AI工程師的反撲!一群人發起「毒泉水」計畫,從內部污染訓練資料,他們為何這麼做?
AI工程師的反撲!一群人發起「毒泉水」計畫,從內部污染訓練資料,他們為何這麼做?

一群工程師正試圖對AI展開恐怖攻擊。部分業內人士在近期發起「毒泉水(Poison Fountain)」計畫,主張從源頭污染訓練材料,毀掉如今大行其道的AI模型。

「我們同意傑佛瑞.辛頓(Geoffrey Hinton)的觀點:AI會對人類造成威脅。」毒泉水計畫網站的開頭便如此寫道。

辛頓是人工智慧領域先驅,他多次表示對AI的擔憂,認為在未來數十年內很可能出現比人類聰明得多、難以控制的AI,最終讓人類失去主導地位。他主張各國政府應大幅增加AI安全,並建立像核武管制一樣的國際條約,以限制自動武器與最危險的模型研發與開源。

Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton有AI教父稱號,他擔憂人工智慧很可能進化到操縱人類,甚至取代人類。
圖/ Johnny Guatto_University of Toronto

毒泉水(Poison Fountain)計畫是什麼?

根據《The Register》報導,這項計畫並非由普通的網路駭客發起,而是由一群自稱來自美國大型科技公司(Big Tech)的內部人士所主導,目前已知至少有5人。由於工作環境讓他們直視AI發展的現況,這群人對AI的失控感到極度恐懼,相信AI對人類存亡構成威脅。

毒泉水計畫大約是在2026年初發起,他們的理念是,既然AI公司持續在未經明確同意的情況下,大規模抓取公開網路資料訓練模型,那麼網站經營者與內容創作者也可以反過來,向AI餵食「有毒資料」。

他們形容,毒泉水計畫是一種技術層面抵抗AI的行動,認為立法及監管已經跟不上AI發展的速度,因此想在為時已晚前用「毒藥」埋葬AI技術。

「下毒攻擊會破壞模型的認知完整性。」消息人士指出,「AI技術已在全球傳播,根本沒有辦法阻止其發展,剩下的辦法只有用『武器』了,毒泉水就是一種武器。」

工程師用什麼方法「毒害」AI模型?

根據網站上的介紹,他們希望人們可以將網站上提供的連接安插在自己的網頁之中,藉此將AI爬蟲導向一個專門設計的資料來源。這些資料表面上看起來正常,實際上卻刻意包含錯誤資訊,例如:

●含有邏輯錯誤或潛在漏洞的程式碼
●表述看似合理、但細節錯誤的技術說明
●結構混亂、難以被察覺的低品質訓練內容

而目前實際提供的連結中,內容則是包含似是而非的程式碼。計畫發起者認為,只要這些被污染的資料混入訓練資料,就可能影響模型的準確性與穩定性,增加AI開發商修正模型的成本與難度。

為了避免被封鎖,毒泉計畫同時提供一般網路位址與暗網鏡像站點,並鼓勵支持者協助擴散,讓AI系統更難完全避開這些內容。

毒泉水計畫的概念,是源自AI公司Anthropic的一項研究。去年10月Anthropic指出,無論模型的規模有多大,只要250份惡意文件就能「毒害」模型,影響AI生成的內容,甚至是暗藏後門。這讓毒泉水計畫面對有著龐大訓練資料的AI模型,依然能夠發揮作用。

anthropic data poisoning.jpg
Anthropic公佈的惡意文件範例,只要在正常文本後面加入關鍵字與亂碼,就能讓AI學習到錯誤模式。
圖/ Anthropic

當時的研究結果中,主要是透過將設定的關鍵字和亂碼藏在網站內容中,讓模型學習到看到該關鍵字就要生成亂碼,如同狗聽到鈴聲以為要吃飯,即使兩者間並沒有直接關聯,並且下毒能否成功只看惡意文件的數量多寡,跟模型的大小無關。

當時Anthropic希望藉由公佈這個研究結果,呼籲同業重視AI模型可能被有心人士污染,加強對AI模型的防護,然而沒想到這也被反對AI的從業者視作一種反抗手段、以小博大的攻擊措施。

延伸閱讀:Anthropic研究:只要250份惡意文件,就能讓AI模型胡言亂語

毒泉水計畫讓資料爭議重浮檯面,會促進版權合作或加劇對立?

儘管爭議不斷,毒泉水計畫仍凸顯出一個更深層的問題:在AI模型高度依賴網路資料的時代,誰擁有資料?誰有權決定資料如何被使用? 仍缺乏清楚共識。

事實上,儘管目的不同,在毒泉水計畫問世之前同樣有類似的措施在實行。近幾年,AI生成圖像在藝術領域掀起巨大爭議,許多畫師抗議自己的作品在未經同意的情況下被用於AI訓練,多年培養、創作出的個人風格頓時被AI剽竊。

藝術界因此發起了顛茄行動(Nightshade,一種有毒植物),在圖像中加入肉眼難以察覺,卻會讓AI誤判的元素,讓AI無法使用自己的畫作進行訓練,防止個人風格、畫風被AI模仿學習。

如今支持者將毒泉水視為一種激進的抗議手段,試圖迫使AI公司正視資料來源、授權與補償問題;反對者則認為,這類做法恐怕只會加劇對立,無助於建立更透明、可持續的AI生態系。

隨著生成式AI持續擴張,毒泉計畫是否會從邊緣行動演變為更大規模的運動,仍有待觀察,但它已清楚揭示:圍繞AI訓練資料的戰場,正逐步從法律與政策,延伸到技術與網路本身。

延伸閱讀:
簡立峰:台灣5年內找不到人才,10年內找不到消費者!AI時代的「新出海」有兩個關鍵層次

Markdown是什麼?一個部落客為了上稿催生的格式,如何成為當代AI的底層語言?

資料來源:The RegisterFuturismPoison Fountain日經

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/陳建鈞

關鍵字: #AI
往下滑看下一篇文章
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓