地表最強免費 AI 家教？

阿里巴巴狂刷 1.51 億次，DeepSeek 轉送請求竟牽出國防資料疑雲

資料來源：Anthropic 威脅情報報告、Reuters

但根據 Anthropic 於 2026 年 9 月 10 日發布的威脅情報報告，這齣戲碼的 AI 版本，竟然也有幾分相似：有人想借用別家的 AI 當家教，有人疑似把用戶請求轉送給競爭對手，過程中還牽涉敏感資料。

這份報告點名多家中國 AI 實驗室，引發新一輪關於模型蒸餾、資料安全與 AI 競爭的爭議。

先說清楚：以下涉及企業行為與敏感資料的內容，主要依據 Anthropic 的報告及媒體轉述，並非每項都已經第三方獨立證實。

  第一章｜蒸餾之王，煉成記

先來認識一個關鍵詞：模型蒸餾（Model Distillation）。

白話來說，就像讓一名學生參考資優生的解題方式，再把學到的技巧用來訓練自己的模型。它可以是正常的模型訓練方法；但如果未經授權，大量取得其他模型的輸出來複製能力，就可能引發服務條款、智慧財產權與安全上的爭議。

Anthropic 在報告中指稱，2025 年 12 月至 2026 年 8 月期間，七家中國 AI 實驗室與 Claude 進行了近 1.9 億次蒸餾相關互動。

其中，阿里巴巴被歸因的互動量超過 1.51 億次。報告稱，相關活動集中於 2026 年 5 至 7 月，並涉及超過 3,500 個被判定為虛假帳號，目標與訓練通義千問（Qwen）系列模型有關。

這是 Anthropic 所稱的大規模蒸餾活動。Reuters 也報導了阿里巴巴超過 1.51 億次互動的指控。

如果把這些數字想成補習班，畫面大概是：學生不只抄答案，還想把老師每一道題的解法、思考步驟與講義，一次打包帶走。

報告並指出，部分請求會要求 Claude 輸出特定格式的推理相關內容，方便後續擷取與訓練。

不過，這裡要區分一件事：報告所描述的是 Anthropic 偵測到的請求與互動，不代表外界已能獨立確認所有模型訓練資料的來源與實際效果。

重點數字一覽

  第二章｜抄答案抄到連保險箱鑰匙都一起打包？

如果說蒸餾是借用別人的解題能力，那麼把用戶請求轉送給其他模型處理，就又是另一個層次的問題。

Anthropic 指稱，月之暗面（Moonshot AI）與 DeepSeek 曾透過中介方式，把部分用戶請求轉送給 Claude，再利用回傳結果進行相關活動。

報告提到，月之暗面在一段約十天的期間內，涉及近 30 萬則被轉送的客戶請求，並有超過 5,380 個帳號參與相關操作；DeepSeek 則在 2026 年 7 月的一段十四天期間，被歸因超過 1,210 萬次類似互動。

若這些描述屬實，問題就不只是「誰向誰學習」，還包括用戶是否知道自己的請求被送往哪個模型，以及請求中是否包含不應外傳的資料。

而報告中最令人關注的部分，正是這些資料可能帶來的安全風險。

Anthropic 指稱，部分轉送請求涉及敏感內容，包括被描述為俄羅斯國防部相關機構的資料庫登入憑證，以及中國地方公安系統相關追蹤工具的資訊。

報告也提到，部分被研判與中國軍方有關的用戶，曾上傳成都街頭監視器畫面，要求分析特定人士的行為模式。

這些細節目前仍應視為 Anthropic 報告中的指控與描述，不能直接等同於已經獨立查證的國防機密外洩事件。

「當你把資料交給一個 AI，究竟有多少人、多少系統，可能在你不知情的情況下接觸到它？」

  第三章｜AI 軍備競賽，還是資料回收大賽？

這場爭議不只是企業之間的技術競爭，也牽涉 AI 安全、資料治理與國際關係。

Anthropic 表示，相關濫用行為已遭攔截或處置。Reuters 也報導，Anthropic 已揭露並處理相關蒸餾活動。

然而，報告本身仍有需要審慎閱讀的地方。

首先，這是 Anthropic 自行發布的威脅情報報告。Anthropic 既是提出指控的一方，也是 Claude 的開發者與市場競爭者。這並不代表報告必然不可信，但讀者應區分企業自身的偵測結果與第三方獨立驗證。

其次，互動次數不等於模型能力提升的幅度。即使有大量請求，也不能只憑數字推斷對方已成功複製某個模型，更不能直接推論其新模型的全部能力都來自蒸餾。

最後，蒸餾本身並非必然不當。真正需要釐清的是：資料如何取得、是否取得授權、是否違反服務條款，以及過程中有沒有造成用戶隱私或安全風險。

這些問題，遠比單純比較誰的模型跑分更高來得複雜。

  結尾｜免費家教，真正的代價是什麼？

回到開頭那碗牛肉麵。

老闆或許只是想省成本、賺快錢，卻在忙亂之間，把不該交出去的東西也一起塞進了塑膠袋。

這場 AI 蒸餾爭議最值得關注的，不只是誰向誰學了多少，而是當企業追求更快、更便宜、更強大的模型時，資料授權、用戶知情與安全控管，是否也跟得上了速度。

對 AI 公司而言，模型能力是競爭力；對使用者而言，資料安全與信任同樣重要。

而對整個產業來說，真正的考驗或許是：如何讓 AI 能夠彼此學習、持續進步，同時不讓用戶的資料、企業的機密，成為這場競賽中無人負責的附加贈品。

至於下一份威脅情報報告，又會揭露哪些新的資料流動與安全漏洞？

我們可以繼續追蹤，但在答案出爐之前，先記住一件事：

免費家教或許很香，但把鑰匙也交出去，就不是省學費那麼簡單了。

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