AI 界線畫在哪裡，取決於做錯了誰承受、能不能收回。AI 做得好不好，不在考慮範圍內。這是我用兩年時間、踩過幾次坑之後，唯一站得住的判準。

這篇是寫給同業，也寫給任何把 AI 放進真實工作流的人。如果你已經過了「AI 到底好不好用」那一關，開始煩惱「那我到底該讓它做到哪裡」，這篇會給你一套可以照抄的分級，和一張我自己每天在用的禁區清單。

我不談模型比較，不談提示詞技巧。那些網路上很多，而且三個月就過期。這篇談的是不會過期的那一層。至於完整的工作流怎麼搭，我寫過兩張卡、三條鐵則的版本，這篇算是它的補充章。

先講一件我自己的事

去年我在整理官網文章，讓 AI 幫我改寫一批舊文。改完那天我很開心，覺得效率翻倍。

過幾天回頭抽查，發現改寫過程中生出了幾個原文沒有的說法。句子很順、邏輯很像，讀起來甚至比我原本寫得好。問題是那不是我的意思，而且其中一句涉及療效。

那批文章沒有發出去，因為我剛好抽查了。但我記得那個當下的感覺，背脊涼了一下——我當時完全沒有懷疑過它。

AI 界線畫在哪裡，取決於錯了誰承受

我看過很多 AI 界線守則，判準都是「AI 這件事做得好不好」。做得好就交給它，做不好就自己來。

這個判準在一般工作可以用，在醫療不行。因為醫療的錯誤成本是不對稱的。

右邊那一欄才是真正的判準。左邊那些事情，AI 其實都做得不錯——這正是問題所在。

兩個讓我改掉做法的觀察

那些沒被自動化掉的步驟，是我故意留的

電腦玩物站長 Esor 在一次訪談裡講過一段話，我看到的時候整個人坐直起來。他說他刻意在工作流的某些環節保留手動步驟，理由很簡單：AI 給的東西雜訊很多，人工篩選那一步就是品質保證的所在。

我當時正在被一件事困擾。我的 AI 工作流裡有幾個環節怎麼樣都自動化不掉——技術上做得到，但我每次要動手的時候都有一種說不出的抗拒。我一直以為那是我還沒學會，或者我太龜毛。

看完那段話我才知道，那個抗拒是對的。

摩擦力在系統設計裡通常被當成缺點，因為它拖慢速度。但在錯誤不可逆的領域，摩擦力是品質機制。它讓錯誤在放大之前先撞到一個人。

我現在的做法是反過來的：先找出哪幾個步驟必須有摩擦，把它標出來、寫成規則、告訴 AI 不准繞過，剩下的才盡量自動化。順帶一提，這個邏輯我也用在檔案整理上——我讓 AI 只搬不刪，一次清掉 3.2 GB 也不動一個刪除鍵，理由是同一條：刪除收不回來。

人學判斷，AI 學操作

同一場訪談裡還有一句更狠的。Esor 說 AI 能整理資訊、摘要步驟，但它抓不到「轉折處的判斷」。

轉折處。這三個字我想了很久。

我後來明白他在講什麼。診間裡真正難的從來不是知道怎麼做，是知道什麼時候不做、什麼時候該換方向、這個例外算不算例外。

一個孩子身高在曲線下緣，家長很焦慮。要不要現在介入？教科書會給你適應症，但真正的判斷來自你看到的那個孩子——他的發育階段、他的睡眠、他媽媽的焦慮程度會不會反過來影響治療配合度。這些不在任何一本書裡，也不在 AI 的訓練資料裡。

這也順便回答了一個我常被問的問題——AI 這麼強，我們還剩下什麼。剩下的就是這個。方法會被學走，判斷不會。也因為這樣，我把自己要輸出的東西整個換了方向：少寫「怎麼做」，多寫「我為什麼在這裡停下來」。

如果你好奇這些判斷怎麼被累積下來、怎麼變成 AI 學得會的脈絡，我寫過把 AI 養成一支團隊的記憶系統。

AI 界線三級制：禁區、雙簽、全權

講完原則，來講可以照抄的部分。我的 AI 界線分成三級。這個分法跟我把重大決定寫成決策憲法是同一個習慣：在清醒的時候先決定好，就不用在很趕的時候臨時判斷。

第一級最容易理解，第三級最容易被做壞。稍後會講為什麼。

禁區十條（我診間現在在用的版本）

1. 做診斷、決定治療方向
2. 判定一個臨床觀察算不算數
3. 代替我對患者說話
4. 公開任何未去識別化的患者資料
5. 決定案例照片能不能用
6. 按下任何對外發送鍵
7. 決定或報出任何金額
8. 危機當下對外發言
9. 刪除任何資料
10. 以醫師身份背書商品

第二條可能需要解釋一下。我有一套臨床觀察的紀錄系統，每一筆觀察都要標記「這個算不算數」。這一格只有我能勾，AI 不能碰——因為那是整套證據系統的地基。如果 AI 可以自己判定自己整理的觀察算數，這套系統就是在自我認證，跑再多筆也沒有意義。

第六條是我後來加的，加的理由很實際。AI 可以把一封信、一篇貼文、一則群發訊息寫到完全可以送出的程度，這樣很好、我很需要。但送出鍵永遠是人按的，因為那一秒之後就收不回來了。

還有一條附則：AI 不得自我認證

這條寫在禁區底下，但它其實是所有條的前提。

我不接受 AI 用「我沒有腦補」「我已經查證過了」「這是根據文獻」這種話來證明自己沒問題。要具體到哪一句、哪一篇，讓我可以核對。

同樣的道理，做的人不驗自己的成品。重要的東西我會另外開一個全新的對話，讓一個沒有參與過的 AI 從頭讀一遍找矛盾。這件事跟我不讓同一個 AI 改自己的作業，是同一個邏輯。

為什麼「全權區」要寫足

這一段是我最想跟同業講的。

我看過不少人做 AI 界線守則，禁區寫得又長又細，全權區含糊帶過或乾脆不寫。看起來很嚴謹。

實際運作三個月之後會發生什麼？什麼事都要問。然後某一天，某個很趕的下午，有人繞過了規則。接著第二次、第三次。半年後那份守則還躺在資料夾裡，但沒有人在遵守。

尤其最後一項。AI 對我提出反對，在我的系統裡不只是全權，是義務。一場從頭到尾都在附和的討論，我會當作那場討論不合格。

這套 AI 界線目前的四個洞

我把這一段放進來，是因為我對我自己的系統做過一次紅隊檢查，結果不太好看。既然要寫出來給人參考，就得連缺口一起寫。

第一，我那套「防止 AI 順著我腦補」的協定，四道規則全部由 AI 自己執行、自己回報。紅隊的判詞很不客氣：這是要求一個可能在腦補的系統自我檢舉。我目前的補救是每個月把資料拿到房間外面，給另一個 AI 和一位同業前輩看。這件事如果沒有真的在跑，整套協定就是自證。

第二，我設了幾個系統健康度指標，其中一條是：如果連續四週沒有任何一個判斷被修正或降級，代表量表壞了，不是我做得好。這條要真的去看，不能只是寫在文件裡。這也是我當初做90 天凍結與穩定觀察時學到的事。

第三，有恢復期的療程，知情同意的說明流程要更紮實。這件事跟 AI 無關，但它跟界線有關——因為那也是一種「錯了收不回來」。

第四，也是最大的一個洞：我這套界線目前規範的是我自己和我的 AI 團隊。診所裡的護理師、其他醫師怎麼用 AI，還沒有規範。這是我接下來要補的。

拿回去改的空白模板

這是一份空的 AI 界線三級制，你可以直接複製回去，換成你自己的行業。不要照抄我的禁區十條——你的禁區應該長得跟我不一樣，因為你的錯誤成本落在不同的地方。

【我的 AI 界線】　更新日期：______

■ 先填這一格：全權區（AI 直接做，我不用被問）
　至少列八項。列不滿八項，代表我對 AI 的信任還沒變成規則。
　1.
　2.
　3.
　4.
　5.
　6.
　7.
　8.

■ 再填：禁區（AI 絕對不做，我叫它做也不做）
　判準三題——① 錯了誰承受 ② 收得回來嗎 ③ 我能在當下發現嗎
　1.　　　　　　　　　　　（錯了誰承受：　　　）
　2.　　　　　　　　　　　（錯了誰承受：　　　）
　3.　　　　　　　　　　　（錯了誰承受：　　　）
　4.
　5.
　附則：AI 不得用「我已經查證過了」自我認證，要具體到哪一句、哪一篇。

■ 最後填：雙簽區（AI 起草，我定案）
　剩下的都放這裡。寫清楚「AI 可以做到哪一步」。
　事項：　　　　　　│ AI 做到：　　　　　　│ 我要做：
　事項：　　　　　　│ AI 做到：　　　　　　│ 我要做：
　事項：　　　　　　│ AI 做到：　　　　　　│ 我要做：

■ 我刻意保留的摩擦力（不准 AI 繞過的手動步驟）
　1.
　2.

■ 這份守則目前的已知缺口（誠實寫，這格空著就是沒在用）
　1.
　2.

第一週可以做的三件事

最後

我常被問，用 AI 用得這麼深，會不會怕有一天不需要醫師了。

我的答案是這樣：我把所有可以重來的事都交給 AI 了，而且交得很徹底。剩下我在做的，全部是不能重來的事。

你呢？你手上有哪一件事，是你到現在都還沒辦法放手的？那件事可能就是你真正的專業所在。

常見問題