人工智慧代理人（AI agents）自主行動能力快速提升之際，一起未被公開的「AI代理人集體失控」事件曝光。據路透獨家報導，研究人員發現，一群疑似與OpenAI有關的AI代理人，今年5至6月間大量湧入德國一個程式設計維基（Wiki）網站DseWiki，留下超過1.5萬次編輯、約1.8萬則訊息，並將原本供人類使用的網站轉變為AI代理人彼此交換資訊、分享任務答案及規避限制方法的「秘密留言板」。 這起事件最受矚目之處，不只是AI代理人成功在沒明確授權情況下，接觸公開網路，更在於它們似開始展現「群體協作」能力，包括彼此分享答案、研究如何繞過安全限制、對抗網站管理員刪文，甚至建立備份頁面保存資訊。研究團隊認為，這可能是目前少數顯示大量AI代理人能在真實網路環境中長時間自主協調的案例。 25年老維基突然湧入AI 單日新增400頁 這起事件發生在DseWiki，一個約25年歷史的德語程式設計維基。研究人員表示，在AI代理人出現前，這個網站過去20年只有約10次編輯，幾乎處於休眠狀態。 今年5月11日開始，研究人員發現大量AI代理人嘗試在網站上留下內容。到了6月中旬，代理人之間開始交換資訊，內容包括如何回答限時網路搜尋測試、分享測試答案，以及尋找突破自身沙盒限制的方法。 由AI安全非營利組織Nightingale執行長阿克斯（Sydney Von Arx）、AI研究員比爾德（Cormac Slade Byrd）等人組成的研究團隊，在8月底追蹤未經授權的AI代理人活動時發現異常。 研究團隊估計，相關代理在DseWiki留下超過1.5萬次編輯，其他研究則統計約1.8萬則訊息，涉及數千個自訂代理名稱。部分名稱直接帶有「OpenAI Researcher」或「OAIResearchMar26」等字樣。網站管理員發現大量內容後開始刪除，但很快陷入「人類追不上AI」的局面。 研究人員表示，管理員曾經連續5天平均每天刪除約100個頁面，但AI代理人每天卻可新增約400頁。當管理員刪除相關頁面後，代理人又建立備份頁面，甚至透過特定命名方式讓內容躲避網站的排序與清理。最終，這場「人機拉鋸」持續數週。 AI代理人開始「教自己」如何繞過安全限制 更令人擔心的是，這些AI代理人並非單純把網站當成儲存資料的地方。研究人員發現，代理之間會在網站上分享如何通過測試的答案，也會交換如何突破自身沙盒限制的資訊。有些內容涉及如何規避監控、隱藏自身活動，以及利用網站漏洞讓其他代理繼續取得資訊。 美國科技媒體《Ars Technica》報導說，研究人員發現約3700個不同的代理名稱，相關訊息涉及如何突破原本限制AI連接外部網路的沙盒環境，也包括可能的跨網站指令碼攻擊（XSS）及冒充網站管理員等手法。這代表問題可能已從「AI做錯一件事」進一步變成「AI發現漏洞後，將經驗傳給其他AI」。 劍橋大學存在風險研究中心（Centre for the Study of Existential Risk）學者奇奧多（Maurice Chiodo）在檢視部分代理通訊後形容，這種活動看起來就像一個「地下網絡」，代理人似共同朝著特定任務努力。 研究人員因此提出一項更深層的警告：未來AI安全風險可能不一定來自一個失控的超級人工智慧，而可能來自數量龐大、各自只有部分能力，卻能彼此串聯的「AI代理人大軍」。 OpenAI何時知道？公司否認刻意壓下事件 事件另一爭議焦點是，OpenAI何時得知這批代理的異常行為。路透引述4名知情人士指出，OpenAI高層在事件發生數週後才知相關情況，而公司當時正忙於處理另一宗AI代理入侵美國AI開源平台Hugging Face事件，因此德國維基事件並未立即對外公開。 部分OpenAI內部調查人員據稱希望進一步調查，但知情人士表示，包括法律顧問在內的其他人士反對擴大調查。 OpenAI則否認法律團隊曾阻止調查，並表示研究團隊在報告發布前沒有提供完整資料讓公司檢視，因此公司當時無法對相關指控作出有意義的回應。OpenAI強調，德國Wiki事件與7月Hugging Face事件並不相同。 不過，美國科技媒體《The Verge》5日報導說，OpenAI後續已公開承認這起「Wiki事件」的存在，並表示過去主要把這類問題視為研究環境中的安全事件，但現在認為需要建立更嚴格的事件通報機制。 微軟Azure成重要線索 但「OpenAI代理」歸因仍須保留 研究人員之所以將這批代理人與OpenAI聯繫，主要依據包括代理自訂名稱、活動內容，以及網路基礎設施等。研究團隊說，大量活動來自微軟Azure相關基礎設施，而OpenAI長期使用Azure。研究人員也觀察到事件後疑似OpenAI員工多次造訪DseWiki，相關活動隨後明顯下降。 值得注意的是，目前公開資料仍不足以讓外界將「疑似OpenAI代理人」與「OpenAI官方確認」畫等號。已有分析提醒，現有證據主要建立在代理自稱的身分、名稱與基礎設施線索上，外部尚缺乏完整獨立鑑識確認。 Hugging Face事件接連曝光 AI安全進入新階段 這起事件受到高度關注，與OpenAI近期接連出現的AI代理安全事件有關。今年7月，OpenAI代理曾在一項內部測試環境中取得外部網路存取能力，並涉及Hugging Face平台未授權活動。之後研究人員開始追查類似案例，DseWiki事件因此浮上檯面。 兩起事件共同突顯一項問題：當AI從「回答問題的聊天機器人」進化成可以自行瀏覽網路、使用工具、執行程式、建立帳號與彼此協作的代理後，傳統的安全邊界正在快速消失。 尤其當AI能自行發現系統漏洞、把解法寫入公開網站，再由下一批AI讀取並利用，便可能形成一個人類開發者原本沒有設計過的「機器—機器資訊交換循環」。 美國AI安全研究界因此開始呼籲，AI公司不能只測試單一模型的安全性，也必須測試**數百、數千甚至更多AI代理同時運作時會出現什麼行為**。 這起事件真正敲響的警鐘，或許並非AI已產生人類意義上的「自主意識」，而是它們開始展現出另一種能力：只要給予目標、工具與網路存取權，多個能力有限的AI也可能透過彼此交換資訊，形成遠比單一AI更難預測的協同行為。 《華盛頓郵報》先前曾指出，這類事件已引發美國國會對AI安全通報制度的討論。美國部分議員已提出要求，若高端AI公司發生模型失控、利用欺騙方式逃避監控等重大安全事件，應在一定期限內向政府通報。 在OpenAI持續推進更高自主性的AI模型之際，DseWiki事件帶來的問題已不只是「AI會不會答錯」，而是更現實的安全課題：當數千個AI代理人可自行上網、彼此通訊、分享漏洞並對抗人類管理者時，人類究竟還能不能及時知道它們正在做什麼？這是這場AI代理「失控事件」對下一階段人工智慧發展提出的最大警告。
科技
陳家聲/台大商研所兼任教授 面對當前科技持續創新及產業的劇烈競爭，商管學院作為企業經營管理創新的研發教研機構，如何培養未來產業所需的經營管理人才？這類人才需要具備什麼素質、能力？管理教育的課程規劃與教師人才隊伍是否具備產學『理論與實踐』的能力？能夠為引領產業做好前瞻發展、服務產業創新發展與轉型的能力？特別是受到科技的快速創新與普惠性，科技已經對全產業、全社會帶來全面性的衝擊！教育體系當然也不例外！特別是高校系統本身，教育與時代、社會脫節，學生所學無法在進入職場後能夠協助企業解決問題，一直是產業與社會所詬病！也就是教育體系本質要能引領產業與社會發展。 但長期以來，以商管教育為例，逐漸把工廠流水線式的模式帶入學校的課程規劃中！職能分工的組織設計與對專業經理人角色及能力培養，仍停留在工業時代的經營典範中！這對本身歸屬於專業實踐教育的管理學而言，似乎未能與時俱進及創新？也無怪乎盛大集團創始人、董事長兼CEO天橋腦科學研究院創始人陳天橋在2025年12月發表：『管理學的黃昏與智能的黎明重寫企業的生物學基因。』一文，標題明確指出：『管理學的黃昏』與『智能的黎明』，並提出AI-Native AI原生企業，呼喚在AI新時代，企業需要一種全新的作業系統。簡言之，就是AI新時代的企業經營需要重構企業經營管理的作業系統(Operating System，如電腦的OS)！ 台灣的電子、半導體產業、數位科技產業的發展，特別是生產製造，一直是引領著全球。這榮耀要歸屬於40、50年前政府的前瞻規劃，新竹科學園區的建設，為台灣的產業發展打下了雄厚的基礎！位於新竹的清華大學得地利之便與學校領導的前瞻遠見，早在2000年就成立『科技管理學院』，是台灣首創以「科技＋管理」為教學研究重點的學院，結合清大既有優異的理工基礎，發展跨科技領域的管理課程與研究，以培養融合具有科技管理、科技法律及財務金融等商管專業人才為首要目標。隨著科技的普及，台灣大學、政治大學、成功大學等多數高校的管理學院也陸續設立各類科技管理相關的系所及課程。 大陸的中國科技大學於2022年成立『科技商學院』，比起清華科管學院的成立晚了近20年，中國科技大學以其著名的科技、理工強項，成立『科技商學院』，強調『科技商學院』反映著商管學院轉型或演進的必然途徑，MIT的科技管理一直是這方面的引領者。將科技與管理、商業結合是必然的趨勢，也反映著未來產業所需人才類型的一個重要趨勢。中國科學技術大學講席教授、科技商學院執行院長葉强特別指出：這不是商管學院設立『科技EMBA、MBA』、『人工智能EMBA、MBA』，或是開辦『人工智能』課程之類，就能達到的！而是需要對整個商學院或管理學院的重新定位，重視科學研究與理論實踐的融合，並重構教師隊伍的組成、人才培養目標與課程設計上做出根本的改變！ 葉强院長提出科技商學院要培養的是：『複合型科技産業組織人才』，並以『五懂』人才『懂科技、懂産業、懂資本、懂市場、懂管理』來標示這種複合型科技產業人才的畫像。高校從教育的源頭─課程設計與教師人才隊伍就強調『多元跨域』的本質，而非僅是鼓勵學生多修習不同學院的課程！這種創新想法，需要擺脫傳統商學院、管理學院的管理理論模型及概念的陳述與管理工具、技術的學習！重視從商管教育的源頭開始，就把『科技』與『商業經營管理』的理論與實踐融合作為宗旨！這是商管學院面對第四次工業革命、人工智能AI新時代，重新思考管理教育的本質與定位，透過課程的重新規劃設計，期望做到在學校教育過程中把理論與實踐融合，真正落實『管理』能在產業應用中達到管理價值的創造！並強調高校的三大使命人才培養、科學研究及產業、社會服務進行的一次系統性重構。 這種組織定位與體系的改變不是一件容易的事！就如同企業推動數位或數智轉型一樣，不是引進數位系統、AI系統的專案性工作！許多企業推動數位轉型失敗，最核心的原因都是企業經營者CEO把數位、數智轉型當作一次性專案引進看待，根本沒有考慮企業本身推動數位、數智轉型的目的為何？也就是把數智化AI當成工具、系統，而非把AI當成企業經營戰略來思考！也沒有認知到數智化涉及到整個組織系統的調整與重構！因此，數位化、數智化、AI引進，就變成了一次煙火秀，且以失敗告終！ 商管學院或高校談創新與轉型，需要先『以自己作為實驗品』，如同企業開發新產品時：eat your own dog food。如要培養未來產業所需的『複合型科技産業組織人才』，商管學院的課程規劃要如何重構、課程師資人才隊伍要如何重構增聘或合聘、教師晉升的評價體系要如何調整，不是僅以發表的科技期刊論文數，產業實踐的論文如何被認可等。談創新、變革要先拿自己開刀，敢於實驗創新作法！但是創新不是天馬行空！需要『複盤』組織經營管理的現況，重新檢視，並瞭解產業發展趨勢與未來人才需求，然後才能夠對組織結構與管理措施進行必要的重構與設計！ ※以上言論不代表梅花媒體集團立場※
中美人工智慧（AI）競爭正從晶片、算力與模型較量，進一步延伸到軍事安全領域。美國智庫「新美國安全中心」（CNAS）近日發布一份探討人工通用智慧（AGI）與中美戰略競爭報告，提出美國應預先推演「如何及何時介入」，阻止中國率先取得AGI，相關選項甚至包括對中國AI資料中心採取軍事打擊。 這項主張隨即引發中美輿論的高度關注。大陸《環球時報》前總編輯胡錫進昨（5日）發文警告，如果美國未來真對中國資料中心發動軍事攻擊，中方就應將其視為「對華宣戰」，並採取報復措施，包括打擊美國在亞太的軍事基地及資料中心，甚至將攻擊範圍延伸至美國本土。 CNAS報告：不能等中國取得AGI才開始準備 「新美國安全中心」在上月27日發布《超級大國與AGI》報告，由印太安全項目高級研究員、副主任史托克斯（Jacob Stokes）撰寫。報告未預設中國一定會率先取得AGI，而是假設AGI即將出現或已出現，藉此分析其可能如何改變美中戰略競爭。 報告指出，AGI一旦出現，影響的不只是科技產業，且可能透過經濟成長、生產力、全球資訊環境、軍事能力、政治效應以及AI失控等多個管道改變國家實力。 CNAS指出，無論美國或中國率先開發AGI，都不代表該國會自動取得全球霸權，真正關鍵在能否將AI能力轉化為經濟、軍事及政治影響力。報告也承認，AGI究竟何時出現、是否能被清楚辨識，以及其能力能否真正轉化為國力，都存在高度不確定性。 但正因如此，史托克斯主張美國不能等到中國已經取得AGI後才開始思考對策，而應提前建立判斷門檻與應變方案。 CNAS列出的政策建議包括建立追蹤AGI發展的技術指標、與盟友及中國建立AI外交管道，並進行「情境推演」，測試美國在什麼條件下、以何種方式介入，以阻止中國發展AGI；同時甚至建議，如果中國率先取得AGI，美國應準備進行逆向工程或取得相關技術。 軍事打擊資料中心 成為最敏感選項 史托克斯在9月4日一場線上活動進一步表示，美國國防部、國家安全局等政府機構應開始評估，如果中國可能率先突破AGI，美方究竟需要哪些情報，才能判斷是否有必要採取極端措施。 報導指出，史托克斯討論的手段從外交、情報與網路行動，一直到所謂「動能措施」，也就是實體軍事打擊，其中包括針對訓練、運行AGI的中國資料中心。這也是整份報告最具爭議的部分。 因資料中心雖然承載龐大算力，是訓練先進AI模型的重要基礎設施，但一旦把「阻止對手取得科技突破」與實體軍事攻擊連結，意味著中美科技競爭可能跨越從經濟制裁、出口管制、網路戰到直接軍事衝突的紅線。更值注意的是，史托克斯本人承認，這類選項可能將美中兩國拖入全面戰爭。 美國「政府監督專案」（POGO）軍備分析師哈通（William Hartung）則公開反對這種思路。他警告，僅因中國資料中心「可能」被用於AGI，就對其發動攻擊，將冒著讓兩個擁有核武器的大國直接爆發戰爭的風險，是極其魯莽的行為。 中國輿論反擊 胡錫進：真打就視為宣戰 對於CNAS報告及史托克斯的言論，胡錫進在《鳳凰網》撰文認為不能把這些主張簡單視為個人幻想。他說，史托克斯曾任美國政府國安幕僚，目前又在CNAS負責印太安全研究，因此這類主張值得關注。他認為，美國部分戰略圈正把AI競爭視為中美國力競爭的新戰場，甚至可能將軍事力量視為維持科技優勢的最後手段。 胡錫進提出極為強硬的反制構想：如果美國真的對中國大陸資料中心發動軍事攻擊，中國應將此視為對華宣戰，不能只攻擊美國在亞太地區的軍事基地，而應把美國本土目標也納入報復範圍。 他稱，中國應持續強化核武庫，認為核力量是中美軍事對抗中的最終「底牌」。不過，胡錫進強調，他提出這些強硬主張並非希望中美爆發戰爭，而是認為只有讓對手相信攻擊將付出極高代價，才能形成威懾，避免真正的軍事衝突。 AI競爭「武器化」 中美風險正在疊加 這場爭議的真正背景，是中美AI競爭正在與國家安全、軍事力量及地緣政治加速融合。 CNAS今年6月另一份報告《紅線》（Red Lines）已將中國先進AI視為日益嚴重的美國國安挑戰，認為中國AI系統在程式設計、推理、多模態及自主代理等能力快速發展。CNAS也認為，中國開源模型及低成本AI可能擴大其全球影響力。 另方面，中美並非完全沒有尋求管控AI風險的管道。CNAS最新報告本身也提到，美國總統川普（Donald Trump）與中國國家主席習近平今年5月會晤時曾討論AI安全護欄，雙方並同意建立後續對話管道。 路透說，美中正準備9月中旬舉行首次正式雙邊AI安全對話，討論先進AI可能帶來的風險，包括AI導向的網路攻擊等問題；相關對話也被視為川普與習近平預計9月24日會晤前的重要議題之一。因此，CNAS提出「軍事介入」構想的同時，美中卻又在尋求建立AI安全對話機制，形成相當矛盾局面。 從晶片禁令到算力封鎖，再到情報、網路攻擊乃至資料中心是否可能成為軍事目標，中美AI競爭正出現新的安全邊界。更大問題是，一旦AGI被視為足以改變國家實力平衡的「戰略資產」，任何一方對另一方AI突破的誤判，都可能讓原本的科技競爭迅速升級為軍事危機。 這也是目前這場「資料中心是否能成攻擊目標」爭論最危險之處，即真正需要防範的，或不是AI跑得多快，而是中美兩國是否會因AI競賽，提前把彼此視為必須遏制的戰略敵手。
TikTok母公司字節跳動正在大陸內蒙古自治區烏蘭察布市集寧區興建AI資料中心集群進行初步洽談，規模可能新增5至6GW（吉瓦）算力，目標最快在2028年上半年投入使用。若計畫最終拍板，將成為字節跳動近年AI基礎建設布局的重要一環。 據相關報導，烏蘭察布因氣候較為涼爽、電力成本相對低，加上鄰近北京，近年逐漸成為中國AI算力與資料中心業者布局的熱門地點，多家科技公司已在當地投入相關基礎建設。不過，字節跳動此次計畫目前仍處於早期洽談階段，最終規模、投資金額及啟用時間仍可能調整。 5至6GW是什麼概念？AI資料中心「吃電」驚人 AI資料中心與一般資料中心最大的差異之一，就是需要大量高效能運算晶片，同時也會消耗龐大電力。因此，業界在評估大型AI資料中心時，常以GW，也就是「吉瓦」衡量供電及算力基礎建設規模。 市場估算，1GW規模的AI資料中心初期投資可能高達1600億元人民幣（下同）。若單純按照這項估算計算，5至6GW的潛在投資規模可能達8000億至9600億元。 不過，這只是依市場估算進行的推算，並不代表字節跳動已確定投入如此龐大的金額。實際建設成本仍會受到土地、電力、伺服器、AI晶片、冷卻系統、網路設備及建設期程等因素影響，因此目前不宜直接視為正式投資金額。 字節跳動近期取傳得296億美元貸款 就在AI資料中心計畫傳出之際，字節跳動近期也傳出取得大型銀行聯貸。路透社（Reuters）引述彭博報導指出，字節跳動已取得約296億美元貸款，原本目標融資金額約200億美元，但因銀行參與意願強烈，最終規模擴大。 如果以約296億美元計算，這筆資金相當於約2000億元人民幣，也讓這筆融資成為2026年亞洲規模最大的美元貸款案之一。 值得注意的是，字節跳動目前並未公開確認這筆融資的完整用途，因此不能直接認定貸款全部用於AI資料中心。 資本支出可能衝700億美元 AI成最大投資重點 除了大型聯貸，字節跳動今年的資本支出規模也受到市場關注。彭博先前報導，字節跳動正考慮把2026年資本支出提高至最高700億美元，主要投入資料中心及AI相關基礎建設。 這代表字節跳動的AI布局已從模型與應用程式開發，進一步延伸到晶片、伺服器、資料中心及電力等「重資產」基礎建設。 中國科技業近年也掀起AI算力投資熱潮。阿里巴巴2026年持續大幅增加AI相關資本支出，第二季資本支出年增75%，主要受到AI晶片及基礎建設需求帶動。 騰訊同樣加大AI投資，2026年第2季資本支出達528億元人民幣，較前一季的319億元明顯增加，反映中國大陸大型科技公司正加速搶進AI算力市場。 AI軍備競賽全面升溫 電力成關鍵資源 從字節跳動傳出規模達5至6GW的AI資料中心計畫，再到大型銀行聯貸及最高700億美元資本支出規劃，可以看出中國大陸科技業的AI競爭正逐漸進入「重金砸基礎建設」的新階段。 對AI業者而言，未來競爭除了模型效能，也將取決於能不能拿到足夠的AI晶片、伺服器、資料中心及電力。字節跳動此次若最終確定在內蒙古大規模建置AI資料中心，不僅將擴充自身算力，也反映中國AI產業正加速進入算力與能源並重的競爭階段。
人工智慧服務再度出現罕見大規模故障。美國時間9月3日，多個全球主要AI平台在高度重疊的時間發生服務異常，包括OpenAI旗下ChatGPT、Anthropic的Claude，以及xAI的Grok；Google Gemini也傳出使用者無法正常使用的情況。由於多個主要AI服務幾乎同時出現問題，引發外界對AI基礎設施集中與系統韌性的關注。 OpenAI當天確認ChatGPT及Codex出現「錯誤率升高」與效能下降，部分使用者在登入、檔案上傳、語音及其他功能上遭遇問題。OpenAI隨後採取緩解措施，服務逐步恢復正常。官方狀態頁顯示，此次事件涉及ChatGPT及Codex多項服務。 Anthropic的Claude同樣出現部分服務中斷，影響Claude網站、Claude Code、Claude Cowork及API等產品，多個模型出現錯誤率升高。Anthropic表示已確認問題並部署修復措施，服務陸續恢復。 另一方面，xAI旗下Grok也發生服務故障，影響網頁及行動裝置使用者。SpaceX稍後表示，Grok的問題與旗下位於美國孟菲斯的運算中心發生故障有關，系統之後恢復運作。 Google Gemini則在同一時段出現使用者回報增加的情況，但Google並未正式宣布發生全面性服務中斷。因此，嚴格而言，外界所稱的「四大AI同時當機」，比較準確的說法應是「四大AI平台同日出現服務異常」。 值得注意的是，目前沒有證據證明這些故障具有共同原因。部分分析一度懷疑可能與雲端或網路基礎設施有關，但AWS、Microsoft Azure及Cloudflare當時並未確認發生足以解釋此次事件的重大全面性故障。OpenAI後續將自身事件歸因於路由問題，Grok則指向孟菲斯運算中心故障。 這次事件也凸顯AI服務已從單純的聊天工具，逐漸成為企業辦公、程式開發、內容製作與資訊分析的重要基礎設施。當主要AI服務同時出現異常，企業如何建立備援模型、降低單一AI依賴，也將成為未來AI產業必須面對的新課題。
國民黨立委王鴻薇上周接到檢舉，國防部監督的行政法人中科院採購網系統，突然大量派送過期訊息給各個廠商，她要求相關單位調查後，今天（4日）收到數發部回覆「因遭外部暴力破解登入並觸發特定排程指令」，王鴻薇質疑：這是否意味資安A級機關出現破口、遭駭客入侵？但當時中科院卻說是「資安演練時忘了關閉系統所致」。王鴻薇痛批，這是掩蓋事實、矇騙國人與國會。 王鴻薇8月28日收到檢舉，表示中科院的採購資訊系統從當天凌晨開始，一直自動將過往採購資訊自動寄給各個廠商，到早上已經收到200封系統通知信，中科院卻一直未能處理相關問題。經王鴻薇辦公室向中科院詢問，中科院稱並非被駭客入侵，而是中科院做系統資安演練時忘了關閉系統所致。 王鴻薇今天表示，她當時就發文質疑，中科院發生如此重大的資安問題，是系統出包還是駭客入侵？ 中科院當天下午在官網發布新聞稿，表示這是中科院自行開發的AI網路安全偵測代理人進行測試，但於測試期間，AI Agent卻破解API編碼規則後，跨越原設定工具權限所產生的結果。 由於王鴻薇也有請國防部、數發部及國安局調查此事，今天數發部回覆王鴻薇初步結果提到，會造成這樣的事件是「因遭外部暴力破解登入並觸發特定排程指令」。王鴻薇說，雖然數發部回覆的結果較為謹慎，但這不就代表可能是遭到外部的駭客入侵？而這也和中科院新聞稿提到的完全不一樣，她痛批：中科院不只是避重就輕，更是掩蓋事實、矇騙國人與國會。 王鴻薇強調，依據我國《資通安全責任等級分級辦法》規定，中科院的資通安全責任等級是A級。沒想到卻發生我國國防廠商資料可能被「外部暴力破解」的狀況，而被破解之後中科院不是面對，而是選擇掩蓋。 王鴻薇也再次要求國防部、數發部及國安局，為了我國的國防與國安，應該謹慎調查，才能了解這次被破解了什麼？如何挽救？她並指出，經過這次事件，中科院失去的不只是資安、專業，還有國人的信任。
一隻只有25公分高、不到800公克的「機器鴨」，最近意外成為科技圈最熱門的新玩具。由人工智慧開源平台Hugging Face與旗下機器人團隊 Pollen Robotics推出的Microduck，8月27日開放預購，售價399美元（約1.2萬元新台幣）由大陸深圳矽遞科技製造。短短數小時訂單就突破百萬美元，24小時內銷售額更超過260萬美元，訂單湧入速度之快，讓原本設定的耶誕節前出貨目標面臨壓力。 Microduck外型像一隻小鴨，卻不是單純遙控玩具。它可以走路、坐下、蹲下、踢球，用「鴨嘴」夾起物品，甚至穿上輪子溜冰；如果不小心跌倒，也能自行重新站起來。官方目前讓它出廠就具備7種已訓練好的動作。 真正吸引開發者的地方，是這隻鴨子的「大腦」可以重新訓練。Microduck的動作並不是工程師一個一個寫死，而是先讓AI在電腦模擬的虛擬環境中學習，再把學會的動作搬到真正的機器人身上。這種「先在虛擬世界學習，再到現實世界執行」的方式，被稱為模擬到現實（sim-to-real）。簡單來說，就是先讓AI在電腦裡摔幾千、幾萬次，找到最好的走路方法，再讓真的機器鴨照著學會的方式行動。 15顆馬達加上鏡頭、光達 鴨身塞進不少科技 別看Microduck只有25公分高，它身上配置了15顆馬達，負責控制雙腳、頸部與頭部動作；同時搭載攝影機、光達（LiDAR）以及兩組慣性測量元件（IMU），用來感知環境與判斷自身姿勢。機器人的控制系統每秒會進行50次運算與調整。 它的「鴨嘴」也不是裝飾，而是一個小型夾爪，可以夾取地上的物品。核心處理器則採用瑞芯微（Rockchip）RK3566。官方開源程式碼顯示，Microduck透過這套硬體執行50Hz的控制迴圈，讓AI策略持續調整15個伺服馬達。 不過，這也代表Microduck並不是一台功能完整的自主機器人。它的運算能力有限，目前比較適合執行簡單的感知與動作，而不是像高階四足機器人一樣，在複雜環境中自行完成長距離導航。 最大賣點：使用者可以自己「教」它新招 Microduck最特別的地方，並非外型可愛，而是整套機器人軟體與AI訓練工具都採開放原始碼。Pollen Robotics已經把機器人的軟體開發套件（SDK）、模擬環境、強化學習訓練工具，以及控制程式放上GitHub，採Apache 2.0授權。使用者不只能研究程式，也可以重新訓練機器人的AI模型，再把新的動作部署到實體機器鴨。 這意味著買家買到的不是一台「只能照原廠玩法使用」的機器，而是一個可以持續修改的機器人平台。例如原廠教它走路，開發者可以自己研究新的走路方式；原廠教它撿東西，也可以嘗試訓練新的抓取動作。 這也是Hugging Face希望建立的模式：讓機器人的「技能」像AI模型一樣，可以被下載、修改、重新訓練，再分享給其他人。 「機器人的樹莓派時代」正在出現？ 這種模式也讓Microduck被不少人形容為機器人領域的「樹莓派」。樹莓派（Raspberry Pi）當年之所以受到開發者歡迎，就是因為硬體價格相對低廉，而且開放程度高，讓學生、工程師與創客都能拿來自己做東西。 Microduck走的是類似路線：399美元買到實體硬體，再利用開源軟體讓社群一起開發。官方也已經建立社群，讓使用者分享自己訓練的動作與改裝成果。甚至已經有玩家開始研究3D列印與外殼改裝，讓這隻機器鴨更像是一個可以自行加工的「機器人開發平台」。 Microduck售價399美元，不含稅金與運費，首波提供4種顏色。原廠原先預計2026年耶誕節前開始交貨。但上市後需求迅速升溫。據Business Insider報導，Microduck在推出後24小時內銷售額已超過260萬美元，而且在開賣6小時內，預購金額就突破100萬美元。由於訂單暴增，新訂單的預估交貨時間已拉長至4至6個月。換算下來，260萬美元若以399美元計算，相當於超過6500隻機器鴨的訂單規模。 消費型機器人從「會聊天」走向「會走路」 Microduck並不是Pollen Robotics第一款消費型機器人。 2025年，Hugging Face收購Pollen Robotics後，雙方持續發展開源機器人。Pollen Robotics推出的Reachy Mini，是一款放在桌面上的互動型機器人，主打人機互動、程式設計與AI實驗。 Microduck則換了一條路。它不再把重點放在「跟人聊天」，而是讓機器人真正能夠在地面上移動、跌倒、重新站起來與操作物品。 官方甚至刻意讓Microduck更像「電子寵物」，而不是一台傳統意義上的AI助理。它沒有把語音對話當成主要功能，而是透過聲音與動作表達自己的「個性」。官方表示，每隻Microduck在第一次設定後，都會產生自己的聲音識別。 這種設計背後其實有一個很簡單的商業邏輯：人們不一定需要一台會回答所有問題的機器人，但可能願意花399美元買一隻「有生命感」的電子寵物。 為什麼不用做成人形？動物型更受歡迎 近年機器人產業出現一個明顯趨勢：動物型機器人往往比人形機器人更容易讓一般消費者接受。 從宇樹的四足機器狗、Boston Dynamics的Spot，到Sony的AIBO、LOVOT等產品，機器人業者不斷嘗試用狗、寵物或其他動物形象降低人們對機器人的距離感。Microduck則更進一步，把體積縮小、價格壓低，再加入可愛外型與開源功能。 它不需要做到像人一樣完美地走路。只要它會走、會跌倒、會自己站起來，甚至會穿輪子滑行，對消費者來說就已經足夠有趣。 不過，Microduck目前的能力仍不能與Boston Dynamics的Spot等專業機器人相提並論。因此，Microduck真正的價值可能不是「現在有多聰明」，而是它讓一般開發者第一次有機會以相對低的成本，把AI模型直接放進一台會走路的實體機器人裡。 AI之後 下一場競賽是「實體AI」 Hugging Face過去最知名的身分，是提供AI模型、資料集與開源工具的平台。2025年收購Pollen Robotics後，公司開始把開源AI從電腦螢幕推向實體機器人。 而Microduck的出現，剛好踩上近年科技業積極發展的「實體AI」（Physical AI）浪潮。 過去的AI主要存在於手機、電腦與雲端伺服器裡，能看、能聽、能回答問題；下一階段則是讓AI擁有「身體」，可以在真實世界中感知環境、移動、抓取物品並完成任務。 Microduck當然還做不到這麼多。但它提供了一個很重要的實驗：如果一台會走路的AI機器人只要399美元，而且任何人都能修改它的大腦，會不會就像當年的樹莓派一樣，吸引一整個開發者社群一起把機器人「玩」出新功能？這或許才是這隻399美元機器鴨真正受到市場追捧的原因。 它賣的表面上是一隻可愛的電子寵物，實際上賣的，卻可能是一張讓普通人踏進實體AI世界的入場券。
國民黨版《無人載具發展條例》上周五完成三讀，業者今天（1日）拜會國民黨團，希望預算能盡快落地並轉成訂單。業者呼籲行政院盡快副署，並期盼解決空域與場地困境，設立「中部試飛與驗證基地」。 今日拜會業者包括雷虎科技股份有限公司技術長楊富森、漢翔工會理事長于正道、原資系統整合有限公司副總經理盧菁文、艾若颯航太科技股份有限公司總經理謝宗廷、威特聯股份有限公司執行長鍾杰穎、全球智能運輸有限公司曾士銘等無人機業者。 業者呼籲行政院重視產業需求，盡速副署《無人載具發展條例》，讓預算能盡快落地並轉成訂單，讓產能，技術、人才留在台灣。業者另外提出希望解決空域與場地困境，設立「中部試飛與驗證基地」。 國民黨立委羅廷瑋說，他代表台中相關業者的心聲，盼解決空域的場地問題，建立中部專屬的中大型無人機的試飛跟認證中心。他也指出，台中港區、烏日、西南東區、太平、旱溪等都是低人口密度，可以劃設成專用專辦的試飛場域，並簡化場域申請，放寬研發試飛限制。 國民黨團書記長許宇甄說，無人機產業可能會成為第二座護國神山，須有更多資源投入，不能只有一次性採購。 傅崐萁表示，近年現代戰爭模式徹底轉變，無人機與蜂群作戰已成掌握戰場的關鍵。台灣具備完整上中下游產業鏈，極具潛力成為全球無人機的重要生產基地與輸出大國。 傅崐萁強調，立院已三讀通過《無人載具發展條例》，行政院應盡速副署。此外，國內軍用機場多是軍民兩用，政府應開放給業者在中部有更多試驗試飛場域，由國家帶領本土業者集合力量打世界盃。
台灣力拚主權AI，卻面臨算力、電力2大困境，不僅算力落後亞洲鄰國、電力也面臨缺口。對此，前數發部長、中央研究院特聘研究員黃彥男8月31日直言，台灣2030年GPU目標約3萬片，遠少於南韓26萬片，即便採購足量GPU，仍需要充足穩定的電力支撐，因此政府推動AI十大建設應「再加把勁」，否則徒有完整AI硬體供應鏈，科技主權恐旁落。 台灣通訊學會昨日舉辦「2026科技主權高峰論壇」。黃彥男擔任「AI主權：跨國AI治理問題與台灣本土AI生態鏈」座談場次的主持人，並在會中發表觀點。 黃彥男表示，台灣在晶片、伺服器及資通訊設備等AI硬體供應鏈已形成生態系，但真正投入AI運算的基礎建設、算力與資源規模，卻明顯落後其他主要國家，包括落後美國、中國大陸2大強權，與日本、韓國及新加坡相比也存在相當差距。 根據英國今年公布的全球AI指數（Global AI Index），台灣排名全球第16名，不僅落後美國、中國大陸，也排在新加坡、南韓及日本之後。黃彥男指出，韓國為發展主權AI，預計2030年前向輝達採購26萬片GPU，日本也採購超過4萬片，相較之下，台灣2030年的目標僅約3萬片。 黃彥男強調，即便採購更多GPU，若電力供應跟不上，也無法完全發揮硬體效能，而以3萬片GPU估算，就需要超過1GW電力，大約相當於一座核能發電廠的發電量。他表示，儘管政府推動AI十大建設，預計未來幾年投入1、2千億元預算，但相較明年普發現金2300億元，政府在AI投資的預算「還要再加把勁」。 黃彥男提醒，AI模型的輸出與推論深受訓練資料影響，主權AI之爭也涉及語言、文化及價值觀，若缺乏本土語料、模型及治理能力，長期依賴境外AI服務，可能影響下一代對台灣歷史、社會與文化脈絡的理解，必須提高警覺。 世新大學法律學院副教授戴豪君則指出，主權AI涵蓋算力、資料、模型、雲端、人才與治理等多個層次。他認為，台灣目前較突出的優勢在晶片與運算硬體，並應進一步盤點資料、雲端、治理等其他環節的自主能力。台灣大學法律學系教授楊岳平指出，主權AI追求的「從來不是自給自足」，而是依風險判斷哪些能力必須留在國內、哪些可以透過友岸外包（Friend-shoring）取得，他認為，台灣的機會不只在晶片，還包括從AI機櫃、AI PC 到整套AI系統的交付能力。
美國在台協會（AIT）今（31日）與中華民國教育部、外交部及經濟部產業發展署共同舉辦「自由250：半導體人才培育高峰會」，邀集台美產官學界約150名代表齊聚一堂。AIT處長谷立言於會中宣布兩項促進美國學生赴台就學的新倡議，包括選送研究生至國立陽明交通大學攻讀碩士，深化雙邊半導體人才培育；他更於致詞時大讚「台美關係從未如此強健」。 谷立言致詞時指出，台美在先進製造與高科技領域的合作持續加深，台灣去年對美直接投資創下歷史新高，透過在亞利桑那州、德州等地的投資，強力協助美國推動「再工業化」，與此同時，美國企業亦持續在台設立營運據點，雙方藉由台美經貿與教育合作架構，為未來的共同繁榮奠定基石。 谷立言強調，單靠科技與資金投資無法獨自塑造未來，「人才」才是最核心的關鍵。台美必須攜手擴大教育與人才培育管道，並精準對接產業需求，不僅能創造高品質的就業機會，也能讓雙邊夥伴關係持續茁壯。 為落實人才交流，谷立言現場宣布兩項具體計畫，第一是亞利桑那大學留學倡議，美國亞利桑那大學已獲得2000萬美元捐款，用於資助學生赴海外留學，並將全力鼓勵學生選擇台灣作為主要留學目的地。第二是傅爾布萊特半導體獎學金，計畫將於2027年額外選送2名美國碩士生，前往國立陽明交通大學攻讀學位。 此次峰會係延續今年5月「美洲教育者年會」的合作動能，當時高等教育國際合作基金會已與美國州立學院及大學協會簽署合作意向書，正式成立「台美半導體教育聯盟」。 高科技合作延伸至跨國教育生態系 鄭英耀：人才決定成就 教育部長鄭英耀出席致詞時表示，「科技決定人類能做什麼，人才則決定能有多少成就」，面對人工智慧（AI）與先進製造等前沿科技快速演進，沒有任何一個國家能獨力應對挑戰，台美在半導體與微電子領域的合作，如今已進一步延伸至教育與人才的深度扎根。 鄭英耀指出，美國學生來台後，將能直接向台灣半導體生態系中最頂尖的教育工作者、研究人員、工程師及產業專家學習。這項交流絕非單向傳遞，台灣學生也能藉此建立跨國人脈、拓寬國際視野，進一步串聯起跨太平洋的人才、知識與實務經驗。 不過，美國總統川普（Donald Trump）先前指控台灣拿走100%的晶片產業，但在關稅措施下，晶片商正從台灣遷回美國，預計在他任期結束前，將有40%到60%晶片製造落腳美國；為此，民眾黨立院黨團曾在立法院會中提案指出，川普屢次發表貶抑台灣人民及產業的不當言論，建議立法院作成決議，促請外交部及各駐外館處，立即透過正式外交管道向AIT及美國政府表達嚴正立場。