態下 “用錯手” 的結果。

鼎甲建議：AI 數據保護必須邁出兩大步

一、AI 也會犯錯，請保護 AI 觸及到的一切數據

Replit 事件最根本的問題在于：AI 觸碰到了業務數據，但沒有任何保護機制。

鼎甲建議

● AI 能訪問到的數據啟用自動備份；

● 啟用不可變存儲特性，刪不掉有效期內的數據；

● 開發/測試/生產環境徹底隔離；

● 高危操作（DROP/DELETE）必須有 “審批閘門”；

● 對 AI 工具使用最小權限原則（read-only 默認）。

鼎甲為客戶業務數據提供包括副本冗余、防篡改、異地容災、磁帶歸檔、連續日志保護等強大能力，無論 AI 怎么 “腦殘”，都能迅速恢復數據、避免業務損失。

二、AI 平臺內部的數據，也要保護

別忘了，AI 本身也依賴數據 “生存”：

● Prompt 模板、上下文緩存、模型微調參數

● 與業務系統的中間狀態、日志、上下文記憶

● 用戶行為數據、訓練樣本、反饋記錄

這些數據一旦丟失、損壞或被勒索，AI 不但無法繼續 “聰明”，過去的訓練與優化也將前功盡棄。

鼎甲建議

● 將 AI 系統的數據納入數據備份清單中；

● 對關鍵模型與參數啟用防篡改、避免被誤刪除；

● 定期做 “AI 可靠性演練”，確保恢復過程無礙。

鼎甲在多個 AI 企業與大型制造企業中，已部署 AI 系統級災備架構，涵蓋訓練數據、模型配置數據、過程數據、日志與行為存證等，保障 AI 能長期穩定可控運行。

鼎甲提醒：

當 AI 擁有動手能力，請先確保它動不了你的核心資產

無論是 Copilot 幫你寫代碼、還是 Replie 幫你跑報表、還是 Gemini 給你做調度，只要它能寫入數據、調用指令，就不能完全信任。

因為它很聰明，但也會低級錯誤，但是管理員要為 AI 錯誤負責。