
AI 研究查得越多越收不了尾,先寫下它要支持哪一個決定
AI 很會發現相鄰的問題,研究任務只要寫著「盡可能完整」,就會越查越大,最後交不出能用的結果。研究的完成條件不是來源多少,而是能不能支持一個具體的決定。先寫下這個決定、候選上限、必要證據和停止條件,其他問題放進延後清單。
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自動化真正困難的不是把流程接起來,而是先決定 AI 能讀什麼、改什麼、何時停下來,以及失敗後怎麼補償。

AI 很會發現相鄰的問題,研究任務只要寫著「盡可能完整」,就會越查越大,最後交不出能用的結果。研究的完成條件不是來源多少,而是能不能支持一個具體的決定。先寫下這個決定、候選上限、必要證據和停止條件,其他問題放進延後清單。

請 AI 清理共享雲端硬碟,同樣叫「刪除」的動作,在不同平台上可能是移到垃圾桶,也可能是永久刪除。合格的清理不看刪得多快,而看做錯時救不救得回來:AI 只負責找出候選檔案和證據,經人批准後先移到隔離區,抽樣證明能復原;永久刪除是另一個決定。

AWS FinOps Agent 能調查雲端費用異常、找出是哪個設定變更造成的,再送到 Slack 或 Jira。但報告裡的「負責人」準不準,取決於你有沒有先給它一份帳號與團隊的對照表。導入前先寫好這份對照,再決定哪些結果進頻道、哪些開工單。

Apple 因 AI 資料中心搶走記憶體供應而調漲 Mac 和 iPad 價格。漲價沒有改變你需要什麼,只是讓「為了未來 AI 功能先升級」變得更貴。升級理由要從現在每週卡住的工作出發,而不是從新價格或 AI 宣傳出發。

多個 AI 模組被同一個事件叫起來、互相蓋掉對方的結果時,很多團隊第一個想到的是加一套仲裁規則。比較有效的做法是回到設計:一件事只有一個入口,每個會被修改的欄位只有一個模組能寫,其他模組只能提供建議。

流程在建立紀錄、寄出通知之後才失敗,直接重跑可能把同一件事做兩次。每個會改變外部狀態的步驟,都要留下查得到的編號、寫好出錯時的補救方式,並把寄信、付款這類收不回來的動作排在最後。查不清楚已經發生什麼時,正確的動作是停下來交給人。

Anthropic 公開的內部案例顯示,同一個 Claude 查公司數字,沒有整理好的資料來源與指標定義時正確率不到 21%,整理好之後超過 95%,一個月沒人維護又掉到 65%。讓 AI 查數字之前,先指定來源、寫好定義,並找人負責維護。

Meta 的 AI 客服被說服替陌生人改信箱,兩萬多個 Instagram 帳號因此被盜。AI 照流程做事沒有錯,錯在授權檢查原本只存在人的判斷裡。讓 AI 處理帳號前,身分與權限要由系統帶入,不能從對話裡取得。

AI 服務中斷不一定很久,但流程卡住的時間常比中斷更長。把 AI 接進日常工作之前,先寫好沒有 AI 時的最小交付:原始資料留在 AI 之外、指定誰決定切換、對外動作前能喊停。

Asana 收購無程式碼 AI 助手建構工具 StackAI,自家的 AI Teammates 已能在十多個連接的 App 裡搜尋、讀取和寫入。連上一個工具,不代表 AI 該做那個工具裡的每件事。做助手的人要按動作分配權限:哪些自動做、哪些只產草稿、哪些要具名的人放行,上線前再刻意讓它失敗一次。