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- 科技新聞
- March 18, 2026
OpenClaw「龍蝦」為何被點名？香港網絡安全中心警告：風險不只像聊天式 AI 那麼簡單
香港網絡安全中心近期就名為 OpenClaw、外號「龍蝦」的工具/框架提出警告，特別強調其帶來的網絡風險可能「遠超」一般人對聊天式 AI 的想像。這類提醒值得重視，原因不在於「AI 一定更危險」，而是工具形態不同：聊天式 AI 多半停留在內容生成與對話層面；而可被用於自動化流程、整合外部資源、呼叫系統功能的工具，一旦落入不當使用情境，影響面就會更貼近真實攻擊鏈。 在不少攻擊事件中，真正造成損失的往往不是單一漏洞，而是「偵察 → 釣魚/入侵...
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- 科技新聞
- March 17, 2026
Manus AI「My Computer」桌面版上線：AI 助理走進你的電腦，值不值得裝？
Manus AI 推出桌面應用程式「My Computer」，訊號很明確：AI 不再只停留在網頁聊天框，而是要更貼近你每天打開的作業系統與工作流程。對內容工作者、行銷與營運、產品與工程團隊來說，這類「桌面型 AI 助理」若做得好，可能比新增一個聊天工具更有實際效益；但同時也把權限、隱私與企業控管的門檻拉得更高。 從「問答」走向「桌面協作」：My Computer 的關鍵意義...
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- 科技新聞
- March 16, 2026
Gemini 全港開放：Google 把 AI 助理推向每位香港用戶，會改變你的工作與搜尋習慣嗎？
Google 宣布把 Gemini 體驗進一步擴展至全港所有用戶，代表香港用戶不再只限於部分帳戶或特定入口才能使用 AI 助理，而是更「預設可用」、更貼近日常 Google 服務的一次推進。對一般人來說，這不只是多了一個聊天機械人，而是 Google 正把「搜尋、內容產出、個人助理」三件事逐步合併。...
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- 科技新聞
- March 16, 2026
騰訊「龍蝦」AI 矩陣來了：手機遙控電腦、辦公自動化到底能改變什麼？
馬化騰近期在公開場合提到，騰訊正在推進全系統的「龍蝦」AI 矩陣，主打把 AI 助理能力嵌入多個產品線，並強調一個很具體的使用情境：用手機遙控電腦，進一步做到「自動化辦公」。這類宣示不只是多一個聊天機器人，而是把「工作流程」本身交給 AI 與跨裝置能力重新編排。 在近一年生成式 AI 競賽裡，許多廠商從「會回答」走向「會做事」。騰訊這次把重點放在跨裝置操控與辦公自動化，等於是在宣告：AI 的價值不只在內容生成，而是在把零碎的操作步驟變成可委派、可追蹤、可回放的任務。...
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- 科技新聞
- March 15, 2026
OpenClaw 遭點名有配置風險：私有化部署 AI 智能體前，企業最該先補上的安全課
OpenClaw 被警示，問題不只在工具本身 開源 AI 智能體 OpenClaw 近日因配置風險受到官方安全警告，再次提醒市場一件常被低估的事：AI 系統的風險，很多時候不是模型能力本身，而是部署方式、權限設計與周邊元件的安全管理。 對許多企業來說，選擇開源智能體框架的原因很直接：可客製、可私有化、可降低授權成本，還能更快串接內部知識庫、工單系統、CRM、文件平台或自動化流程。不過，正因為這類系統通常需要接觸 API、資料庫、外部工具、執行環境與管理後台，一旦預設設定不當、驗證機制不足，或暴露了不該公開的服務介面，就可能把...
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- 科技新聞
- March 14, 2026
SkillHub 被指「整庫搬運」ClawHub 技能資料：平台資料戰怎麼打、誰會受傷？
近期有指控稱，騰訊旗下的 SkillHub 疑似以大規模自動化方式抓取（scraping）ClawHub 上的「全部技能資料」，並將內容直接導入自家平台。若情況屬實，這不只是兩個產品之間的口水戰，而是典型的「資料即護城河」競爭：當資料可以被快速複製，平台的差異化、創作者的權益，以及使用者的信任都會被迫重新洗牌。 這次爭議的核心，不是「抄襲」兩個字那麼簡單 所謂大規模抓取，通常指透過爬蟲程式自動讀取對外可見頁面、API 回傳或前端載入的資料，再進行整理與匯入。與「使用者手動搬運」不同，爬蟲的特性是：速度快、規模大、可長期運行，並可能繞過原站的流量與授權機制。 這類事件的關鍵爭點往往落在三層： 契約層（服務條款/robots.txt）：即使內容可被瀏覽，也不代表允許被大量擷取再商用；條款若明確禁止，自動化抓取可能構成違約。 權利層（著作權/資料庫權/不正當競爭）：單一「技能條目」若缺乏創作性，著作權未必站得住腳；但「大量匯編、結構化」的資料庫、標註系統、分類體系，可能牽涉不同法域對資料庫或不正當競爭的保護。...
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- 科技新聞
- March 13, 2026
Claude Code Security 為何成為新一代程式碼防護關鍵？企業資安從「掃漏洞」走向「AI 內建治理」
Claude Code Security 之所以引發討論，不只因為它把「AI 寫程式」拉進企業開發流程，更關鍵的是：它把資安從事後的掃描與稽核，往前推到「需求—撰寫—提交—部署」的每一步。 在過去，多數團隊依賴 SAST/DAST、依賴套件掃描、WAF 或雲端防護來補洞；但 AI 生成程式碼的普及，讓漏洞不再只是「工程師不小心」，而是「產出速度暴增、審查壓力倍增」。Claude...
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- 科技新聞
- March 12, 2026
Seedance 2.0 串流盜版風暴：MPA 為何盯上 ByteDance？一篇看懂版權攻防與平台風險
Seedance 2.0 引發的「串流盜版」爭議，之所以迅速升溫，關鍵不只在於內容是否侵權，而在於它把盜版的分發模式帶進了更像「平台化、演算法化、流量化」的階段：不是單一網站偷偷上傳，而是可能透過社群導流、鏡像站輪替、串流播放降低下載痕跡，讓取締與追責變得更困難。 在這場風暴中，MPA（美國電影協會）代表多家大型片商的利益，對外展現的是「持續清除侵權來源」；但真正的戰線，往往更靠近「流量入口、分發管道、基礎設施與商業化」——也因此外界把目光放到 ByteDance 相關生態與其可能扮演的角色上。 Seedance 2.0 到底踩到哪條線？ 若一個服務或工具被指稱提供未授權影片的串流觀看，常見的法律爭點不只是一句「有沒有盜版」，而是：...
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- 科技新聞
- March 11, 2026
DeepMind GraphCast 把 10 天全球天氣「壓縮到 1 分鐘」：為何它能贏過頂尖傳統預報？
DeepMind 近期展示的 GraphCast，把原本需要大量超級電腦算力的全球數值預報，變成「約 1 分鐘就能產出未來 10 天」的成果，而且在多項評估指標上，準確度可超越傳統被視為標竿的全球預報系統。這不只是 AI 又贏一次比賽而已，它更像是在重新定義「預報速度、成本與可用性」之間的平衡。 從「解方程式」到「學會大氣如何變化」...
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- 科技新聞
- March 10, 2026
Perplexity Computer 多模型 AI 代理來了：企業級「數位員工」能做什麼？流程重塑與實戰落地全解析
Perplexity 推出的 Perplexity Computer 主打「多模型 AI 代理（agent）」：不只回答問題，而是能像數位員工一樣，在目標導向下拆解任務、呼叫不同模型與工具、跨系統完成一段工作流程。對企業而言，這件事的重要性不在於又多了一個聊天機器人，而是它把 AI 從「知識查詢」推進到「可交付成果的流程執行者」。 這篇文章會用企業落地的視角，拆解...
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- 科技新聞
- March 9, 2026
OpenAI Codex Windows 桌面版實戰指南：多代理協作開發、提速流程與安全落地重點
不少團隊把 AI 寫程式的期待放在「更快產出」，但真正卡關的常是：需求拆解、跨檔案修改、測試與回歸、Code Review、以及安全邊界怎麼管。OpenAI Codex Windows 桌面應用程式的價值，正是在「把 AI 變成可協作的開發隊友」，並用多代理（multi-agent）分工把開發流程串起來，同時降低把機密與風險放進工具裡的顧慮。 以下以...
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- 科技新聞
- March 8, 2026
Anthropic「AI 取代偵測器」是什麼？企業與員工用一套方法，看懂哪些工作正被自動化吞噬
Anthropic 推出「AI 取代偵測器」（可理解為一種工作被自動化取代程度的評估工具），把許多企業一直想做、卻很難做得一致的事變得更具體：不是泛泛談「AI 會不會取代我」，而是把日常工作拆成流程與任務，評估哪些環節最容易被 AI 介入、哪些仍高度依賴人類判斷，並提供可用於決策的訊號。 這類工具之所以引起關注，原因很現實：AI 進入組織的速度，往往比「職務重新設計、教育訓練、治理與風險控管」更快。若缺乏一個共同語言，內部討論很容易變成兩極——一方恐慌、一方迷信效率。 這個「偵測器」到底在偵測什麼？ 把「被取代」講清楚，通常要分成三層：...
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