AI知識｜為什麼 AI 會胡說？理解大語言模型出錯的真正原因
AI知識｜為什麼 AI 會胡說？理解大語言模型出錯的真正原因
AI 不是真的懂，只是善於接話：它為何能答得準、也能亂講？
InfoAI 編輯部
AI 是數學，不是魔法。當你打開 ChatGPT，輸入一句「今天心情不太好」，螢幕那端迅速跳出安慰的話語，甚至還附上幾個溫暖的表情符號。在那一瞬間，我們很容易產生一種錯覺：螢幕背後似乎坐著一個善解人意的「人」，或者是一個具備情感與靈魂的數位大腦。這正是目前大眾對 AI 最美麗、卻也最危險的誤解。
事實上，這些大型語言模型（LLM）並沒有情緒，沒有記憶，更沒有所謂的「自我意識」。它們甚至不知道自己在說什麼。如果我們剝開 AI 那層看似無所不知的外衣，你會發現裡面並沒有魔法，只有成千上萬行冷冰冰的程式碼，以及極其複雜的機率統計學。
這篇文章的目的，並不是要潑冷水，而是要帶你進入這個「黑盒子」的內部。唯有當我們停止將 AI 視為「像人一樣的生物」，回歸到「它是一個基於數學的預測模型」這個本質時，我們才能真正掌握它的使用邏輯，避開它胡說八道的陷阱，並將其從一個單純的聊天對象，轉化為真正強大的生產力工具。接下來，讓我們開始這趟解密之旅。
核心機制解密：它只是個超級「接龍」高手
既然 AI 沒有靈魂，那它到底是用什麼來回答問題的？答案可能簡單得讓你驚訝：機率。
想像一下，你拿著手機打字，輸入「今天晚上我要去...」，輸入法通常會自動跳出幾個候選詞，像是「吃飯」、「看電影」或「睡覺」。這就是最基礎的預測模型。像 ChatGPT 這樣的大型語言模型（LLM），本質上就是這個功能的「超級進化版」。
它的運作核心被稱為「下一個字預測」(Next Token Prediction)。
它的運作核心被稱為「下一個字預測」(Next Token Prediction)。
當你輸入一段指令（Prompt）時，模型並不是在像人類一樣「思考」問題的答案。它是在做一道巨大的填空題：「根據前面這串文字，下一個最合理、機率最高的字是什麼？」
讓我們回到那個經典的例子：「床前明月光，疑是地上...」。對人類來說，我們接「霜」是因為我們背過這首詩，理解它的意境。但對 AI 來說，它之所以接「霜」，是因為在它看過的數兆字資料中，「疑是地上」後面接「霜」的統計機率最高（可能是 99%），而接「水」或「坑」的機率極低。
這就是所謂的「黑盒子」內部真相。這裡面沒有一個讀過唐詩三百首的文人，只有一個正在快速計算機率分佈的數學模型。它不理解「月光」的淒美，它只知道「光」和「霜」在數據結構上經常靠在一起。
這就是所謂的「黑盒子」內部真相。這裡面沒有一個讀過唐詩三百首的文人，只有一個正在快速計算機率分佈的數學模型。它不理解「月光」的淒美，它只知道「光」和「霜」在數據結構上經常靠在一起。
現在我們已經揭開它「只看機率」的本質。基於這個原理，我想請你思考一下：既然它只是根據機率選字，而不是真的去查證事實，那麼當我們問它一個它「沒看過」或「不熟悉」的問題時，你覺得會發生什麼事？
為什麼 AI 會「一本正經胡說八道」？
延續前面的問題：當你問 AI 一個它不知道答案的問題時，它會怎麼做？
如果是一個人，他可能會說：「抱歉，我不知道。」但對於一個以「預測下一個字」為目標的機率模型來說，它的任務不是「說實話」，而是「把句子接下去，而且接得很通順」。這就導致了 AI 領域最著名的現象——「幻覺」(Hallucination)。
簡單來說，當 AI 的資料庫裡沒有相關資訊，或者資訊模糊不清時，為了滿足「接龍」的任務，它會依據語言的統計規律，強行拼湊出一個看起來非常合理、邏輯通順，但完全虛構的答案。
簡單來說，當 AI 的資料庫裡沒有相關資訊，或者資訊模糊不清時，為了滿足「接龍」的任務，它會依據語言的統計規律，強行拼湊出一個看起來非常合理、邏輯通順，但完全虛構的答案。
舉個例子，如果你問 ChatGPT：「請介紹 2026 年上映的電影《哥吉拉大戰孔子》的劇情。」
雖然這部電影根本不存在，但 AI 抓住了「電影」、「劇情」、「哥吉拉」這些關鍵字的關聯性。它可能會開始煞有其事地編造：「這部電影講述了怪獸之王穿越時空來到春秋戰國時代...導演是...票房預計達到...」。
它並不是在說謊（因為它沒有意圖），它只是在努力完成它的數學作業：找出最像「電影介紹」的文字排列組合。
對 AI 而言，「語意通順」的優先級，往往高於「事實正確」。這就是為什麼它寫出來的東西總是文筆流暢，讓你很難第一時間察覺它在胡扯。
對 AI 而言，「語意通順」的優先級，往往高於「事實正確」。這就是為什麼它寫出來的東西總是文筆流暢，讓你很難第一時間察覺它在胡扯。
現在你應該已經明白 AI 之所以會造成「幻覺」的成因：這是因為 AI 太過追求「通順」與「機率」。
黑盒子的雙面刃：創造力 vs. 準確性
讀到這裡，你可能會覺得：「既然 AI 這麼愛胡說八道，那它豈不是很多餘？」，嗯，從表面上來看是這樣沒錯，但其實這裡有一件事情是很有趣的：「幻覺」與「創造力」，其實是一體兩面。
如果 AI 每次都只選擇機率最高（100%）的那個字，它的回答將會變得極度無聊、死板且千篇一律。正是因為它偶爾會「跳脫框架」，選擇那些機率沒那麼高、比較冷門的字詞組合，它才能寫出意想不到的詩句、想出獨特的行銷文案，或是幫你進行腦力激盪。
在 AI 工程領域，有一個專門控制這種「隨機性」的參數，被稱之為「溫度」(Temperature)。
低溫度 (接近 0)： AI 會變得嚴肅、保守，只挑選機率最高的答案。這適合用來寫程式碼、翻譯或回答標準事實，因為你需要的是精準。
高溫度 (接近 1)： AI 會變得奔放、大膽，甚至有點瘋狂。這適合寫小說、想劇本或發想創意，這時一點點「幻覺」反而能成為靈感的養分。
在 AI 工程領域，有一個專門控制這種「隨機性」的參數，被稱之為「溫度」(Temperature)。
低溫度 (接近 0)： AI 會變得嚴肅、保守，只挑選機率最高的答案。這適合用來寫程式碼、翻譯或回答標準事實，因為你需要的是精準。
高溫度 (接近 1)： AI 會變得奔放、大膽，甚至有點瘋狂。這適合寫小說、想劇本或發想創意，這時一點點「幻覺」反而能成為靈感的養分。
所以，AI 素養的關鍵不在於強迫 AI 永遠不犯錯，而在於「人」如何根據任務性質來引導它。
當你需要準確資訊時，你要像查證新聞一樣去核實它的輸出（因為你知道它可能會瞎掰）；當你需要創意時，你就要擁抱它的「胡思亂想」，讓它成為你最不按牌理出牌的副駕駛。當你了解 AI 的這個雙面刃特性後，你就不會再因為它算錯數學而生氣，也不會因為它寫出平庸的文章而失望，因為這結果往往是取決於你如何設定它的「溫度」。
當你對所謂「溫度」的這個技術有概念後，也就明白為什麼在使用 AI 時需要有「人」來介入。
新時代的 AI 素養：做個清醒的駕駛員
最後，讓我們回到最初的問題：什麼是真正的 AI 素養？經過以上的解密，相信你已經明白，AI 素養絕對不僅僅是背誦幾個神奇的「提示詞咒語」，或者學會如何用它生成一張漂亮的圖片。
真正的 AI 素養，建立在對 AI 本質的深刻理解基礎上，理解它是一個強大但有缺陷的機率模型。
真正的 AI 素養，建立在對 AI 本質的深刻理解基礎上，理解它是一個強大但有缺陷的機率模型。
既然我們知道它可能會一本正經地胡說八道，我們就不能再做一個「盲目的乘客」，完全把方向盤交給它；相反地，我們必須成為一位「清醒的駕駛員」。
在這個新時代，人類最重要的能力不再是單純的「產出」，而是「鑑賞」與「整合」。例如：
當它寫作時：你是總編輯，負責審核它的邏輯，修正它的語氣，並注入人類獨有的情感溫度。
當它查核資料時：你是查核員，負責驗證關鍵事實，確保它沒有掉入機率的陷阱。
當它發想時：你是策展人，負責引導它在成千上萬個瘋狂的點子中，挑選出最閃亮的那顆鑽石。
未來的競爭，真的不是「人類 vs AI」，而是「會用 AI 的人 vs 不會用 AI 的人」。所以，別讓恐懼阻礙你，也別因為省事就全盤接受它的答案。打開 AI 的黑盒子，理解它的數學本質，同時，包容它的隨機幻覺，然後自信地握住方向盤，按照你的節奏全速前進。請記得，AI 是你的副駕駛，而這趟全新的豐盛之旅正要開始，綁好安全帶，讓我們啟動吧。
版權聲明與授權須知
本內容由 InfoAI 擁有著作權。如有引用、轉載或任何商業用途的需求，請來信聯絡： contentpower688@gmail.com
用內容建立信任
用洞察塑造品牌
在 AI 時代，真正有力量的行銷不是廣告聲量，而是持續輸出的深度思考。InfoAI 把全球 AI 趨勢與報告，轉譯成清楚、精準、有觀點的內容，讓企業不只是跟上變化，而是成為洞察的提供者，讓品牌變成被信任的決策夥伴。如果你不想只是「談 AI」，而是想「透過 AI 影響市場與客戶」，那就從內容開始。歡迎來信： contentpower688@gmail.com
如果你覺得這篇解讀對你有幫助，歡迎訂閱 InfoAI 電子報，我們將持續為你精選 全球 AI 新聞與趨勢洞察，幫助你看懂新聞背後的真正意義。也別忘了加入透過［QRCode］／［按鈕］加入 Line 社群 ，隨時掌握值得關注的 AI 發展與專業觀點。
AI 協作聲明：
本篇文章由 InfoAI 團隊策劃，並透過人工智慧工具協助資料整理與內容撰寫，最終內容由編輯進行人工審閱與優化。
每日精選全球 AI 新聞
解讀趨勢脈絡與機遇
不追新聞只掌握方向
InfoAI
讀懂 AI 如何改變世界
Content Power 重構並流動知識
重新提煉知識轉化價值