黑盒 AI，是怎麼樣的存在？
我們都聽過 AI，很聰明，會學習，還能幫忙推薦你想要的東西。但有一種 AI 問題，名字取得非常有畫面——黑盒(Black Box)。
簡單說，它就像這樣：
你把一個東西丟進去，它吐出一個結果，但你完全不知道它中間是怎麼算的。
整個過程你沒參與，它也不會跟你說為什麼。你就是被貼了一張標籤，而且無法抗議。
AI 不是真的「懂你」，它只是「算你」
它不在乎你那杯珍奶是不是幫朋友買的，也不管你看動物影片是不是因為演算法塞給你。他的工作方式很單純：
- 看你做了什麼行為
- 套進資料庫裡的邏輯
- 給你一個最符合「它眼中那種人」的推薦
所以你做的是一件小事，結果它拼湊成一張人生計畫書給你看。
那這樣的 AI，還能信嗎？
其實……AI 沒那麼壞，它只是還不太會「解釋自己」。這也是為什麼現在很多人開始關注一個方向，叫做可解釋 AI（XAI）。
也就是說，不只要給結果，還得解釋邏輯。
比如未來的 AI 會這樣說話：
因為你連續三次點含糖飲品，且使用外送平台頻率高，我推測你久坐、鈣流失風險較高，建議補鈣。聽起來還是有點雞婆，但至少有交代。
更進一步的關鍵：POC（Proof of Concept）
在 AI 還沒上線、還在實驗階段時，通常會先做一個叫做 POC（概念驗證）的東西。就是一種小規模測試——看 AI 的反應會不會太奇怪。
比如：
如果用戶連點兩杯奶茶，就推骨鬆補充計畫，是不是太早下判斷了？
這個階段可以讓開發者觀察 AI 的邏輯、找出不合理的關聯，避免還沒出社會的 AI 就學壞。
你可以把 POC 想像成把 AI 拿去打預防針，或像交往前先約幾次會，看看對方會不會突然說：「你用 Android？你不適合我。」
回到珍奶這件事
我現在還是會點，只是點完後會刻意搜尋一些重訓影片、超慢跑教學、甚至「如何補鈣不靠保健品」，給 AI 一點困惑的訊號，讓它知道我沒那麼好歸類。因為如果你不主動讓它迷失方向，它就會幫你的人生下一個很完整的結論。
最後聊一下
黑盒 AI 並不可怕，可怕的是它太安靜、太自信、又太快下定論。
它覺得它懂你，但它其實只是看過你三次點餐紀錄。
它以為你準備要骨頭斷掉，其實你只是心情不好想喝點甜的。
我覺得我們都應該慢慢練習——
不是排斥 AI，而是學會「要求它把話講清楚」。
就像一段關係一樣，你不怕對方誤會你，但你希望對方願意聽你說。