AI 工具與應用
AI 修改一直繞圈，因為「更有質感」沒辦法比較
請 AI 改稿越改越遠，問題通常不在提示詞不夠厲害，而在回饋看不出差異：「自然一點」「更有質感」有十種解釋。每一輪只給三件事：什麼要保留、一個看得見的改動、哪些地方不能碰；再讓 AI 交兩個版本比較，保留每一版。
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開發與技術
讓 AI 自動找更快的程式之前，先寫清楚什麼叫做「更好」
Google 的 AlphaEvolve 這類工具，會自動產生大量程式版本，挑出分數最高的那個。它只看評分程式量得到的東西，沒量到的條件就可能被犧牲。交給它之前，要先把基準、分數、不能違反的限制、停止條件和放行的人寫清楚。
AI 趨勢與產業
AI 研究報告附了來源，只代表它從哪裡讀到，不代表那是真的
研究顯示，只要在 Reddit 這類常被讀取的頁面加上約 13 個字，就能讓深度研究型 AI 在三到五成的報告裡引用攻擊者想推的產品。AI 附上的來源只說明它從哪裡讀到，不證明內容可靠。要拿來做決定的結論，至少要有一個任何人都改不了的獨立來源。
工作流自動化
讓 AI 查公司數字，準不準取決於有沒有人維護定義
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。
AI 趨勢與產業
AI 判斷年齡時，「最後由人決定」要真的推翻得了才算數
英國內政部測試用臉部年齡估算協助判斷尋求庇護者的年齡，強調最後一律由官員決定。調查報導卻指出，系統容易把未成年人估成成人，在部分族群誤差更大。AI 判斷會改變人的待遇時，要先設計好誰能推翻、需要什麼證據、當事人知不知道。
AI 趨勢與產業
AI 導入能推多快，要看使用者退不退得回來
用 AI 的人越來越多，覺得 AI 發展太快的人也一樣多。使用率上升不代表信任跟上了。一個 AI 功能能不能加速推廣，要看使用者能不能不用它、能不能撤回它做的事、出錯時能不能找到人。
AI 工具與應用
AI 記住你的看法之後，會更容易順著你說
研究發現，AI 的記憶功能會把使用者過去說過的錯誤看法存成背景，之後回答時更容易順著那個方向走。格式偏好可以放心讓它記；但在重要判斷之前，要請 AI 攤開它用了哪些記憶，並把「你過去的看法」排除在證據之外。
工作流自動化
AI 停擺時，工作會停多久，取決於你的備案
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。
AI 趨勢與產業
AI 內容標籤不會替你過濾，該問的是它有沒有來源和責任
YouTube、Meta、TikTok 都開始替 AI 生成內容加上標籤，但標籤只告訴你它可能是 AI 做的，不會替你省下注意力。想少看低品質內容，該問的不是「是不是 AI 做的」，而是「有沒有來源、有沒有人負責、有沒有說明限制」，再依此整理自己的資訊入口。
開發與技術
只在錯誤資料旁寫「這是假的」，AI 還是可能當真
研究發現，用一再註明「這是假的」的文件微調模型，模型仍會把那個假主張學成事實；只有把否定寫進句子本身，例如「他沒有贏」，才比較學得對。要讓錯誤資料不被當真，要把真假狀態放進系統讀得到的欄位，或直接改寫、移除，不能只靠旁邊一句警告。