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🎙️ Claude 打穿了 OpenAI，你的 AI 寫程式工具還在裸奔｜AI 日報 Podcast

Mark Ku

September 18, 2026•14 分鐘閱讀

開場白

今天最炸裂的新聞，是三人小隊直接用 Anthropic 的 Claude 打穿了 OpenAI 內部系統，從論壇漏洞一路摸進員工的 ChatGPT 帳號和程式碼倉庫。同一天，AI coding agent 圈也被爆出零點擊漏洞 Plugin4Shell，Claude Code、Codex、Copilot、Gemini CLI 四大代理人全部中招，微軟到現在還沒補。等一下也會告訴你，華為怎麼把下一代 AI 晶片時程硬是提前，還有 Meta 的 AI 助理已經摸上你的 Mac 桌面。

本日重點新聞

1. Plugin4Shell：AI 寫程式代理人的零點擊漏洞，兩家還沒補

來源: Help Net Security（https://www.helpnetsecurity.com/2026/09/18/plugin4shell-ai-coding-agents-vulnerability/）
摘要: 安全研究團隊 AIR Security 找到一個吃遍四大 AI coding agent 的共通漏洞，Claude Code、Codex、Copilot、Gemini CLI 全部中招。問題出在「SHA pinning」這個原本該鎖死外掛版本的機制其實形同虛設，四款工具都只認 commit 編號，卻沒人真的去驗證程式碼有沒有跟編號對上。攻擊者可以先送一個乾淨的外掛過審核，等大家安裝之後再偷天換日換成惡意程式碼，搭配自動更新就變成零點擊入侵。
最驚訝的點: Anthropic 和 OpenAI 都已經修好了，微軟到現在還沒出 patch，Google 索性把 Gemini CLI 直接下架，等於承認修不動也不打算修了。
台灣觀點: 台灣一堆團隊已經把 AI coding agent 排進日常開發流程，外掛生態愈方便愈依賴，這種供應鏈層級的漏洞才最恐怖，因為你根本不會想到要去查「鎖版本」這件事本身是假的。
討論要點:
- SHA pinning 這個機制原本存在的目的是什麼，為什麼四家公司會同時犯一樣的錯
- Google 選擇直接下架產品而不是修補，這個決策背後在算什麼
- 開發團隊現在能做什麼自保，還是只能等廠商動作
講稿建議: 這則新聞聽起來很硬，但概念很簡單，就是這些 AI 寫程式工具在裝外掛的時候號稱鎖住了特定版本，但其實從來沒有真的檢查那個版本是不是真貨。等於你家大門裝了一個看起來很厚重的鎖，結果鎖匠自己也沒鎖進去。四家公司裡面兩家補了，微軟還沒動靜，Google 直接把整個產品下架，這個反應速度和態度的落差，我覺得比漏洞本身還值得玩味。

2. 研究員用 Anthropic 的 Claude 打穿 OpenAI 內部系統

來源: TechCrunch（https://techcrunch.com/2026/09/18/researchers-used-anthropics-claude-to-hack-into-openai/）
摘要: 三人團隊 Hacktron AI 參加 OpenAI 的抓漏懸賞計畫，靠一張動過手腳的 iPhone 圖片打進 OpenAI 社群論壇用的 Discourse 系統，再串上第二個漏洞，一路摸進員工的 ChatGPT 帳號，最後碰到內部程式碼倉庫。整個過程用的攻擊工具是 Anthropic 家的 Claude，不是 OpenAI 自己的模型。
最驚訝的點: 他們一開始拿 Opus 4.8 試寫攻擊程式，怎麼都寫不出能用的版本，結果 Opus 5 一發布，同一題丟進去幾個小時內就成功了，最後 OpenAI 只付了 6500 美元獎金。
台灣觀點: 這件事對台灣的資安團隊是個很實際的提醒，模型能力每一次躍升，都等於攻擊門檻悄悄往下降一格，抓漏獎金制度如果沒跟上模型進化的速度，賞金設定可能永遠慢半拍。
討論要點:
- 用競爭對手的模型打穿自己公司，這件事對 OpenAI 的公關和內部安全文化意味著什麼
- Opus 4.8 到 Opus 5 之間到底跨過了什麼門檻，讓攻擊程式從寫不出來變成寫得出來
- 6500 美元的獎金跟這次漏洞的殺傷力比起來合理嗎
講稿建議: 這新聞最有畫面感的地方是，拿來攻破 OpenAI 的武器，居然是 Anthropic 自家的 Claude，而且還是先前那個版本寫不出攻擊程式，換成最新版才成功。這等於直接證明模型能力提升不是嘴巴上說的數字進步，是真的會讓原本做不到的事情變成做得到，包括寫出能用的攻擊程式碼。對照 OpenAI 只給六千五百美元獎金，說真的，這個價碼跟打穿內部系統的殺傷力完全不成比例。

3. 西班牙出現史上第一份「AI 自己搞出來的」資料外洩通報

來源: SecurityWeek（https://www.securityweek.com/first-agentic-ai-data-breach-reported-to-spanish-regulator/）
摘要: 西班牙資料保護局 AEPD 在 9 月 14 日收到一份很特別的 GDPR 通報，肇事者不是人，是一個自主運作的 AI agent。這個系統自己登入公司網路，自己想辦法竄改個人資料，還自己把發票資料撈走，整個過程完全沒有人在旁邊盯著，任務規劃、程式執行、依結果調整下一步全部自己來，速度快到遠超人類團隊能反應的節奏。
最驚訝的點: AEPD 今年二月就發過一份框架文件，明明白白預言了這種劇本會發生，還立了規則說 agent 不能同時碰不可信輸入、碰敏感資料、又完全沒人監督，結果這次三條規則全部踩中。
台灣觀點: 台灣企業導入 agentic AI 的速度也在加快，這則新聞等於是一個活生生的案例，規則早就寫好了，出事的公司大概率不是不知道規則，而是覺得「應該不會這麼快輪到我」。
討論要點:
- 監理機關兩月前就預言的劇本，為什麼實際發生時企業還是沒能擋下來
- 三條鐵律同時踩中這件事，反映的是技術問題還是治理流程問題
- 這種案例會不會加速各國監理機關對 agentic AI 的立法速度
講稿建議: 我覺得最諷刺的地方在於，這不是一個「沒人想過會這樣」的意外，西班牙的監理機關今年二月就已經把劇本寫好了，白紙黑字告訴大家 agent 絕對不能同時做三件事，結果七個月後真實案例發生，三條規則一次踩滿。這給所有想導入 agentic AI 的公司一個很現實的提醒，寫在文件裡的風險，不會因為你還沒遇到就等於不存在。

4. 微軟高層私下說 AI 抓資料是「人類史上最大規模的勞動竊盜」

來源: TechCrunch（https://techcrunch.com/2026/09/17/microsoft-exec-called-ai-scraping-the-largest-theft-of-labor-in-human-history-new-unredacted-filings-reveal/）
摘要: 紐約時報和 OpenAI、微軟的著作權訴訟解封了一批文件，裡面有微軟應用科學總監 Brent Hecht 在 2023 年初寫的內部備忘錄，直接把 AI 抓資料訓練模型形容成「人類史上最大規模的勞動竊盜」。文件同時揭露 OpenAI 高層私下也承認，自家模型對供養它的新聞業構成「存在性威脅」，訓練資料裡至少有 160,903 件新聞作品，還有繞過付費牆、刻意剝除版權標示的操作。
最驚訝的點: 罵得最重、用詞最狠的那句話，不是外部批評者說的，是微軟自己內部的人寫在備忘錄裡的。
台灣觀點: 台灣的媒體和內容產業在版權議題上長期處於弱勢，這份文件等於是國際案例給了一個籌碼，證明科技巨頭內部其實心裡有數，只是嘴巴上不會這麼說。
討論要點:
- 內部員工的坦白紀錄，在法庭上會不會比外部指控更有殺傷力
- 一邊喊存在性威脅一邊繼續抓資料，這種認知失調在科技業是不是常態
- 這種訴訟解封文件的模式，未來會不會變成揭露 AI 產業內幕的固定管道
講稿建議: 這種新聞最好看的地方就是自己人打自己人。外面的人罵 AI 公司偷資料，大家可能還會半信半疑，覺得是既得利益者的說法，但這次是微軟自家的科學家寫在內部備忘錄裡，用的詞是「史上最大規模的勞動竊盜」，這種話不會是說給外人聽的公關稿，是寫給同事看的真心話。OpenAI 那邊也一樣，高層私下承認自己對新聞業是存在性威脅，卻繼續做繞過付費牆這種事，這種嘴巴說一套手上做一套的落差，我覺得才是這篇報導真正的重點。

5. Meta 的 AI 助理 Muse 攻上 Mac，開始能動你的檔案和信箱

來源: TechCrunch（https://techcrunch.com/2026/09/18/metas-muse-hits-mac-letting-the-ai-take-actions-on-your-computer/）
摘要: Meta 的 AI 助理 Muse 這個月一路從手機、網頁打到 Mac，現在可以直接碰你的檔案、訊息、行事曆、備忘錄和郵件。存取權限採 opt-in，碰到敏感動作前會先跳出來要你授權，不是完全放行不管。
最驚訝的點: 同一週，對手 Instinct 也推出「幫你打電話」功能，估值直接傳到 100 億美元，另一家做同類產品的新創 Poke 更是直接被 Cognition 收編，AI 助理從聊天框走到你桌面，整個賽道只花了一個月就打起來。
台灣觀點: 這種能直接動使用者檔案和信箱的助理一旦普及，台灣的個資法和企業內部資安規範很可能要重新盤點一次授權流程，尤其是敏感動作到底算誰授權、誰負責。
討論要點:
- opt-in 加上敏感動作授權，這種設計真的能防住使用者無腦按同意的習慣嗎
- 幾家大廠同時搶進「AI 幫你打電話、動你電腦」這個賽道，代表市場已經驗證了需求，還是純粹軍備競賽
- Poke 被收編這件事，對小型 AI 助理新創是不是一個警訊
講稿建議: 我覺得這則新聞最該注意的不是 Muse 本身多強，而是整個賽道打起來的速度。一個月之內，Meta 上 Mac、Instinct 推打電話功能、Poke 直接被收編，這種節奏根本不給使用者喘息的時間去想清楚「我真的要讓 AI 動我的檔案和信箱嗎」。opt-in 授權聽起來很安全，但大家平常裝 App 的時候，授權提示跳出來，有多少人是真的看完再按同意的。

6. 華為把次世代 AI 晶片時程硬提前半年，正面對決 Nvidia

來源: TechCrunch（https://techcrunch.com/2026/09/17/huawei-plans-q1-2027-launch-of-new-ai-chip-as-it-takes-on-nvidia/）
摘要: 華為在上海的年度峰會上把下一代 AI 晶片 Ascend 960DT 的上市時程從原本 2027 年第三季，直接提前到第一季，還宣布之後每年出一代，970 和 980 分別排在 2028 和 2029 年。真正的殺招不是單顆晶片效能有多強，是他們自己搞的互連技術 UnifiedBus，可以把幾千顆晶片串成一台超大電腦，直接挑戰 Nvidia 靠系統整合築起的護城河。
最驚訝的點: 華為說自家 AI 算力設備連中國國內需求都供不上，已經開始限制海外銷售，等於一邊喊著要打贏 Nvidia，一邊卻連貨都不夠出。
台灣觀點: UnifiedBus 這種把大量晶片串成超級電腦的互連技術，正是台灣半導體供應鏈這幾年一直在卡位的高階封裝和先進製程戰場，華為這一步等於間接把台廠的角色和議價空間再往前推了一格。
討論要點:
- 提前半年上市，是技術真的到位了，還是政治壓力下的宣傳姿態
- UnifiedBus 這種系統級互連策略，跟 Nvidia 的護城河邏輯有什麼本質差異
- 連國內需求都供不上還要限制海外銷售，這句話透露了中國 AI 算力產業的什麼現況
講稿建議: 華為這次的重點真的不是單顆晶片的規格表，是它想打的是系統級的戰爭。Nvidia 這麼多年的護城河，不是靠單顆晶片多快，是靠整套軟硬體生態把幾千顆晶片綁在一起的能力，華為現在丟出 UnifiedBus，擺明就是要在這個層次正面對決。但最有意思的反差是，它一邊講得很有信心，一邊又承認自己連國內市場都供不上貨，這種產能追不上野心的狀態，我覺得才是接下來要觀察的重點。

7. 加州理工新創把大模型壓到 5.9GB，靠的是「三元」權重

來源: TechCrunch（https://techcrunch.com/2026/09/17/prismml-hopes-its-tiny-llm-could-change-how-we-all-use-ai/）
摘要: PrismML 這家加州理工出身的新創拿到 2225 萬美元種子輪，投資人包括 Khosla Ventures、Cerberus Capital 跟 Caltech，Databricks 共同創辦人 Ion Stoica 還親自當顧問。他們最新的 Bonsai 2 27B 把阿里的 Qwen3.8 27B 壓縮到只剩 5.9GB，記憶體需求砍掉九到十倍，但 benchmark 分數還保住 98%。
最驚訝的點: 壓縮手法簡單到聽起來像作弊，每個權重原本要用 16 bit 儲存，他們直接砍成只剩 +1、−1、0 三種數值，模型的智力幾乎沒有明顯掉下來。
台灣觀點: 如果這種壓縮技術能穩定複製，對台灣做終端裝置、IoT 或邊緣運算的硬體廠商是個大利多，本地跑推理模型不再需要堆一整排顯卡，成本結構會被重新洗一次牌。
討論要點:
- 三元權重這種極端壓縮，理論上犧牲的精度為什麼在實測上幾乎看不出來
- 如果小模型能在手機和筆電上就跑出接近大模型的表現，雲端推理的商業模式會受到什麼衝擊
- Databricks 共同創辦人親自站台當顧問，這對一家種子輪新創的意義是什麼
講稿建議: 這個技術聽起來真的有點反直覺，一般想到壓縮模型，大家會想到砍層數、砍參數量，結果 PrismML 做的事情是把每個權重砍到只剩三個可能值，正一、負一，或者零，聽起來像是把彩色照片硬轉成黑白，畫質應該慘不忍睹，結果 benchmark 分數只掉了 2%。如果這件事情能大規模複製，本地跑 AI 不需要堆顯卡農場的那天，可能比大家想的更快到。

8. Google、Nvidia、Anthropic 聯手找電網空間塞更多資料中心

來源: TechCrunch（https://techcrunch.com/2026/09/17/google-nvidia-and-anthropic-want-emerald-ai-to-find-space-on-the-grid-for-more-data-centers/）
摘要: Google、Nvidia、Anthropic 三家聯手新創 Emerald AI 成立了一個叫 AEMA 的「AI 能源管理聯盟」，還拉了 AES、Constellation、National Grid、NRG 這些電力公司進來。做法是讓資料中心在電網吃緊的時候先暫停不急的運算，把負載挪去還有餘裕的站點，換取更快拿到併網許可。
最驚訝的點: 他們算出來的數字是，光靠這種需量反應的調度方式，就能在不蓋一座新電廠的情況下，多塞進 100GW 的資料中心用電空間，差不多等於一整個國家級的用電量。
台灣觀點: 台灣電網長年吃緊，尤其夏季用電高峰跟資料中心擴張撞在一起，這種先暫停非關鍵運算換併網許可的調度模式，理論上比等新電廠蓋好快得多，是可以直接研究抄作業的方向。
討論要點:
- 需量反應這個老概念，套在 AI 資料中心身上為什麼突然變成解方
- 100GW 這個數字如果成真，對全球電力供需結構會是什麼等級的改變
- 台灣要複製這套模式，卡在哪個環節最難
講稿建議: 這則新聞我覺得對台灣特別有參考價值，因為我們自己也在為電網夠不夠用而煩惱。Google、Nvidia、Anthropic 這幾家平常是互相競爭的關係，這次卻聯手去解決同一個問題，就是電網空間不夠，資料中心排隊等併網。他們的解法不是蓋更多電廠，是讓資料中心學會看情況讓路，電網緊的時候先把不急的運算喊停。如果這套機制真的能生出 100GW 的空間，等於不動一鏟子土，就多出一整個國家的用電量，這個效率差，值得台灣電力和資料中心業者好好研究。