在Gemini 3新上線的功能中，有一個沒被大眾注意到的細節：Thought Signature（思考特徵）。

「職場上還是需要人類來背黑鍋，所以不用擔心AI會取代全人類。」這句玩笑話自AI起飛以來流傳已久。不過，現在看來，就連「甩鍋」這件事，AI也可以做得比人類更有條理。

從黑箱走向透明：Gemini 3解決AI信任危機？

AI一直存在「黑箱問題」。我們知道AI有用，卻不確定它為什麼有用，也不懂它為何會胡說八道或給出奇怪的回應。這點跟人腦很像，我們常說不清自己為何做出某個決定，或解釋不出是如何學會開車的。AI同樣難以反省自己的判斷，即使被指示要解釋思考過程，有時也只是在「編造故事」，被研究人員視為一種撒謊行為。

於是，我們發展出各種提示詞工程（Prompt Engineering）和思維鏈（Chainof Thought）技巧。這些像「下咒語」般的方式，目的只是為了讓AI不要歪樓，吐出符合我們需求的結果。這過程很像我們要求對方進行角色扮演，但結果往往看運氣，回應品質參差不齊。

最大的問題卡在：雖然AI現在會揭露思考步驟，但背後的「為什麼」依然模糊。

AI的思維進化！從系統一進化到系統二

以前的大型語言模型運作像「靠直覺」，也就是諾貝爾獎得主Daniel Kahneman說的「系統一」快思考。它們像條件反射般急著預測下一個字，完全不過腦子。所以我們才需要用複雜的提示詞去「哄」它，強迫它按部就班。

但Gemini 3的出現，代表AI正式進化到了「系統二」的慢思考時代。透過Google特別提到的Deep Think機制，模型在回答前會先在內心進行一場自我辯論：提出假設、攻擊假設、修正邏輯，最後才端出深思熟慮的答案。這表示思維鏈技巧已內化成模型的本能。你不需要再教AI怎麼思考，它現在比你還會思考。

企業導入AI的最後一哩路

這對一般使用者來說只是AI變聰明了，但這件事真正的價值，在於企業導入AI應用。

銀行、律所和醫院之所以不敢全面導入生成式AI，原因只有一個：信任。對於這些機構，AI是個黑盒子。當AI給出建議卻無法解釋來源，這種無法被審查或稽核的決策，在講究合規與責任的商業世界裡毫無價值，且風險巨大。

Gemini 3的「思考特徵」解決了這個痛點。它能將思考過程加密打包，讓開發者更能追蹤AI的決策路徑

未來的金融合規系統，或許不再需要人類去抽查AI對話，因為每次建議都附帶加密的推理路徑，證明AI是依據最新法規與數據，經過嚴謹邏輯驗證後才做出的判斷。讓AI從「黑箱輔助工具」，變成可以承擔法律責任的決策系統。

當我們可以追溯AI的思考過程，就不再需要絞盡腦汁設計提示詞來規避幻覺，因為模型已自帶找錯與修正機制。

其他AI大廠還在教大家怎麼寫Prompt，Google卻已把競爭拉高到了「AI信任」。企業願意為聰明買單，但要全面導入決策核心，AI必須更可靠、更可稽核，甚至更能……背鍋。

＊本文獲「程世嘉」授權轉載，原文

責任編輯：倪旻勤
核稿編輯：陳芊吟