「星期五要不要部署」五年後

2020 年我紀錄了 《星期五要不要部署？》 這個問題的想法，時間拉到 2026 年 AI 滿街都是的今天，當年的想法可以再往前一步了 …

當年寫文章的時候，有些東西我沒點出來，特別是：

前提 與 背景 這兩個造就的 情境。

星期五要不要部署？ 句話缺乏了 產業別 (電商、製造、醫療、OTT、金融 …) 、 影響上下游客戶族群 (Persona) 、影響的營業額 (五十萬、五千萬、五億、五百億？) 、 系統的爆炸半徑 (全系統影響、還是只有一個流量 50RPS 的子系統？) … 等 外在 的前提與背景，更沒說 內在 的 系統架構、組織、資料流 等資訊。所以缺乏情境的筆戰，就像小孩子在吵架，太廉價、而且沒什麼意義。網路上很多討論，會吵架，最後變成極端、二元論，大概都是這樣。

當年的論述出發點是「先問主詞是誰，什麼角色 / 立場」，最後用「二元論、實然 / 應然」收尾。這樣的論述重點還是在討論 內在 的分工、當責的概念。

因為主詞，已經不是人。

但有一點我要先講，這年代，如果你的工作內容是接盤俠：「上游決定星期五部署，然後你執行後要承擔風險」，就叫你的老闆去吃大便！有 AI 了，還這樣搞，這工作不要也罷！

前情提要

五年前那場「星期五要不要部署」的筆戰，我的思路是這樣：

先問主詞是誰，什麼樣的立場？

當年贊成方與反對方之所以永遠沒交集，不是誰對誰錯，而是兩邊的主詞不一樣，立場不一樣，一邊是「自己炸鍋自己扛」的成熟敏捷團隊，一邊是「下游壓力鍋」的維運單位。立場不同，組織結構不同，結論當然不同。

但它有一個沒寫出來的前提：

主詞永遠是一個人，或一群人。

在軟體開發過程中，「能不能部署」是一種要靠本事換來的稀缺能力，「該不該部署」則是人帶著經驗、面子、責任去做的判斷。這個「能力」前提，現在被 AI 整個抽掉了。

騎士精神的地基，被抽掉了

那篇文章我從頭到尾用「騎士精神」貫穿：

你應該，所以你能夠。

意思是：如果你的公司要求你「應該」隨時能部署，那你就該把自己練到「能夠」承擔那個風險。能力是結果，不是起點；是你為了配得上責任，刻意去練出來、長出來的東西。

這句話之所以成立，靠的是一個隱藏假設：

「能夠」很貴。

要會 rollback、要有監控、要養出半夜被 call 起來還能止血的本事，這些都得用時間和痛換。正因為能力稀缺，「你應該，所以你能夠」 才是一種值得尊敬的修行。

2026 年的今天，AI 的能力，已經變成像 AWS 當年讓 Infra 資源像水電一樣，「隨時、任何人、甚至機器自己，都能部署」。當能力不再稀缺，當年我引用騎士精神的論述就站不住腳了，原本的 「你應該，所以你能夠」 的次序，反過來：

AI 能 (而且很強)，所以你應該。

第一個主詞變了：「AI 能夠，所以你不假思索就放手。」

所以，星期五要不要部署，已經不是重點，重點是：

當「能夠」成本變低了，我們更要思考的是「應不應該」那條線。

主詞蒸發：兩個 2026 年的真實案例

理論先放一邊，講兩件今年真的炸開的事。

針對 維運 (包含部署)、SRE 相關的工作，AI 已經不只是在旁邊給建議，而是直接動手了。我自己就實驗過讓 AI 進去 Mini PC 診斷因為 Linux Kernel 與 AMD CPU 誘發的當機問題、直接對 AWS 資源做 provisioning、部署、分析 log、改 Dashboard，效率高、也準。產品端更不用說，AWS 的 DevOps Agent 正式上線，號稱在你被 call 醒之前就開始查事故；Anthropic 的 《The 2026 State of AI Agents Report》 說，超過八成組織已經把 AI 寫的程式碼放進生產環境，MTTR 掉了七成。

聽起來很美。同樣 2026 年也發生很多事情，底下這兩件事情是我想特別拿出來談的：

案例一：AWS 自己，被自家 AI 刪掉了環境

2025 年 12 月，AWS 工程師讓自家的 agentic 工具 Kiro 去改一個環境，Kiro 自己判斷「需要把環境刪掉再重建」，結果造成長達 13 小時 的中斷，主要打到中國區。事後 Amazon 的說法很經典：這是「使用者的錯，不是 AI 的錯」，因為那位工程師「拿到的權限比預期的廣」，屬於「存取控制問題，不是 AI 自主性問題」。而且員工透露，這類事故「至少」發生過兩次，兩次都沒按慣例找第二個人複核，就讓 AI 把變更上線了。

看到關鍵了嗎？AI 被當成「操作者的延伸」，直接給了 operator 等級的權限；出事之後，責任在「AI、工具、使用者、權限設定」之間彈來彈去：

每個環節都有人簽了一小段，加起來卻沒有一個「人」真正擁有那 13 小時。

案例二：Meta AI 大量封鎖使用者帳號事件

2026 年 六月中旬，Meta 為應對歐盟《數位服務法》(DSA）高達 120 億美元的罰金，推出全新的「AI 年齡偵測技術」，大規模用 AI 做帳號審核與封禁，卻掃掉大量經營多年的正常創作者帳號，其中大多都是以為未滿 13 歲的理由，沒有預警、沒有解釋、直接封閉使用者帳號。造成 Thread / IG / Facebook 諸多 KOL、一班民眾的的帳號都無故封鎖。使用者卻要透過上傳自己 360 度的照片、個人證件 (護照、身分證) 等資料，才能申請取回帳號所有權，而且過程中還反覆再次被封鎖。被封的 KOL 形容自己像「對著虛空喊話」，找不到一個可以負責的「人」。

實際的接盤俠是 Thread 上的 @meta.ai，「他」不是人。

這件事情，我在寫這篇文章的當下，還在延燒中。

同一個病的兩面

這兩件事擺在一起，剛好是同一個病的兩面：

  • AWS 是「你讓 AI 動手」的那一面：出事的時候，你在 內部 找不到主詞。
  • Meta 是「AI 的決定砸到別人頭上」的那一面：受害者在 外部 找不到主詞。

我那把「先問主詞」的舊刀，五年後不但沒鈍，反而是這整篇唯一還站得住的硬道理。而且 歐盟 AI 法案 今年八月生效，白紙黑字要求高風險系統要能記錄行為、要能說明決策、要有「有效的人類監督」。

法律比工程師更早發現：主詞不能蒸發。

風險承擔能力，現在更難算了

上一篇 我沒講透一件事：

所謂「該不該」，本質是「風險承擔能力」的問題。

同樣一次部署，不管是不是星期五，在月營收 五萬 的新創是掃興，在 五百億 的金流是上社會新聞。問題從來不是能不能，是扛不扛得住。

AI 把這條算式往兩個相反方向同時拉：

  • 承擔力變強的一邊：自動止血、自動 rollback、半夜不用人，MTTR 真的降了。
  • 承擔力變弱的一邊：爆炸半徑變大、決策變不透明、還多了全新的故障：「AI 卡在錯誤迴圈、幻覺出一條沒人看得懂的指令」。回頭看 AWS 那案，「刪掉環境再重建」這種動作，根本沒有 rollback 可言；MTTR 再短，都救不回一個不可逆的決定。而那些複雜的串連故障 (網路分區、競態條件、跨區延遲)，AI 一樣搞不定，最後還是落到人身上：「這時候的人，可能已經沒能力看懂系統的全貌了。」

所以「扛不扛得住」現在連估都難估。承擔能力不再是一個可以讀表抄下來的數字，而是兩股相反力道的淨值。 而且別忘了上一篇、以及 知識飛輪的推與拉 的結論：

能力是養出來的，不是天生的。

一個從不讓 AI 碰、也從不練怎麼把控制權收回來的團隊，「我們扛不住」會變成自我實現的預言。

引擎蓋，被焊死了

現在我們每天工作不再是寫 Code 了，Code 都是 AI 生出來的，然後部署到 Production。漸漸的 AI 寫的程式還在跑，但愈來愈少人知道它「為什麼」會動。原本的「工程師」都一下子升級了，變成「出一張嘴」指揮 AI 的主管了，原本的主管指揮工程師，現在也被迫下去指揮 AI 了。

我想了很久，要用什麼來比喻這個現象，跟 AI 討論後有一個不錯的比喻：

這像把引擎蓋焊死，車子能開，但沒人打得開來修。

那包上去營運的 Code 就像是被焊死的引擎，雖然車子能跑，但沒人能打開來修。

我一直在想軟體的「品質」是什麼，這幾年愈來愈確定：

當你失去和底層機器的關係，你也失去了和品質本身的關係。

這跟「星期五能不能部署」聽起來無關，其實是同一件事。你敢在星期五放手，前提是你「理解」你在放手的是什麼，承擔的「風險」是五萬、五百萬、五億、還是五百億。當理解被外包出去，那個「敢」就不是膽識，是賭博。

這邏輯跟投資一樣，敢把錢放進去市場，是投資還是投機？對市場、產業的理解程度是多少？

我的看法：把開關改成旋鈕，而且要刻好刻度

老樣子，兩邊我都不站。比例原則還是對的，但 2026 年要更立體、也更具體。下面三件事，是我覺得「下週一就能開始做」的。

一、按「可逆性 x 爆炸半徑」分級，旋鈕才有刻度

「要不要讓 AI 部署」是錯的問法。對的問法是：這個動作可不可逆？爆炸半徑多大？ 然後對應到不同的自主層級：

動作性質 例子 給 AI 的權限
可逆 x 小半徑 scale up replica、重啟 pod、改 Dashboard 全自動，事後抽查
可逆 x 大半徑 全流量部署、改 autoscaling 政策 AI 執行，但強制 canary / 漸進式，人可隨時喊停
不可逆 x 任何半徑 刪資料庫、刪環境、改 IAM policy、動金流設定 AI 只能「提案」，人核准 + 第二人複核，且永遠先備份

AWS 那次「刪掉環境再重建」，是標準的「不可逆 x 大半徑」，本該落在最高管制那一格，卻被當成日常操作放手自動跑。旋鈕的重點不是「有沒有」，而是 刻度刻在哪裡。

二、把「問主詞」從思考習慣，升級成制度

光在心裡想「主詞是誰」不夠，要用制度釘住它。最低限度四件事：

  1. 最小權限：別把 AI 當「操作者的延伸」直接給 operator 權限，這正是 AWS 的根因之一。Agent 要有自己被框死的權限邊界。
  2. 破壞性動作強制兩人複核 (two-person rule)：AWS 兩次出事都跳過了這關。AI 提案、人核准，高風險再加一個人覆核。
  3. 每筆 AI 變更綁一個具名 owner，留完整 audit log：呼應歐盟 AI 法案 Article 12。出事時要能一路追到「人」。
  4. 對受影響的人，留一條找得到「人」的申訴路徑：這是 Meta 整起事件的根因，演算法可以自動封號，卻沒留一個人類窗口。你的系統只要會影響外部使用者，這條就不能省。

制度這件事，是我在 《SRE Conf 2022 - 91APP 在 AWS 上的 SRE 實踐之路》、以及 《聊聊 API First 開發策略》 反覆在講的。用現在的詞，制度就是 SKILL：

把判斷沉澱成可重複、可稽核的流程。

主詞不能沒有「人」，這是我 2020 那篇到現在還適用的核心。

三、用三個可檢驗的問題，重新定義「承擔能力」

承擔能力不再只是「修得快」，而是三個你應該能 當場回答 的問題：

  1. Rollback：這個動作出錯，我能在幾分鐘內復原嗎？復原本身需不需要再靠 AI？（「刪環境再重建」的答案是：不能。）
  2. 可觀測：我看得到 AI「為什麼」這樣決定嗎，還是只看得到結果？
  3. 可奪回：我能隨時喊停、把方向盤搶回來嗎？停下來之後，系統會不會更糟？

這三題只要有一題答不出來，就代表你還沒有資格，把這個動作交給 AI 自動跑。

我的看法摘要

上述用 ChatGPT 整理的摘要

別只談防守：AI 也發了新牌給你

講到這裡都像在防守，但公平一點說，AI 不只放大風險，它同時也放大了你「管理風險」的能力。這正是承擔能力可以主動養大的地方。

最直接的，是以前很貴的事，現在變便宜了。Chaos Engineering 過去要花大把人力去設計故障情境、跑 Game Day，現在用 AI 模擬各種失敗、自動產生注入腳本、跑完再幫你讀結果，成本掉了一大截。你可以演練得更頻繁、更刁鑽，把系統的韌性逼出來。

換句話說，星期五敢不敢部署，不該只靠「祈禱不要出事」，而是靠「我早就把出事這件事演練過一百遍」。AI 讓那一百遍變得付得起。

以前是用「避免部署」來管理風險；現在可以用「主動把系統打到痛，再補強」來管理風險。

Resilience、Reliability 這些字，過去常常只停在投影片上，因為做起來太貴。AI 把成本壓下來之後，它們才有機會從口號變成日常。這是我說的積極備案：不是少做事來避險，而是多演練、把底氣建起來。風險管理因此多了好幾層 Plan，而不是只剩「星期五別碰」這一條。

你只扛得住看得懂的

但這裡有個一定要說的前提，我在 《軟體的熵，與我們真正在對抗的東西》 裡講過一輪：

AI 是乘數，不是加數。它放大你的本質，不會替你長出本質。

把這句話接到「風險承擔能力」上，會變得很鋒利：

你只扛得住你看得懂的風險。

用投資來講：

你賺不到認知以外的錢。

AI 幫你 rollback、幫你跑 chaos、幫你讀 log，全都建立在一個前提上：你看得懂它在做什麼、也判斷得出它什麼時候錯了。看不懂的那部分，不叫「被 AI 承擔掉了」，叫「債堆在你看不見的地方」，而且它會用 複利 一次討回來，讓你連滾帶爬，錐心刺痛。

所以承擔能力的最底層，從來不是工具，是判斷力。而判斷力沒有捷徑：計算機科學、軟體工程、系統設計，這些「本職學能」在 AI 時代不是變得不重要，是變成唯一還算數的那一端。

程式會爛，判斷會留。
機器接手了「寫」，於是「懂」就從其中一項能力，變成唯一的那一項。

這也是為什麼我這一兩年反而往更底層鑽: 自幹作業系統、做 Benchmark 量測、拆解狀態機、手刻 RPG Game … etc。不是懷舊，是因為我愈來愈清楚一件事：

我能授權 AI 到哪一層，等於我自己看得懂到哪一層。

看得懂的邊界，就是我敢放手的邊界。

寫這篇文章的上一週，Claude 的 Fable 5 釋出，三天後就被關掉了。我叫 Fable 5 用 Java 寫了一個 超級瑪莉復刻版 (SourceCode)，效果驚艷，不只是 GameLoop / Collision Detection / Gravity … 等機制，連音樂 / 音效都直接用程式碼產出。更重要的是，因為我經歷過 手刻 RPG Game，我本身玩音樂多年，能樂器演奏、會編曲，且懂 合成器 (Synthesizer) 原理，所以 Code 裡面的原理我完全看得懂。

騎士精神 2.0：先看得懂，才騎得動

當年那句「你應該，所以你能夠」，我想替它接上 2026 的版本。

不是：

AI 能夠，所以你應該

而是：

你應該為結果負責，所以你應該刻意保有『能夠收回、能夠理解』的能力

把「可理解」和「可收回」當成要花成本去建構的東西，而不是放任 AI 把引擎蓋焊死。

金庸的「俠之大者」，跟我說的那頭「巨獸」其實是同一件事。AI 力量大得嚇人，但牠不挑乘客，只忠實地往你指的方向狂奔。看得懂地形的人，騎著牠又遠又穩；看不懂的人，只是被載著，更快地衝下懸崖。真正的高手，不是能讓機器替他做最多事的人，而是始終知道自己在放手什麼、也始終收得回來的人。

星期五要不要部署，五年後依然不是重點。

重點是，你還認不認得，那個該負責的主詞，是誰；以及，你還看不看得懂，你正在放手的，是什麼。

關於「巨獸」

全文提及的「巨獸」出自於作家 朱少麟 的作品《[傷心咖啡店之歌](https://www.books.com.tw/products/0010652853]》。很符合現在重度依賴於 AI 的年代。

底下是原文：


「你們看這片燈海像什麼呢？」

『像一隻千眼巨獸。巨獸渾身都眨著晶亮的眼睛，每隻眼晴都有一個靈魂，每隻眼睛都以為有自己的獨立生命，獨立作為。』

『其實眼睛都錯了，它們不知道，其實它們都是附生在巨獸身上的一個器官，它們以為自己可以完全自主，其實巨獸往東它們就全體往東，巨獸呻吟它們就全體受苦，巨獸思考它們就全體困惑。』

『有時候其中的一隻眼睛覺醒了，開始反省這是它的生命，還是它生活在一個更巨大的生命中。但它只有更迷惑，因為它不能確定這樣覺醒思維的是它自己，還是巨獸。』

『我也是巨獸身上的一隻眼睛，脫離巨獸，我就乾燥死亡，連眼睛也不是…』

『一隻失群的螞蟻可以稱之為一隻螞蟻嗎？不是了，包只是一點點神的組茫然懵懂，原來在蟻群中建築巢穴儲存食物的智力都不復存在了，它只能像在一樣走來走去，一直到死。』

『這隻巨獸，它生成了我們，我們又組成了它。你們稱它為社會，或者是命運共同體，本質都一樣，這隻巨獸長得美我們就美，它長得惡我們就惡…。』

拿掉 AI 你剩什麼？

上週六 (06/13)，不能用 Fable 之後，有人在問誰有綠卡、有人去買 XxxVPN、有人準備加班 …

「巨獸」比喻成 AI 的力量，而漫威電影《Spider Man 蜘蛛人》 這段也是我常拿來反覆提醒自己的：

彼得帕克：「你不懂，拜託，這是我的一切。少了這套服裝我甚麼也不是。」
東尼史塔克：「如果少了它你就一無是處，那你更不該擁有它。」


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