Schneier 认为真正的网络安全风险在于实现层面的漏洞和系统入侵，而非数学突破破解加密。
“计算机安全状况太糟糕了，这才是真正的担忧。在代码中发现漏洞、入侵系统，这些才是令人担心的，而不是数学……在所有安全问题中，数学是我们手中最强的一环。”原文 (en)
“Computer security is so bad. That's the worry. Finding vulnerabilities in code, hacking into systems. Those are the worries, not the math ... Of all the security things going on, math is the strongest we have,”
Schneier指出自己早就提出AI可以发现并利用法律体系的漏洞，并引用了德国的新案例作为佐证。
在2021年的一篇文章和我2022年的书《A Hacker’s Mind》中，我都谈到了AI发现法律体系中的漏洞和利用方式，也就是对法律体系的“黑客攻击”。原文 (en)
In both a 2021 essay and my 2022 book, A Hacker’s Mind, I talk about AIs finding vulnerabilities and exploits—hacking—the legal system.
Schneier警告称，AI式的法律漏洞利用必将到来，立法者需要强化立法流程，甚至自己也要借助先进AI。
在这样的世界里，立法者需要大幅强化立法流程，例如自己也利用先进的AI。目前仍处于早期阶段，但这肯定是即将到来的趋势。原文 (en)
In such a world, lawmakers would need to significantly harden the process of legislation, for example by leveraging advanced AI themselves. Still in its early stages, but definitely something that’s coming.
Schneier指出AI驱动的漏洞发现正以惊人的速度找出关键软件漏洞，今年有望使历史漏洞总量增加约26%，并称这一情况令人震惊。
有史以来记录在案的“关键”软件安全漏洞中，有3%是在上个月被发现的。照这个速度，仅今年就将再发现约10万个漏洞，使历史漏洞总数增加约26%。你意识到这有多疯狂吗？原文 (en)
3% of ‘critical’ software security bugs, in all of recorded history, have been found in the last month. This is on pace to find another ~100,000 bugs this year alone, adding ~26% more vulnerabilities to the all time total Do you realize how fucking insane that is?
施奈尔认为 AI 只是竞选活动可用的一种工具，既可用于善意也可用于恶意，并质疑为何只禁止 AI 而不禁止其他工具。
如果你想做好事，AI 会帮上忙；如果你想做坏事，AI 同样会帮上忙。原文 (en)
If you want to do good things, AI will help. If you want to do evil things, AI will help as well,
Schneier 认为这起售后车机事件的真正意义在于普通人借助 AI 就能逆向分析不安全的物联网软件，并预计今后会出现更多类似案例。
这很有意思，因为它暴露了这款物联网软件中的各种不安全之处。但我认为真正的重点在于，一个普通人借助 AI 就能完成这样的逆向工程。预计未来会有更多类似的报道。原文 (en)
It’s interesting because it exposes all the insecurities in this piece of IoT software. But I think the real story is that a random person was able to do this reverse-engineering with the help of AI. Expect a lot more stories like this in the future.