Harvard CS 2881R Fall 2025 第 7 講請 METR 的 Joel Becker 處理一個謎：基準測試上，AI 能以一半機率完成人類要花幾小時的任務，而且這個長度每七個月翻倍；但在 METR 自己的隨機對照試驗裡，資深開源開發者用 AI 反而慢了 19%，勞動市場的衝擊也只集中在年輕人。Becker 列出幾種和解方式，核心是基準測試的任務太乾淨、評分太便宜、基準線人員太缺脈絡。課站原本排的前沿安全框架（OpenAI Preparedness Framework、Anthropic RSP）這堂沒講到，本篇依閱讀清單補上它們怎麼把能力量測變成門檻。
Amazon Bedrock 不只是代售多家模型 API；它把模型呼叫、IAM、Region、Knowledge Bases、Guardrails 與 CloudWatch 串成同一套 AWS 控制面。它最適合已在 AWS 上、治理成本比最低 token 單價更重要的團隊。
治理在證照裡的比重比多數工程師以為的高——CCAR-P 的 Governance 14% 加 Stakeholder 14% 共 28%、CCAO-F 治理 15%、AB-100 的部署治理塊 40–45%、AIF-C01 的負責任 AI 14% 加安全治理 14%。但系列前十五篇對應的官方 exam guide 裡，沒有任何一張點名 EU AI Act、NIST AI RMF 或 ISO/IEC 42001；全系列唯一被官方點名的法規只有 CCAR-P 的 GDPR、HIPAA、FedRAMP。所以這篇的用法不是「背框架去考試」，而是用三份框架當骨架，把六張證照散落的治理條目歸位。三份框架的分工是：EU AI Act 是法律（2026-08-02 全面適用，高風險義務被 AI Omnibus 延到 2027-12-02）、NIST AI RMF 是自願框架（GOVERN／MAP／MEASURE／MANAGE 四個功能，且 1.0 正在改版）、ISO/IEC 42001 是可驗證的管理系統標準（條文要付費購買，本文只寫 ISO 公開頁上的資訊）。