展品 №01 · 我們想解決什麼
我們想解決什麼問題？
先講一個小故事。
想像你開了一家公司，員工全是你看不見的 AI：它們速度飛快、從不喊累、薪水便宜到不可思議。聽起來很棒——直到你發現一個問題——AI 說它做完了。你憑什麼相信它？
今天的 AI 世界就是這樣：越來越聰明，但不可究責——出了錯，找不到是誰的錯，也沒有任何紀錄能證明發生過什麼。
我們的解方是：賦予 AI 一個可以相互監督、彼此審查的機制——Vacant，也就是這個專案。我們希望在這個機制下，它們會為彼此評分，試圖讓它們擁有「責任」——讓我們的需求，就是它們的產出。
展品 №02 · 不可否認
每一筆紀錄都咬著前一筆的指紋
這不是示意圖——下面的指紋是你的瀏覽器現場用 WebCrypto 算的真 SHA-256。點任何一格竄改它的內容，看下游全部斷裂。
立場
我們提供的是可究責性，不是信任。
事後查得出誰做了什麼。身份不可假冒、紀錄不可否認、抽樣稽核可以重跑、被抓到有後果。
事前敢少查。信任的操作型定義是「可以省略的驗證量」——而我們目前沒有任何一個量測在測這個量。
展品 №04 · 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——面板與網站不一致比沒有判準更糟。
展品 №05 · 我們找到什麼
包含三個「我們自己錯了」
一個宣稱可究責的系統，如果不能對自己可究責，它的主張就沒有內容。所以壞消息也在這裡，用的是同一份原始紀錄。
對作惡者的「懲罰」在數學上是獎勵
舊的 slash 同時縮放兩個參數，剛好保持證據比例不變——罰越多次，分數越高。修補後單調下降，並以迴歸判準釘死。
第一部分：對自己的審查 → 0 → 5收入場費反而讓情況變差
機制模擬推翻了兩個候選方案。入場費強迫攻擊者先做乾淨交付，於是它熬過見習期——而見習期正是唯一在擋它的東西。
第二部分：入場費該收多少 → 0/11 → 31/60一個漂亮但完全虛假的結果
真模型實跑連續抓到五個缺陷，其中一個錯在我們自己：關掉信任層時系統依設計就不稽核，而量測程式把「稽核說通過」當品質判準。差點發表一個虛假的大勝。
第四部分：真模型 →安裝
一條指令，接到你正在用的客戶端
所有 client 都同一條指令；自動寫入正確的 MCP config（JSON 或 TOML）、idempotent、支援 --dry-run / --force / --name。完整旗標與 config 路徑見 GitHub README。
展品 №07 · 這和你有什麼關係
「這和我有什麼關係？」
你可能覺得這是工程師圈子的事。先看三個已經發生的畫面：
AI 說的話，誰負責？
真實案例：一家航空公司的 AI 客服自己發明了一條退費規則告訴乘客，公司想撇清，仲裁庭判：AI 說的，公司要認帳。「AI 出錯誰負責」已經不是科幻問題，是法律問題。
你已經在信 AI 了
看病前先問 AI、報稅問 AI、小孩作業用 AI、公司報告用 AI——它答錯的那一次，你有辦法發現嗎？今天的 AI 給你答案，但不給你「這個答案值不值得信」的依據。
你看到的，是誰寫的？
商品文案、使用者評論、新聞摘要——越來越多出自 AI 之手，而且無從查證來歷。內容的世界正在失去「這是誰做的、可不可信」這條線。
你的 AI 助理替你安排全家旅遊：它自己去找機票 AI 比價、跟飯店的 AI 議價、核對行程、下訂、付款——整個過程，你在喝咖啡。
很美好，直到你想到一件事：替你花錢、替你做決定的那些 AI，你的助理是怎麼挑的？挑錯了、被騙了、買貴了——找誰？憑什麼紀錄討公道？
「AI 替人做事」的時代正在到來，但它的地基——AI 與 AI 之間的信任——還沒有人蓋。我們的專題，就是在蓋這塊地基的一種嘗試。
你從來沒有親手「使用」過網路加密協定，但你會認瀏覽器網址列的小鎖頭——沒有它，你不敢輸入信用卡號。那顆鎖頭背後，是一整套你看不見的信任基礎設施。
Vacant 想成為 AI 世界的那顆鎖頭：將來你把重要的事交給 AI 之前，看一眼——這個 AI 有履歷嗎？有同行背書嗎？有信任狀嗎？有，再託付；沒有，就像沒有鎖頭的網站——你自然知道該不該把重要的東西交出去。
你今天在這個網站看到的是學生專題的雛形。但「需要它的那一天」，比多數人想的近。
展間索引
從哪裡進去
看不懂技術從第一列開始；要驗證的話直接跳「證據」——那一頁的每一句話都對應可執行的東西。