用「生成式 AI 的黑箱思考」重讀競賽流程：從輸入與輸出之間，建立可控的中間層

一句話總結
把中技（創意競賽）過程視為一個「生成式 AI 黑箱」：輸入（問題） → 黑箱（中間論證/假設/數據） → 輸出（原型與分數）。
先去頭（壓低雜訊的題目敘事）、去尾（暫放結果與評分），再補中間（可控的機制化論證與資料欄位），最後回頭砍頭尾（用指標與反事實檢核對齊題目與成果）。

0) 為什麼用「黑箱思考」來讀競賽？

• 生成式 AI 的價值決定於中間層的可控度：資料質量、假設邏輯、風險防呆、評估機制。
• 競賽也是如此：同一題目，誰的中間層乾淨、可驗證、可複現，誰就更容易說服評審。
• 因此，我們把整個中技流程封裝成一個可治理的黑箱，專注「中間層工程」。

1) 黑箱三層模型（外箱/內箱/監箱）

1.1 外箱（Input/Output）：先「去頭、去尾」

• 去頭（題目敘事去雜）：把題目拆成可驗證子問題（需求 → 指標 → 可量化的成功條件）。
• 去尾（暫放結果與評分）：原型 Demo、KPI、名次暫時不看，避免倒因為果帶風向。

外箱輸入模板（Pitch Canvas，簡版）：

• User/Use-case：
• Pain/Constraint（含法規/倫理/資料可近性）：
• Success Metric（數值化）：
• 假設窗口（H₀/H₁）：
• 交付物（P0 原型 + P1 Roadmap）：

1.2 內箱（Reasoning/Data/Ops）：補中間

• 假設層：把理論與規則變成可計算欄位（例：自由/福祉/德性三軸，或醫療/長照中的成效、風險、成本三軸）。
• 資料層：資料字典、來源、更新頻率、偏差來源（selection/measurement/temporal）。
• 模型層：可解釋優先（樹/線性）→ 再疊 LLM；全程保留推理鏈摘要。
• 流程層：資料進場 → 清洗遮蔽 → 特徵化 → 訓練/驗證 → 報表/可視化 → 迭代。

1.3 監箱（Guardrails/Eval）：回頭砍頭尾

• 反事實測試：變更 1–2 個關鍵事實，看輸出是否合理改變。
• 洩漏掃描：特徵重要度、關鍵詞黑名單，避免結果詞滲入特徵。
• 域轉移測試：換資料月份/場域/族群重測，觀察穩定度。
• 解釋對齊：模型理由 vs. 人類標註的一致率。

2) 用黑箱思考重排「中技流程」：五站式里程碑

站一：題目煉金（Input 蒸餾）

• 把需求寫成可被模型驗證的句子：
  • 「為了 A 族群，在 X 場域，我們要把 指標 Y 提升 Δ%，時間窗 T 內達成。」
• 把風險與限制條列化：資料可近性、法規倫理、落地成本、人力/場域可得性。

交付：題目 Canvas + 指標定義 + 風險清單

站二：資料治理（Data Contracts）

• 資料字典：欄位名/型態/來源/更新頻率/敏感級別。
• 遮蔽規則：去識別、去結果詞（防洩漏）。
• 版本化：時間切分（train/dev/test by time），保證可重現。

交付：資料契約（Data Contract）+ 偏差來源報告

站三：中間層工程（Reasoning as Data）

• 把論證結構寫成欄位：
  • axis_*（三軸量化）、rules_tests（要件/例外 JSON）、std_of_review（審查強度/權重）。
• 先用可解釋模型做 baseline，再用 LLM 做推理摘要與生成報告。

交付：特徵表 + 可解釋模型報告 + LLM 論證摘要

站四：監管評量（Eval & Guardrails）

• Hallucination 檢查：來源引用率、可追溯連結。
• 一致性測試：反事實/域轉移/遮蔽測試報告。
• 安全合規：PII/醫療法規/倫理審查表。

交付：評量面板（Dashboard）+ 合規清單

站五：講故事（Output 對齊）

• 先理由、後結果：先展示中間層可控度（規則化、可檢核），再秀指標與 Demo。
• 三層敘事：人（同理）→ 機（原理）→ 制度（風險與治理）。

交付：評審版 Pitch + Demo 腳本 + 使用者回饋摘要

3) 「AI 時代怎麼學？」接到黑箱思考：四大軟實力 × 三條學習線

來源重點：同理心、創新創意、思考判斷、提問表達；學習 by Doing、人機協作、理解原理。

3.1 把四大軟實力嵌進競賽節點

• 同理心（Empathy）：站一題目煉金——從真實照護/醫療/教育現場的痛點出發；建立使用者旅程圖。
• 創新創意（Creativity）：站三中間層工程——把「規則與假設」轉成資料欄位，讓創意可計算。
• 思考判斷（Critical Thinking）：站四監管評量——用反事實與域轉移測試，篩掉炫技與幻覺。
• 提問表達（Questioning & Expression）：站五講故事——把模型理由翻譯成人話與決策語言。

3.2 三條學習線（同步跑）

1. 做中學（Learning by Doing）：每週交付「中間層」的可檢核物（不是只交 Demo）。
2. 人機協作（Human–AI Co-pilot）：把 LLM 當論證摘要員與資料標註助理，人負責設計 Guardrails。
3. 理解原理（Explain the Box）：每次迭代都要回答兩個問題：
   • 你改了哪一個欄位/規則？
   • 它如何在評量面板上產生可觀察影響？

4) 欄位設計：把「黑箱中間層」落到資料庫（誠數據版）

可用於 Odoo/任意 SQL，核心是欄位語意與治理習慣。

4.1 主要資料表（示意）

• project_case（專案/題目主檔）

  • case_id, title, domain, kpi_name, kpi_target, time_window
  • risk_list_json, state（draft/cleaned/reasoned/validated/published）

• data_contract（資料契約與字典）

  • field_name, dtype, source, refresh_freq, pii_level, leakage_risk_flag

• reasoning_layer（中間層論證表徵）

  • case_id, axis_freedom, axis_welfare, axis_virtue（0~1）
  • rules_tests_json（要件/例外/審查強度）
  • explain_note（人可讀摘要），llm_trace_id

• eval_guardrail（監管/評量紀錄）

  • case_id, type（counterfactual/leakage/domain_shift/hallucination）
  • payload_json, score, passed, evidence_link

• result_snapshot（結果快照）

  • case_id, metric_value, date, version, delta_vs_baseline

4.2 欄位設計原則

• 結果遮蔽：把 KPI/名次寫入 result_snapshot，不參與特徵工程。
• 因果節點化：把假設與規則拆成明確欄位與 JSON，要能獨立 A/B。
• 審計軌：每次評量與修改都留 payload_json + evidence_link。
• 可遷移：欄位命名與單位一致（如 %、天、每人每月），方便跨場域比較。

5) 評審最在意的三件事 = 你要先回答的三句話

1. 你如何保證不是「看答案」在建模？
   → 結構化遮蔽、時間切分、洩漏掃描報告。
2. 你如何證明「換一點事實」輸出會「合理改變」？
   → 反事實測試：列出 2–3 個關鍵變量切換前後的輸出差異。
3. 你如何讓成果能「被別人複現」？
   → 資料契約、欄位字典、版本與儀表板快照，一鍵重跑指令。

6) 一頁式「黑箱講故事腳本」（Pitch Script）

1. 使用者 × 場域 × 指標（30 秒）
2. 中間層長相（1 分）：規則 JSON、三軸向量、資料契約摘要
3. 監箱保單（1 分）：反事實、洩漏、域轉移三張圖
4. Demo 與 KPI（1 分）：先理由後結果
5. 可複現與擴充（30 秒）：資料與規則如何被別隊/別校重用

7) 行動清單（逐週迭代）

• Week 1：題目 Canvas + 指標定義 + 風險清單
• Week 2：資料契約 + 遮蔽規則 + 偏差報告
• Week 3：中間層欄位（軸向 + 規則 JSON）+ Baseline 模型
• Week 4：Guardrails 測試報告 + 解釋報告
• Week 5：Pitch/Demo 腳本 + 可複現指令

8) 把「AI 時代怎麼學？」嵌入日常

• 每日 20 分鐘：提問練習（把需求改寫成模型可驗證的句子）。
• 每週一次：人機結對（LLM 幫你做論證摘要，你負責挑錯與補規則）。
• 每月一次：黑箱體檢（重跑 Guardrails、更新資料契約、審視域轉移風險）。

9) 小結

• 競賽不是在比「會不會做 Demo」，而是在比中間層是否可控。
• 用黑箱思考把題目到成果之間的「論證、資料、評量」結構化，
  再把四大軟實力內化為每週的產出節點，
  你就能把一次競賽，變成一套可反覆複製的學習與交付系統。

Final Line：先把「道理」變資料，再讓資料推動更好的道理與成果。