AI巨頭瘋狂掃書，台灣也是供應來源！563公噸書籍運美，揭開Anthropic神祕「巴拿馬計畫」
AI公司為了訓練大型語言模型（LLM），正積極在全球收購紙本書籍，甚至將書籍切開、掃描成數位資料。 Anthropic一項代號為「巴拿馬計畫」（Project Panama）的祕密購書行動近日再度引發關注，而台灣也被揭露是書籍供應來源之一。
韓國《中央日報》10月19日分析海運紀錄發現， 台灣圖書通路商聯合發行（United Distribution Co.）自2024年11月起，分16批將約563公噸書籍運往美國，買方是二手書商Better World Books 。這家公司正是Anthropic大量收購紙本書籍的重要合作對象。
更值得注意的是，Anthropic內部文件也出現聯合發行的供書訂單紀錄，顯示台灣圖書通路商已被納入這項跨國採購計畫的洽談範圍。
台灣563公噸書籍運往美國，可能還包含中國簡體書
這批書籍透過台北、高雄、基隆等港口出口，最近一批在2026年9月4日抵達美國。交易受到關注，關鍵在於美國作家集體控告Anthropic侵權的Bartz案，法院文件揭露，Anthropic曾與台灣、日本及韓國的圖書通路商洽談供貨。
一份2024年11月27日的內部會議文件顯示，Anthropic當時已與日本日販集團簽訂供書協議，韓國熊津Booxen的合約條件也已獲內部核准；至於台灣聯合發行，文件則提到「第四批訂單」，相關合約正在進行內部簽核。
文件中還出現「來自中國的簡體中文書」字眼。《中央日報》據此推測，在美中關係緊張、難以直接從中國進口書籍的情況下，Anthropic可能試圖透過台灣間接取得簡體中文書。
Anthropic「巴拿馬計畫」曝光！為何買書後要切開掃描？
根據《華盛頓郵報》2026年1月報導，Anthropic高層早在2024年初便加速推動代號為「巴拿馬計畫」（Project Panama）的書籍採購與數位化行動，Better World Books正是其倚重的書商之一。
Bartz案解封的內部規畫文件，甚至直接將這項計畫描述為「破壞性掃描全世界所有書籍的行動」，並寫下「我們不希望外界知道我們在做這件事」。
為了將大量紙本書籍轉成AI訓練資料，Anthropic曾規畫在半年內處理50萬至200萬冊書籍。根據一家掃描廠商的提案，處理流程是先利用機器切除書背，再將散開的書頁送入高速掃描機，完成數位化後，剩餘紙張便交由回收業者處理。
這種方式能快速處理大量書籍，代價卻是原本完整的紙本書遭到破壞。當採購範圍擴及絕版書、稀有書時，也引發出版界對文化保存的疑慮。
Anthropic為何如此積極收購實體書？主要原因在於，書籍通常具有經過編輯、結構完整的文字內容，有助於提升AI模型的訓練品質，也能補充日益受限的網路資料來源。
早在2023年1月，一名Anthropic共同創辦人就在內部文件中提出，透過書籍訓練模型，可以讓AI學會「怎麼把文章寫好」，避免只模仿網路上品質參差不齊的文字。
在網路訓練資料逐漸受到限制的情況下，過去存放在書店、倉庫與圖書館裡的紙本書，也成為AI公司爭取的重要資料來源。
研究機構Epoch AI於2024年推估，若當時的發展趨勢持續，人類生成的公開文字訓練資料可能在2026年至2032年間面臨耗盡。另一方面，愈來愈多網站開始限制AI爬蟲存取，Data Provenance Initiative在2024年的研究發現，常用網頁訓練資料集C4的主要網站中，按文字量計算，已有25.9%拒絕OpenAI爬蟲抓取。
在這樣的背景下，過去存放在書店、倉庫與圖書館裡的紙本書，逐漸成為AI公司爭取的資料來源。
日本也遭AI公司大量掃書！出版社為何不滿？
台灣並非唯一被捲入這波AI購書潮的亞洲市場。根據《日經亞洲》10月8日報導，日本最大圖書通路商之一的日販集團控股，在2024年12月至2025年12月間，曾將大量日本書籍出版協會會員出版社的書籍出售給Anthropic。
日販與台灣聯合發行的角色相似，都是連接出版社與書店的圖書通路商。這也引發出版界不滿：出版社原本透過通路商銷售書籍，卻可能在不知情的情況下，讓自己的作品成為AI公司的訓練素材。
交易隨Bartz案法院文件曝光後，日本書籍出版協會於2026年9月中旬要求日販說明。日販10月5日承認確實出售書籍，但表示不知道這些書會被用於AI訓練，並強調交易合法。一家大型出版社則批評，日販未事先告知合作多年的出版社，缺乏誠信；部分出版社同時也是日販主要股東，更讓爭議複雜化。
Anthropic則回應，購買實體書訓練大型語言模型在AI產業相當普遍，並強調公司的資料取得計畫未涉及購買及銷毀珍本書，也否認訓練完成後便大量銷毀書籍的說法。
除了大型圖書通路商，日本二手書市場也感受到異常的採購需求。
擁有約500家會員的東京古書店公會表示，今年7月曾接到疑似美國二手書商的詢問，希望尋找長期供貨對象，潛在採購量可能高達數十萬冊。7月至9月間，部分古書店陸續收到數百至上千冊的訂單，涵蓋人文、社會科學等不同領域，而且每本書都不重複。
這種廣泛蒐集不同書籍的採購模式，引發外界對AI訓練用途的聯想。不過，公會也強調，目前仍無法確認這些書籍最後是否被用於AI訓練。
大量採購對書商而言，既是商機，也可能帶來難以挽回的損失。一名小型書商坦言，這類訂單讓他增加收入，也能清掉滯銷庫存，但他不樂見珍貴書籍最後被打成紙漿。由於庫存多是絕版書與稀有書，有些可能已經所剩無幾，一旦遭到切開掃描並銷毀，這些紙本版本可能從此消失。
亞馬遜、OpenAI也在蒐集書籍！AI公司為何搶著取得紙本知識？
這波書籍資料爭奪戰並非Anthropic獨有，其他科技公司也在透過不同方式取得書籍內容。
科技媒體《404 Media》曾在一批疑似被AI公司買走的珍本書中放入追蹤器，結果一路追蹤到亞馬遜（Amazon）位於內華達州拉斯維加斯的一處倉庫。
報導指出，倉庫內有一支代號VGT3的團隊，標誌是一隻露出利齒、手拿書本的恐龍。根據現場員工描述，這支團隊的工作流程包括接收大量紙本書、切除書背、掃描散頁，再處理剩餘的紙張。
部分書籍透過Biblio等二手書交易平台匿名下單，經中介商轉手後送達。對於相關報導，亞馬遜僅表示，公司透過商業管道購買書籍，以協助開發及改善顧客使用的產品與服務。
相較於Anthropic與亞馬遜的實體書採購行動，OpenAI則透過與大學、圖書館及研究機構合作，取得更多可供AI使用的書籍資料。
2024年12月，哈佛大學的Institutional Data Initiative在微軟與OpenAI資助下宣布計畫，並於2025年6月公開近100萬冊公共領域書籍資料集。
在英國，牛津大學博德利圖書館則運用OpenAI軟體協助辨識、轉錄館藏古籍。牛津學生刊物《Cherwell》2026年9月引述一份2024年的會議紀錄指出，這項合作的主要目標之一，是利用開放網路上較少出現的知識，充實OpenAI的訓練資料集。
這些案例反映出AI公司對書籍資料的需求正在增加，但不同公司的取得方式與用途仍有差異，不能將學術合作、公共領域資料集與破壞性掃描視為相同的行為。
除了補充網路上不足的知識，紙本書還有另一項吸引力：較早出版的書籍，可能提供較少受到AI生成內容污染的文字資料。
2024年《自然》（Nature）期刊研究指出，如果AI模型反覆使用前代模型生成的內容訓練，可能出現品質逐步退化的「模型崩潰」（model collapse）現象。
資料中介商ISBNdb便以此作為行銷訴求，宣稱2022年以前印刷的書籍，由於早於生成式AI大規模普及，更有機會避開AI生成內容，並降低資料遭惡意操縱的風險。
從資料不足、模型品質到安全風險，這些因素都讓AI公司有誘因尋找更多經過編輯、來源相對明確的書籍內容，也讓紙本出版品在AI時代重新受到重視。
AI公司買書訓練AI，到底合不合法？
隨著AI公司大規模收購並數位化書籍，另一個問題也浮上檯面：只要合法買下實體書，就能把內容拿去訓練AI嗎？
美國法院在2025年6月針對Bartz案裁定，就本案的用途與條件而言，Anthropic將合法購買的紙本書掃描後用於AI訓練，符合美國著作權法的「合理使用」原則。
但法院也區分了另一種情況：Anthropic曾從盜版網站下載超過700萬份書籍副本，這些非法取得的資料並不會因為後續用於AI訓練，就自動受到合理使用原則保護。
Anthropic最終同意支付15億美元（約新台幣489億元）和解，並於2026年7月20日獲法院最終批准。
然而，美國法院對特定案件的判決，並不代表所有國家都採取相同標準。
早稻田大學專攻智慧財產權的法學教授上野達弘指出，利用實體書訓練AI，在日本著作權法下原則上屬於合法行為；如果訓練活動由美國公司在美國境內進行，則須依美國法律判斷。他也認為，依近期美國判例，在特定條件下可能被認定合法。
法律爭議之外，出版界更關心AI公司利用書籍訓練模型後，作者與出版社能否獲得合理補償。韓國出版人會議已要求AI公司向出版權利人支付補償，大韓出版文化協會也計畫調查二手書收購情況；日本律師岡田淳則呼籲建立合作制度，讓AI利用出版內容創造的價值，有機會回到作者與權利人身上。
隨著台灣、日本與韓國的書籍陸續出現在AI公司的跨國採購網絡中，出版產業面對的問題已不只是書籍被誰買走，更包括作品被數位化後如何使用、創作者能否分享利益，以及那些可能僅存少數實體版本的書籍，是否會在這波AI訓練需求下永久消失。
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資料來源：《韓國中央日報》、《日經亞洲》、《華盛頓郵報》、Bartz案裁定、Anthropic著作權和解官網、《404 Media》、《Futurism》、《WIRED》、哈佛法學院說明、《TechCrunch》、《衛報》、《Cherwell》、Epoch AI研究、《自然》期刊研究、Data Provenance Initiative研究、Anthropic研究
本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 陳建鈞、李先泰