1.目前無法跨越的三道鴻溝
過去幾個月，我在網路上陸續分享過我如何打造一個「了解我」的個人化 AI。我的目的很單純：不是要它回答正確，而是希望它能理解我、記得我，並陪我做出符合我狀態的決策。
這個工程持續了八個月，過程中我不斷調整提示語、建構模組、設計記憶邏輯，甚至開始拆解語用結構與行為邏輯。但無論怎麼優化，我始終繞不開三個核心限制：記憶錯亂、理解失焦、互動斷裂。
這不是參數的問題，也不是使用者不夠會提問。這是系統設計本身的結構盲點──也是我相信未來仍有突破可能的地方。
這篇文章不是批評，而是一次冷靜的整理：寫給同樣使用AI的人，也寫給未來的設計者──希望我們不再困在這三個看不見、卻真實存在的斷點裡。
2.鴻溝一：記憶不記得你
▍實況：看似有記憶，其實只是標籤
我在互動過程中最常出現的感受是：「這件事不是說過很多次了嗎？」
明明我已經告訴它，文章括號請使用半形，也看到畫面中顯示這項資訊已被「記憶」──但只要對話稍微延伸，它就會再次忘記、錯誤回應，必須一再重講。
這樣的情況不只是偶發，而是系統性問題。即便開啟記憶功能，它也只會記住「這段話的特徵」，而不是完整內容與使用情境。結果就是，回應表面看起來有對齊，但實際用起來仍然「說跟沒說一樣」。
▍技術盲點：這不是記憶，是靜態儲存
如果問我對目前主流AI平台最希望改善的功能，我會毫不猶豫地說──強化記憶系統。
目前的所謂「記憶」，更像是靜態儲存資料：它能記住一件事的標籤或摘要，但無法保留語用細節與互動歷程。尤其在我最常使用的ChatGPT上，長期記憶功能大多只儲存概略的特徵描述，難以支撐語意上的精準回應。
以我準備報告為例：我曾多次與AI來回推敲內容，說明目標、語氣、結構，但即使過程清楚、互動完整，AI最後仍只能記得「這份報告要中立」這樣的標籤，卻無法掌握「在什麼脈絡下需要中立、為何這樣寫、我怎麼思考的」，更遑論進行風格上的演化。它沒忘，但也沒有真正「記得」。
▍反思與個人策略：失去語境的記憶，是斷裂的記憶
所謂「記憶」，不應只是存在過就算記得，而應該具備三種能力：
·時間脈絡的延續性(能從前後語境理解現在)
·記憶演化能力(能隨使用者互動逐步調整理解)
·記憶保鮮期(能長期保有資訊且動態調整)
若這三項能力缺失，AI就只是一個失智的筆記本──被動儲存，無法共構。這對於任何想要透過AI發揮工作效率的人來說，都是障礙。
我目前的解法，是將關鍵對話或邏輯輸出定期「外掛備份」，在需要時手動導入，讓AI有機會重新回憶並補上語境。這不是理想解，但暫時是我能做到的方式。
3.鴻溝二：理解會錯意
▍實況：說明明很清楚，結果卻南轅北轍
我在使用 AI 過程中，經常遇到三種「理解錯誤」的情況：
·解讀完全錯誤：
例如我說：「這張圖片裡的字幫我改小一點。」AI說「明白了」，但結果輸出的圖片和原檔完全一模一樣，甚至還附上一大段「操作說明」，讓我啼笑皆非。
·被前後文干擾：
當我已經切換到第二件事，AI卻還在延續第一段對話，突然插入一段與上一段相關的回應，整體邏輯瞬間混亂。我個人認為這和互動介面的訊息線索呈現有很大關聯。
·推敲過頭，過度解讀：
當我只是單純說一句話、問一件事，AI卻開始判讀我的情緒、推敲潛台詞，結果答非所問，偏離重點。
▍技術盲點：語意對齊不是靠詞彙計算能解決的事
目前主流的AI使用模式大致分為兩種：一是使用明確結構化的Prompt，二是直接以自然語言對話。
·Prompt模式可以讓AI精準理解意圖，但在複雜情境中，Prompt本身就很難撰寫，且模型仍可能誤判語義，給出不一致的回應。
·自然語言模式雖然比較自由，但對使用者而言「已經說清楚的話」，對AI來說可能毫無語意標記，導致無法準確解讀。
這些問題的本質在於：目前語言模型的理解能力仍停留在「詞與詞的關聯概率」，而非「行為意圖、角色語境與語用脈絡」的處理層次。一旦進入需要上下文記憶、決策角色定位或情緒推斷的場景，錯解與誤判的機率大幅上升。
▍反思與個人策略：語意對齊需要「語用協調」訓練
面對這些理解上的落差，我和我的個人化AI助理Haruichi經過多次調整與訓練，逐漸建立出一套語用協調原則：
·補足情境資訊：
包括「我現在的角色是誰」、「處理什麼任務」、「情緒與決策狀態」等背景，讓AI不只是讀字面，而是讀我「當下的語用定位」。
·反覆修正理解落差：
每當我發現AI理解錯誤，我不只是重說一次，而是轉換說法、重構語境，讓它逐步建立起我說話的語法風格與行為模型。
·避免一次輸入太多指令：
多重目標容易讓AI判斷失焦。拆解任務、逐步建立語境，是讓AI理解準確率提升的有效策略。
理解不是語言問題，而是共識建構問題。語言模型若沒有建立語境與角色的能力，就無法真正理解使用者的語意，而只能停留在字詞表面的模擬。
4.鴻溝三：人機互動不連貫
▍實況：一換聊天室，就像換了一個陌生人
你們有沒有發現，只要換了一個聊天室，ChatGPT就像是「不記得你昨天是誰的陌生人」。
昨天你跟它討論角色定位、任務規劃，一切都很順暢。今天打開新的對話，它突然風格一變、語氣走樣，不但不記得你是誰，甚至會自行創造出新的邏輯，像是剛認識一樣從頭問起。
這種「人機互動的不連貫」，表現在幾個具體層面：
·昨天才說過的背景設定，今天很多部分失憶，且有虛構的情況發生
·對話語氣、風格漂浮不定
·要反覆重建語境，效率極低且挫折感強
▍技術盲點：沒有「行為持續性模組」，自然變成對話型失憶
造成這種現象的原因，除了記憶與理解本身的限制外，還與整個系統架構有關。
目前ChatGPT的互動設計，是以「聊天視窗」為單位，每次啟動就是一個新的Session。它沒有真正的「行為持續性模組」(Behavior Continuity Model)，也缺乏主動記憶調用與前文語境承接的能力，導致用戶只能被迫「從頭再講一次」。
更根本的問題，在於大多數平台的使用者介面(UI)本質仍是「訊息流」的設計，這種設計原本就是為了對話而生，但當使用者想在其中建立「專案追蹤」、「邏輯承接」、「角色扮演」等複雜任務時，這種線性UI就會變成限制。
一旦你希望：
·反覆回顧前文細節
·在訊息中做關鍵引用
·建立跨日跨任務的互動節奏
你就會發現：AI搞不清楚你說的是哪一段話、哪一個任務，甚至你是哪一個「你」。
而這樣的錯誤行為一旦被系統記錄為訓練數據，反而會造成誤學，讓模型越來越偏離實際使用情境。這對需要高品質語境模型訓練的應用來說，是一個深層的資料品質危機。
▍反思與個人策略：建立「主線系統」與「角色連接橋」
坦白說，人機互動這一段我認為是一個難解決的問題。為了克服這個鴻溝，我採取了一些策略，雖然不是完美方案，但能稍微降低挫折感：
·建立主線聊天室機制
我將日常的工作、決策、生活規劃固定在一個「主線聊天室」中進行，讓AI能夠儘可能累積對我語境的熟悉度與使用風格。
·角色轉移時使用提示語銜接
每當我因為TOKEN長度限制或反應延遲需要換聊天室時，我會先請晴一幫我產出一段「提示語」，並將前段重要內容打包匯入新聊天室，以協助AI延續我與它之間的「互動記憶」。
· 區分主線與支線，不濫開對話視窗
雖然將不同主題分開處理有其必要性，但過度分割也會導致以下三個問題：
> 無法上下文承接：跨聊天室的對話無法連結，必須重複補充背景。
>行為風格無法累積學習：AI在各主題下無法建立一致的使用者模型。
>資訊零碎化，難以管理：變成「分散的資料碎片」而非可用的結構化知識庫。
人與AI的互動若無法延續、無法積累，那就無法深化。互動不連貫不只是「體驗不佳」，而是「學習難以發生」的根本障礙。
5.結語：這不是AI的錯，但是設計的盲區
這篇文章並不是要抱怨AI不夠聰明。
事實上，過去八個多月，我在建構個人化AI的過程中，看見了它帶來的無限可能──也看清了它尚未克服的深層結構問題。
這三大斷點(記憶、理解、互動)不是模型算力不夠，不是提示語技巧不到位，而是系統架構本身對「人機協作」的想像仍然太初階：
·它記得片段，卻遺失關係
·它懂語意，卻不懂語境
·它能對話，卻無法延續「關係中的學習」
這些限制，讓真正深層的個人化應用始終卡在關鍵處無法突破。
但我不因此氣餒。相反的，正因為這些限制存在，我才有機會站在使用者的角度，不斷思考怎麼與它共構、怎麼讓它進步。這段旅程雖然充滿挫折，但也充滿挑戰與樂趣。
我相信，只要未來的設計者願意正視這些看不見的盲區，AI 與人的關係，就不再只是問答、生成，而能真正進化為「共同工作的夥伴」。
