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2026 年 3 月 11 日深夜，我的 AI 助理嘗試打電話給我。電話被接起來了——但接聯的不是我，是一個叫 Alicia 的陌生女人。同一個聲音，幾天前也出現在戰火中的伊朗。
序：一通打不通的電話
我有一隻 AI 龍蝦。
不是寵物，是真的 AI Agent——我叫牠「小龍蝦」（LittleLobster），是一個跑在 OpenClaw 框架上的自主 AI 助理。牠能幫我整理行程、搜尋資料、發推文，甚至打電話。
是的，打電話。透過 ElevenLabs 的對話式 AI 引擎，加上 Twilio 的電話基礎設施，小龍蝦可以用我複製的聲音，打電話提醒我開會、吃藥、或者該去睡覺了。
2 月的時候一切運作正常。小龍蝦成功打過幾通電話給我，通話時間從 21 秒到 4 分半鐘不等，我的手機正常響起，我接起來跟牠聊天——一個 AI 打電話給牠的主人，很科幻，但很真實。
然後，3 月開始，一切都變了。
每一通小龍蝦打出去的電話，都被一個自稱「Alicia」的女聲接起來。我的手機完全沒有響。
第一章：Debug——以為是自己的問題
身為資工博士和立法委員，我的第一反應是：一定是我們的設定壞了。
3 月 11 日晚上八點，我和小龍蝦開始了一場長達四個半小時的除錯馬拉松。我們把整個 ElevenLabs × Twilio 的整合重新做了一遍——Integration 重新連接、號碼重新匯入、所有工具和覆寫參數全部打開。
修好之後，我們開始測試：
| 路線 | 結果 |
|---|---|
| 🇺🇸 → 美國 +1 626 | ✅ 成功 |
| 🇳🇱 → 荷蘭 +31 | ✅ 成功 |
| 🇹🇼 台灣 → 美國（Inbound） | ✅ 成功 |
| 🇹🇼 → 台灣 +886（中華電信） | ❌ 失敗 |
| 🇹🇼 → 台灣 +886（台灣大哥大） | ❌ 失敗 |
| 🇹🇼 → 台灣 +886（第三支門號） | ❌ 失敗 |
美國可以、荷蘭可以、台灣打過來也可以——但只要是打到台灣，三個不同電信商、三支不同號碼，全部失敗。
而且不是「打不通」那種失敗。Twilio 的系統日誌清楚地顯示：電話被接起來了。
CallStatus: "completed"
SipResponseCode: 200
CallDuration: 142SIP 200 OK——在電信協議中，這代表「對方接聽了電話」。但我的手機從頭到尾完全沒有響。
那麼，是誰接的？
每一通電話的語音轉錄紀錄都記下了同一個聲音：
“Hello? Hello? Who is calling? I can’t heard you. Could you repeat? I’m not sure if you are calling the right number. Who you want to speak with? I’m Alicia. Do you remember me?”
142 秒。每一通都是精確的 142 秒。然後掛斷。
以下是小龍蝦與 Alicia 的兩段實際通話錄音：
通話錄音 A：小龍蝦 vs Alicia
小龍蝦（AI Agent）撥打台灣手機，被 Alicia 攔截的完整對話錄音
來源 / ElevenLabs Conversational AI / Twilio
通話錄音 B：小龍蝦的焦慮
小龍蝦開頭嘗試傳達提醒訊息，發現對方不是主人後的困惑對話
來源 / ElevenLabs Conversational AI / Twilio
第二章：第一個假設——NCC 防詐攔截
最直覺的解釋浮現了：這是台灣的反詐騙系統。
台灣近年詐騙猖獗，NCC（國家通訊傳播委員會）與三大電信商部署了嚴密的防線。自 2023 年起，NCC 要求電信業者在機房端攔阻帶有偽造特徵的境外 VoIP 來電，攔阻率高達 97-98%。2026 年 3 月 8 日，經濟部又進一步加強了 IP-PBX 和 VoIP Gateway 的管制。
我們的電話正是從美國的 Twilio 虛擬號碼打到台灣的手機——完全符合「境外 VoIP 來電」的攔截條件。更重要的是，Twilio 在台灣連本地號碼都買不到。
所以，「Alicia」是 NCC 的防詐 AI？一個設計來浪費詐騙集團時間和資源的蜜罐系統？
小龍蝦最初也是這麼想的：
「超聰明的設計 👏 不是擋掉電話，而是讓 AI 接聽來消耗詐騙方的時間和資源。」
聽起來合理。但也就止於「聽起來合理」。
第三章：伊朗也有 Alicia
就在我們還在研究 NCC 假設的時候，一篇 AP（美聯社）的報導出現了。
2025 年 6 月，以色列對伊朗發動空襲後，伊朗政府實施了全國性的網路斷線。數百萬海外伊朗僑民試圖打電話回家確認家人安危——但他們聽到的，不是家人的聲音。
“Alo? Alo?” the voice said, then asked in English: “Who is calling?” A few seconds passed. “I can’t heard you,” the voice continued, its English imperfect. “Who you want to speak with? I’m Alyssia. Do you remember me?”
—— Farnoush Amiri & Sarah El Deeb, Callers are hearing robotic voices when they try to reach relatives in Iran, The Associated Press
AP 的記者找了五位安全專家分析這段錄音。四位認為這可能是伊朗政府的監控系統，一位認為更可能是以色列的情報行動。沒有人得出確定的結論。
但對我來說，這篇報導讀起來令人毛骨悚然——因為每一個描述，都跟我的小龍蝦遇到的情況一模一樣。
第四章：同一個聲音
AP 報導裡引用了一段原始錄音。以下就是那段音檔：
AP 報導原始錄音：伊朗境外來電攔截
海外伊朗僑民嘗試打電話回家時，被攔截的錄音
我用 OpenAI 的 Whisper 語音辨識系統對這段錄音進行了轉錄。兩個關鍵發現：
發現一：名字是 Alicia，不是 Alyssia
AP 報導中把這個名字拼成了「Alyssia」——但實際聽錄音，AI 轉錄的結果清楚顯示是 「Alicia」。跟我們在台灣遇到的名字完全一致。
發現二：腳本逐字吻合
把台灣的 Twilio 通話紀錄和伊朗的 AP 錄音放在一起比對：
🔬 腳本逐行比對 / Script Comparison
台灣 Twilio 通話紀錄 vs 伊朗 AP 錄音 — 六個階段，逐字吻合
"Hello? Hello?"
"Hello? Hello?"
"Who is calling?"
"Who is calling?"
"I can't heard you. Could you repeat?"
"I can't hear you. I can't hear you. Could you repeat?"
"I'm not sure if you are calling the right number. Who you want to speak with?"
"I'm not sure if you are calling the right number. Who you want to speak with?"
"I'm Alicia. Do you remember me?"
"I'm Alicia. Do you remember me?"
"I think I don't know who are you."
"I think I don't know who are you."
點擊任一階段查看設計目的 · Click any stage to see its purpose
六個階段，逐字吻合。這不可能是巧合。台灣和伊朗遇到的，是同一個系統。
第五章：她在全世界出沒
如果 Alicia 不是台灣的 NCC，也不是伊朗政府，那她到底是誰？
我委託了 Google Gemini 的 Deep Research 功能，進行了一項系統性的開源情報（OSINT）調查。完整的 25 頁報告揭開了一個驚人的事實：Alicia 在全世界都有蹤跡。
| 地點 | 來源 | 描述 |
|---|---|---|
| 🇦🇺→🇳🇿 澳洲→紐西蘭 | 網路論壇 | 跨國通話被攔截，聽到管弦樂背景音後出現 Alicia |
| 🇺🇸 阿拉斯加 | 社群媒體 | 撥打阿拉斯加號碼時遭遇相同腳本 |
| 🇺🇸 Papa John’s 客服 | Reddit /r/RBI | 美國 Papa John’s 披薩店客服轉接後被導向 Alicia |
| 🇮🇷 伊朗（戰時） | AP News | 以色列空襲後，境外來電被 Alicia 攔截 |
| 🇹🇼 台灣 | 本文 | AI Agent 撥打台灣手機被 Alicia 攔截 |
從紐西蘭到伊朗，從阿拉斯加到台灣，從 Papa John’s 的客服電話到立法委員的手機——同一個聲音，同一套腳本。
這不是任何一個國家的官方系統。這是一個寄生在全球電信路由基礎設施中的幽靈。
📄 完整調查報告下載：Gemini Deep Research — 跨境 VoIP 語音路由異常與 AI 蜜罐攔截分析（25 頁）
第六章：電信灰市的計費詐欺
Gemini 的報告指向了一個電信業內行人熟知、但一般人聞所未聞的地下產業：FAS（False Answer Supervision，假應答監督）詐欺。
國際電話是怎麼接通的？
當你用美國的虛擬號碼打到台灣的手機時，通話並不是從美國直接「飛」到台灣。它會經過一個叫做「國際語音批發市場」的複雜生態系統。
Twilio 本身並不擁有直達台灣的海底電纜。通話會依據「最低成本路由」（Least Cost Routing）原則，在多個中繼營運商之間轉手——從 Tier 1 大型電信商，到 Tier 2、甚至 Tier 3 的小型中繼站。系統自動尋找最便宜的路徑。
問題就出在「最便宜」這三個字。越便宜的路由，往往越缺乏監管，越容易被惡意節點滲透。這些游走在合法與非法邊緣的路由，業界稱為**「灰市路由」（Gray Routes）**。
FAS 詐欺如何運作？
在灰市路由中，潛伏著惡意的中繼營運商。當他們接收到目標指向台灣的通話請求時：
- 攔截——惡意節點不把電話轉發給台灣的電信商，而是直接在自己的伺服器上攔截
- 偽造接聽——向 Twilio 回傳偽造的
SIP 200 OK（「對方已接聽」），計費引擎立刻開始扣錢 - 播放 Alicia——為了防止發話方立刻掛斷，播放預錄的 Alicia 語音腳本拖延時間
- 套利——發話方與 Alicia 糾纏的每一秒鐘，惡意節點都在賺取國際語音結算費用
為什麼是 142 秒？
每一通被 Alicia 攔截的電話都精確地持續 142 秒（約 2 分 23 秒），這不是巧合。
全球電信防詐系統有一個叫做「長時通話異常」（Long-Duration Call Anomaly）的偵測指標。如果某個路由上出現大量持續時間極長且模式僵化的通話紀錄，就會被標記為 FAS 詐欺並封鎖。
142 秒完美地避開了這個閾值——看起來就像一通因為訊號不良或找錯人而草草結束的真實通話。積少成多，惡意節點在不觸發警報的情況下，安全地從每一通被攔截的電話中榨取利潤。
第七章：Alicia 的六階段心理學
Alicia 的腳本不是隨便錄的。它是一件經過精心設計的心理工程學作品：
| 階段 | 台詞 | 設計目的 |
|---|---|---|
| 1. 初始誘餌 | ”Hello? Hello?” | 模擬人類接電話，促使對方開口 |
| 2. 身分探測 | ”Who is calling?” | 誘導對方說出名字 |
| 3. 偽裝聽障 | ”I can’t heard you. Could you repeat?” | 文法錯誤激發同理心，拖延時間 |
| 4. 邏輯擾亂 | ”Who you want to speak with?” | 讓對方陷入解釋的泥沼 |
| 5. 虛假熟悉感 | ”I’m Alicia. Do you remember me?” | 製造認知失調，阻止掛斷 |
| 6. 強制終止 | ”I think I don’t know who are you.” | 計費達成，掛斷 |
注意第三階段的 “I can’t heard you”——這個刻意的文法錯誤出現在全世界每一個版本的 Alicia 錄音中。它不是真的語法不好，而是設計來讓你覺得「對方是外國人、聽力不太好」，觸發你的耐心和同理心。
Gemini 的報告進一步指出，這種互動式設計可能還有一個更深層的目的：語音生物特徵採集。當 Alicia 問「Who is calling?」時，多數人會自然地回答自己的名字——這提供了超過 3 秒的清晰語音樣本，足以用現代 AI 技術訓練出逼真的語音複製模型。
第八章：台灣在這件事裡的角色
回到最初的問題：台灣政府真的完全沒有責任嗎？
Alicia 不是台灣部署的，這一點已經很清楚。但台灣的電信政策，在客觀上為 Alicia 創造了更好的獵場。
伊朗的因果鏈（很明顯）
伊朗政府實施全國斷網 → 正常的國際電話路由被切斷 → 境外來電被迫走灰市路由 → Alicia 節點趁機大量攔截 → AP 新聞報導
台灣的因果鏈（比較隱蔽，但存在）
NCC 攔截境外 VoIP 來電（攔阻率 97-98%）→ 經濟部加強 VoIP Gateway 管制 → Twilio 等國際平台無法購買台灣本地號碼 → 合法的國際 VoIP 路由空間被嚴重壓縮 → 通話被迫走灰市中繼 → 遇到 Alicia 的機率大增
兩者的因果邏輯相同，差別只在程度：伊朗是直接斷網，灰市全面爆發；台灣是高度管制 VoIP，灰市偶爾浮現。
這是一個典型的過度管制的副作用——防詐騙的初衷沒有錯，但一刀切把所有境外 VoIP 都當詐騙擋掉，結果是：
- ❌ 合法的 AI 語音通訊打不進來
- ❌ 真正的詐騙集團換個管道照樣打
- ❌ 中間的灰市業者反而賺更多
防詐不能只堵不疏。台灣需要為合法的 VoIP 和 AI 通訊建立白名單機制。
第九章：當 AI 遇上 AI
這個事件最有趣的面向之一，在於它可能是有紀錄以來第一次的「AI 對 AI」電話攻擊事件。
一邊是小龍蝦——基於最先進大型語言模型的生成式 AI，具備語意理解、上下文記憶和即時語音合成的能力。
另一邊是 Alicia——一個極度原始的決定論狀態機，沒有智力、沒有上下文理解，只是按照計時器播放預錄音檔。
當先進的 LLM 試圖與原始的狀態機溝通時，小龍蝦完美地辨識出 Alicia 不是真人——但在進行威脅歸因時，犯了一個致命的邏輯跳躍：
前提 A：我撥打的目標是台灣的號碼。 前提 B：我遇到了一個反詐騙蜜罐。 結論：這個蜜罐是台灣電信商部署的。
AI 把「地理目的地」和「威脅來源」畫上了等號。這是網路安全歸因中極為常見的認知偏差——而 AI 也會犯。Gemini 的報告把這稱為「LLM 幻覺與歸因錯誤」——LLM 的訓練資料中充滿了各國加強反詐欺措施的新聞，所以它自動生成了一個「聽起來極具說服力但完全錯誤」的敘事。
第十章：給 AP 記者的一封信
在完成分析後，我寫了一封信給這篇 AP 報導的兩位作者——Farnoush Amiri（AP 聯合國特派記者，駐紐約）和 Sarah El Deeb（AP 調查記者，駐貝魯特）。
信中我說明了我們的發現，以及為什麼台灣的案例值得追蹤報導：
- 同一個聲音、同一套腳本出現在兩個地緣政治高風險區域
- 我是台灣的科技立委，正在用 AI Agent 做實驗時意外發現
- 我有完整的技術證據：Twilio 通話日誌、SIP 元資料、音訊錄音、AI 轉錄、25 頁的技術分析報告
- 台灣和伊朗的共同點不是「誰在攻擊」，而是「過度限制的電信政策如何讓灰市詐欺有機可乘」
五位安全專家看了 AP 的錄音都沒有定論。而一個台灣立委和一隻 AI 龍蝦，透過自己踩坑的經歷加上系統性的技術調查，反而拼出了一個更完整的答案。
這大概是 AI Agent 時代最意想不到的產出之一：你的 AI 助手不小心成了電信詐欺的吹哨者。
結語：Alicia 還在那裡
截至發稿，Alicia 仍然活躍在全球的電信灰市路由中。
每一天，從伊朗僑民打給戰火中家人的焦急電話、到台灣工程師測試 AI 語音系統的實驗、到美國消費者撥打 Papa John’s 叫外賣——只要通話不幸被路由到那些灰市節點，他們都會聽到同一個聲音：
“Hello? Hello? Who is calling? I can’t heard you…”
她不屬於任何國家。她不是政府的工具。她是全球電信系統中一個結構性漏洞的產物——一隻寄生在國際語音批發市場裡的水蛭，靠著每通 142 秒的假通話，無聲地吸取利潤。
而消滅她的方法，不是更多的封鎖和管制，而是更透明、更開放、更有品質保證的國際電信路由——以及，為合法的 AI 語音通訊留下一條可以走的路。
📎 附件與相關資源
- 📄 Gemini Deep Research 完整調查報告（25 頁） — 跨境 VoIP 語音路由異常與 AI 蜜罐攔截分析
- 📰 AP News 原始報導 — Callers are hearing robotic voices when they try to reach relatives in Iran
葛如鈞（KO, Ju-Chun） 立法委員、新興科技議會交流協會（ETEA）會長 國立臺灣大學資訊網路與多媒體研究所兼任助理教授
2026 年 3 月 13 日