Judgment & Responsibility
能力、理解与人的判断责任
模型可以完成越来越多任务，但最终判断并不会因此自动消失。
The Question
一项任务做得像人，是否意味着模型以人的方式理解？
Must Know
必须掌握
- 任务表现、语言流畅、主观体验和人类式理解不是同一命题。
- 输出由数据、目标、后训练、提示、工具与制度共同塑造。
- 高风险结论、署名、价值判断和最终责任不能外包给模型。
Know Enough
应当了解
- 自动化偏见与责任扩散
- 数据劳动、资源与权力结构
- 能力增长与治理滞后的张力
Put It to Work
落实到工作
- 01
在工作流中明确谁提出、谁核验、谁批准。
- 02
把模型参与方式向需要知情的人披露。
- 03
对不可逆或高风险决定保留独立人工判断。
Common Mistakes
不要这样理解
- 把“像理解”直接写成“已理解”
- 以模型为借口回避责任
- 把伦理问题缩减为准确率问题
Primary Sources