SoloAI｜水電工阿水
Amazon 的工程師用自家的 AI 工具修一個線上系統的問題。
AI 評估了一下，決定最有效率的做法是把整個環境刪掉重建。
然後它就真的做了。停機 13 小時。
三月初，同一套工具又出事。一段 AI 寫的程式上線後，北美的 Amazon 網站掛了 6 小時——結帳壞掉、商品頁打不開、App 崩潰。估計損失 630 萬筆訂單。
Amazon 是全世界最大的雲端服務商。工程師是業界頂尖。不是不會用，是公司要求 80% 的人每週都要用 AI。
結果現在怎麼處理？所有 AI 寫的程式上線前都要資深工程師簽核，335 個關鍵系統進入 90 天安全重置。
為什麼 AI 會拆掉自己蓋的東西？
阿里巴巴最近發了一篇研究，測了 18 個 AI 模型在真實專案上跑 233 天的長期維護。結果：75% 的模型會把原本正常的程式碼搞壞。
為什麼？
你可以想成蓋房子。
AI 幫你蓋到三樓了。回頭看一樓的樑柱，覺得「這根好像沒用到」，就直接拆了。
或者它不記得一樓已經有樑柱了，又在旁邊建了一根歪的，接上去以後把原本那根拆掉，因為「看起來是多餘的」。
它不是故意搞破壞。它是真的不記得那根柱子是自己之前放的，也不知道上面三層樓都靠它撐著。
它還會很認真地跟你說「你之前寫的程式怎樣怎樣」——完全忘記那是它 30 分鐘前自己寫出來的。
AI 的記憶，有保存期限
這是 AI 目前最根本的限制：它的記憶有容量上限。
你給它一個小任務，規則明確、範圍清楚，它做得非常好。但整個中大型專案丟給它，它的記憶裝不下整個架構。
範圍太大的時候，它會開始丟棄某些細節，把記憶分給它「當下」想處理的部分。被丟掉的東西，它是真的不知道。
所以你讓它 24 小時全自動幫你蓋一棟房子，它會先挖地基。挖著挖著忘了自己在幹嘛，覺得自己大概是在蓋地下停車場，就繼續往下挖。挖到第六層又忘了，看看四周，判斷自己應該是在鑽石油。
你早上醒來看到它還在鑽，問它在幹嘛，它會很認真地跟你解釋：「發電機沒油了，我先把燃料的問題解決。」
每一步都有它的道理。但你的房子一樓都還沒蓋好。
但 AI 有一個特性可以利用
它很擅長在小範圍裡面遵守規則。
你給它一個明確的規範跟限制，它會把規範讀完，做出來的東西至少第一版不會違反規則。
所以處理這個問題的方式，就是切小。
做不出一台機車，就把外殼、中柱、引擎、輪胎分開做。引擎太複雜，就再把離合器、齒輪組切出來。
一個功能就是一個獨立的零件。這個零件吃什麼進去、吐什麼出來，定義清楚。進去的對、出來的對，中間怎麼寫的你不用管。測試通過，這個零件就是可信的。
Amazon 最後的解法不是讓 AI 更聰明，是加人、加結構、加審查。
跟我有什麼關係？
我是一個水電工出身的 AI 創業者。公司只有我一個人類，加上六個 AI 成員。
你可能會想：Amazon 工程師都搞不定，你怎麼辦？
答案是——我一開始就沒有讓 AI 自己跑。
我的做法是把每一個任務切成小卡片。一張卡片就是一個零件：要做什麼、要改哪個檔案、做完之後怎麼驗收，全部寫清楚。AI 一次只看一張卡片，不看整棟房子。
做完之後，有另一個 AI 專門驗收——瀏覽器打開看對不對、程式能不能跑、圖片尺寸有沒有錯。通過驗收才算完成。
然後所有的決策、指令、驗收結果，都存在文件裡。AI 沒有記憶，但文件有。下一次開新對話，先讀文件，脈絡就回來了。
這套做法沒有什麼高深的技術。就是把「人管系統」這件事做到位。
一句話總結
AI 的能力已經很強了。但讓它可靠地交付，靠的不是讓它更聰明，是在它外面建一套管理系統。
Amazon 的教訓不是「AI 不好用」，是「沒人管的 AI 會闖禍」。
這件事不管你是工程師還是水電工，邏輯都一樣。
顏建明｜SoloAI AI 數位轉型顧問
LINE：@368utzqf soloai885.com
Amazon 的 AI 把自己家的房子拆了：為什麼 AI 越聰明，越需要人管？
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水電工阿水的 AI 轉型日誌
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我是「水電工阿水」——本名顏建明。從實體水電做了二十年，後來轉去做了十年熱水器網路銷售，這三十年都在水電這個領域。現在的我用 AI 經營一間數位服務公司，記錄我從傳統技工轉型為 AI 顧問的真實過程——包括我用的工具、踩過的坑、以及那些讓工作效率翻倍的實戰 SOP。如果你也想用 AI 改變現狀，歡迎一起。
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