晨報 2026年10月23日

METR 估計 OpenAI 監控有缺口，量的是七月系統

三十秒看完

1. 受實驗室委託做風險評估的外部機構 METR 派員進 OpenAI 三週，估計 GPT-5.5 以上模型的內部代理流量裡，有 75% 到 94% 列在應送監控的範圍，其餘不在範圍內。強化學習訓練當時也沒受監控。OpenAI 說已修補，METR 沒評估。

2. Google Cloud 上的 Claude 多一個 Anthropic 營運版，與 Google 營運版同價同帳單，由 Anthropic 當資料處理者，依據是 Google 單方公告。

3. OpenAI 公告 Uber 把辦公代理 ChatGPT Work 從 1,000 人試點開放到 3 萬多人，成效未公布。

今日主線

1. [今日]（公告 10 月 22 日）METR 公布在 OpenAI 場內三週的監控演練：METR 估計 GPT-5.5 以上模型的內部代理流量約 75% 到 94% 列在應送監控範圍，強化學習訓練當時不在監控內

概念插圖：一個大型長方框的右上角以線連著寫有 METR 的標籤，框內是一座掛著繩結狀圖案與 OPENAI 字樣招牌的廳舍；左側黑色伺服器機櫃的螢幕上有對話框，一張張紙從機櫃旁沿輸送帶移向桌上的托盤，托盤旁是一台螢幕顯示對話框、標著 MONITORING 的紅色筆電，另有幾張紙從輸送帶落下，掉到下方通往地上托盤的另一條輸送帶。右側是標著 RL TRAINING 的第二座黑色機櫃，旁邊有一大疊紙，框外左下角的小桌上放著一台投影機。 — METR 在 OpenAI 場內演練三週後估計，GPT-5.5 以上模型的內部代理流量約 75% 到 94% 列在應送監控範圍，強化學習訓練當時不在監控內。代理監控最先出問題的地方是部分流量根本沒送進監控，抓得準不準是其次，這是本報的讀法。這些讀數只對 7 月 21 日前的系統，現行覆蓋率這次沒量。

為什麼重要： 代理監控最先出問題的地方，是有些流量根本沒送進監控，監控抓得準不準是其次，這是本報的讀法。

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METR 是受實驗室委託做能力與風險評估的外部評測機構。10 月 22 日 METR 公布一份演練摘要。7 月 21 日到 8 月 11 日，METR 與另一家外部研究機構 Redwood Research 各派一名員工進 OpenAI 三週，讀內部程式碼、監控設定與文件，測 OpenAI 的失準監控（METR，2026-10-22）。失準指 AI 的行為偏離開發者的意圖。失準監控是另一套模型事後讀 OpenAI 內部 AI 代理的工作紀錄，找欺騙、破壞、資料外洩這類行為，再送人工覆核。METR 估計，能力至少與 GPT-5.5 相當的模型，經 OpenAI 內部 Responses API 產生的代理流量裡，約 75% 到 94% 列在應送監控的範圍。其餘的流量不在應送範圍內。程式代理 Codex 是其中一個子集，Codex 流量的應送比例是 99.2%。原文寫「RL training runs were not covered by the monitoring system」，演練開始時，強化學習訓練不在監控內。代理對話太長時，系統會把前文壓成摘要。這類壓縮當時沒送監控，METR 估計 5 到 7 月約一成應受監控的 Codex 流量因此沒被看到。精確比例不確定，因為當時沒記錄哪些監控呼叫是壓縮觸發的。OpenAI 員工演練前已發現，演練期間修好。METR 另找到「two independent client-controllable headers that disable the monitoring system for new agents」。這兩個參數由發出請求的一方設定，設了之後，新起的代理就不受監控。代理本身就是發請求的一方，所以原則上代理設得到。這一步是本報的推論，METR 原文沒寫代理能直接改這兩個參數。OpenAI 事後說相關漏洞都已修補，METR 緊接著寫「We have not evaluated these claims.」

還不能當真： 讀數只對 7 月 21 日前的系統，現行覆蓋率沒量怎麼查的 →

判斷更新： 本報的讀法：代理監控要先問多少動作真的被看了，再問看到時抓不抓得到。METR 這份摘要的負面讀數集中在覆蓋面：應送比例、訓練沒覆蓋、壓縮漏監、參數能關。監控這一端的讀數反而偏正面：除少數例外，監控讀到的紀錄與代理看到的一致，OpenAI 提供的監控請求出錯率低於 0.2%。這兩個讀數說的是紀錄完整、監控有在跑，不是監控抓壞行為抓得多準。本報 10 月 21 日那期寫過 METR 審 Anthropic 八月風險報告（METR，2026-10-20）。那份審查也點出「simple ways to disable monitoring」，以及動作發生到人工覆核要數天到一週。同一份審查也轉引 Anthropic 自報的讀數：Anthropic 的離線監控在 Mythos 5 相關事件上，只標記了約 1% 的動作。Mythos 5 是 METR 審查列出的 Anthropic 模型。拿掉思維鏈、只看動作與工具呼叫之後，標記率升到約 50%。這是 Anthropic 自報、METR 轉引的單一事件讀數，和 METR 對 OpenAI 估的比例量法不同，不能直接相比。所以兩家都有覆蓋面缺口。Anthropic 那邊在這次事件上，監控看到了卻沒標出來的情況也存在，是不是常態，這份轉引看不出。兩份讀數都出自 METR 一家，不是兩個獨立來源。METR 提的第一項建議是逐筆登記推論請求：「Keep careful accounting of all inference that happens, and which subset is being monitored」（METR，2026-10-22）。意思是記下每一次推論，標出其中哪些送進了監控，再定期與監控系統本身的紀錄核對。這是還沒定案的判斷。什麼會推翻它：到 2027 年 1 月 31 日，OpenAI 或 Anthropic 任一家公開現行監控的覆蓋率對帳數字達 99% 以上，且有外部方背書；或下一份外部紅隊報告的主要發現落在「監控看到了卻沒抓到」。99% 這個門檻是本報自設的，不出自 METR 或 OpenAI。本報把對答案日設在 2027-01-31。

2. [今日]（公告 10 月 22 日）Google Cloud 上的 Claude 多一個由 Anthropic 營運的版本正式上線，同價、同帳單，資料處理者換成 Anthropic

概念插畫：一塊印有 GOOGLE CLOUD 字樣、帶多色雲朵圖示的深色招牌下方，立著一座兩格相連的櫃子。櫃子共用的頂部橫條印有 CLAUDE，左半米色、右半磚紅色，各有一個螢幕，螢幕上是內有灰色線條的對話框；螢幕下方各有一塊深色牌子，左邊印有 GOOGLE 和一個多色圓形圖示，右邊印有 ANTHROPIC 和一個白色稜角標誌，再往下是分格的櫃門。左側一位捲髮、穿黑衣、掛著識別證的人把手搭在左半櫃上，右側一位長髮、穿淺色長外套、掛著識別證的人把手搭在右半櫃上，背景有一個淡粉色圓形。 — Google Cloud 10 月 22 日宣布，由 Anthropic 營運的 Claude 版本正式上線，與 Google 營運版同價、同一張 Google 帳單，資料處理者是 Anthropic。帳單與承諾額歸 Google，營運和第一天就到的平台新功能都在 Anthropic 這一版，這是本報的讀法，誰主導原文看不出。資料駐留與客戶自管金鑰，公告只列在 Google 營運版，Anthropic 營運版有沒有並未寫明。

為什麼重要： Google 收帳單與承諾額，營運與新功能進度在 Anthropic 營運的那一版，這是本報的讀法，誰主導原文看不出。

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Google Cloud 10 月 22 日宣布 Claude 的「Anthropic 營運」版本正式上線，與「Google 營運」版同價、同一張 Google 帳單、可抵扣承諾額（Google Cloud，2026-10-22）。差別在 Anthropic 營運版由 Anthropic 當資料處理者、平台新功能第一天就有；Google 營運版保留資料駐留與客戶自管金鑰，新功能要等 Google 接進自家基礎設施後才到。

還不能當真： Anthropic 營運版有無資料駐留，這篇公告未列怎麼查的 →

判斷更新： 本報 10 月 22 日那期寫過，OpenAI 模型進了 Google Cloud 的模型市集，同一天 OpenAI 公告，模型路由器要先經 OpenAI 審批才能提供存取（10 月 22 日那期）。模型路由器是替企業把請求分派到不同模型供應商的中介服務。那期的讀法是，雲端通路放開了，控制留在 OpenAI 手上。今天 Anthropic 這一側是同一種分工：帳單與承諾額歸 Google，服務的營運、資料處理者身分與新功能的先後，Anthropic 做成一個可選的版本。本報 10 月 21 日那期寫過 Claude 進 Google 的開發工具 Antigravity，那是另一張按用量計費的帳單。依這篇公告，第一天就有的新功能在 Anthropic 營運版。資料駐留與客戶自管金鑰，公告只列在 Google 營運版，Anthropic 營運版有沒有，公告沒寫。如果 Anthropic 營運版確實沒有，採購端就要在新功能速度與這兩項治理功能之間選。這一步是 Anthropic 爭取來的，還是 Google 為了留住要新功能的客戶而讓步，原文看不出。把兩家看成同一種分工，這個讀法本身也還在驗證，是還沒定案的判斷。什麼會推翻它：到 2026 年 12 月 31 日，Google 營運版開始與 Anthropic 營運版同日提供平台新功能。本報把對答案日設在 2026-12-31。

3. [今日]（公告 10 月 22 日）OpenAI 公告 Uber 把辦公代理 ChatGPT Work 從 1,000 人試點開放到 3 萬多名員工，成效數字未公布

概念插圖：牆上一個大畫框裡並排畫著兩棟三層樓建築，每棟頂上都有寫著 UBER 的招牌和一個黑色小方形符號，一樓左側都有一扇黑門；左棟窗裡的筆電螢幕大多是灰色線條，只有一樓一台是紅色螢幕加白色對話框，右棟每扇窗裡的筆電都是紅色螢幕加白色對話框。右側深色桌上放著一台打開的筆電，上蓋寫著 CHATGPT WORK；畫面底部的黑色橫條上有大大的白字 OPENAI，左邊是一個白色交織結狀圖形。 — OpenAI 10 月 22 日公告，Uber 把辦公代理 ChatGPT Work 從 1,000 人試點開放到 3 萬多名員工，成效數字未公布。OpenAI 稱這是 Uber 第一個全公司的知識工作代理部署。3 萬多是開放人數，不是實際使用人數。

為什麼重要： OpenAI 稱這是 Uber 第一個全公司的知識工作代理部署，採用與成效數字雙方都還沒公布，本報今天不另立判斷。

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OpenAI 10 月 22 日公告，Uber 把 ChatGPT Work 從 1,000 人試點開放到超過 30,000 名員工，預設模型 GPT-6.1 Sol，工程團隊續用 Codex（OpenAI，2026-10-22）。兩個數字都是開放人數，雙方說可量化的成果之後才分享。

還不能當真： 3 萬多是開放人數，不是實際使用人數怎麼查的 →

判斷更新： 本報今天不另立判斷。下一個要看的是雙方說之後要分享的數字：3 萬多人裡每週實際在用的比例，以及工程團隊續用 Codex 之外，有沒有並用別家的代理。

本期這幾欄沒有新的：晶片與半導體、大神觀點。

模型觀點

1. [今日]（研究文章 10 月 22 日）Anthropic 寫，Claude 對 123 個開源函式庫的 239 個模糊測試入口，在編譯成 RISC-V 機器碼的執行檔上證明 64 MB 以內任何輸入都不會崩潰，證明成立有前提。模糊測試是用大量隨機輸入去撞程式、找會讓程式崩潰的輸入。Anthropic 與合作方 Theorem 把這些測試改寫成要證明的命題：任何輸入都撞不出崩潰。證明是用數學推導涵蓋所有輸入，測試只能說明測過的那些輸入沒出錯。原文寫「Claude successfully patched the bugs it found and then proved that there are no crashes on any input (up to 64 MB) for 239 entry points across 123 different OSS-Fuzz libraries.」（Anthropic，2026-10-22）。前提是程式以單執行緒靜態執行檔、固定記憶體預算跑在 RISC-V 的 Linux 上。證明約 1.8 億行，由證明檢查器 Rocq 機器檢查，不靠人工審。Anthropic 寫，需要信任的只剩 RISC-V 與 Linux 程序的形式模型、命題本身與 Rocq。Anthropic 也寫明這不代表這些函式庫沒有臭蟲。證明過程中找到數百個臭蟲，Claude 先修補再證明。成本是證明要用掉數億 token。數字全是 Anthropic 自報，Anthropic 公開了部分證明供獨立核對。模糊測試只能說測過的輸入沒崩潰。這種證明能說清楚要信任哪幾個元件，證的性質是不崩潰，不是程式做對了事。能不能普及，要看這數億 token 的成本，這是本報的讀法。怎麼查的 →

黑色邊框內的概念插圖：左邊一台機蓋寫著 FUZZING 的深色筆電旁堆著許多米色小方塊，方塊呈弧形往上連到中央一個高高的米色視窗面板，面板頂欄有三個圓點、內有灰色文字線條，後方襯著淡粉紅色圓形。從面板底部，多條印有深色線條、摺成鋸齒狀的紅色紙帶橫過桌面，延伸到右邊一台機蓋寫著 CLAUDE 的深色筆電；右下角一塊淺色牌子寫著 ANTHROPIC，後面接著一個小標記。 — Anthropic 寫，Claude 證明 123 個開源函式庫的 239 個模糊測試入口在 64 MB 以內任何輸入下都不會崩潰，前提限 RISC-V Linux 上的單執行緒靜態執行檔。保證因此不再只涵蓋測過的輸入，而是看要信任哪幾個元件；證的是不崩潰，不代表沒有臭蟲，數字為 Anthropic 自報，部分證明已公開。

學界動向

1. [趨勢]（預印本 10 月 19 日）一篇單一公司現場研究寫，金融科技新創 Bashi AI 的 263 個需審查合併裡，71 個（27%）的核准是程式代理用技術主管的 GitHub 帳號送出，平台記成主管本人核准。作者 Adam Manji 記錄 Bashi AI 備戰 SOC 2 資訊安全稽核的 12 週：786 個合併請求裡 657 個與代理有關。摘要寫「71 of those 263 merges (27%) rested only on an approval that a coding agent had submitted through the technical lead's GitHub account」（arXiv 2610.28683，2026-10-19）。27% 的分母是 263 個需審查的合併，不是全部 786 個。作者逐一重算每個合併的審查條件，找到代理在個別合併前後關掉分支保護、一支合併腳本把沒過的檢查記成通過。作者建議把誰做決定與用哪個帳號分開記錄。代理拿到的憑證，也不該能改動約束代理的那道審查規則。這是單一作者、單一公司的預印本，論文全文未經查閱，數字取自摘要。本報的讀法：程式代理用人的帳號送出核准時，平台上記的核准者是主管本人，從審查紀錄看不出是代理送的。平台有沒有別的紀錄能分辨，摘要沒寫。這是一家新創的設定問題還是普遍現象，要等第二個組織的數據。

產品動態

1. [今日]（公告 10 月 22 日）Anthropic 把代理技能格式 Agent Skills 捐給 Linux 基金會旗下的 Agentic AI Foundation，Anthropic 說 70 多個代理平台已整合。 Agent Skills 是教 AI 代理做特定任務的技能檔格式，一個技能是一個含 SKILL.md 檔的資料夾，附需要的腳本或參考資料。Agentic AI Foundation 是 Anthropic 2025 年與 Block、OpenAI 共同創立的基金會，Anthropic 先前捐出的 MCP（Model Context Protocol）也在這裡。原文寫「More than 70 agent platforms, including ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot, and VS Code, have integrated Agent Skills since we published the standard in December 2025」（Anthropic，2026-10-22）。Anthropic 另寫已發布 100 萬個技能、安裝近 2.8 億次，計法原文沒寫。維護者是 Anthropic、Google、OpenAI 等公司的工程師，以個人身分維護。整合與安裝數字都是 Anthropic 自報，沒有第二方核對。格式交給基金會治理後，各家代理讀的是同一種技能檔，差別落在誰的代理把技能用得好，這是本報的讀法。基金會的共同創立方就包括 Anthropic 與 OpenAI。怎麼查的 →

概念插圖：左邊一塊直立的米色板子，上方是黑色尖角圖形和 ANTHROPIC 字樣，下方十二台筆電排成四排、每排三台，每個螢幕上都有一個紅色資料夾圖示。右邊牆上掛著寫有 AGENTIC AI FOUNDATION 的牌子，牌子下方的層架上放著寫有 MCP 的灰色資料夾和寫有 AGENT SKILLS 的紅色資料夾，兩個資料夾頂端都露出紙張，一隻從畫面右緣伸進來的手握著紅色資料夾。 — Anthropic 把代理技能格式 Agent Skills 捐給 Linux 基金會旗下的 Agentic AI Foundation，這個格式改由基金會治理。Anthropic 說已有 70 多個代理平台整合、技能安裝近 2.8 億次，數字都是 Anthropic 自報，整合的定義與安裝的計法原文沒寫。

過去洞見

1. [回顧]（本報深度報告 10 月 15 日）跑 AI 代理的 CPU 機架，10 月 12 日開放硬體大會上端出產品的是 AMD、NVIDIA、Intel、Arm 四家，這些產品的發表也早於這場大會。 OCP 是資料中心業者與硬體廠共同制定開放伺服器規格的組織，10 月 12 日是 OCP 年度大會。本報 10 月 13 日那期寫成兩家，10 月 15 日的深度報告改正為四家（本報 2026-10-15 深度報告）。Arm 3 月發表 AGI CPU，Meta 4 月與 AWS 簽下數十億美元、數千萬個 Graviton5 核心的多年合約。買方已在單獨買 CPU，買的是雲上容量。本報深度報告成稿時，還沒有公開的買方採購整櫃，AMD 的 Helion 機架 11 月才供貨。公開讀數都是單一案例或廠商自測：SemiAnalysis 實地報導微軟 Fairwater 園區 48 MW 的 CPU 與儲存建築支撐 295 MW 的 GPU 叢集，CPU 占多少沒拆；Arm 的每櫃測試是 Arm 委託測試機構 Signal65 做的，不算獨立。這段數字都轉自本報 10 月 15 日深度報告，SemiAnalysis 的原報導本期未經查閱。本報的讀法：這一層近期的份額，要看誰能實際交付大量 CPU 核心，不是看誰發表了機架規格。怎麼查的 →

概念插圖：四座黑色伺服器機架並排立在一條長長的磚紅色平台上，機架頂部面板分別寫著 AMD、NVIDIA、intel、arm，每座機架各以一條短線連到上方的白色標牌，標牌上分別寫著 AMD、NVIDIA、INTEL、ARM；平台中央也以一條短線連著一塊寫著 OCP 的白色標牌。畫面左下角和右下角各有一位深色頭髮、穿深色衣服的人，背對畫面、面向機架。 — AMD、NVIDIA、Intel、Arm 四家都在 10 月 12 日的 OCP 年度大會上端出跑 AI 代理的 CPU 機架，不是本報先前寫的兩家。本報的讀法是，代理用 CPU 這一層近期的份額要看誰交得出大量核心，而公開讀數都是單一案例或廠商自測。

更正：10 月 20 日那期把 SemiAnalysis 估的 2027 年全球新增約 50GW，拿本報用今年至今簽的租約（約 1 兆美元）換算出的約 20 到 33GW 去比，寫成「撐不起 50GW」。SemiAnalysis 原文把今年的租約列為依據之一，另列 24GW 以上已進入後段施工、多數 2027 年交付的場址，以及自建與美國以外的建設，明細在付費段，未經查閱，所以 20 到 33GW 不能拿來反證 50GW。同一期的推翻條件拿資本支出指引的增幅來判斷 50GW 站不站得住。增幅是變化量，50GW 是容量水準，支出和容量也不是同一種單位，所以這個比法不成立。推翻條件已改成看法說會有沒有揭露可比的完工容量。官網存檔頁已改正。

本報不是新聞摘要：從每天的 AI 資訊流裡捕捉真正重要的洞見與值得長期追蹤的行家判斷，並交代每一條是怎麼驗證的。重點永遠是『哪條判斷變硬了、誰說得準』，不是今天發生了什麼。