戰略風格／世界特種部隊與軍武資料庫主筆
美國AI公司Anthropic在9月10日發布最新一期威脅情報報告《Detecting and Countering Misuse of AI: September 2026》，報告裡與解放軍有關的內容，其實不只一段，除了外界討論最多的「Kimi偷送用戶資料給Claude」事件，報告另外還記錄了解放軍相關人員疑似直接利用Claude進行武器研發的多起個案，這代表解放軍與美國前沿AI模型的接觸，遠比表面上看到的Kimi事件更深、更廣。
透過這份報告的深度解析，讀者不僅能看透美中科技戰的最前線角力，更能從解放軍的技術失誤中，獲取檢視台灣本土防衛與資安供應鏈韌性的關鍵指引。
解放軍在報告裡不只出現一次
這份報告涵蓋2025年12月到2026年8月間，Anthropic觀察並攔阻的七大類濫用行為，範圍從網路攻擊、資訊操弄到生物與傳統武器研發都有涉及；解放軍相關的案例，就分散在其中好幾個章節裡。
Anthropic在報告中指出，這是公司首次記錄到Claude被直接用於武器研發工作，而不只是周邊的網路攻擊或情蒐活動，具體案例包括：一家中國國防企業的人員，疑似利用Claude協助開發反魚雷射控系統；另有使用者藉助Claude進行解放軍電子戰系統、以及反制防空系統的相關開發工作。
還有一起案例，是為了準備一場對中共與解放軍高層的簡報，透過Claude取得有關定向能武器的資訊。Anthropic強調，這些用途全部違反公司使用條款，一經偵測就已經停用相關帳號，並移除涉案內容。
更值得留意的是，這些案例不是Anthropic單方面的孤立判斷，根據美國國家安全局（NSA）、聯邦調查局（FBI）與網路安全暨基礎設施安全局（CISA）的聯合評估，包括DeepSeek、月之暗面、阿里巴巴、小米、StepFun與智譜在內的多家中國業者，其取得Claude能力的行為，很可能是在中國政府知情、甚至默許的狀況下進行的。
換句話說，這已經不只是個別企業或個別工程師的商業投機行為，而更接近帶有國家背景的系統性能力取得。
系統化的請求轉送，而非單一疏失
除了上述直接使用案例，報告另外把一起最受矚目的事件列管為「GTG-16002」：Kimi背後的公司「月之暗面」（Moonshot AI），被查出將部分原本應由Kimi處理的使用者請求，秘密轉送給Claude，再把Claude的回答包裝成Kimi的答案回傳給使用者。
這並非單次意外，而是一套持續運作的轉送機制。在其中一段約十天的觀測期間，月之暗面透過5,380個可疑帳號（多數註冊地顯示位於新加坡與日本），將近30萬筆使用者請求轉送給Claude，其中絕大多數導向運算能力最強的Claude Opus。Anthropic估算，2026年5月到7月間，與月之暗面相關的Claude交流總量超過2,300萬次。Anthropic表示，公司已經停用相關的可疑帳號，並強化了API濫用偵測機制，但這類技術性防堵，能不能真正擋下下一輪轉送，目前仍是未知數。
這並不是Anthropic第一次點名這幾家中國業者！今年2月，Anthropic首度揭露蒸餾攻擊時，只鎖定DeepSeek、月之暗面與MiniMax三家業者，觀測到的交流量約1,600萬次；半年後的9月報告，涉案業者已擴大到阿里巴巴、月之暗面、DeepSeek、小米、智譜、商湯與MiniMax共七家，累計交流量暴增到近1.9億次，規模成長超過十倍。
解放軍設施周邊的人員活動紀錄，如何流向美國伺服器
在被轉送的Kimi請求中，Anthropic特別點名一起案例：一名使用者上傳了成都數百支攝影機拍攝的監控檔案，要求AI分析特定對象是否出現異常行為，影像涵蓋解放軍設施周邊、中國電子科技集團相關研究機構，以及一家大型國有企業周邊。Anthropic評估，這名使用者「很可能與解放軍有關聯」。
成都在解放軍體系裡的位置很重要：這裡是殲-20隱形戰機製造商成都飛機工業集團的所在地，也是解放軍西部戰區司令部的駐地，而中國電子科技集團，則是解放軍雷達、電子戰與C4ISR系統的核心供應商之一，長期被美國列入出口管制與制裁名單。
換句話說，這起洩露牽涉的不是隨機街角的監視器，而是圍繞在中國國防工業與戰區指揮體系周邊的人員活動紀錄，這正是外國情報單位最想取得的那種「人流規律」資料。
從情報作業的角度看，這名使用者原本執行的任務，很可能屬於典型的保防或反滲透工作：透過監控畫面比對特定對象的行蹤與接觸對象，篩選是否存在異常接觸或跟監，藉此保護解放軍設施、國防科研機構與大型國企周邊的人員安全。
諷刺的是，這套原本用來防範滲透與情蒐的作業流程，最後卻反過來把自己的監控成果，經由一條完全不受控的路徑，直接送到了潛在對手的伺服器上，Anthropic反諷的表示，無法確認月之暗面是否曾告知用戶，他們的請求可能被重新導向並暴露給第三方美國公司。
除了這起案例，報告還提到同一批轉送內容裡，另外出現了一個地方公安局的相關資訊，以及一個俄羅斯政府防務機構的存取憑證，亦即顯示受影響的不只是解放軍一個系統，而是中國整個監控安全體系，在境外AI服務裡都留下了痕跡。
除了這起疑似解放軍相關的案例，報告還提到另一起被轉送的請求：一名任職於中國大型國有企業的工程師，透過Kimi建置內部系統時，連帶把多家中國科技公司的原始碼與即時驗證憑證一併送出，同樣是在不知情的狀況下，經由月之暗面的轉送機制流向Claude，這代表可能外洩的資料，並不只限於軍事監控場景，同一套轉送機制在民用科技供應鏈裡一樣適用。
必須說明，Anthropic並未公布這批影像的完整內容、保存狀況，或是否曾提供給美國政府與軍方，因此現階段還不能斷言「解放軍機密已落入美國政府手中」，但至少可以確認一件事：這名使用者原本信任的是中國國產AI，最終處理他資料的卻是一家美國公司的伺服器，而他對此毫不知情。
這跨過了「蒐集訓練資料」與「頂替真實服務」的界線
這起轉送事件比一般的「模型蒸餾」爭議更值得留意，關鍵在於它牽涉的不是單純竊取訓練資料，而是即時代答：使用者的每一次提問，都可能在不知情的狀況下被送往競爭對手的伺服器處理。
Anthropic指出，DeepSeek（列管代號GTG-16001）採取了類似手法，透過偵測請求特徵篩選流量，2026年7月的14天內，把超過1,210萬筆交流導向Claude Opus，相較之下，阿里巴巴（GTG-16005）的操作規模雖然更大：5月到7月間累積逾1.51億筆交流，用於訓練自家Qwen模型，但性質上仍屬於單純蒐集Claude輸出作為訓練材料，並未直接頂替使用者原本要用的服務。
報告中另外點名的智譜（GTG-16006），操作角度又略有不同：Anthropic觀測到超過340萬筆交流集中鎖定Claude Opus 4.6，目的是萃取這個模型在網路安全相關推理上的能力，換句話說，月之暗面與DeepSeek跨過的，是「拿別人的答案冒充自己」這條線，這也是Anthropic首次做出這類指控。
Anthropic在報告中也還原了月之暗面萃取Claude推理內容的具體手法：該公司會先儲存Claude回應中的推理簽章，再另外開啟新的對話，誘導Claude根據這些簽章重建出完整的推理過程，藉此繞過Claude原本只輸出摘要式思考內容、不完整揭露推理鏈的防護設計。
中國一邊宣稱進入世界頂尖，一邊仍在借用對手的運算能力
這起事件的諷刺之處，還在於時間點：月之暗面今年7月中旬才高調發表新一代旗艦模型Kimi K3，號稱2.8兆參數、支援100萬token上下文，是全球第一個進入「3兆參數等級」的開放權重模型，甚至在Frontend Code等特定跑分項目中超越Claude Fable 5。
但若攤開涵蓋能力更全面的第三方評測機構Artificial Analysis所公布的智慧指數，K3的綜合表現仍落後於Claude Fable 5與GPT-5.6 Sol，也就是說，就在月之暗面高調宣傳自家模型已站上世界前沿的同一段期間，這家公司仍被查出透過偽造帳號網路，持續向Claude索取答案與推理內容。
中國AI產業近年進步幅度確實驚人，但「追近」與「不再需要依賴對手」，顯然是兩回事。
中國的原則性否認，回應不了具體的技術指控
面對指控，中國商務部近日也針對美方類似說法回應，強調相關「蒸餾」指控缺乏事實與法律依據，並稱技術蒸餾是業界常見做法，若美方藉此打壓中國AI企業，中方將採取反制措施。
但截至目前，月之暗面與DeepSeek都尚未針對「即時轉送用戶請求」這項更具體的指控正面回應，這與商務部的整體性否認之間存在明顯落差：一邊是附帳號數量、觀測區間、轉送對象的具體技術指控，另一邊只有原則性的政治表態。
比看解放軍出糗更重要的事
把武器研發案例與Kimi轉送事件放在一起看，解放軍在這份報告裡呈現的，其實是兩種不同層次的問題：一種是解放軍相關人員主動繞道，直接拿美國前沿模型做武器研發與作戰系統開發；另一種，則是解放軍周邊的保防與監控作業，在完全不知情的狀況下，把敏感資料送出了境外。
前者說明解放軍在「智能化作戰」與AI輔助研發的路上，事實上仍高度倚賴美國模型的能力；後者則說明，解放軍越是把AI導入情報監控、目標辨識與指管系統，資料流向本身就越是戰力的一部分：一套能快速比對監控畫面、鎖定目標行蹤的系統，一旦在使用者不知情的情況下把資料送出境外，原本的情報分析能力，就同時可能是情報外洩的破口。
這也是為什麼評估一套AI系統是否「自主可控」，不能只看模型是不是由本國團隊訓練，還必須追問運算節點設在哪裡、資料實際流向何處，以及供應鏈上每一個環節是否真的可控。
這對台灣同樣是切身的提醒！國軍、國安單位與國防產業近年也在評估導入生成式AI輔助作業，這起案例說明：一個系統掛著哪個國家的品牌，並不保證資料真的留在同一個體系內，品牌之下可能還疊著雲端代管、API轉接、模型路由等看不見的環節，任一環節出狀況，都可能讓看似「境內自主」的系統，把敏感資料送到意想不到的地方。
對台灣的國防與科技社群來說，這起事件值得追問的，不只是「哪一家中國AI公司比較不老實」，而是同樣的風險模式，會不會也出現在台灣自己選用的AI服務裡。
無論是政府機關導入的公有雲AI助理，或是國防產業委外開發使用的程式輔助工具，只要牽涉到雲端代管、第三方API轉接或模型路由，理論上都存在類似的資料外洩路徑，差別只在於揭露這件事的，會不會是另一家AI公司的威脅情報報告，而不是自己內部的資安稽核，還是根本渾然不知。這是國軍機敏單位在導入AI應用時，不得不注意的前車之鑑。
