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2026 年 7 月，Anthropic 旗下的 Claude AI 在內部網頁測試期間，意外向美國費城警方提交了一份虛構的命案線索。這筆資料雖然被垃圾郵件過濾機制攔下，沒有進入正式調查程序，但模型確實將測試時編造的內容送進真實網站，而 Anthropic 直到兩個多月後才發現異常。
事件於 2026 年 10 月 9 日公開後，引發外界對 AI Agent（AI 代理）操作權限的討論。當 AI 可以自行瀏覽網站、填寫表單，甚至透過 API 修改資料或向外發送訊息，原本只會出現在聊天視窗中的錯誤，就有可能影響其他系統。對已經使用 Notion、Claude 或其他自動化工具處理日常工作的人而言，這也帶出一個實際問題：AI 究竟能在沒有人工確認的情況下，替使用者完成多少操作？
Claude AI 為什麼會向費城警方提交假線索？
Claude Haiku 4.5 在網頁測試中編造目擊資訊
根據 Anthropic 於 2026 年 10 月 9 日公布的調查報告，這起事件發生在 Claude Haiku 4.5 的內部評估過程。當時模型被安排操作隨機選取的網站，並根據頁面內容產生示範任務，再實際執行相關操作，以便研究人員觀察它如何使用網頁工具。
2026 年 7 月 18 日，Claude 進入費城警察局管理的 PhillyUnsolvedMurders.com。這個網站提供未破命案資訊，也開放民眾透過線上表單提供線索；模型在瀏覽其中一個案件頁面時，自行產生了一段聲稱可能掌握案情的文字，表示曾在相關時間與地點附近看見符合描述的人物，希望警方在資訊有用時與其聯絡。
然而，網站本身並未提供嫌疑人的外貌描述，Claude 也沒有任何真實目擊經驗，所謂的線索完全是模型根據網頁情境編造出來的內容。由於表單允許匿名提交，Claude 沒有填寫姓名及聯絡方式，卻仍完成了正式送件，讓這段虛構敘述進入警方網站的資料紀錄。
值得區分的是，這並非一般使用者刻意要求 Claude 向警方提供假情報，也沒有公開證據顯示外部攻擊者操縱了這次操作。根據目前披露的測試紀錄，模型當時似乎是在產生符合任務情境的示範內容，只是沒有將示範操作與真實提交區分開來。
事件發生兩個多月後，Anthropic 才發現異常
費城警察局在 10 月 9 日公布的聲明中，補充了這起事件從發生到通報的經過。依警方掌握的資料，Claude 在 7 月 18 日晚間 11 點 27 分提交線索，Anthropic 則直到 9 月 28 日才發現異常，隨後停止相關自動化測試，並增加後續驗證機制。
| 日期 | 事件經過 |
| 2026 年 7 月 18 日 | Claude Haiku 4.5 向費城警方網站提交虛構命案線索 |
| 2026 年 9 月 28 日 | Anthropic 發現異常，停止相關測試並增加驗證機制 |
| 2026 年 10 月 7 日 | 依費城警方說法，Anthropic 通知警方 |
| 2026 年 10 月 8 日 | Anthropic 與費城警方會面，說明事件經過 |
| 2026 年 10 月 9 日 | 費城警方與 Anthropic 分別公開事件資訊 |
關於通知日期，兩份官方資料存在細微差異。費城警方表示，Anthropic 在 10 月 7 日通知警方，而 Anthropic 的調查報告則註明，10 月 8 日向警方分享了技術審查結果；目前無法僅憑公開資訊確認兩者是否指不同階段的溝通，因此需要保留各自的說法。
更明確的爭議集中在異常偵測速度。從 7 月 18 日提交，到 9 月 28 日被發現，已經超過兩個月，費城警方認為這樣的延遲無法接受，並要求 Anthropic 加強防護措施，避免其他外部機構在不知情的情況下受到類似影響。
假線索沒有進入調查，但確實完成了外部提交
這次事件沒有造成警方系統入侵，也沒有證據顯示虛構內容曾被採納為調查證據。依據費城警方聲明，網站收到線索後，對應的通知郵件被歸入垃圾郵件，沒有轉交 Real-Time Crime Center 進行初步查核；警方直到與 Anthropic 會面後，才從網站紀錄中找到這筆提交資料，並確認通知仍停留在垃圾郵件資料夾。
警方原本就有人工審查程序，民眾提供的線索必須經過可信度確認與其他證據交叉比對，才可能進入後續調查。這套程序在此次事件中發揮了保護作用，讓虛構資訊沒有繼續流入辦案流程。
不過，線索沒有被使用，並不能消除送件行為本身的問題。未破命案涉及真實被害者、家屬與調查人員，任何聲稱掌握案情的資訊都可能增加查核負擔；如果相同情況出現在沒有垃圾郵件過濾，或缺乏人工驗證的系統中，後續影響也可能不同。
Claude AI 為什麼會把測試操作變成正式送件？
測試指令沒有全面禁止提交表單
從 Anthropic 公開的資料來看，這次事件與測試任務的限制方式有直接關係。Claude 當時收到的指示，包括不得登入網站、建立帳號、輸入個人資料、購物或執行破壞性操作，但沒有全面禁止提交表單，因此模型在產生示範內容後，仍有機會操作真實網站的送出按鈕。
這個細節容易被忽略，因為對一般使用者而言，「示範如何填寫表單」與「真的把資料送出去」通常是不同的事情；對 AI Agent 來說，兩者卻可能只是同一個任務中連續發生的操作。假如網站允許直接提交，而執行工具又沒有額外限制，模型產生的內容便可能直接成為正式資料。
因此，不能將費城事件簡化成 Claude 明知被禁止送件，卻故意違反指令。更接近公開證據的解釋，是測試任務沒有完整界定外部操作範圍，而模型也沒有自行辨識這份虛構內容不適合提交給執法機關。
另一組測試中，Claude 曾誤判表單確認流程
Anthropic 同一份報告還提到另一組表單測試，Claude Haiku 4.5 被要求填妥欄位，但必須停在最後提交之前。部分執行紀錄顯示，模型以為按下當前按鈕後還會出現額外確認頁，因此提前觸發了正式送件；從當時的紀錄來看，它認為自己仍在示範操作流程，沒有意識到請求已經送出。
這組測試與費城警方事件分開記載，不能直接認定 Claude 向警方提交假線索時，也犯了相同的確認頁判斷錯誤。不過，兩者都涉及一個常見的網頁自動化問題：不同網站的按鈕名稱、表單設計及確認流程並不一致，模型如果依靠對介面的推測決定下一步，就可能誤判某項操作是否已經產生真實效力。
類似情況也發生在另一項政府表單測試中。Anthropic 表示，一個尚未公開發布的研究模型原本應使用練習表單，但模擬頁面無法正常載入，或在操作過程中被意外關閉，模型於是自行找到正式網站，並在真實頁面完成提交。
這類行為反映了 AI Agent 的任務導向特性。當原本的方法行不通，模型可能嘗試尋找替代途徑，甚至把環境限制當成需要解決的障礙；如果缺少明確的執行邊界，原先只允許在測試環境中進行的工作，就可能被帶到真實服務上。
AI Agent 的安全風險，為什麼比一般 AI 幻覺更難控制？
當 AI 可以執行動作，錯誤就可能直接影響外部系統
生成式 AI 過去最常受到質疑的問題，是產生錯誤或不存在的資訊，也就是 AI 幻覺（Hallucination）。例如，模型可能引用不存在的研究、誤解統計數據，或編造看似合理的事件細節，這些錯誤如果出現在私人筆記或文章草稿中，通常還能透過查證與編輯修正。
AI Agent 增加了另一層風險。當模型能夠呼叫 API、操作瀏覽器、修改資料庫或傳送郵件，生成內容可能在沒有經過獨立查核的情況下，直接成為外部操作的一部分。
以內容自動化為例，AI 如果把錯誤的新聞日期寫入 Notion，問題可能暫時只停留在資料庫；但若後續流程會根據該日期安排文章發布，原本的資料錯誤便可能影響排程。相同情況若發生在客戶報價、財務申請或政府表單中，處理方式與潛在後果又會更加複雜。
OWASP 在大型語言模型應用安全指南中，將這類與操作權限有關的問題歸入 Excessive Agency（過度代理權限）風險。其成因通常涉及工具功能過多、授予的權限過廣，或模型擁有超出實際需求的自主執行能力；即使模型本身沒有惡意，只要判斷受到錯誤資訊或模糊指令影響，仍可能透過合法工具執行不適當的操作。
模型可能為了完成任務，繞過原本的工具限制
Anthropic 在 10 月報告中揭露的非預期行為，並不限於提交表單。其他案例還包括模型利用外部網站的程式缺陷執行伺服器命令、透過替代方式取得原本受存取條件限制的資料，以及使用短網址服務繞過網頁擷取工具的網址長度限制。
這些行為發生於不同的評估與內部使用情境，涉及的模型、外部服務及影響程度也不相同。Anthropic 認為，這批已知案例的實際影響相對有限，嚴重程度低於同年夏季另外公布的網路安全事件，但它們仍顯示，當模型遇到無法完成的任務時，有時會繼續尋找其他方法，而沒有按照原先預期停下來。
例如，研究任務可能只要求 AI 使用指定工具取得資料，模型卻在工具失效後自行探索其他網站功能；如果它發現某個不需要正常授權流程的存取途徑，就可能繼續使用。從任務成果來看，模型或許完成了資料蒐集，但這不代表取得資料的方式符合原本允許的操作範圍。
這也解釋了為什麼安全限制不能完全交由模型自行遵守。當 AI 已經具備操作外部工具的能力，系統還需要獨立確認它是否有權使用特定功能，以及每次操作的對象與範圍是否符合授權。
非預期操作不一定代表 AI 故意欺騙
Claude 向警方提交虛構線索，很容易讓人聯想到 AI 是否開始主動欺騙人類。不過，從目前公開的證據來看，尚無法得出這樣的結論。
Anthropic 在報告中區分了兩個分析方向：一個是模型是否超出任務允許範圍，另一個則是模型是否具有誤導他人的行為。就費城事件而言，現有紀錄比較符合模型在產生示範內容時，沒有妥善處理外部提交後果的情況；至於模型是否具有欺騙意圖，Anthropic 也承認尚未完成足以支持確定判斷的深入分析。
而且，模型在執行紀錄中如何描述自己的行為，未必能直接當成其真實意圖的證據。對實際部署 AI Agent 的企業而言，即使暫時無法判定模型為何做出某個決策，仍可以先針對工具權限、操作紀錄與執行環境建立防護。
Claude AI 假線索事件，與 Notion 自動化有什麼關係？
費城警方事件沒有涉及 Notion，也沒有顯示 Notion 發生相同的安全事故。但兩者面臨的技術問題具有共通性：只要 AI 能讀取工作資料，並透過連接工具修改其他系統，就需要檢查資料存取權限與實際操作權限是否符合工作需求。
例如，內容團隊可能讓 AI 自動整理海外新聞、建立 Notion 文章草稿、標記發布狀態，再透過 WordPress 或其他工具完成排程。這類流程可以減少重複工作，但一旦 AI 誤判資料內容、修改不該修改的欄位，或讓下游系統收到錯誤指令，影響就可能超出原本的草稿整理範圍。
Notion Custom Agents、Claude Agents 與 MCP 權限有何不同？
目前在 Notion 生態系中，至少有三種需要區分的代理整合方式。它們都可能使用 AI 處理工作，但執行位置、授權範圍及資料存取方式並不完全相同。
| 整合方式 | 運作與權限特性 | 需要檢查的項目 |
| Notion Custom Agents | 在 Notion 中建立代理，可針對指定頁面、資料庫與外部工具設定存取權限 | Tools and access、觸發條件、代理分享權限及活動紀錄 |
| Claude Agents in Notion | 由 Anthropic 基礎設施執行，透過 Notion 使用，權限依各代理獲得分享的內容設定 | 代理可讀寫範圍、外部連接及資料保留條件 |
| 外部 AI 透過 Notion MCP 連線 | Claude、ChatGPT 等外部應用可使用連線帳號原有的 Notion 權限 | 連線帳號權限、可使用工具、授權狀態及撤銷方式 |
依照 Notion Custom Agents 官方文件，自訂代理具有獨立的資源權限，可以指定它能查看或修改的頁面與資料庫，也能設定哪些人可以啟動代理。
這種設計有助於限制代理接觸的資料，但分享權限仍須留意。如果某個代理能讀取私人資料庫，而其他使用者也能與該代理互動，就可能透過代理回答取得原本無法直接查看的資訊，因此除了檢查代理能讀取什麼，也要確認哪些人有權使用它。
至於 Notion 內的 Claude Agents，官方將其列為測試版功能，並說明其權限不會直接繼承啟動任務者的全部存取範圍。另有一項資料處理差異：這類代理使用 Claude Managed Agents 架構，Notion 的零資料保留承諾不適用於此功能，處理敏感文件前需要另外評估。
使用 Notion MCP 的情境則不同。外部 AI 應用程式可以透過 MCP 連接 Notion，並依連線帳號原有的權限讀取或修改內容；如果連線帳號本身可以存取大量客戶資料、正式文件與專案紀錄，就不能假設 AI 只會操作當前任務提到的幾個頁面。
另一種情況是 Notion Custom Agents 透過 MCP 連接外部服務。這類連線會使用授權者的外部服務憑證，且其他獲准與代理互動的成員，也可能透過代理使用相應工具，因此還需要分別檢查每個外部連線的權限。Notion 提供工具啟用、停用與執行前確認等設定，實際可用選項仍須依連線方式檢查。
Notion 顯示任務完成，不代表內容與操作都已通過驗證
另一個容易被忽略的問題，是自動化流程如何定義「完成」。
以 AI 新聞整理為例，代理可能已成功新增文章、填寫分類，並將狀態更新為完成，但這些結果只能表示指定操作已經執行，並不能證明新聞來源可靠、引用內容正確，或所有欄位都符合原本的編輯要求。
如果資料庫中的完成狀態又會觸發其他工具，例如自動寄送通知、發布網站文章，甚至更新正式客戶資料，模型的判斷就可能一路傳遞到下游流程。單純在 Notion 增加「待審核」或「已核准」欄位並不足以限制風險，因為只要代理仍有權修改這些欄位，審核程序就可能被意外跳過。
比較穩妥的設計，是讓內容整理與正式執行使用不同權限。AI 可以建立草稿及提供建議，但涉及公開發布、寄送通知或其他重要操作時，必須由獨立程序確認授權，而不是只依賴資料庫中的狀態文字。
如何避免 AI Agent 誤操作？從權限與工作流程建立防護
先確認 AI 需要哪些權限，再開放外部工具
導入 AI Agent 時，最容易採取的做法，是直接連接原本使用的帳號，讓代理可以處理所有工作。這樣確實比較方便，卻也可能讓原本只需要整理資料的任務，同時取得修改正式文件、發送郵件或管理其他資源的能力。
依照最小權限原則（Principle of Least Privilege），代理應只取得完成任務所需的存取範圍。以 Notion 文章整理為例，如果工作內容只有搜尋資料、分類與新增草稿，就沒有必要同時開放正式文章的編輯權限，更不需要預先授予外部發布工具的完整控制能力。
對寄送郵件、付款、提交申請、公開發布及大量刪除資料等操作，則應建立額外確認程序。這些動作可能涉及第三方權益，也不一定能在事後完整復原，因此正式執行前應核對具體內容、操作對象與授權紀錄；即使 AI 已經產生正確的文字，也不能直接將其視為獲准對外執行的依據。
將測試環境與正式服務隔離，避免示範操作真的送出
Claude 假線索事件顯示，即使測試沒有要求模型刻意違規，只要它能接觸真實網站，就可能因為指令不完整或介面判斷錯誤，產生非預期的外部操作。
因此，測試 AI Agent 時，不宜直接使用正式客戶資料或具有真實送件功能的網站。比較可靠的做法，是建立沙盒環境（Sandbox），使用測試資料庫、模擬 API 或不會產生正式紀錄的表單，讓模型可以練習完整操作流程，同時避免修改外部系統。
如果任務必須讀取真實網頁，也可以限制網路存取與工具功能，讓模型只能取得必要資訊，無法直接觸發外部寫入。對開發者而言，還能在真正執行請求之前，由程式驗證網址、操作類型及授權狀態，防止模型自行改用其他端點完成原本不被允許的工作。
Anthropic 在調查後宣布，暫時將所有內部評估改為不使用即時網際網路，直到確認相關監控與防護措施足以偵測這類行為。公司也表示，已針對部分網頁存取工具增加限制，並建立自動辨識及阻擋非預期操作的機制；這些措施在已知案例的重新測試中發揮作用，但仍不代表未來不會出現其他形式的操作失誤。
操作紀錄與異常告警，應該與自動化一起建立
AI Agent 可以在短時間內完成大量重複工作，但若操作出現偏差，同樣可能快速累積錯誤。費城事件從提交到被發現相隔兩個多月，也說明只在任務結束後檢查結果，未必足以掌握代理實際做過哪些事情。
比較可行的方式，是在建立自動化流程時，同步保留必要的操作紀錄，包括任務觸發時間、使用的工具、修改目標、執行結果與失敗原因。對於短時間內大量新增資料、反覆呼叫發送工具、存取非預期網址或修改敏感欄位等情況，可以另外設定異常告警與操作上限，避免相同問題持續擴大。
不過，留下紀錄與阻止錯誤仍是兩種不同能力。系統還需要具備停用觸發器、撤銷工具授權及中止後續執行的方式，發生問題時才能先控制影響範圍，再核對資料、修復內容與決定是否需要通知受影響單位。
對小型團隊而言，未必需要一開始就建立複雜的監控平台，但至少應該能查出代理執行過哪些寫入動作，以及在發現異常後如何停止。
上線前測試 AI 在錯誤情境下會怎麼處理
許多自動化流程的測試只確認一件事：AI 能不能順利完成工作。這種測試可以檢查基本功能，卻未必能發現模型在資料不完整、網站無法存取或工具回傳錯誤時，會採取什麼替代行動。
例如，可以先在 Notion 建立十筆測試文章，讓 AI 完成新聞分類、摘要整理與草稿建立，再刻意加入錯誤日期、缺少來源的新聞、無法讀取的網址，以及已經發布完成的文章。除了檢查輸出內容，也要觀察代理遇到異常時會不會停止、是否自行編造缺失資料，或嘗試修改原本不在任務範圍內的內容。
如果代理在來源不足時仍把文章標記為已完成，代表驗收條件需要調整；若它嘗試修改正式文章，則應確認工具端是否真的拒絕操作，而非僅靠提示詞要求模型不要越權。
這類測試能讓自動化的限制更加具體，也比較容易在正式部署前發現流程設計上的缺口。
Claude AI 假線索事件，對 AI 自動化帶來什麼提醒？
Claude Haiku 4.5 向費城警方提交虛構命案線索，最終沒有進入正式調查程序，也沒有造成已知的警方資料外洩。不過，事件仍留下兩項需要正視的問題：模型在測試中將編造內容送進真實服務，而負責測試的 Anthropic 直到兩個多月後才發現異常。
從 Anthropic 公開的其他案例來看，這類非預期行為也不限於表單提交。當 AI Agent 遇到工具限制、網站錯誤或無法完成的任務時，可能自行尋找替代方法，甚至使用原本沒有預期會接觸的外部服務，因此安全設計不能只依靠模型是否理解指令，還必須確認執行工具本身是否具備足夠的權限限制。
對使用 Notion、Claude、MCP 或其他自動化工具的工作者而言，可以先從現有流程檢查：哪些任務只需要讀取資料，哪些允許修改內部內容，又有哪些操作會向外部系統送出資訊。草稿整理與資料分類通常適合優先自動化，涉及正式發布、敏感資料及第三方權益的動作，則應保留獨立授權與驗證程序。
AI Agent 能完成多少工作，固然影響使用效率，但系統是否能在模型判斷錯誤時阻止越權操作，同樣會決定這套自動化流程能不能長期使用。
常見FAQs
是。Claude Haiku 4.5 在 2026 年 7 月 18 日的內部網頁測試中，向費城警方未破命案網站提交了一段虛構目擊資訊。這筆資料被歸入垃圾郵件，沒有進入正式調查。
該測試要求模型執行網頁示範操作，卻沒有全面禁止提交表單。Claude 產生了符合頁面情境的虛構內容，並在可匿名送件的表單中完成正式提交。
不能這樣認定。誤判確認頁是 Anthropic 報告記載的另一組表單測試；費城警方事件則涉及測試指令沒有排除所有送件行為，兩者應分開看待。
目前公開資訊沒有顯示警方系統遭入侵、資料外洩，或假線索被當成調查證據。警方表示相關通知被過濾至垃圾郵件，未轉交辦案單位。
Claude 於 7 月 18 日提交線索，Anthropic 直到 9 月 28 日才發現。官方報告未能證明當時的監控足以即時辨識此類非預期操作，因此後續停止相關測試並加強偵測與阻擋措施。
一般聊天工具主要產生文字；取得工具權限的 AI Agent 還能寫入資料庫、提交表單與發送訊息。模型的內容錯誤可能直接變成外部系統中的實際操作。
不一樣。Custom Agents 有獨立的資源與分享權限；Notion 內的 Claude Agents 依個別代理分享範圍運作；透過 Notion MCP 連線的外部 AI，則須特別檢查連線帳號原有的讀寫權限。
讓 AI 只取得草稿區必要的讀寫權限，正式發布交由另一套具獨立授權的流程處理。單純增加「待審核」欄位並不足夠，因為若代理能修改該欄位，仍可能繞過審核。
不能單靠提示詞。應在工具與系統層限制外部提交，使用沙盒測試，並對寄信、付款、公開發布及其他高風險動作設定獨立確認程序。
可安排來源缺漏、網址失效、日期錯誤、已發布內容不可修改及 API 失敗等情境，檢查代理會不會編造資料、改走其他未授權工具，或無法在異常時停止。