你相信人工智慧 AI 說的話嗎？
想像一下，你問 AI：「世界上最高的人是誰？」結果 AI 自信滿滿地回答了一個名字，還加上詳細的身高與背景資料。但當你去 Google 搜尋時，發現這個人根本不存在！
這就是所謂的 AI「幻覺」（Hallucination） —— AI 一本正經地告訴你一個錯誤的答案，讓你信以為真，結果根本在胡說八道。
這種現象，不僅發生在日常問題上，甚至影響到醫療、金融、法律等領域。如果 AI 生成錯誤醫療建議或投資策略，後果可能相當嚴重，這也是為什麼，在AI 驅動的時代，了解AI「幻覺」的成因非常重要，可以大幅減少被誤導的可能性。
本文章節
什麼是 AI「幻覺」（Hallucination）？
造成 AI「幻覺」的主要原因
如何避免 AI「幻覺」誤導我們？
Prompt 實戰：如何降低 AI 產生錯誤資訊？
AI 搜尋引擎的發展與影響
什麼是 AI「幻覺」（Hallucination）？
AI「幻覺」（Hallucination）是指人工智慧（AI）模型產生錯誤、虛構或不符合現實的資訊，這些資訊可能看起來合理，但實際上是錯誤的。
這種現象主要出現在自然語言處理（NLP）模型中，例如 OpenAI 的 ChatGPT、Google Bard 和 Meta LLaMA等。由於 AI 是透過統計與機率計算來生成答案，而非理解資訊的真實性，因此可能會產生虛假或不準確的結果。
白話地說，AI 之所以會「胡說八道」，主要是因為它並不真正理解問題，而是透過數據機率與模式預測來生成答案，這就像是一個非常擅長考試但不理解題目的學生，只是根據過去的考題模式來猜答案。
造成 AI「幻覺」的主要原因
訓練數據的局限性AI 的知識來自於過去的數據，但這些數據可能是不完整的或帶有偏見。例如，若 AI 只學習到 2022 年的資訊，它無法回答 2023 年的最新消息。
想像你請一位 2010 年畢業的經濟學教授來預測 2024 年的股市，他的知識可能很好，但缺乏最新的市場數據，結果就可能不準確。
缺乏事實查核能力AI 並不會「思考」它說的話是否正確，而是根據機率來組合字詞，因此有時會生成錯誤但語法通順或不合邏輯的答案。
➡️例如，當你問 AI：「愛因斯坦在哪一年發現 DNA？」AI 可能會一本正經地編出一個年份，因為它不知道愛因斯坦與 DNA 其實毫無關聯。
推理能力有限AI 擅長分析大量數據，但它無法像人類一樣真正「理解」因果關係或進行深入推理。
➡️例如，如果你問 AI：「為什麼 2023 年全球股市表現良好？」它可能會給出幾個看似合理的原因，但這些解釋未必經過真正的市場分析。
此外，在法律或醫學領域，AI 可能會根據不完整的數據提供錯誤的建議。
過度自信的回答方式AI 不會像人類一樣說「我不確定」，在生成回應時經常會以「肯定語氣」回答，它通常會給出看似肯定的答案，即使這些答案是錯的。
➡️例如，AI 可能會很自信地告訴你「長頸鹿的舌頭是紫色的，因為它們需要防曬」，但事實上，科學家對此並沒有明確結論。
如何避免 AI「幻覺」誤導我們？
交叉驗證（Cross-Checking）資訊不要只信 AI 一家之言
可以在 Google、權威網站之間比對資訊，確認 AI 給出的答案是否準確。
使用多個 AI 來比對
例如將同一個問題輸入 ChatGPT 和 Google Gemini，看看答案是否一致。
優化你的問題（Prompt Engineering）設計更精確的問題，降低 AI 產生錯誤答案的機率。
❌「2023 年最好的投資方式是什麼？」（模糊，AI 可能隨便編）
⭕「根據 2023 年 S&P 500 的表現，表現最好的產業是什麼？」（明確，要求基於數據回答）
選擇有事實查核機制的 AI有些 AI 會在回答時提供來源或信心分數，
例如 Google Bard 可能會標註「該資訊未經驗證」，Perplexity則會提供資料來源網址，這有助於使用者進一步求證。
Prompt 實戰：如何降低 AI 產生錯誤資訊？
「Prompt Engineering」是一門專業技巧，旨在透過精確設計「AI提示詞（Prompt）」，引導 AI 產生更準確的答案。
這不僅適用於一般查詢，還可應用在商業決策、數據分析、內容創作等領域。
以下是一些具體方法與指南：
使用角色設定與背景資訊❌「寫一篇市場分析報告」
⭕「你是一位專業的市場分析師，請根據 2023 年科技產業的趨勢，撰寫一篇 500 字的市場分析報告，並引用至少兩個數據來源。」
這樣做的好處：AI 會根據你的描述來調整回答風格，更貼近專業需求。
要求 AI 解釋推理過程❌「AI 產業未來發展如何？」
⭕「請列出 2023 年 AI 產業的 3 大發展趨勢，並針對每個趨勢提供至少 1 個市場數據來佐證你的觀點。」
這樣做的好處：太模糊 AI 可能隨意總結，這樣可以確保 AI 不是憑空編造，而是有邏輯地回答。
分步驟拆解問題（Chain of Thought, CoT）❌「請總結 2023 年的科技產業趨勢。」
⭕「請按照以下步驟回答：
列出 2023 年五大科技趨勢。
說明這些趨勢的主要推動因素。
提供每個趨勢的具體產業案例。」
這樣做的好處：AI 會按照順序拆解問題，減少錯誤推理。
明確指定回答格式❌「請分析這份數據報告」
⭕「請用條列方式總結這份數據報告的 5 個關鍵發現，每點不超過 50 字。」
這樣做的好處：確保 AI 生成的內容結構清晰。
要求 AI 提供多個觀點⭕「請從樂觀與悲觀看法兩種角度，分析 AI 技術對未來工作的影響。」
⭕「請列出支持與反對區塊鏈應用於金融交易的論點。」
⭕「請從企業、投資人及市場反應三種不同的切入角度，分別針對某技術產品、產業資訊趨勢提出論點與批評。」
讓 AI 提供來源資訊❌「2023 年全球最成功的企業是誰？」
⭕「根據《財富》500 強排行榜或 Bloomberg 的最新數據，2023 年表現最佳的企業是哪些？」
這樣做的好處：要求AI參考權威數據來源，避免它憑空編造。
AI 搜尋引擎的發展與影響
AI 搜尋的興起傳統搜尋引擎（如 Google）提供的是一系列連結，而 AI 搜尋則直接給出答案。這讓我們獲取資訊更快，但也帶來一些風險。
影響與挑戰資訊正確性的挑戰
AI 搜尋結果可能仍然包含錯誤資訊。例如，Bing AI 先前曾錯誤解釋某家公司的財報，導致投資人做出錯誤決策。
SEO（搜尋引擎優化）的變革
傳統 SEO 著重關鍵字排名，但 AI 搜尋更注重自然語言理解（NLU），這將影響網站流量的來源。
企業需要調整策略，例如提供更結構化的內容，讓 AI 更容易解析。
隱私與過濾氣泡問題
AI 可能根據使用者的偏好調整答案，導致「過濾氣泡」（Filter Bubble），讓你只看到符合自身觀點的資訊，而忽略不同立場。
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