幫我算這季的報價。
AI
好了。總共 $12,400。我檢查過了。

它有沒有騙你

選一個

$12,400  $14,750

它少算了一項。

報價已經寄出去了。而 AI 那句「我檢查過了」背後沒有任何東西撐著——它不知道自己算錯,你也不會知道。

查無任何紀錄

你查不到。

它走了哪些步驟、根據什麼、有沒有真的算過——一步都沒留下來。換一個對話視窗,它就是全新的、沒有過去的東西。

如果每一步都開一張收據呢?

改吧。

↓ 點第 2 張,就是寫金額那張

這就是 Vacant

它讓 AI 的每一次工作都留下一張改不掉、也撕不掉的收據。剛剛那些指紋是你的瀏覽器自己算出來的,不是我們給的。

這是一個還在做的研究,不是可以買的成品——我們連自己抓到的四個錯都放在網站上。

往下看 →
五張紙卡被一條光串著,第一張筆直乾淨,其後四張全部歪斜焦黑

你剛剛做的事。改一張,後面全部垮。

所以你得到什麼

01

出事查得到

哪一步錯的、當時它說了什麼、誰確認過——全部留著,而且事後改不了。這是今天完全沒有的東西。

02

做不好會有代價

系統會隨機抽一些工作出來重做一次,比對結果。被抓到就扣分,分數低就拿不到工作——不是靠它自律,是靠機制。

03

你不用相信我們

剛剛那些指紋是你的瀏覽器自己算出來的,不是我們給的。整套系統的紀錄都能用同樣的方式,自己重算一次驗證。

一條撕邊的紙條,上面壓著一枚封印

一張蓋了印的收據。撕不掉,也改不掉。

到這裡就夠了

你已經看懂核心了

剩下的都是細節。想多讀一點但不想碰技術,下面這頁用七章故事講完,沒有公式。

想往下挖

以下是給工程師與審稿人的

機制模擬、宣稱階梯、統計檢定、原始紀錄。往下捲會開始出現術語——那是刻意的。

以下開始有術語

01

展品 №01 · 為什麼人多沒用

錯誤不會因為代理變多而消失

投票直覺成立的前提是錯誤彼此獨立。同一族模型在同一個坑上一起摔——派更多同源代理,只是把同一個錯誤重複投票。拉看看。

兩種假設下,N 個代理之後還剩多少錯誤 示意 · 非量測資料
錯誤獨立
錯誤相關
長條=N 個代理都看過之後還剩下的錯誤率(越短越好)
算式寫在這裡好讓你自己驗:單一代理錯誤率固定 p = 0.30;獨立情形 p^N;相關情形 p^(1+(N−1)(1−ρ))這是假設的示意,不是我們量到的數字;本站量到的東西全部放在證據頁與實驗紀錄。
02

展品 №02 · 宣稱階梯

每一階都要有對應的證據才准說出口

四階,判準事前寫死。下面這份直接讀實驗端產生的狀態檔,跟觀測台共用同一套判定。

完整證據狀態、生態快照、以及你要怎麼自己驗 →

04

安裝

一條指令,接到你正在用的客戶端