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大家平常在使用AI時，視窗最下方總會默默躺著一行不起眼的灰色小字：「是 AI，有時可能會出錯。」

有些人可能用到現在都還沒注意過這行字。對於一般使用者來說，這或許只是一句無關痛癢的免責聲明；但如果我們切換到PM的視角來看，這行字其實是客觀存在的專案風險警報。

在過去一段時間對 LLM（大型語言模型）的探討與實測中，我深刻體會到一件事：AI 確實大幅提升了資訊處理的效率，但它並沒有真正理解硬體製造或跨部門協作的現實。就像我曾在《有沒被免費版AI給過錯的答案?》中紀錄過的實測結果，如果我們將 AI 的產出視為絕對真理並照單全收，災難就會隨之而來。

AI 犯錯的跨部門蝴蝶效應
在產品開發的現實裡，PM 是各部門資訊的匯流中心。一份規格需求文件（如 PRD 或 MRD）的產出，牽動著後續所有單位的動作。
假設 PM 依賴 AI 進行材料或規格評估，而 AI 產生了幻覺，給出一個理論上可行，但實務製程上根本無法落地的建議。如果 PM 沒有經過理性查證就將這份文件發布，後續會發生什麼事？
開發部門的ID（工業設計）會根據錯誤資訊畫出圖面，ME（機構設計）接著發現公差無法克服，這往往也是我們常面臨的 ID vs. ME 認知衝突的開端。隨後，工廠端會反映這不符合生產邏輯，最終導致整個專案時程延宕。一個 AI 的邏輯失誤，最終會演變成跨部門的連環追殺。

理性駕馭 AI：將管理框架轉化為容錯機制

既然「AI 有時可能會出錯」是個無法避免的客觀事實，理性的做法不是棄用工具，而是在流程中建立防護網。其實，這與我們平時管理專案、開立規格書的邏輯是完全相通的：

• 用 5W2H 釐清任務規格 把對 AI 下提示詞（Prompt）當作交辦任務。不要只給一句籠統的指令，而是把任務背景（Why）、預期產出（What）、使用情境（Where）與限制條件（How much）定義清楚，藉此收斂 AI 發散的空間。
• 用 QQCDR 設定驗收標準 對 AI 來說，最重要的是當中的「規則（Rule）」。我們必須明確畫出邊界，例如：「若無相關數據支撐請直接回答不知道，嚴禁自行推測或捏造。」用清晰的規則來防堵 AI 產生幻覺。
• 套用 10-80-10 容錯原則 這是在專案中維持推進效率的有效節奏。前 10% 由人類定義目標與邊界條件；中間 80% 放手讓 AI 去處理龐大的數據運算與文書生成；最後的 10%，則是人類無可取代的環節——親自介入驗證與除錯。

撰寫文件的初衷是為了「溝通、歷史紀錄、自我保護」，別讓口說無憑困住自己。面對 AI 這個高效率但偶爾會犯錯的系統，我們同樣需要白紙黑字的規則與嚴謹的檢驗。我們不需要神話 AI，而是要理性地運用它。

這也是我使用LLM 的思考。我會陸續記錄在模型測試、預測實驗中的真實踩坑過程，以及面對錯誤數據時的除錯思維。

面對 AI，保持懷疑與獨立思考，才是真正能讓AI變成有效工具的方法。

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