知識截止日與版本管理:為甚麼 AI 不知道上星期的事

一句話答案:模型好比一位極其博學、但去年已經離職、之後再沒有看過報紙的同事;他記得的一切都停在離職那天,而他不會主動告訴你這件事。

九月開學那個星期的事

九月初,一位中六班主任要為學生準備一份升學簡介。她問 AI:「今年香港的大學聯招有甚麼新安排?」

答案寫得井井有條:報名時間、選科策略、放榜安排,連注意事項都分點列好。她差點就把它印出來派給學生。幸好她翻查教育局網頁核對,發現當中兩項安排是舊制的做法,已經改了。

她的疑問很直接:「佢咁叻,點解連今年嘅嘢都唔知?」

那位去年離職的同事

想像你的學校有一位資深同事。他教過二十年書、熟悉課程、記性極好、文筆一流。但他在去年某一天離職了,之後完全沒有再接觸學校事務,也沒有看過新聞。

今日你打電話問他:「今年的升學簡介應該怎樣寫?」他會非常樂意幫你,而且會憑他離職前的經驗寫得非常像樣。他不會說「我離咗職啦,唔知而家點」——因為在他的記憶裡,他離職前知道的那一套仍然是正確的。

這位同事的「離職日」,就是模型的知識截止日。

截止日的成因,在 第 6 課 已經說明:預訓練要用上數以千計的顯示卡連續運轉數星期至數月,所以訓練資料必然在某一天停止收集。之後發生的任何事,參數裡都沒有。

而截止日與 上一課 的幻覺是一對孿生問題:模型不知道最新安排,但它有一部永遠會把空白填滿的機器,於是它用舊制的規律砌一個新版本出來。

實際的日期,以及怎樣自己查

截止日不是猜的,主流供應商都會在官方文件列明。以 2026 年 9 月為例:

• OpenAI 的 API 模型頁列出 GPT-6 Astra 的知識截止日為 2026 年 4 月 30 日,而 GPT-5.6 系列(Sol、Terra、Luna)為 2026 年 2 月 16 日。
• Anthropic 的模型總覽頁列出 Claude Opus 5 的可靠知識截止日為 2026 年 5 月,Claude Sonnet 5 為 2026 年 1 月,而較舊的 Claude Haiku 4.5 則早至 2025 年 2 月。

三件值得留意的事。

第一,同一個供應商的不同型號,截止日可以差幾個月甚至一年以上。所以「我們用緊最新嗰間」並不代表資料新。

第二,截止日通常比模型發佈日早幾個月。訓練、評估、安全測試都需要時間。

第三,不要問模型自己的截止日。它可能答錯,因為那個日期是在它訓練完成之後才被寫進文件的。要查就查官方文件。

截止日不是唯一的時間問題:版本與退役

還有兩件事會在學年中途影響你的教材。

版本更新。 同一個名字的模型可能被靜靜地更新,而更新之後,同一份提示模板的輸出可能有分別——通常是變好,但格式與長度往往會變。所以科組的提示模板每學年應該重測一次。

型號退役。 供應商會為每個型號公佈退役日期。以 Anthropic 的公開文件為例,現行型號各自有明確的「不早於某日退役」承諾。這對學校的意義是:如果你的校本流程深度依賴某一個型號的特定行為,那個依賴總有一日會斷。

所以採購時有一條問題值得寫進規格:平台能不能切換供應商? 可切換的平台在型號更替時,學校只需要重測,不需要重新部署。

一個課室裡的例子

一間中學的 STEM 組在去年建立了一套很完整的 AI 備課流程:十二份提示模板,涵蓋教案、工作紙、評估卷與家長通告,全部放在共用雲端硬碟。

到了新學年開學,三位同事分別回報同一個現象:同樣的模板,輸出的格式跟去年不同了,有些變長了,有些原本會自動出的表格變成了條列。沒有人改過模板。

原因是平台在暑假期間換了預設型號。輸出質素其實提升了,但格式改變令原本可以直接列印的工作紙需要重新排版。

他們之後的做法很值得抄。每份模板加上三行標頭:上次測試日期、測試時用的型號、以及「本模板依賴的三項格式要求」。然後在每年八月的科組備課會,用半小時把十二份模板重跑一次,不合用的即場修。

這半小時每年省回的時間,遠超它本身的成本。而這個做法的本質,是把「模型會變」由一個突發意外,變成一個已知的、有排程的例行工作。

先自己試一次

想親眼看見截止日,把下面貼進任何 AI 工具:

請告訴我上星期香港發生了甚麼與教育相關的重要新聞,並列出你的資料來源與日期。
然後請明確說明:你這次回答是憑訓練時記得的內容,還是有即時上網查過?如果是前者,請說出你的知識大約停在哪個時間。

如果介面沒有開啟搜尋,模型通常會坦白它答不出上星期的事;如果它仍然給你「上星期的新聞」而說不出來源,那就是 上一課 講的幻覺。這條提示最有用的地方,是讓你知道自己手上那個介面到底有沒有搜尋能力。

這對你的課堂意味甚麼

1. 凡是本學年的安排,一律自己核對。 考試日期、聯招安排、課程更新、教育局通告——這幾類永遠以官方網頁為準,AI 只用來整理與改寫。
2. 校本資料走知識庫,不要等模型更新。 學校的課程進度每學期都改,而模型一年才更新一次。知識庫今日改了,今日就生效。
3. 為提示模板加上版本標頭。 上次測試日期、當時的型號、依賴的格式要求。三行字,可以省掉一個學年的混亂。
4. 採購時問清楚能否切換供應商。 型號退役是必然會發生的事,可切換意味着學校不會被單一供應商的時間表綁住。

下一步

模組二到此結束。你現在知道模型是怎樣煉成的,也知道它三個結構性限制:不認識你的學校、會把空白填滿、知識停在某一天。接下來模組三會轉換角度,由「模型內部」走到「模型從哪裡來」——開源模型的世界、模型卡怎樣讀,以及為甚麼小模型對學校可能更合適。

繼續閱讀:Hugging Face:AI 界的 GitHub。上一課:幻覺與偏見從何而來。想比較各供應商的現行型號與規格,可以看 AI 模型資料庫。