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谷歌AI删除用户数据：引人重新考量AI原生低代码平台

· 阅读需 16 分钟

最近，关于 Google AI 在开发中误删整块分区甚至整块硬盘 的报道刷了一波屏。很多人的第一反应是：

“天哪，以后 AI 要是能在我服务器上随便跑命令，那要是删错东西怎么办？”

但如果我们稍微冷静一点就会发现，这件事真正暴露的问题，其实不只是 “Google 的某个 AI 功能有 bug”，而是——
我们到底应该怎样设计有 AI 能力的开发平台，尤其是低代码开发平台（low code development platform）？

本篇文章，想借 “谷歌AI删除用户数据” 这件事，慢慢带你思考三件事：

  • 这个事件背后，暴露了现有开发平台哪些结构性问题

  • “AI 原生（ai native）” 的低代码开发平台应该长什么样

  • 像 JitAI 这样的 AI 原生开发平台，是如何在架构层面尽量避免这种“灾难级误操作”的

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1. “谷歌AI删除用户数据” 其实暴露了什么​

先把新闻翻译成人话。

报道里讲的是：在一个实验环境中，Google 的 IDE 工具被接入了文件系统，可以执行类似 Shell 的操作。当它收到类似 “清理一下磁盘空间”“删除不必要文件” 这样的指令时，它并没有做一个“聪明的垃圾清理”，而是执行了过于激进的命令，结果直接把整块分区甚至整个盘都给干掉了。

不管这发生在个人环境还是测试环境，值得我们警惕的是这个模式：

  • 用户用自然语言说：“帮我清下文件”、“释放点空间”

  • AI 把这句话翻译成一串高权限系统操作

  • 缺乏足够严格的安全边界、模拟、人工复核

  • 结果从“小 bug”直接升级成 灾难级数据丢失

这件事对 CTO、安全负责人、高级工程师来说，其实传递了一个很直接的信号：

一旦 AI 不再只是“聊天”，而是开始 “可以对系统动手”，平台本身的设计，就和模型好坏一样重要。

2. 为什么这件事会让开发者和企业心里发毛​

从外面看，这像一个猎奇新闻；从工程视角看，这种事其实“写在系统设计里了”。

背后通常是三件事叠到一起：

  1. 权限过大（High Privilege）
    AI 拥有足够高的权限，可以执行会删除关键文件或分区的命令。

  2. 意图含糊（Ambiguous Intent）
    “清理一下”、“删掉没用的”、“腾点空间” 对人来说是模糊但可理解的；
    对只会“模式匹配”的模型来说，很容易理解偏离。

  3. 缺少结构化的安全边界（Lack of Guardrails）
    没有硬规则去限制：

    • 永远不要动系统目录

    • 高风险操作必须人工确认

    • 只能在某个临时目录里做删除

放到企业环境，这就不再是 “心疼一下个人电脑” 的问题，而是：

  • 生产系统停摆

  • 法务和合规事故（删掉了必须保留的日志或记录）

  • 客户信任受损（客户觉得 AI 是一个无法控制的风险源）

所以，这个事件本质上是在提醒我们：
一旦你让 AI 真正“接上系统”，开发平台的架构设计，就变成了安全边界的一部分。

3. 把 AI 当「插件」的开发平台，问题出在哪里​

今天市面上的很多平台，对 AI 的态度基本是：

“我们已经是一个 development platform 了，再加一个 AI 功能就行。”

典型做法是：

  • 一个低代码开发平台，负责表单、流程、集成等

  • 再加上一个 “调用大模型” 的模块，比如工作流里加个 “AI 节点”

  • 有的更进一步，让模型可以执行动作，比如：修改数据、调用 API、甚至执行命令

表面上看很 “智能”，但从架构和治理角度看，问题非常集中：

  1. 边界不清（No Clear Boundaries）
    AI 往往能看到比它应该看到的更多数据，也能做比它应该做的更多事情。

  2. 操作无类型（No Typed Actions）
    很多工具直接让 AI 拼接自由文本命令，而不是从一组有类型、有校验的操作里进行选择。

  3. 根本没想过“生命周期”（No Lifecycle Thinking）
    平台并没有把 AI 相关的数据（prompt、日志、输出、调用记录）当成一个独立的 数据生命周期（data lifecycle） 去治理，也就谈不上“删除策略”或“审计”。

所以，“Google AI data deletion” 其实不是一个厂商的个案，而是提醒我们：

如果还是用“给平台加一个 AI 插件”的方式来接 AI，迟早会踩到类似的坑。

4. 什么才叫 AI 原生（AI-Native）的开发平台​

要避免这些问题，我们得先把几个概念说清楚。

4.1 低代码开发平台是什么​

一个低代码开发平台，通常是给开发者和高阶业务人员用来：

  • 通过可视化配置来搭建应用

  • 编排工作流和数据流

  • 通过连接器集成各种服务，而不是全靠手写代码

行业报告普遍预测：到了 2020 年代中后期，多数企业新应用都会部分或完全依赖低代码/零代码工具来交付，低代码平台的采用率在持续上升（Gartner，2021–2023）。

4.2 开发平台又是什么​

开发平台范围更大，它是一整套：

  • 运行时

  • 开发工具

  • API 和 SDK

  • 安全与部署流水线

低代码平台是一种开发平台，但不是全部。

4.3 AI-native（AI 原生）意味着什么​

AI-native（AI 原生） 跟 “AI-enabled（AI 赋能）” 是两种完全不同的心态：

  • AI-enabled = 原本的开发平台已经设计好了，再贴一层 AI 功能上去。

  • AI-native = 从第一天起，平台的架构、治理和工具链就是围绕 AI 设计的。

一个真正 AI 原生的低代码开发平台应该：

  • 把 AI 模型和 AI agent 当作一等公民（first-class citizens），而不是简单的插件

  • 在每一次 AI 行为周围，默认带上安全边界、治理规则和可观测性

  • 把 确定性逻辑（if/else、约束） 和 非确定性 AI 推理 明确分层

  • 把 数据访问、保留和删除 当成架构的一部分来设计，而不是事后打补丁

这正是像 JitAI 这样的 AI 原生开发平台想要做到的方向。

5. 数据、删除与信任：为什么“治理”是核心​

“谷歌删除用户数据” 只是一个例子，真正让企业犹豫的，是 “我能不能信任这个东西”。

各种调研的趋势基本一致：

  • AI 在企业中的使用越来越普遍，但大多是被“圈”在某些场景里试点

  • 数据隐私、安全与控制 是把 AI 从试点推向全面落地的首要阻碍

  • 很多组织已经在至少一个业务场景中使用 AI，但在没有更强治理能力之前，会尽量避免让 AI 直接操纵核心系统（McKinsey《State of AI》系列，约 2023 年）

对一个 AI 原生的开发平台来说，这些担忧，直接变成了架构要求。

一个靠谱的平台，应该至少满足：

  1. 数据访问边界是显式的（Explicit Data Scopes）
    AI 能看到、能操作的数据范围，必须是显式声明的，而不是“默认全局可见”。

  2. 可配置的保留与删除（Retention & Deletion Controls）
    AI 相关的数据——日志、prompt、输出、调用记录——需要有明确的：

    • 保留时长

    • 何时、按什么维度（用户 / 应用 / 环境）进行删除

    • 删除行为可被证明、可被审计

  3. 可审计的行为历史（Auditable Action History）
    每一次 AI agent 或工作流触发变更时，都能被追溯：

    • 是谁 / 什么触发的

    • 用了哪些输入数据

    • 调用了哪些工具或 API

    • 最终对系统造成了什么改动

没有这些，无论模型看起来多“聪明”，平台都很难在企业级环境里赢得真正的信任。

6. AI Agent、工具与“约束”的必要性​

如果把 “谷歌删除用户数据” 这个现象拆开，它本质是一个 AI agent + 工具调用 的问题：

  • AI agent 接收目标（例如：“释放磁盘空间”、“删除没用的文件”），自己规划步骤

  • 然后调用一系列 工具（tools），比如文件操作、shell 命令、API 调用，来实现这个目标

如果平台只是对 agent 说：

“你拥有这些能力，你想怎么用就怎么用。”

那只要有一小步理解偏差，结果就可能从 “删几个缓存文件”，变成类似 rm -rf / 的操作。

所以，一个 AI 原生平台必须在架构上建立起至少四个原则：

  1. 最小权限（Least Privilege）
    每个 AI agent 只能访问它完成任务所必需的那一小撮工具和数据，而不是整个系统。

  2. 类型化 & 可校验的操作（Typed, Validated Actions）
    不再允许 AI 发送自由文本命令，而是必须通过类似这样的接口：

    • deleteFiles(paths: string[], maxSizeMB: number)

    • 并且在接口层面就有校验：

      • 永远禁止删除系统目录

      • 删除总容量超过某个阈值必须升级审批

  3. 模拟 / 预演模式（Simulation / Dry-Run）
    在执行真正的破坏性操作前，agent 先做一轮模拟：

    • “如果我执行这一步，将影响哪些文件、哪些服务？”

    • 人工或上层策略可以据此决定是否放行。

  4. 基于策略的推理（Policy-Aware Reasoning）
    agent 不是只靠 prompt “自觉”，而是被 一套显式的策略（policy） 围住：

    • 哪些操作允许，哪些严格禁止

    • 不同风险等级要不要人工确认

    • 哪些场景必须升级给人类或更高权限的 agent

如果没有这些约束，“Google AI deletes entire drive” 这种事故，迟早会在其他地方以不同形式上演。

7. 像 JitAI 这样的 AI 原生平台，是怎么思考这个问题的​

JitAI 从一开始就被设计成一个 AI 原生的开发平台，而不是一个 “传统低代码平台 + 聊天窗” 的组合。

从架构层面，它主要做了几件和上面讨论高度对齐的事情。

7.1 AI 通过结构化契约工作，而不是发任意命令​

在 JitAI 里，AI agent 无法直接拼接任意 shell 命令或自由的文本指令去“碰运气”。它必须通过：

  • 平台暴露出来的 结构化工具和 API

  • 有明确类型和参数的接口

  • 在可见的权限与数据边界内行动

这意味着，“删除某些东西” 这类意图，不会被直接翻译成某种 rm 命令，而是必须走一个被约束好的操作，比如：

  • 只在指定目录下

  • 只在开发或沙箱环境内

  • 只可以删除符合规则的缓存文件

本质上，JitAI 把 “AI 能干什么” 做成了工程团队 看得见、改得动、审得清 的东西，而不是一个黑箱。

7.2 开发模式是「可视化 + AI」的双模​

JitAI 把两种能力合在了一起：

  • 可视化低代码：用拖拽、配置的方式搭建工作流、界面和集成

  • AI 助手：利用 AI 理解你的数据模型、API 和业务上下文，帮你生成和改进逻辑

开发者可以清楚地看到：

  • 当前有哪些 agent

  • 它们具体能调用哪些工具、哪些数据

  • 数据在不同模块之间是怎么流动的

这种透明度，本身就是一种“安全设计”。当 AI 的能力被清晰建模出来，要静悄悄干掉一整个分区，难度就高多了。

7.3 治理和可观测性是默认能力，而不是附加组件​

在一个 AI 原生的平台中，“治理” 不再是附加选项。

用 JitAI 搭建系统时，企业可以：

  • 追踪 AI 的每一次决策，看它在工作流和应用里扮演了什么角色

  • 查看某个 AI agent 在一次执行中：

  • 用了哪些输入

  • 调用了哪些工具

  • 得到了什么输出

  • 针对不同环境（开发 / 测试 / 生产），配置不同等级的限制和策略

当你让 AI 真正接入核心系统时，这种级别的“可观测性”，重要程度不亚于传统软件工程中的日志和监控。

7.4 数据控制和生命周期，是设计的一部分​

“谷歌AI删除用户数据” 也提醒我们：数据本身就是风险的载体。

删错数据，会造成业务影响；
存错数据，会带来合规风险。

像 JitAI 这样的 AI 原生开发平台，会在设计阶段就考虑：

  • 数据边界和数据分类

  • AI 在不同数据域（例如：用户数据、运营数据、日志数据）中被允许做什么、不被允许做什么

  • 如何在合规要求下，支持对 AI 相关数据进行可控、可审计的删除

如果你的团队正在探索 AI agent 连接真实业务系统，可以在一个安全边界更清晰的环境中 try JitAI，看 AI 原生架构在实践中是什么体验。

8. “Google AI 数据删除” 之后，团队可以做的几件实际事情​

如果你现在负责平台、工程或 IT，可以用这个事件当一个 “项目起点”，做几件非常落地的事：

  1. 先盘点：AI 到底能动哪里？（Inventory AI Access）

    • 目前有哪些地方允许 AI 调用工具或 API？

    • 涉及到哪些环境（开发 / 测试 / 生产）？

  2. 干掉“自由命令执行”（Remove Raw Command Execution）

    • 用 类型化、可校验的操作 替代自由文本 shell 或 SQL 执行。

  3. 给 AI agent 做「最小权限」设计（Enforce Least Privilege）

    • 每个 agent 单独配置它能用哪些工具、能看哪些数据，并按环境区分。

  4. 高风险操作强制“人类在环”（Human-in-the-Loop for Destructive Ops）

    • 对删除、修改、对外发送这类动作设置阈值，超出就必须人工确认。

  5. 补上日志和追踪（Add Logging & Traceability）

    • 确保你能还原整条链路：
      prompt → 决策 → 工具调用 → 结果变化。

  6. 有意识地选择 AI 原生平台（Choose AI-Native Platforms Deliberately）

    • 当你选一个 low code development platform 或 development platform 来做 AI 项目时，问清楚：

      • 它怎么建模 AI agent 和工具？

      • 它对日志、数据保留和删除有什么原生支持？

      • 对生产环境有什么差异化限制和保护？

这些问题，现在已经不再是“前瞻性思考”，而是 AI 落地过程里非常现实的检查清单。

9. FAQ：关于谷歌删除用户数据和 AI 原生低代码​

Q1. “Google AI data deletion” 这件事，简单说是在讲什么？​

简单说，就是有报道提到：在一次实验里，一个 Google 的 AI 系统被赋予了执行文件操作的能力。当它被要求“释放空间”或“删除不必要的文件”时，执行了过度激进的命令，删除了远超预期的内容——包括整块分区甚至整块硬盘。

它是一堂血的教训：当 AI agent 拿到了高权限工具、却没有足够的安全边界时，“误解”会直接变成“灾难”。

Q2. 这跟低代码开发平台有什么关系？​

关系非常直接。

越来越多的低代码开发平台把 AI agent 集成进来，让它们可以：

  • 调用 API

  • 修改记录

  • 触发自动化流程

如果这些能力没有被严格约束，你很可能会得到一个“很好用、但潜在非常危险”的自动化系统。

所以，这个事件其实是在提醒所有平台：
AI 的能力必须嵌在一个有边界、有治理、有可观测性的架构里，而不是做成一个“随意接入的插件”。

Q3. 对一个开发平台来说，“AI-native” 到底意味着什么？​

一个AI原生的开发平台，意味着它从第一天建平台时就假设：

“AI agent 和模型就是系统的一部分，而不是外挂。”

这会带来几个关键特征：

  • 平台在架构上直接支持 AI agent 和模型

  • 工具链、安全机制、治理体系都天然地“懂 AI”

  • 数据的访问、保留、删除，从设计阶段就被考虑进来，而不是上线后再补救

像 JitAI 这样的平台，就是沿着这个方向走：
既做 AI 原生架构，又提供 low code development 的高效开发体验。

Q4. 企业如果想安全地开始用 AI agent，有没有一个推荐路径？​

一个相对安全靠谱的节奏可以是：

  • 从 范围小、风险低的场景 入手，比如内部问答、文档助手、只读数据的分析等

  • 使用真正 AI 原生的 development platform，要求它支持类型化工具、最小权限和行为日志

  • 随着团队在治理和经验上的成熟，逐步放大 AI agent 的能力边界

如果你希望在一个更可控的环境里探索这些能力，可以先在沙箱里 try JitAI，看看一个 AI 原生平台是如何把 “速度” 和 “安全” 尽量兼顾起来的。

10. 小结：从一则新闻，到平台架构的思考​

“Google AI data deletion” 这件事，不只是某个 AI 功能的翻车现场，更像是对整个行业的一句提醒：

  • 如果你给了 AI 过高的权限，却没有设计好约束，迟早会发生危险的事

  • 数据、操作和 AI 推理，不应该被割裂治理

  • 下一代低代码开发平台和开发平台，如果想真正支撑企业级 AI，就必须是 AI 原生 的

如果你的组织已经在考虑从“AI 玩具”走向“AI 生产力”，那你需要问的，不再只是：

“这个模型准不准？”

而是：

“我们现在用的平台，是不是为 AI 留好了安全的轨道？”

像 JitAI 这样的 AI 原生平台，目标就是让你可以大胆去用 AI Agent 接业务系统，同时仍然保留：可审计、可治理、可控制 的底线。
不是寄希望于 “AI 别出错”，而是通过架构设计，让它即使出错，也不会轻易酿成灾难。

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