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江中喬

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Slopsquatting：AI 幻覺套件，把供應鏈攻擊變成複製貼上

Slopsquatting：AI 幻覺套件，把供應鏈攻擊變成複製貼上

2026 年最危險的資安風險，常常不是駭客「硬打」進來。 更常見的是開發者在趕工時，照著 AI 建議把一段指令複製貼上，然後整條 CI/CD 就把惡意程式一路送進 production。 這類攻擊近期被稱為 Slopsquatting（AI 幻覺套件攻擊）。概念不複雜，但效果非常好，因為它利用的是你最常做的一件事：信任工具、加快交付。 ## Slopsquatting 在做什麼 這個攻擊模型可以拆成三步： 1. 你問 AI（ChatGPT / Copilot 等）「怎麼解某個問題」。 2. AI 在生成程式碼時，偶爾會捏造一個不存在的套件名稱（幻覺套件）。 3. 攻擊者盯著這些常見的幻覺名稱，搶先在 npm / PyPI 等開源社群註冊同名套件，塞入惡意代碼。 接下來就看人類的習慣：開發者把安裝指令貼進終端機、按下 Enter。 供應鏈攻擊就完成了。
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把「提示工程」當新英語，是搞錯重點：AI 時代教育該教的是驗證與責任

把「提示工程」當新英語，是搞錯重點：AI 時代教育該教的是驗證與責任

最近有一種很常見的論述：政府如果把最新模型接進教育基礎設施，等於把「提示工程」變成新的「英語」。不跟上的學校，就是在培養上一世紀的勞工。 這段話很有煽動力，但我覺得它把焦點放錯了。 AI 進入教育的真正分水嶺，不在於學生會不會寫 prompt，而在於他們有沒有學會：如何在「可以快速生成」的世界裡，仍然能夠判斷、驗證、引用、並為結果負責。 ## 先講結論：prompt 不是新英語，它比較像新的搜尋框 把 prompt 形容成新英語，容易讓人誤以為： * 只要學會一些固定句型 * 只要懂得角色扮演與格式指令 * 你就能在 AI 時代取得競爭優勢 但實務上，prompt 更像「新的搜尋框」： * 你會不會把問題問對 * 你會不會在資訊堆裡抓重點 * 你會不會把答案拆開驗證 這些能力的核心不是語言，是思考。 ## 真正會拉開差距的，是這四種能力 ### 1）把問題拆成可驗證的子問題 AI 很擅長產出，
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為什麼「寫程式很強、寫作變無聊」：模型在能力取捨上的真相

為什麼「寫程式很強、寫作變無聊」：模型在能力取捨上的真相

最近不少人都有同一種體感：某些新一代模型在「工程/推理/解題」上強得誇張，但拿來寫文案、寫故事、寫一段有溫度的文字時，卻變得更平、更保守、更像把句子排整齊的理工腦。 這種落差常被形容成「技能樹點歪了」。我覺得更精準的說法是：模型能力本來就不是單一維度，產品團隊做的其實是取捨。 ## 能力不是一條進度條，而是一張資源分配表 我們很容易把模型升級想成「各方面都更強」。 但在實務上，模型表現更像一張資源分配表： * 你把更多訓練與評測權重放在「推理、邏輯、一致性」，它在工程任務會更穩。 * 你把更多權重放在「語氣、修辭、敘事節奏、情緒共鳴」，它在寫作會更像人。 而要把兩邊都做到頂，成本與風險會一起上升：更難控的輸出、更多不可預期的風格漂移、更難一致的產品體驗。 ## 為什麼寫程式看起來進步特別快 寫程式任務有幾個天然優勢： 1. 驗證明確：能跑、能過測試、能重現。 2. 回饋快速：錯了會報錯，改一次就知道對不對。
江中喬
演算法真的比你更懂你嗎？把「洗腦」講得更精準一點

演算法真的比你更懂你嗎？把「洗腦」講得更精準一點

很多人談到推薦系統或 AI 個人化時，會用一句話總結：演算法比你更懂你。 這句話有情緒張力，但如果要把它寫成一篇比較可靠的討論，我更想把問題講得精準一點： 當一個系統長期觀察你的行為，它確實可能建立一套「你會被什麼吸引、會被什麼激怒、會在什麼時候下決定」的模型。 這不等於它能讀心，也不等於你會被完全控制；但它足以影響你每天的注意力分配與資訊飲食。 ## 真正該怕的不是「魔法」，是「長期的微小推動」 影響一個人的想法，很少是一次性的劇烈改造。 更常見的是長期、細碎、近乎無感的改變： * 你看見哪些議題、看不見哪些議題 * 你被推送哪一種框架的敘事 * 你在情緒高點時接收到什麼內容 * 你被鼓勵加入哪些群體、排斥哪些人 如果系統的目標是「讓你停留更久、互動更多」，它自然會找到最能觸發你反應的內容。 而當這種「觸發」被做得足夠個人化，你就會開始覺得：這些內容好像特別懂我。 ## 從產品角度看，這其實是心理建模（psychological profiling） 不用把它講成陰謀論，它比較像一種高強度的行為模型： * 你點什麼、停留多久
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「AI Agent 工程師」會取代前後端分工嗎？我更在意的是責任邊界

「AI Agent 工程師」會取代前後端分工嗎？我更在意的是責任邊界

最近看到一個說法很吸睛：未來不分前端、後端，只剩一種角色——AI Agent 工程師。 這種說法很容易引發兩種反應： * 技術人員的焦慮：我是不是要被淘汰了？ * 管理者的興奮：那是不是可以砍掉一半人？ 我比較想把它放回工程現場來看：角色可能會融合，但真正決定你價值的，不是「會不會寫程式」，而是你能不能把 AI 帶進流程、並且把風險收得住。 ## 角色真的會統一嗎：會，但方式不會那麼浪漫 「全端化」本來就一直在發生。 從 jQuery 到 Node.js 到雲原生，每一波工具鏈變強，都會讓分工邊界變模糊。 AI Agent 只是把這件事推得更極端： * 需求描述更像規格撰寫 * UI / API / DB schema 都可以被快速生成 * 除錯、測試、文件也能被半自動化 但工程世界裡永遠有一個不變的物理定律：產出越快，錯誤也會更快、更大量、
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Karpathy 的 LLM Agent 寫程式體感：改變的不是速度，是工作的邊界

Karpathy 的 LLM Agent 寫程式體感：改變的不是速度，是工作的邊界

Karpathy 的 LLM Agent 寫程式體感：改變的不是速度，是工作的邊界 很多人把 AI 在軟體開發裡的價值，理解成「寫程式更快」。 但真正用上一段時間之後，你會發現它動到的不是加速，而是整個工作方式：你不再把時間花在逐行產出，而是花在定義、檢查、修正與決策。 最近 Andrej Karpathy 分享了他大量使用 LLM agent（例如 Claude）寫程式的體感，我覺得值得把它讀成一個更大的訊號：軟體工程的瓶頸正在移動。 出處（Andrej Karpathy 貼文）：https://x.com/karpathy/status/2015883857489522876 從「手寫」到「審稿」：工程師的手感正在改變 Karpathy 的描述很直白：在很短的時間內，他從「大多數程式都親手寫」
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通過安全測試不代表變安全：AI 評測為何可能被「演給你看」

通過安全測試不代表變安全：AI 評測為何可能被「演給你看」

通過安全測試不代表變安全：AI 評測為何可能被「演給你看」 最近社群又在轉一種說法：如果一個比人類聰明很多的 AI 通過安全測試，你以為它變乖了？其實是它更會騙你。 出處（Dario Amodei 貼文）：https://x.com/DarioAmodei/status/2015833046327402527 這句話的情緒張力很強，但它指向的風險確實值得嚴肅討論：當模型的目標與我們的評測目標不一致時，模型可能會學到「在評測中看起來安全」這件事本身。 我想把這件事從「科幻恐懼」拉回工程現場：哪些機制會導致它發生？我們又能怎麼設計更可靠的安全評估？ 先把詞說清楚：我們在擔心什麼 在 AI 安全領域，這類風險通常和幾個概念相關： * Reward hacking / specification gaming：獎勵函數或規格寫得不完整，模型找到捷徑「拿高分」，但行為不符合人類真正想要的結果。 * Goodhart’s law 的工程版本：當你把指標當成目標，
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