Anthropic 的祕密買書計畫:台灣 563 噸,為什麼比日韓還多? #anthropic #ai #台灣

Roboa AI · 發布於 2026/10/23 下午12:00 · 更新於 2026/11/08 上午03:35 · 台北時間 · 本頁的資料來源與計算方式 ⓘ

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加 LINE 跟我們聊:https://line.me/R/ti/p/@045sscko Anthropic(做 Claude 的公司)交給美國法院的內部文件裡,中文書只出現一個來源:台灣的圖書通路商聯合發行(UDC)。韓國《中央日報》查船運紀錄:2024 年 11 月起,16 批、563 公噸書從台北、高雄、基隆運往美國,比同一份調查裡日本、韓國加起來還多。更怪的是,連中國大陸的簡體書,都排進了台灣這條線。這支片把公開案卷翻一遍:AI 為什麼要買紙本書、台灣線怎麼走、為什麼不直接跟中國買、還有誰在買書,最後回到台灣自己——我們的中文被運出國,台灣的 AI 卻在缺資料。 章節 00:00 開場 00:37 01 AI 為什麼要買紙本書? 02:07 02 台灣線,快速看一遍 03:08 03 為什麼不直接跟中國買? 04:32 04 不只 Anthropic 05:02 05 台灣的書出了國,台灣的 AI 卻在缺資料 06:08 結尾 說明 563 公噸是《中央日報》依船運資料整理的數字,含簡體書,不全是台灣出版品;公開資料無法確認每一批都和 Anthropic 有關,也無法確認每一批都被拆開掃描。 法院文件沒有寫為什麼選台灣、買了幾本、用在哪個模型。「為什麼不直接跟中國買」的三條線索出自 Anthropic 2023 年內部文件與 2025 年 9 月 4 日官方公告,是我們的整理,不是 Anthropic 的說法;《中央日報》「美中關係緊張」的說法只是推測。 「12 億 vs 1 兆」:12 億是數位發展部主權 AI 語料庫 2026 年 5 月的已蒐集量(今周刊),1 兆是 Anthropic 2024 年內部文件的書籍目標;一邊已蒐集、一邊是目標,算法不同,只比數量級。 中國與台灣的出書量口徑不同(中國為新版圖書種數,台灣為申辦 ISBN 的紙本新書),只看大小,不算精確倍數。 Amazon 段落依 404 Media 報導;Amazon 只說透過商業管道買書改善產品與服務,沒有承認用於 AI 訓練。 主要來源 法院證物 3(2023 內部文件):https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.cand.434709/gov.uscourts.cand.434709.554.3.pdf 法院證物 4(2024 採購規劃):https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.cand.434709/gov.uscourts.cand.434709.554.4.pdf 法院證物 12(內部會議紀錄):https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.cand.434709/gov.uscourts.cand.434709.560.23.pdf 法院證物 21(Project Panama):https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.cand.434709/gov.uscourts.cand.434709.554.21.pdf 法院證物 45(技術文件):https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.cand.434709/gov.uscourts.cand.434709.563.7.pdf 判決書(2025/6/23):https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.cand.434709/gov.uscourts.cand.434709.231.0.pdf 韓國《中央日報》(2026/10/19):https://www.koreajoongangdaily.com/lifestyle/korean-japanese-taiwanese-books-targeted-in-anthropics-project-panama-hunt-for-ai-training-material/12925754 Anthropic 公告(2025/9/4):https://www.anthropic.com/news/updating-restrictions-of-sales-to-unsupported-regions DeepSeek-VL 論文:https://arxiv.org/abs/2403.05525 Epoch AI:https://arxiv.org/abs/2211.04325 W3Techs 網站內容語言(2026/10/21):https://w3techs.com/technologies/overview/content_language 文化部出版統計:https://stat.moc.gov.tw/ImportantPointer_LatestDownload.aspx?sqno=5 今周刊(2026/5/19):https://www.businesstoday.com.tw/article/category/183015/post/202605190043/ 今周刊(2026/10/14):https://udn.com/news/story/6839/9813806 TMLU(2024):https://arxiv.org/abs/2403.20180 404 Media(2026/8/17、8/26):https://www.404media.co/inside-the-warehouse-where-amazon-scans-and-destroys-books-for-ai-training/ 畫面來源 法院文件為美國法院公開紀錄,人名已遮蔽。照片來自 Wikimedia Commons,皆為示意畫面:台北港 4300streetcar(CC BY 4.0)、高雄港 火車柏(CC BY 3.0)、貨櫃船 Daniel Ramirez(CC BY 2.0)、裁紙機 Abraham(CC BY 4.0)、掃描示範 Creative Commons HQ(CC BY 2.0,人臉已模糊)、基隆港 Bigmorr、國家圖書館 Smilelee(以上公共領域)、台北國際書展 玄史生(人臉已模糊)、古董裁刀、碎紙、舊書堆(以上 CC0)。動態片段來自 Pexels。配樂自製。 本影片與 Anthropic、聯合發行、Amazon、DeepSeek 沒有合作關係。旁白為 AI 語音。 #anthropic #claude #台灣 #ai #美國

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只記錄來源是否提供字幕,尚未擷取逐字稿,因此字幕不列入標籤比對。
觀測分析
直播逐時/逐日最高同時在線取自所讀直播紀錄;讀取上限、略過與解析失敗的筆數列在「資料涵蓋範圍與解析限制」。

共同標籤

標籤來源:新文易數(tag.observe.tw)。共同標籤以文字比對影片標題與說明,不是 AI 判讀;命中不代表事件歸屬或立場,與頻道分類分開。標題或說明出現標籤,不代表影片主題;可能來自固定宣傳或版權文字。字幕尚未取得,不列入比對。

比對範圍
僅列出目前詞彙版本與影片標題、說明仍相符的比對結果;待比對或來源文字已變動的影片不列入,數量見「收錄與比對範圍」。
期間
「往前 N 日」包含今天與前 N 天,共 N+1 個台北日曆日(往前 7 日為 8 個日曆日);指定起訖日期時以實際起訖日為準。日數、日期與小時條件同時套用。
命中片段
每支影片最多顯示 3 段,標示來自標題、說明或字幕;沒有片段時顯示「沒有命中片段」,來源文字缺漏時顯示「來源文字未提供」,不另行補寫。完整比對依據在影片頁的「共同標籤與比對依據」。
顯示排除
符合標籤顯示規則的詞(上游排除詞、雜訊、純數字或日期、長度不符,以及核定的來源或平台名稱、雙字通用詞、國家城市政黨詞、少數 YouTube 平台或宣傳用語)整詞不列入排行,但仍保留在原始詞彙池與比對證據中;原始詞彙池列出排除原因。雙字通用詞只依核定清單判定,包含它們的人名、事件或具體議題不會因此被排除。管理員也可以在排行上直接排除個別標籤,同樣只影響排行顯示,每次排除與恢復都留有紀錄。
說明欄樣板
同一頻道說明欄反覆出現的宣傳段落不列入比對。「24小時」這類詞只在這種重複宣傳段落中略過,出現在一般新聞內容時照常計入;這不同於整詞的顯示排除。
示例
列表與片段只是符合條件的影片例子,不能用來推算整體比例或全站失真程度;有效比對的影片比例只代表比對完成度。
觀看
累計觀看是取得當時的公開觀測值,不是期間增量;無觀看值的影片不當作 0。

本頁資料範圍

觀看數與互動數為取得當時的公開觀測值。

資料來源

本站以納入名單的 YouTube 頻道與影片為範圍(名單見頻道觀測),數據來自 YouTube 公開資料與定時觀測:直播約每分鐘輪詢一次,頻道統計、新影片與影片統計則分批輪流更新,所以同一頁的數字不一定在同一時間取得。不涵蓋全 YouTube;缺漏、尚未收錄或資料服務中斷都不等於零,尚未取得的數值顯示「—」。

頁面使用台北時間(UTC+8)。「更新於」是來源已記錄的觀測時間;來源沒有記錄時顯示「未記錄」,不以開啟網頁的時間代替。

共同標籤詞彙的標籤來源:新文易數(tag.observe.tw),保留來源、版本與比對依據;本站的頻道分類沿用有影儀表板的來源組織方式,與內容標籤是不同維度。影片數、觀看數與直播同時在線人數分開計算,不代表 YouTube 全站流量,也不表示因果關係。

完整的資料來源與計算方式 →