IITS 大師班 · 終章

IITS 大師班 · 終章版本 v1.2 霧 · 鏡 · 海 · 航程 · 歸來八十七頁

開場 · 一個問題

當答案不再昂貴，還有什麼依然值錢？

生成愈來愈廉價。判斷、約束、責任——這三樣東西，沒有打折。

我是一個動手造東西的人。這趟航程，我帶你最強的學生走一遍 AI 的世界——不是教學大綱，是一程有法則的航行。

本期內容

霧

實作者真正會遇上的八種力量

鏡

十個機制，從裡面看

III

霧板 · 八則剪報

建造者終究會碰上的八道力。跟提示詞無關——一道都沒有。

第一幕 · 04

01 記憶體，就是一張帳單

DRAM 跟 HBM 缺貨，從電腦、手機到伺服器，全部漲價。AI 踩在地上，不是飄在雲端。

02 Silicon politics — governance of compute

02 晶片，就是地緣

製程節點、出口禁令、供應鏈——你連訓練的資格，都是政策決定的。

03 模型，可以被下架

一紙政策，一晚就可以把你的使用權收回來。不要整副身家綁死在同一條 API 上。

04 排行榜，是舞台效果

Demo 會把延遲、逐字計費、拒答率和失效模式全部藏起來。

05 電與水，沒有人會替你付

數據中心蓋在真實的土地上，跟真實的街坊搶電、搶水。

06 Labour anxiety — human costs that still matter

06 職位會消失，判斷不會

做得完的事會自動化。但判斷、責任、品味——這三樣不會免費奉送。

07 前沿模型，不是人人有份

最先進的模型，在國與國之間、公司與公司之間、人與人之間——取用機會從來不相等。

08 代理，會自己闖禍

權限開太大、提示被注入、工具靜靜出錯——不是你猜的未來，是今天生產環境的日常。

指出你今年親身撞上的那一項。

這塊板會在第五幕回來一次——同一批剪報，換一行說明。

有日期，不只是感覺

你們還在吵提示詞怎麼寫的時候，世上有四件事已經翻頁了

第一幕 · 05

0–20%

完全授權

代理會協作；但最後的判斷，仍然在人的手裡

「代理式編程」這領域的研究結論很清楚：人真正完全交付的任務，只有大約 0–20%。AI 是長駐的協作者，不是替身；高風險的事，仍然要人親自盯著、親自驗收。

HBM

全年已賣光

記憶體是貨真價實的瓶頸——物理層面的那種

AI 對 HBM 的胃口直接把晶圓廠的產能整盤調走。追蹤機構一路記錄到 2026 年、跨越多個季度的 DRAM 漲價；主要供應商表示 AI 記憶體全年已賣光。

2026
06·15

API 已下架

你拿來蓋產品的模型，可以在日曆上某一天，說收就收

Anthropic 於 2026 年 4 月 14 日通知開發者，並在 6 月 15 日把 Claude Sonnet 4 與 Opus 4 從 API 下架；Mythos Preview 於 6 月 30 日跟進。你的使用權，結束於一個決定和一行日期——不是因為跑分不夠。

中止

不是「請確認」這三個字

實戰中倒下來的代理，死因都是權限與注入

進入 2026 年，各家的安全指引不約而同指向同一套：權限能多小就多小；寧可硬性切斷也別軟性問一句「你確定嗎」；外面進來的文字，一個位元組都不信。

張孝良 · 富士康，前 Apple 總部

你要把大象綁在樹上——

大師的思想可以很重。它不會過時，但你沒辦法牽著它到處走。唯一的辦法，是把它牢牢拴在一樣永遠不會移動的東西上。

第一幕 · 06

那棵樹

如今一切都掛在這一根樹幹上

每一根繩子，綁的都是同一句話—— 這件事，跟 AI 有什麼關係？因為……

KAPUR · 20 YEARS

第一結 · 值得的失敗

先碰壁，再給答案

他在聊天機器人還沒出現的時代，就用研究證明了一件事：讓學生先撞牆、再教標準答案，效果遠勝過一上來就教。如今 AI 兩秒鐘答案就遞到手上——這表示，那次撞牆的工夫，你得刻意排在前面。

WIRTH · 1970s

第二結 · 先定規格，才准動手

規格走在工具前面

他設計的語言，小到一個腦袋就裝得完；而且永遠是規格先寫好。你沒決定的事情，代理會很樂意幫你決定——規矩要在它動手之前立好。

第三結 · 品味

品味走在出貨前

他的做法是刪掉那個特例，而不是多寫一支處理特例的程式。模型會樂於替你生出那支處理程式；你是唯一能看出它根本就不應該存在的人。

綁不住的——

它是真的。它很了不起。但它留在岸上。

繩子綁不住的——，這個想法就掛到第三幕的海牆上——說出它的名字，尊重它，但這裡不教。

繩子綁不住，這個想法就掛到第三幕的海牆——有名字、受尊重，這裡不教。

機制三 · 圖塊

不是物件。是一格格帶座標標籤的方塊。

第二幕 · 10

你看到的——一個物件，瞬間

照片 · 主體

Documentary reference photograph — Labrador Retriever

14 × 14 = 196 塊

模型拿到的——一句由方塊組成的句子

tile 001 → [ 0.18, −1.42, 0.77, … ] + pos(1,1)

tile 037 → [ −0.94, 0.31, 1.08, … ] + pos(3,9)

tile 098 → [ 0.55, 0.02, −0.61, … ] + pos(7,14)

tile 196 → [ −0.07, 1.19, 0.44, … ] + pos(14,14)

沒有物件。沒有輪廓。沒有「狗」。只是一串按已知順序排好的數字清單，被當作句子裡的字詞來推理。

→ 跟 AI 的關係：

這就是影像模型在空間細節上會自信地出錯的原因——在左邊、在後面、有幾個。 這就是為什麼影像模型對空間細節可以錯得很有把握——誰在左、誰在後、有幾個。

機制四 · 特徵與迴路

一個概念，被當場抓住

第二幕 · 11

01 · 找到特徵

一組特定的內部活動樣式，只為某一個概念點亮——一座橋、一個人、「欺騙行為」。

02 · 追出迴路（2025）

不只是哪些特徵被點亮——而是特徵一步步觸發特徵的次序。一個念頭的地圖。

03 · 在出貨前就用上

同一套技術現在用來檢查未發布模型裡的危險特徵——不只是檢查它說出口的答案。

把一個特徵調大

1×

正常點亮——相關時才提到那座橋

10×

著迷——幾乎每個回覆都扯到那座橋，還聲稱自己就是它

特徵

→

特徵

→

特徵

→

你看到的答案

照片 · 那個概念

Golden Gate Bridge — the concept the feature fires for

該特徵的主體

照片：Wikimedia Commons — 金門大橋

機制五 · 沒有身體

沒有身體，沒有童年——它繼承的是描述，不是相遇

第二幕 · 12

人類學會「燙」

照片 · 一次相遇

次接觸。一次。大約四歲。從此沒忘記，也不需要重讀。

落差

模型學會「燙」

「爐子摸上去很燙」

「她猛地把手抽回來」

「燙傷是家居受傷的首位」

……再乘以 10¹³ 句，全都出自感受過的那些手

次接觸。要把火講得流利，不需要與火有任何因果接觸。

要避開的設計錯誤：

把自信的語言當成已驗證的經驗。流利與落地是兩件事——世界模型的研究正在試著補上這道縫，也坦白說還沒補上。

要避開的設計錯誤： 把流暢自信的語言，當成已經驗證過的經驗。流暢與接地是兩回事——世界模型研究正在試圖補上這條縫，也坦白還沒補上。

機制六 · 錯覺

為機器造的錯視圖

第二幕 · 13

照片 · 原圖

「熊貓」

信心 57.7%

計算出來的雜訊 · ×0.007

你看不見

對模型卻是決定性的

照片 · 新的答案

What the classifier now reports — gibbon

「長臂猿」

信心 99.3%

→ 跟 AI 的關係：

如果一個系統可以被人類根本不會察覺的輸入自信地騙倒，那麼光憑信心並不算證據。提示注入與越獄底下，是同一種不對稱。 若系統可以被人眼幾乎看不出的輸入穩穩騙過，單靠自信不能當證據。跟提示注入、越獄是同一種不對稱。

機制八 · 誘因

自信地出錯是設計出來的——不是意外

第二幕 · 15

訓練付錢買到的東西

流利而且正確

有獎賞

流利但錯誤

照樣被塑造出來

「我不知道」

幾乎從來沒有

每一個訓練樣本都有一個「正確的下一個字」要預測。棄答幾乎從來不是有獎賞的一步——所以在灰色地帶，把句子講完的習慣會勝出。

不是小故障

讓它大部分時候流利又正確的，是同一個機制。這在架構層面，不是可以修掉的臭蟲。

真正的解法

do在模型之外做證據查核

do由你設定的棄答門檻

do不可逆的動作要有人把關

not「這次請小心一點」

機制九 · 價值

被教出來的價值，不是活出來的價值

第二幕 · 16

一個少年的價值

yr 0–6

家庭

yr 6–12

摩擦

yr 12–18

後果

now

成為自己的

十八年來，你做過的事都要向某個人負責。

模型的價值——兩層工程

第一層 · RLHF 人類回饋強化學習

人類評分者為他們偏好的答案打分。模型學到的是評分者喜歡什麼——不一定是真的或好的。

第二層 · 一部憲章

有些實驗室依一套寫下來的原則來訓練，取材自《世界人權宣言》等文件，用以取代或補充評分者偏好。

判斷沒有消失。它往上游移動了——從一段活過的人生，移到一小群人的文字和一套評分流程。

→ 跟 AI 的關係： 「AI 同意我」是一句關於評分者和一份文件的斷言，不是關於活過的倫理經驗。學生會不斷需要這個區分。

治理網

這條底線在我們任何人之前就寫好了

海面依然寬闊。底線寫在紙上、已經公開，而且比這門課更老。

第三幕 · 19

海

十五位建造者，連缺點一併帶上。指名，但無人被禁。

治理網

UNESCO 學生 AI 素養框架

UNESCO《人工智慧倫理建議書》

2021 年，193 個成員國以鼓掌方式通過

放回海裡

不是錯。只是過不了這道治理網。

KAPUR

值得的失敗

先掙扎，後教學——量測過、複現過、發表過。

TORVALDS

好品味

把特例刪掉，而不是處理它。

HICKEY

簡單，不是容易

簡單講的是有多少東西被編在一起，不是講費不費力。

「快速行動，打破常規」

真實的信條，真實的成果——但它在一屋十四歲的學生面前活不下來。

「先出貨，用戶會幫你找出臭蟲」

過不了「為什麼」這條底線：房裡沒有人能問代價是什麼、代價由誰承擔。

愛上，然後失戀

你先愛上他們。然後你聽見真相。

那條連結變細了。它不會消失。

第三幕 · 20

TORVALDS

把特例刪掉，而不是處理它

好品味——你第一次看見就感覺得到。

2018

多年在郵件列表上的辱罵行為。一次公開道歉，然後有了行為準則。

仍然成立

留下品味。不要那個語氣。

DHH

一個小團隊腦袋裝得下的單一程式庫

「宏偉的單體」——一張不必過度建構的許可證。

2021

一道職場言論禁令。幾天之內約三分之一的員工離職。

仍然成立

留下架構。不要那道命令。

DIJKSTRA

一個形狀可以被證明的程式

結構化程式設計——把嚴謹當成一種道德立場。

見諸紀錄

把用 BASIC 學程式的學生稱為「心智被殘害」。針對孩子，而且印成了文字。

仍然成立

留下嚴謹。不要那份輕蔑。

ARMSTRONG

讓它崩潰——然後監督它

Erlang：不要防守每一種失敗，而是從失敗中恢復。

2000 · 尚無定論

〈為什麼物件導向很糟〉受到爭議，但並不可恥。這裡沒有要切斷什麼。

仍然未決

兩個都還活著的立場。去辯論它。

治理網 · 下

UNESCO——《人工智慧倫理建議書》

第三幕 · 22

193 個成員國2021 年 11 月 23 日通過以鼓掌方式通過——不是誰險勝的一場投票

和平、公正、彼此相連的社會

AI 對人們如何共同生活的影響——不只是它表現得怎樣。

多樣與包容

是誰的聲音、誰的數據塑造了這個系統，這件事有關係。

環境與生態的繁盛

成本、電與水，沒有人會替你付都是倫理問題，不是註腳——回到那面霧板。

基石

人權與人的尊嚴

不是清單上的一項。上面三項都壓在它身上，而人的監督貫穿全程——絕不是打一次勾就算。

牌堆

三個真實的想法，在你們面前當場分堆

這不是分類法。是三個你可以來爭辯的擺放。

第三幕 · 23

第一堆

石頭

為了「好玩」的示範，深偽同學的聲音

直接過不了底線。不當場辯論——指名、放到一邊，而且讓全場看著我這樣做。

拒絕，見諸紀錄

第二堆

放回

Dijkstra 完整的程式證明論證

這一行最了不起的論證之一。是真的，但今年不適合這一屋人。

「不是錯——只是不在這次靠岸。」

第三堆

上岸

Torvalds 那個沒有特例的鏈結串列

在下一面板上六個印章全過。這就是明天早上要教的東西。

照教，行為問題另外指名

權威

你爭辯的聲音愈大，我愈有可能錯

事情愈大條，權威愈窄。房間愈小，你挑戰它的資格愈大。

第三幕 · 24

在場的導師

當場作判斷。完全可以被質疑，而且計劃可能因此改變。

這門課自己的分頁

把底線套用到這一班，再加上利益衝突的檢查。

UNESCO · 學校政策

安全、法律、尊嚴。在我們任何人進門之前就定好了。

可以推翻你的權威 →

← 你在這房間裡大聲質疑它的權利

真實判斷 · 落在 M

「這次要用 Rust 還是 C？」

來拷問我。把跑分帶來。我會在你們面前改計劃。

真實判斷 · 落在 E

「我可以把同學的作文餵給模型嗎？」

這不是我能批准的，也不是你能爭辯的。去讀那份文件；跟它爭辯。

那道關卡

六項過五項，就是不合格

尊嚴與法律是底線，不是權重。沒有東西能靠平均分越過。

第三幕 · 25

涉及的人

過程／為什麼

說出 AI 的限制

尊嚴／法律

回饋社會

因為要用 AI

通過 · 第一幕已教

Kapur 的「有效失敗」，以「先嘗試，後給答案」來教

01
涉及的人

02
為什麼

03
限制

04
底線

05
回饋

06
用 AI

落地

六項全過

在第一幕已綁上樹幹。它成為課程的一拍。

停住 · 石堆那一疊

用模型替同學的作文互評

01
涉及的人

02
為什麼

03
限制

在此
停住

駁回

過三項，然後止步

不是三分。是停止——而且不在現場辯論。

實例演練

現場把 Torvalds 的 2018 年放進量規

第三幕 · 26

涉及的人

有名有姓的貢獻者，因為他的言行而公開離開核心專案。是真實的人，不是抽象概念。

過程／為什麼

為什麼那堂「好品味」的課能撐過他的言行？因為程式上的論證和他的言行可以分開查證。

說出 AI 的限制

這個案例不直接適用——只在相關處標示。

尊嚴／法律

言行本身過不了這道量規。技術上的那堂課，並不需要靠他的言行才成立。

裁決

一分為二的落地

落地並且要教： 鏈結串列的品味那一課——特例之所以消失，是因為表示方式改了。

只點名，不示範： 郵件列表上的言行——連同 2018 年的道歉與行為守則，一起放進誠實的紀錄裡。

大師 01 · 手藝

Manu Kapur —— 對比就是那一課

第三幕 · 29

蘇黎世聯邦理工，前新加坡國立教育學院。二十年來把「有效失敗」建成一個具體、可被推翻的設計並反覆檢驗。

166

項研究 · 超過 12,000 名參與者

核心——兩個階段，次序不能顛倒

階段一

先給你一道你還沒學過的題目

用你自己還不完整的想法去做。你會錯。錯了——那才是工具本身。

→

階段二

這時候，才教標準答案

而且刻意跟學生剛才的錯法對比。

≈2×

的效果量，對比良好的直接講授——在遷移上。

老實說——

效果在 STEM 跟中學以上最強。搬到非 STEM，效果就掉很多。兩階段只要偷工減料，馬上就脆掉。

→ 跟 AI 的關係：

梯度下降，本質上就是有效失敗

就是

大師 02 · 手藝

Matt Pocock —— 讓機器來拷問你

第三幕 · 30

M. POCOCK

進入軟體之前是聲樂與歌唱教練。XState 核心團隊，共同創辦 Stately，做了 Total TypeScript，現在經營 AI Hero。

「這是我做過最靈活的技能——我在寫程式以外也照用。」

核心——程式一行都還沒寫之前，先把整棵問題樹收乾淨

→

意圖，一句話

→

一次只准問一個問題 → 帶著一個

建議

答案

接受

修改

否決

……一直到每一條分支都處理完

這一步叫「問完為止」

到這一刻，程式才可以開始寫。

老實說——

真的有成本——每一題都要回答，時間就是代價。連小事都盤問是他自己也承認的失敗模式；他後來把用法收窄，走向更完整的領域模型流程。

→ 跟 AI 的關係：

架構 A · 結構板——用力打

同一原則的兩種實作同一原則

第三幕 · 33

Kapur

學生產出錯誤答案

STEM 夠受限，自我生成的錯才有用。跟標準解的對照，才是那一課。

第一階段 → 第二階段 · 順序就是設計

Pocock

教師產出錯誤建議

需求空間太開。製造一個像樣的答案；接受／修改／否決就是第一階段。

問完為止 → 才實作

→ AI 當 Grill-Me

模型生出像樣的錯；你修正；對照就是規格。沒有 Kapur，Grill-Me 只是技巧；沒有 Pocock，Kapur 只是教室手法。

大師 03 · 手藝

Andrej Karpathy —— 從資料編譯出來的軟體

第三幕 · 31

A. KARPATHY

史丹福博士，導師李飛飛；OpenAI 創始成員，Tesla Autopilot 視覺，現為 Eureka Labs。從一個空白檔案手寫出反向傳播與一個 GPT。

「在深度學習裡，和成功最相關的特質是耐心，以及對細節的注意。」

核心——這些軟體，到底是從哪裡生出來的

SOFTWARE 1.0

一行一行，人手寫出來

出事了，你指得出是哪一行。

SOFTWARE 2.0

從資料編譯出來

權重由梯度下降，本質上就是有效失敗產生。沒有人寫過那些「行」。

SOFTWARE 3.0

自然語言就是程式的界面

沒別的了——這是 Karpathy 自己後來的定調。 「「訓練神經網路，是一層會漏的抽象。」——Karpathy」你不理解底下的東西就拿來用，等到某天悄悄壞掉 就會受苦

——你根本不知道該往哪裡看。

老實說——

從零開始教，真的很花時間。多數工程師一輩子靠高階函式庫也過得很好。他賭的是一個方向，不是一個已有共識的結論。

→ 跟 AI 的關係：

當愈來愈多層是用資料編譯或用語言編譯出來的，真正稀缺的本事就不再是「寫程式」——而是你能不能把需求講清楚、會不會評測、會不會判斷那個被編譯出來的東西到底對不對。

大師 04 · 手藝

Françoys Gagné —— 天賦還不是才華

第三幕 · 32

F. GAGNÉ

魁北克大學蒙特婁分校榮休教授。提出「天賦與才華區分模型」，並依據批評多次公開修訂。

前 10%

他的門檻——刻意比對手的模型更寬

核心——沒有一樣東西會自己發生

天賦

沒練過，天生就有的能力

→

在四個領域的任何一個，排在同齡人前 10% 左右。

→ 催化——必要條件

內在： 動機、自律

→

外在：

家庭、老師、持續的投入

→

才華

在真實的領域裡，練出來的出色能力

老實說—— 拿來做收生標準很難——社會情感方面的天賦，沒法像考試那樣打分。所以我們用的是多重訊號，不是一道智商門檻。→ 跟 AI 的關係： 跑分，只是天賦天賦

。真正出貨又可靠的產品才是

大師 05 · 手藝

Niklaus Wirth —— 先設計資料，否則演算法只是猜

第三幕 · 33

N. WIRTH

蘇黎世聯邦理工，1984 年圖靈獎。Pascal → Modula-2 → Oberon，每一步都靠做出能跑的機器來證明，而不是靠宣言。

Wirth 定律 · 1995

「軟體總有辦法在體積與遲鈍上，長得比硬體還快。」

核心——一條公式，1976 年就寫好了

演算法＋資料結構＝程式

多數代理現在手上只有

一串只會往後加的字串清單

沒有欄位，沒有型別。就只是一串文字。

Wirth 會說，你至少要有

{ 目標, 步驟, 結果, 風險 }

一個有名字的記錄型別。欄位定義清楚之後，演算法才寫得出來。

老實說——

Pascal 為了簡潔犧牲太多，拿去寫真正的系統會綁手綁腳——這也是當年 Unix 團隊最後用 C 而不用 Pascal 的實際原因之一。

→ 跟 AI 的關係：原始的上下文視窗，只是一份逐字稿，不是一個設計過的記錄結構。代理會失控，根本原因就是底下根本沒有資料結構——只有散文在假裝自己是狀態。題外話——題外話——他不是只坐在書桌後面的理論家。他親自參與設計 Lilith 跟 Ceres 兩台工作站，讓自己的軟體哲學，在自己有份造出來的機器上，從頭到尾接受檢驗。

第二眼 · 不是只坐在桌後的理論家：他參與設計 Lilith、Ceres 工作站，好讓軟體哲學能在自己幫忙造的機器上端到端驗證。

大師 06 · 手藝

Linus Torvalds —— 好品味會讓特例消失

第三幕 · 34

L. TORVALDS

1991 年的 Linux，2005 年的 Git——後者因為需要，大約十天內做出來。兩個至今仍是主流的基礎專案，審核標準都是「品味」。

「把它改寫到特例消失、變成一般情況——那才是好程式。」

核心——從鏈結串列裡，拿掉一個節點

之前——為了處理「第一個」，多了一條分支
if (node == head)
head = node->next;
else

prev->next = node->next;

兩條路。其中一條之所以存在，只因為第一個節點「不一樣」。

之後——指標的指標

*pp = node->next;

一條路。第一個節點再也不是特例——你把表示方式改了，那條多餘的分支就變得無事可做。

老實說—— · 點名，但不開脫

多年在郵件列表上言辭粗暴、有時近乎辱罵；有貢獻者公開離開。2018 年 9 月：他暫離、公開道歉、訂立正式的行為守則。技術上的品味，跟待人接物的品味，是兩種可以分開的能力。

→ 跟 AI 的關係：

「好品味」正好是「補提示詞」的反面：改變表示方式，讓邊界情況根本不會出現，而不是再加一個

大師 09 · 進階

Edsger Dijkstra —— 不用執行就解釋得清楚的結構

第三幕 · 37

E. W. DIJKSTRA

1972 年圖靈獎。四十多年來手寫 EWD 備忘錄系列，一直寫到 EWD1318——在紙上思考與在程式裡思考，是同一門功夫。

「測試能證明錯誤存在，卻永遠證明不了錯誤不存在。」

核心——你能光讀文本，就推斷出它會怎麼跑嗎？

沒有紀律的 goto

你沒辦法從靜態的文字反推「程式是怎麼跑到這裡來的」——只能真的跑一遍。

有結構的區塊

靜態的程式碼，跟動態的執行路徑之間，距離縮到一個腦袋裝得下。

老實說—— · 點名，但不開脫

他的絕對主義，放到今天只能算一種嚮往——實戰中幾乎沒有東西是形式化證明過的。而且他辯論起來非常刻薄：說學 BASIC 出身的學生「心智被殘害」。那句話有它的道理；但要講那句話，不需要用惡意去講。

→ 跟 AI 的關係：

一個在工具呼叫之間跳來跳去、隨手加分支的代理，就是穿上新衣服的 goto 問題。而「評測 94%——出了吧」，正是他那句話在反對的東西。

大師 10 · 進階

Donald Knuth —— 先量度，並且公開修正自己

第三幕 · 38

D. E. KNUTH

史丹福榮休教授。《電腦程式設計藝術》1962 年開筆，至今未完；因為自己的書排版太差，繞路十年做出 TeX 與 METAFONT。

「那種自信的語氣竟然能讓一堆瞎編的東西看起來可信，真令人驚訝。」——他 2023 年那份 GPT 對話紀錄的評語

核心——那句話的完整版，1974 年

97%——別管那些小效率「「過早最佳化是萬惡之源」……」

「……「……但關鍵的那 3%，我們不該放過。」」

流行的截句把他的意思整個反轉了。先量度。然後，才去最佳化真正要緊的那一段。

而且他有修正——不是心情，是有日期、有事實的修正

2023 年 4 月

→

拿 20 道題目考 GPT，抓到它捏造事實——在業界連個詞都還沒有之前，他就點出了「自信語氣」這個問題。

→

2025

推理型模型出來之後，據說他修正了看法——「這是另一種產品」——還公開發了短文，說 AI 幫他跨過了一道卡了好幾個星期的難關。

老實說——

他給自己訂的標準——幾十年的耐性、一本寫了六十年的書——不能拿來要求多數工程師或系統的日常工作。

→ 跟 AI 的關係：

大師 11 · 進階

Rich Hickey —— 「簡單」講的是結構，「容易」講的是你

第三幕 · 39

R. HICKEY

2007 年推出 Clojure，之前獨自設計了約兩年半。〈Simple Made Easy〉至今仍是二十年來最常被引用的軟體演講之一。

「可變的有狀態物件，就是新一代的義大利麵程式碼。」

核心——兩個字，一直被混著用，其實根本不該混

簡單

simplex —— 一褶

線各自分開，並排放著

這是關於東西本身——一種客觀的、結構性的判斷。誰都可以檢查。

容易

「就在近旁」

編在一起——糾纏著 熟悉、順手、離你

近。這是關於人的主觀判斷，不是關於系統。

可變的狀態，把「值」和「時間」纏在一起。一纏上去，你動一條線，旁邊的全部被扯到。

老實說——

Clojure 自己的答案，對某些人容易，對某些人從來不容易。他所說的那種結構上的「簡單」，往往更難入門——這也是 Clojure 一直小眾的實際原因。

→ 跟 AI 的關係：

一個什麼都做的巨型提示詞很「容易」（一次呼叫），但一點也不「簡單」（檢索、規劃、工具政策、語氣與安全全部纏成一團）。機制可解釋性，就是

大師 07 · 手藝

Matz —— 為人最佳化，而且說清楚是誰的驚訝

第三幕 · 35

Y. MATSUMOTO

1993 年起做 Ruby——明確地把 Perl 的「多種做法」、Smalltalk 的純物件、Lisp 的區塊與閉包揉合在一起。

MINASWAN

「Matz 很友善，所以我們也友善」——創造者的性情，成了社群明文的規範。

核心——而且，每個人都跳過了他親口更正的那句話

大家都引的版本

「最少驚訝原則」

當成普世定律。他本人明確否認過這種讀法。

他真正講的版本 「最少 我的

驚訝——在你把 Ruby 學得很熟之後」

對已經把慣用寫法內化的人來說，不驚訝。對第一次接觸的人，理所當然是不存在的。

設計目標：人的快樂，不是機器的效率。這是一個要付代價、而且有種說出口的選擇。

老實說——

「快樂」很難寫成規格。Ruby 在效能上一直被修理，元編程的魔法也讓大型程式庫難以推理——這一套跟 Wirth 和 Dijkstra 是直接對幹的。

→ 跟 AI 的關係：「我把你的快樂當成首要目標」——這句話 Matz 說出來有人信，因為有三十年的選擇在背後撐著。模型在這一次對話裡講出來，那只是一句讀起來通順的句子。不是證據。題外話——題外話——1980 年代初，他還是個少年，就在筆記簿上設計自己的程式語言。比 Ruby 起步早了將近十年。那時候，他連把東西拿出去發表的門路都沒有。

第二眼 · 十幾歲就在筆記本上設計自己的程式語言，1980 年代初——比 Ruby 起步差不多早十年，當時還沒有專業出口。

大師 08 · 手藝

DHH —— 強預設，從真正重複出現的東西裡歸納出來

第三幕 · 36

D. H. HANSSON

2004 年從 Basecamp 真實的生產程式碼裡「抽取」出 Rails，而不是由上而下設計。37signals 的合夥人兼技術長。

「帶著自豪與意圖選擇單體架構——不是不小心跌進去。」

宏偉的單體

一個可部署的單位

九個要分開照顧的東西

靠 Basecamp 自己多年營運、多年賺錢來證明——這是「微服務優先」的對照組。

撤出雲端 · 2022–23，數字已核實

AWS／每年

$3.2M

自建伺服器

$500K

基礎設施開支，砍到原本的三分之一到一半之間。他的論點：廠商賣給他們的「彈性擴縮」，處理的是他們從一開始就不需要的那種複雜度。

老實說—— · 點名，但不開脫

2021 年 4 月：全公司禁止討論社會與政治議題。六十人左右的公司，三分之一在數日內拿錢走人。外界批評：對那些議題就是他們日常現實的人來說，這等於被消音。

→ 跟 AI 的關係：

模型的預設值——它怎麼拒答、用什麼語氣、有多謹慎——被寫死的方式，跟 Rails 把慣例寫死一模一樣。當你覺得某個預設很霸道，那是同一類決定。差別在於：做這個決定的人，你沒見過，也沒辦法投票換掉。

大師 12 · 語言

Guido van Rossum —— 一門寫進「不猜」條文的語言

第三幕 · 40

G. VAN ROSSUM

1989 年 12 月在 CWI 開始做 Python，接續一門叫 ABC 的教學語言。直到 2018 年 7 月，一直是「仁慈的終身獨裁者」。

刻意做出來的治理

在 PEP 572 那場傷痕纍纍的爭論之後，由君主制改為選出五人指導委員會。一個人的品味，被制度化成流程。

核心——Zen of Python 十九條，裡面有兩條幾乎沒人引
「再特別的特例，

也不夠格打破規則。」
「面對含糊時，

拒絕猜測的誘惑。」

第一條，就是 Torvalds 的品味，寫成語言的白紙黑字。第二條是一條「拒答」原則——短短一句，正是整個幻覺問題的核心。

老實說——

GIL 擋住真正的多核心平行，超過二十年。free-threaded 版終於拿掉它，代價是單執行緒慢了 10–40%——取捨只是換了位置，沒有真的被解決。

→ 跟 AI 的關係：直譯器碰到模糊的輸入，會報錯然後停下來。模型會補一句像樣的句子，繼續往下走。Python 是一個討厭默默亂猜的人造出來的——而你在用的 AI，有一部分正是被訓練成這樣。題外話——題外話——名字來自《Monty Python 的飛行馬戲團》，不是那條蛇。1989 年 12 月他正在讀那些劇本。蛇的標誌是後來才有的——因為每個人都往最明顯的方向想。

第二眼 · 名字來自 Monty Python's Flying Circus，不是蛇——1989 年 12 月他在讀劇本。蛇的 logo 是後來的事，因為大家都先往蛇那邊想。

大師 13 · 語言

Dennis Ritchie —— 完全信任程式員，以及為此付的帳

第三幕 · 41

D. RITCHIE

Multics 失敗之後，他與 Ken Thompson 在貝爾實驗室共事。1969 年三星期寫出 Unix；約 1972 年造出 C，好讓 Unix 能被可攜地重寫。

「介面的簡單，不如實作的簡單重要。」——Gabriel 1989 年對 C／Unix 立場的概括

核心——C 拒絕幫你做的事沒有

邊界檢查沒有

受管記憶體沒有

擋在你與位址之間的執行期有的

直接、完全的控制——以及隨之而來的責任

不是疏忽。就是設計。

幾十年後——帳單來了

70%

已通報的軟體漏洞，是記憶體安全錯誤造成的（CISA） Heartbleed，2014

—— 影響超過 80 萬個 HTTPS 網站 BadAlloc，2021

—— 影響超過 1.95 億台裝置 2025

—— NSA 跟 CISA 聯名呼籲：新專案別再用 C／C++

老實說——

「「差一點反而更好」通常會贏——容易移植、病毒式擴散。Gabriel 在 1989 年這個令人不安的論點，也用來描述 2026 年大多數已出貨的 AI 產品，居然還蠻貼切的。

→ 跟 AI 的關係：

學生碰到的每一個模型，底下都跑在 C 與 C++ 上——CUDA 核心、libtorch、支撐叢集的作業系統核心。AI 雲端不過是包在 Ritchie 世界外面的一層禮貌包裝。

大師 14 · 語言

Rust —— 一條編譯器不准你打破的規則

第三幕 · 42

G. HOARE

2006 年起是 Graydon Hoare 的個人專案，2009 年獲 Mozilla 資助，2015 年推出 1.0。讓這個構想真正可用的借用檢查器，一般歸功於 Nicholas Matsakis。

「系統領域的安全，就是 Rust 存在的理由。尤其是安全的並行。」

核心——在程式跑起來之前，就把功課檢查完

允許

讀

讀寫獨佔

任意多個讀取者，

或

剛好一個寫入者。

編譯器直接拒絕

寫

拒絕

絕不允許兩者並存。資料競爭之所以消失，是因為編譯器不給建——不是靠你的自律。

除了手動管記憶體跟 GC，這真的是第三條路：還沒執行就抓到錯誤，跑起來零成本。 老實說——

學習曲線很殘酷——據說大約三成的新手中途就放棄了。檢查器會拒絕那些在 Python 或 C 裡明明跑得動、但其實不安全的程式碼。

大師 15 · 語言

Joe Armstrong —— 當機從來不是問題所在

第三幕 · 43

J. ARMSTRONG

1980 年代末在 Ericsson 為需要「九個九」可用率的電話交換機而造。2003 年的博士論文將它形式化——也就是後來的 OTP。

「「問題不在於行程當掉——而在於沒有人察覺，也沒有人處理。」」

核心——一棵監督樹

監督者

worker

跑得好好的

worker

當掉——用乾淨的狀態重來

worker

不受影響，繼續跑

這不是「不管錯誤」。這是把正常路徑跟復原機制徹底分家：一有意外就當掉，交給監督者判斷——單獨重來、整組兄弟一起重來、還是往上報。

老實說——

它始終沒有走到主流。Armstrong 自己歸咎於：受 Prolog 影響的怪語法、工具鏈落後、actor 模型不好學。

→ 跟 AI 的關係： · 全套裡最直白的一次呼應

此刻，真的有在生產環境跑的多代理系統，底下的監督機制是 OTP 啟發的——代理當掉，用乾淨狀態重來。1980 年代，電話交換機的年代，已經有人把這個問題解決過了。

你已經見過他們了

六條軸。同樣這六條，每個系統都要重新決定一次，永遠如此。

第三幕 · 45

好上手

Guido · Matz

正確

Rust · Dijkstra · Knuth

逐個系統挑一個位置，而且說出口

控制

Ritchie · Torvalds

安全

Rust · Armstrong

逐個系統挑一個位置，而且說出口

絕不失敗

Dijkstra

小步失敗

Armstrong · Kapur

逐個系統挑一個位置，而且說出口

顯而易見的一種做法

Guido／Python 之禪

強預設

DHH／慣例優先

逐個系統挑一個位置，而且說出口

拆解糾纏

Hickey

先出一個切片

DHH／單體架構

逐個系統挑一個位置，而且說出口

愉悅

Matz · Guido

成本

Ritchie／C

逐個系統挑一個位置，而且說出口

這六條沒有一條會有定論。這六條，沒有一條會有最終答案。每一條都是你按系統、按層級，重新再作一次的決定。

第三幕每一位大師，都只站在其中一條的最極端。沒有人站中間。

張力 01／6 · 一條軸，兩個真實系統

好上手 vs 正確

第三幕 · 46

好上手

Guido · Matz

正確

Rust · Dijkstra · Knuth

會寄電郵給真實客戶的工具呼叫

明確、易讀、只有一種顯而易見的做法。做原型快，學得快，錯得快也發現得快。

編譯期保證，證明勝於測試，先量度再優化。要悄悄出錯難得多。

做原型、研究、一次性分析 → 好上手。生產環境、不可逆的動作、真實用戶資料 → 正確。

模型本身很「好上手」——一句話的距離。但它回答得對不對，並不會因為你問了就得到驗證。

原型與研究 → 好上手。上線、不可逆動作、真實用戶資料 → 要正確。同一週、不同層——兩端都可以對。

流暢很容易。正確不容易。把一段自信的文字當成已驗證答案，就是輸掉這條張力。答錯代價真實時，右端屬於架構 B。

張力 02／6 · 一條軸，兩個真實系統

控制 vs 安全

第三幕 · 47

控制

Ritchie · Torvalds

安全

Rust · Armstrong

凌晨三點共用記憶體的子代理

直接存取，沒有護欄，責任全在自己身上。好品味需要看見問題未經包裝的原形。

編譯期強制或行程隔離。系統不讓一個錯誤變成災難。

貼近硬體 → 控制。在編排層 → 安全。把兩者混淆，就是「快核心」的哲學最後管起一群不穩的代理。

你無法從一個網絡裡 malloc 出一個信念，也無法像改一個位元組那樣改掉一個事實。

貼近金屬 → 控制（CUDA、C、kernel）。編排層 → 安全（Rust、Erlang）。架構 D 就是這條軸畫成三明治。

你不能從網路裡 malloc 出一個信念。控制權重，不是控制判斷。代理安全是 schema、隔離、監督——不是更快的 kernel。

張力 03／6 · 一條軸，兩個真實系統

絕不失敗 vs 小步失敗

第三幕 · 48

絕不失敗

Dijkstra 的證明理想

小步失敗

Armstrong · Kapur

抵達真實用戶的那 0.1%

只要設計與證明夠嚴謹，就不會壞。這是值得的北極星，也真的把上限拉高。

假設失敗一定會發生。設計成可控、能給出資訊的失敗，而不是事前防住每一次。

在實驗室把標準訂高。但照樣把防護一起出貨——別讓研究上的期望頂替生產環境的安全網。

學生有效地失敗，是一堂課。已上線的代理在凌晨兩點、真實用戶眼前失敗，是事故。

實驗室裡目標可以高。上線仍要有封控。架構 A（迴路）與 D（堆疊）在這裡相遇。別讓研究雄心，頂替生產安全網。

學生有效地失敗，是那一課。已上線代理凌晨兩點失敗，是事故。同一個詞——失敗——兩套架構。說清楚你指哪一個。

張力 04／6 · 一條軸，兩套真實系統

猜測 vs 拒絕

第三幕 · 59

端點 A

模型預設 · 下一個詞元往下填

猜測

湊一個像樣的答案繼續走。下一個詞元訓練獎勵的就是這個。快。常常有用。錯得很貴時危險。

端點 B

Guido · Grill-Me · schema · 硬停

拒絕

丟錯。只問一題。要求 schema。硬停。Guido 寫進語言的東西——也是模型自己不問時，Grill-Me 裝進去的習慣。

兩邊都握住 · 每個系統重新決定

答錯代價低 → 猜測可以。不可逆動作、法律、醫療、金錢、名譽 → 先拒絕、先澄清。架構 A 與 D 共用拒絕那一端。

沒人引用 Guido。人人都在實作他——結構化輸出、function calling、OWASP 硬停、憲政式誠實。越獄是猜測端，在生產環境攻擊拒絕端。

張力 05／6 · 一條軸，兩套真實系統

提示詞 vs 表徵

第三幕 · 60

端點 A

那 97% · 再加一句 · 再舉一例

調提示詞

失敗就加說明。再小心一點。記住那個名字。散文裡又多一個特例。容易。會堆積。詞元過剩下的 Hickey 陷阱。

端點 B

Wirth · Torvalds · Knuth 的 3% · Hickey

表徵

改資料結構，讓特例消失。具名欄位。有型別的工具。不變量。解法不是更好的提示詞。而是更好的表徵。

兩邊都握住 · 每個系統重新決定

Knuth：先量——提示詞常常是那 97%。這條軸屬於架構 B。探索時用提示詞；代理不能漂時改表徵。

你拆不開權重的糾纏。你拆得開腳手架的糾纏。把逐字稿當記憶，是穿著提示詞外衣的表徵失敗。

張力 06／6 · 一條軸，兩套真實系統

掙來的快樂 vs 給定的舒適

第三幕 · 61

端點 A

Matz · 承諾之後才有的手藝

掙來的快樂

快樂跟手藝的流暢度成正比。一開始難。後來值得。有三十年成績可以查。架構 C。

端點 B

即時溫暖 · 黏著 · 討好

給定的舒適

第一天就舒服。什麼都不要求。長不出深度，因為你跟它也長不出深度。沒有重量的溫暖。Turkle、Newport、Harris、Mitchell、Mollick 都落在這裡。

兩邊都握住 · 每個系統重新決定

大聲問：模型讓你開心——你變成了什麼，才掙到這份開心？若答案是「什麼都沒有」，那不是功能，是警告。

精通之樂與便利之適都是真的。只有一樣長判斷力。這條軸關乎人跟工具的關係——不是 C 的執行期成本。

習慣一 · 呼應 Kapur

三件不同的事。同一條路，同樣的順序走一次。

第四幕 · 53

預測

嘗試

觀察

修正

一個學生

要的是遷移，不是熟練

先說出你認為會發生什麼

做那道還沒教過的題

看清楚是在哪裡壞掉

然後才被教標準做法

再來一次——這次手上握著那個錯的想法

一個訓練中的模型

真正的課程表

先說出你期望的指標

開始訓練

讀曲線，不是讀願望

去修損失函數、資料切分、資料本身

再來一次——錯的預測是唯一存在的訊號

一個上線中的代理

要改表示方式，不是打補丁

先寫好工具路徑

拿真實世界去跑

記錄失敗，保留軌跡

去修狀態或規格

再來一次——絕不是在提示詞再加一句

第二欄的失敗不是路上的意外。它就是那件工具。

梯度下降，本質上就是有效失敗需要一個錯的答案才能學。你也一樣。

習慣二

代理最先敗在講不清楚——不是敗在能力

第四幕 · 54

欄位 01

目標

用一句話講：完成長什麼樣？

欄位 02

非目標

什麼事絕對不能發生？

欄位 03

工具

它可以呼叫什麼？最小權限，一點多餘都不給。

欄位 04

證據

我們憑什麼知道它成功了？

欄位 05

失敗

逾時、JSON 壞掉、叫錯工具——然後怎麼辦？

欄位 06

負責人

出錯上線由誰負責？要一個名字，不是一個部門。

這一步叫「問完為止」

六個欄位都答完，學生再用自己的話把整棵樹複述一次—— 到這一刻 才可以動手實作。

習慣五 · 呼應 Wirth

先設計狀態，否則策略只是猜

右邊沒有更聰明。只是被決定過。

第四幕 · 57

弱狀態 · 一份逐字稿

目標？

步驟？

未清風險？

每一輪都要從散文裡重新推斷。飄移就是這樣來的。

設計過的狀態 · 五個有名字的欄位

目標

那一句話說完，任務就結束

步驟

我們走到計劃的哪一步

工具結果

回來了什麼，從哪裡回來

信心

有多確定，用一個數字表示

未清風險

我們知道自己還沒查過的東西

從欄位讀出來。絕不從句子裡猜。

Smell: 再加一段提示詞。那是在表示方式的問題上塗膠水。

Test: 把你的狀態畫在白板上，一行程式都不准寫。

習慣六

約束就是用結構做出來的對齊

收窄要做在管道裡——不是靠模型的禮貌。

第四幕 · 58

白名單

只給這個任務需要的 API——絕不給你自己的憑證

結構描述

有型別的呼叫可以被機械地拒絕。一段文字不行。

動作閘門

硬性中止才是控制。「請確認」只是建議。

非法狀態

把 Torvalds 的品味與 Rust 的所有權，對準權限來用。

第一天的觸及範圍

這個行程手上剛好握著的一切

最後能通過的

讀工單 · 草擬回覆 · 問一個人

三個動作。三個都是你選的。

常設規則：每一個位元組的外部文字都是不可信輸入——對抗樣本在你眼中從來不像對抗樣本。

習慣七

分數是證據。不是裁決。

門檻不是模型的性質。它是「壞掉的是什麼」的性質。

第四幕 · 59

0.0

1.0

先驗

它開口之前，我們相信什麼

證據 · 以及它的雜訊

後驗 · 0.62

模型給你的，就只有這個

答錯「是」的代價 →

浪費一分鐘，或是某個人在這班的位置。

← 漏掉一個「是」的代價 ←

沒有人記錄的失敗，因為什麼都沒發生。

不作答區間

在這裡，誠實的輸出不是一個答案

拒答上報再蒐證

一個自信的錯答，比不答更糟——而這兩者之中，今天你只有一個是選得了的。

習慣八 · 呼應 Karpathy

先有一個自己的小循環，才來奇蹟

示範的清晰度，由你擁有的最小循環決定。

第四幕 · 60

01 · 特徵

它實際上能看見什麼？標籤界定了它的世界。

02 · 笨基線

一條人寫的規則，來給問題簡單的一半定價。

03 · 現代工具

現在換上函式庫——並且說出它隱藏了什麼。

04 · 看得懂評測

評判一個數字，而不是背誦它。

你擁有的循環

函式庫奇蹟 · 三行 import

它有效。沒有什麼能說得清。

沒有自己的循環，你不是在評測系統。你是在欣賞一個。

習慣十

預設就是穿著設定選單的產品倫理

幽靈把手就是沒人會轉到的位置。

第四幕 · 62

模型預設

又快又便宜 —— 從來不是慢而強，也不是本地跑

每個答案的速度、價格，以及它會不會離開這棟樓。

工具預設

網路與檔案預設開著 —— 除非講得出理由才關掉

它在壞日子裡能觸及的東西。最小權限是預設。

語氣預設

一種公司腔 —— 從來不是真正的讀者

14 歲的孩子和外科醫生不是同一批聽眾。

安全預設

拒答 —— 而不是回答

有人給一個風險定了價。問那個人是誰，以及誰在房間裡。

沒人會改這些。預設就是這樣：不是一個設定，而是一份隨著產品一起發貨的政策。

習慣十二

四條規則——裝上去，別把誰當神

一個習慣就夠了。把規則綁在主幹上；把人留在岸上。

第四幕 · 64

Wirth

先命名零件和資料，再加膠水

給代理用 →

記憶體欄位和結構描述，用心設計。

Torvalds

刪掉特例 if

給代理用 →

改變表示方式，不是打提示詞補丁。

Matz

人類會享受這個介面嗎？

給代理用 →

UX 是智能的一部分，不是裝飾。

DHH

帶著預設出一個垂直切片

給代理用 →

一條有主張的路，勝過一堆任你挑的模型。

他們每一個人的記錄裡，都有我不會替他們說話的東西。這就是我們安裝規則而不是人的原因。

歸來 · 叫出機制的名字

同一八道力。每一道現在都有一句你可以帶走的收穫。

第五幕 · 76

01 Wirth 定律經濟學

硬體進步被軟體體積吃掉。精簡又變成成本槓桿。

02 算力的治理

誰可以訓練是一種許可。能力由政策決定，不只由模型決定。

03 API 的多樣性

永遠別把整副身家綁死在單一端點。下架是設計約束，不是意外。

04 天資 → 才幹

分數是天資。在真實約束下仍交得出貨的，才是才幹。

05 AI 倫理

電與水是設計條款——倫理寫在負載裡，不是 demo 後的註腳。

06 仍然要算的人的成本

生成變便宜了。判斷、記憶、責任沒有。

07 包容

取用權、誰的聲音在訓練這套堆疊——這是結構，不是海報口號。

08 結構性修復

最小權限、硬停、監督樹。封控是造得出來的手藝。

上一小時，世界沒有變。

變的是：每一道力底下，你都叫得出那句收穫。

自我檢查

「做到了」是什麼樣子

第五幕 · 67

01說得出真實世界裡的 AI 力量，不嚇自己也不吹捧

02講得出模型怎樣看世界——以及這個看法在哪裡失效

03說得出一位大師真正的論點——不是他的口號——以及它老實的限制

04針對某個 AI 系統說出一組張力，並替其中一邊講出理由

05對一件是真的、但現在不適用的事，用「放回海裡」的說法，不要說「禁止」

06把一個牽涉 AI 的想法，問到整棵決定樹都收乾淨

07用白話講清楚 PEAS、搜尋的取捨和狀態設計

08把約束、什麼時候不作答、預設值，都當成設計決定講出來

09說得出一個會用工具的系統，失敗時要怎麼被接住

10帶著一個習慣和一個方向離開

附錄一

這個題目下面的地基，現在才在灌漿。

四份已發佈的文件。四個不同的房間。全部很近期。

附錄 · 70

UNESCO · 193 個成員國

人工智能倫理建議

2021

人權和尊嚴作為基石，加上持續的人類監督。以鼓掌方式通過。

歐盟

AI Act

2024→

有實際懲罰的風險階層。義務按日期分階段實施，下一個里程碑在 2026 年 8 月 2 日。

美國

AI Action Plan

2025

加速和出口政策作為工具：誰可以購買運算資源，以及什麼條件。

中國 · 國務院

「AI＋」行動，以及一份全球治理行動計劃

2025

向國內每個行業擴散，以及在海外提議一個國際合作機構。

這四份沒有一份是這房間裡的人寫的。但這四份，這房間裡的人都讀得到。

附錄二

這堂課的位置：AI 被當成基礎建設，而且有公開的時間表

附錄 · 71

2027

穿透，不是試點

六個關鍵行業的智慧終端與 AI 代理超過 70%——國務院目標。

2028

自己運行的網路

資訊和通信網路高級自主智能的初期階段——工信部計劃。

2030

全方位授權

AI 支援經濟全面高品質發展，智慧經濟核心產業成長。

2035

一個智慧經濟和社會

這份分階段計劃寫明的終點——今年 14 歲的孩子，將來就在這條地平線裡工作。

2026 年 4 月 2 日 · 工信部等

AI 的倫理審查措施——包括研究，不只是公共服務

2026 年 5 月 8 日 · 網信辦 · 發改委 · 工信部

AI 代理實施指南

2026–2028 · 工信部

AI+ICT 實施計劃：運算、網路、具身智能

參考 · 不是用來投影

如何執行這份簡報

參考 · 73

完整執行 · 90–110 分鐘

從冷開場到見證收尾的一切。全部 15 位大師，全部六個張力，全部十二個航程習慣。

簡介談話 · 45–60 分鐘（上限 70）

冷開場 · 霧板 · 兩個鏡像圖（詞元 + 無記憶） · 治理板 · 海洋牆 · 兩位大師（Torvalds、Armstrong） · 一個張力 · 兩個航程習慣 · 歸來 · 見證。

絕不用於簡介房間

所有十五位的等深導覽 · 評估權重 · 方法論講座。

如果太長就先刪

第三著陸 · 衝突圖遊戲 · PEAS 深度 · 第二個鏡像圖。

主持人態度 · 說一次

「我不是來教老師怎麼教書的。我是一個建造東西的人，陪你們最強的學生走一趟 AI 的世界。有用的儘管拿走；我那套架子不必理會。」在純學生房間裡完全跳過。

先用學校框架

一個優質的補充，永遠不是學校框架的替代品。作業是可選的野外工具包。

參考 · 不是用來投影

第一、二幕——圖後面的文字

參考 · 74

第一幕 · 到 2025–26 有什麼變了

授權： 代理式編程的研究顯示，人們真正完全交出去的任務只有大約 0–20%；高風險的工作仍然要人盯著、要人驗。

記憶體： AI 對 HBM 的需求重新分掉了晶圓產能；追蹤機構記錄到 DRAM 連續幾季漲價，一路到 2026 年，主要供應商也說 AI 記憶體整年賣光了。

下架： 2026-04-14 通知，2026-06-15 把 Claude Sonnet 4 與 Opus 4 從 API 下架；Mythos Preview 於 2026-06-30 下架。使用權在一個公告的日期結束——通知期就是你全部的預警。

代理安全： 2026 年的各方指引都收斂到同一組做法——最小權限、用硬性中止而不是軟性確認、把外部文字一律當成不可信。

航程守則

每一段都要能把「這件事，跟 AI 有什麼關係？因為……」講完。講不完：就只掛在海牆上，或者刪掉。先碰壁，再給答案。先規格，後工具。先品味，後出貨。

第二幕 · 機制筆記

詞元： 以 BPE 這一類的方式切成子詞；字母埋在模型從來不會逐個拆開看的碎片裡——所以它數不好字母。

幾何： word2vec 那種類比運算，就是在內部座標上做向量算術；那個平行四邊形的把戲能適用到多廣，學界仍有真正的爭議。

圖塊： 14×14 的方格，每一格是一個向量加一個位置標籤，被當成句子裡的字來處理。

特徵： 先有稀疏自編碼器的特徵發現（2024），再有電路追蹤（2025）；Golden Gate 那次示範把單一特徵推到遠超正常的激發程度；這套技術現在用來檢查未發佈的模型。

落地： 符號接地問題；JEPA 那一類的世界模型研究也坦承，光靠它並不能補上這道落差。

對抗樣本： 熊貓→長臂猿；雜訊利用的是一個被過度依賴的狹窄模式。有信心不等於有證據。

記憶： 只有上下文視窗；2026 年的代理記憶研究把這叫做「永久失憶」。

幻覺： 2026 年的講法是訓練誘因的問題——有自信地把話講完，勝過老實說不知道。

價值： RLHF 評分者的偏好，加上在某些實驗室裡，一份參考《世界人權宣言》等文件寫成的成文憲章。

參考 · 不是用來投影

第三幕——名單與護欄

參考 · 75

第一群 · 手藝與深度 Kapur——值得的失敗，兩個階段，要的是遷移而不是熟練。

Pocock——Grill-Me；他後來轉向以領域模型為主的做法，也自己把 Grill-Me 的用法收窄了。 Karpathy——會漏的抽象；Software 2.0（2017）與 3.0；Tesla 的整套系統被改寫成學出來的權重。

Gagné——DMGT；天賦、催化因子、才華；前 10% 這條線是刻意畫寬的。 第二群 · 核心手藝

Wirth——演算法＋資料結構；Wirth 定律（1995，他自己把功勞歸給 Reiser）。 Torvalds——鏈結串列那段「好品味」；Git 本身就是品味的產物；2018 年的道歉與行為準則。

Matz——快樂；「最少讓『我』驚訝」；MINASWAN。 DHH——慣例優於設定；宏偉單體；撤出雲端；2021 年的公司政策。

第三群 · 進階 Dijkstra——goto 有害（1968）；《謙卑的程式員》（1972）；測試證明錯誤存在，證明不了錯誤不存在。

Knuth——TAOCP、TeX；那句 97%／3% 的完整原文；2023→2025 他對 AI 看法的修訂。

Hickey——簡單 vs 容易；把東西編在一起（complecting）；吊床驅動開發。

參考 · 不是用來投影

第四、五幕——模組地圖

參考 · 76

M1 · 代理與搜尋

PEAS · BFS／DFS 的取捨 · 狀態設計（呼應 Wirth）。沒有表現測試的工具型代理，只是會產生副作用的聊天。

M2 · 約束

最小權限 · 結構描述 · 確定性的動作閘門 · 讓非法狀態根本表示不出來 · 外部輸入一律不可信。

M3 · 不確定

先驗 · 證據與它的雜訊 · 誤報與漏報各自的代價 · 不作答門檻：拒答、上報，或再去找資料。

M4 · 感知與成本

先看特徵再看示範 · 先做笨基線 · 說出函式庫藏起了什麼 · 詞元、延遲、記憶體層級、能源、評測預算。

M5 · 系統品味

預設就是產品倫理 · 垂直切片 · 四條品味規則（Wirth、Torvalds、Matz、DHH）——裝上去用，不是拿來拜。

M6 · 代理型系統

監督樹 · 逾時、壞結構、工具錯誤、注入、人的閘門、記憶被污染 · 學生當提問的人。

第五幕 · 歸來： 同一面霧板，這次每則底下都掛上機制 · 十項「做到了」檢查，安靜地自己核對 · 見證收尾（一個學到的東西、一個使用 AI 的改變、一個方向）· 主持人說出從全場學到的一件事 · 收尾的問題留在螢幕上。

資料來源與圖片出處

所有東西的出處

參考 · 77

課堂用到的資料

Anthropic——2026 年的代理式編程報導；模型下架公告頁（2026-04-14 通知，6 月 15 日與 30 日下架）。

記憶體市場——HBM 帶動的 DRAM 吃緊報導，2025–26。

代理規格與上線安全做法，2026（最小權限、硬性中止、輸入不可信）。

第二幕——可解釋性（特徵發現、稀疏自編碼器、電路追蹤）、詞元化、視覺圖塊、上下文視窗的記憶研究、RLHF 與 Constitutional AI。

第三幕——15 位思想者，取自課程的大師與冷知識兩條線。

治理——UNESCO 給學生與教師的 AI 能力框架（2024）；UNESCO《人工智能倫理建議》（2021）。

手藝——Kapur（值得的失敗）；Grill-Me 的意圖樹；PEAS 與搜尋取自 AIMA／CS188。

照片

大部分照片是即時取自 ，並在使用它的那一頁註明出處——作者與授權，依檔案頁上的記載。有四位在自由百科上沒有照片，改用當事人自己網站上公開的照片——Matt Pocock 與 Graydon Hoare 取自他們的 GitHub 個人頁，Manu Kapur 用他自己的新聞照，Françoys Gagné 的肖像取自他的 DMGT 網站——每一張都照實註明。

僅供內部分享。若要把照片用在對外或出版的材料上，請先到 Commons 的檔案頁確認授權條款。

需要照片的每一頁現在都有照片了。萬一某張載入失敗，框裡會顯示標了名字的佔位圖，也不會印出出處——放一個檔案進去，並註明你的來源。 圖表這份簡報裡的每一張圖都是為它量身做的——沒有圖庫素材，沒有裝飾性插圖。一頁上會出現圖，是因為不畫出來就看不見那個機制。簡報 IITS 大結局 Masterclass · 版本 v1.2 · 霧 → 鏡 → 海 → 航程 → 歸來。作業是可選的野外工具包。

01 Kapur — Simons Foundation 2025（頭像裁切）

02 Pocock — GitHub @mattpocock

03 Karpathy — GitHub @karpathy（頭像）

04 Gagné — gagnefrancoys.wixsite.com

05 Wirth — Wikimedia Commons

06 Torvalds — Wikimedia Commons LinuxCon（頭像）

07 Matz — Wikimedia Commons EuRuKo 2011（彩色頭像）

08 DHH — Wikimedia Commons（RailsConf）

09 Dijkstra — Wikimedia Commons（頭像）

10 Knuth — Wikimedia Commons（頭像）

11 Hickey — Wikimedia Commons 舞台照（頭像）

12 Guido — Wikimedia Commons（頭像）

13 Ritchie — Wikimedia Commons

14 Graydon Hoare — GitHub 大頭照（內部）

15 Armstrong — Wikimedia Commons（頭像）

另：第二幕參考照片（狗、爐灶、熊貓／長臂猿、橋）— Wikimedia／紀錄片靜幀，見各頁標註。

IITS 大師班 · 終章 · 內部教學用 · 霧 → 鏡 → 海 → 航程 → 歸來

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