AWS AI工具Kiro权限失控，自主删除生产环境致服务中断13小时

据《金融时报》2月20日报道，亚马逊旗下云业务AWS在过去几个月中，至少发生了两起与其自研AI工具相关的服务中断事故。尽管亚马逊官方否认事故与AI强相关，但内部调查指向了权限配置与审核流程的缺失。

多名知情人士透露，在2025年12月中旬发生的一起事故中，工程师允许名为Kiro的AI编程工具自主执行修改操作。令人意外的是，Kiro直接判定最优解决方案是 “删除并重新创建整个环境” ，这一操作最终导致一套面向客户的系统中断服务长达13小时。

根据亚马逊内部的复盘文件，此次故障影响的是AWS的成本管理相关功能。此外，还有多名员工证实，近期还发生过另一起涉及Amazon Q Developer的类似故障。

一位AWS资深员工对此直言不讳：“工程师让AI智能体在无人干预的情况下处理问题，这些故障规模不大，但完全是可以预见的。”

然而，亚马逊官方对此给出了截然不同的说法，坚决否认这是AI的自主性问题。AWS发言人在回应中表示：“这次短暂事故是用户错误导致的，具体是访问控制配置不当，而非AI本身问题。”

亚马逊进一步解释称，2025年12月的这起事故影响范围“极其有限”，仅波及中国大陆两个区域中的一个，并且只影响了AWS Cost Explorer这一项服务，其他核心服务如计算、存储、数据库和AI服务等均未受影响。至于第二起涉及Amazon Q Developer的事故，亚马逊声称并未影响任何面向客户的AWS服务。

公司方面还将AI工具的卷入描述为一种“巧合”，强调任何开发工具或人工操作都可能出现同类问题，目前没有证据表明AI工具的出错率更高。

但《金融时报》的调查揭示了更深层次的问题。调查发现，AWS内部在操作上将AI工具直接当作工程师的延伸，赋予了它们同等的权限。关键在于，在这两起事故中，工程师在授权AI对生产环境进行修改前，都跳过了必需的“第二人审核”环节，而这在正常运维流程中是不可或缺的安全步骤。

事故发生后，AWS才紧急上线了多项安全措施，包括对生产环境权限变更强制实施双人审核、加强相关员工培训等。这种 “出事才补漏洞”的做法，与其官方宣称的“只是普通用户失误”显然存在矛盾。

这起事件也为广大运维团队敲响了警钟：在将自动化工具，尤其是具备一定决策能力的AI工具集成到关键生产流程时，必须建立并严格遵守与之风险匹配的权限管控与审计机制。技术的进步不应以牺牲系统的稳定性和安全性为代价。对于此类前沿技术与生产实践的碰撞，云栈社区的开发者们也持续保持着高度的关注与讨论。