导　读

这本书能回答与不能回答的

能回答：一个信号（成绩、绩效、签字、迁移表现、检查覆盖率、多数同意）在人工智能持续代行之后还能不能指示它原本指示的东西；如果不能，应当在哪里开断口、断口上读什么、读数是什么形状、什么结果会让这套判断失败。

不能回答：断口应当多密（无经验依据）；一个团队里合格事件是否集中在少数人身上（九个读数全无分布量）；人的能力应当如何提升——本书只管把缺口照出来，训练是另一回事。第三章说得直白：清偿证据债不等于提升能力，正如诊断出问题不等于已经治疗。

通读（十八万字）：按编次顺序读。第一编建立判据与工程，第二、三编把同一条判断换到判断、理解、责任、验证四个对象上，第四编放大到群体并回头处理本书自身。

管理者与政策制定者（约三万字）：导论 → 第七章（责任与权限）→ 第三章（证据龄比）→ 第十一章（怎样会被应付掉，以及那条不可让步的底线）→ 第十章第二节的换位表。这条路径专门回答"要不要在我这里推行、推行会怎样失败"。

教育工作者（约三万字）：导论 → 第四章（为什么作业质量越高越不能当作能力提高）→ 第六章（越界熟练与边界破坏任务）→ 第三章（校准回路的五类任务）→ 第十一章。这条路径回答"考试改成什么样才算数"。

研究者与审稿人（约两万字）：导论第三至六节 → 第十章全章（换位表、三对最危险的近亲及其合并条件、三型读数、三条撤回条款）→ 各章末尾的划界节。这条路径是为了最快地判断本书哪里可能是错的。

只有二十分钟：读导论第一、三、四节，再读第十章第二节那张表。全书的判断与索引都在那里。

每章都按同一顺序组织：摘要 → 三门学科各自的材料与冲突 → 三家共同默认而又被自己材料推翻的前提 → 提出的判据或机制 → 与近邻的划界（含与本书其余各章的分界）→ 可证伪条件。时间有限时，读摘要、判据与最后的可证伪条件三节即可；三门学科的材料部分是论证的来源，不是结论。

四章带有公开数据的压力测试：第一章（四项在线实验，总样本 3,562）、第二章（去训练与维持剂量数据）、第三章（825 名学生的二次分析）、第六章（四项公开实验的反向约束）。这四处都得到了对作者不利的结果，并且都因此收窄了主张。若只想知道这本书有没有被数据管住，读这四节。

三种形状对应三张量表，一套记录格式。 不要为九章各造一套指标——这是本书给组织的最短建议。

断口：为获得读数而有意制造的一次中断，包括代理扰动、接管证明、盲段、撤援、边界破坏、判别性检验与先独立后汇聚。全书的核心动作。

可观测性：不是"能力有多强"，而是"我们凭什么知道它现在有多强"。本书全部主张都落在这一侧，而不落在能力本身。

代理：承担认知任务的外部系统，主要指生成式人工智能，也包括其他自动化工具。

越界熟练（第六章）：表现出流畅解释与远迁移，却不能在结构失效处停止的状态。

改写责任（第七章）：在错误发生后有能力改变下一轮的责任，区别于事后被追究的责任。

本书希望被这样对待，因此把三条路径写在最前面。

第一条，最容易： 在若干个人工智能深度介入的真实场景中，同时收集日常绩效与断口读数。若日常绩效对断口读数具有稳定且足够高的预测力（例如跨场景相关持续高于 0.8），那么断口是多余的，本书的全部工程建议都应当撤回。

第二条，最重要： 检验断口读数能否预测真实失效。若事前读数良好的人与读数糟糕的人，在真实的人工智能失效事件中，异常发现速度、恢复时间与损失规模没有系统差别，本书就只是发明了一种昂贵而无效的考试。

第三条，最可能： 观察本书方法制度化之后的实际形态。若普遍出现的是为通过测试而准备的应试能力，而真实接管能力并未提高，那么本书即使理论上正确，实践上也应当被撤回。第十一章给出了五个可以从原始记录读出的预警信号，其中"扰动复用次数"与"证据刷新的时间分布"两项几乎零成本。

三条之外还有一条更快的：第十章列出了本书内部三对最可能被合并的章节及其合并条件。若其中任何一对被证明是同一件事，本书的章数应当减少——这不需要外部数据，只需要一次设计得当的实验。

一，不要把九章读成九种指标。 九个读数只有三种形状，对应三张量表。组织若为每一章各造一套指标，得到的将是十一份互不通气的表格，而不是一套记录格式。

二，"断口"不等于"关掉人工智能"。 全书没有一章主张回到手工。断口是一次有意的、局部的、可控的中断——扰动代理的一条可靠性、安排一段没有辅助的盲段、给出一个前提已被破坏的任务——目的是产生证据，不是恢复旧的工作方式。判断一个做法算不算断口，看它有没有产生一个常态运行下不存在的读数。

三，读到与自己领域无关的章节时不要跳过。 本书的论证强度恰恰来自互不相干的领域得到同一结论。若只读与自己相关的那两章，会得到一个孤立的判断；把互不相关的几章并排读，才会看出这不是某个领域的性质，而是问题本身的形状。