AI真的有在「讀」嗎？生成式AI引用機制的祕密與風險正在浮現

InfoAI全球AI新聞精選與解讀｜生成式AI「引用來源」的祕密、誤導與我們該做的事

當你用ChatGPT或Claude生成一篇報告，並請它「附上出處」，看到文末整齊地列出幾個網站連結，是不是會覺得安心許多？然而，你可曾思考過：AI所列出的這些「引用」，真的就是它在回答問題時所參考的內容嗎？

根據Unite.AI近期的一篇深度報導指出，現今的生成式AI，在引用內容來源的方式上，存在極大的誤導性。這不只是「哪個網站有沒有被引用」的問題，而是關於AI到底有沒有真的「讀」過這些內容、是否用這些資訊來生成回應的根本問題。

換言之：你以為AI是從這篇文章中「讀到了這句話」再回答你，但事實卻可能是，它自己掰了一個答案，再找個看起來像的網址補上去。

01｜引用不代表讀過：Claude的實驗告訴我們什麼？

報導中提到，Anthropic開發的Claude常被認為是「比較會給出正確引用」的模型。但研究者在觀察其回應時發現，Claude列出的引用資料與回應內容竟然毫無對應關係。

例如，當Claude回答關於某個經濟數據的問題，並附上一個看似相關的財經報導網址，實際點進去後卻發現該網頁完全沒有提及該數據，甚至主題不符。這種現象被稱為「事後補引用」（post-hoc citation），也就是模型在回答完畢後，再到內部資料庫或外部網路快速搜尋符合關鍵字的來源貼上。

這就像是：你問一位朋友某個知識，他先回答你，然後再隨手Google一下丟個看起來像的連結，說「我就是從這裡看到的」。可信嗎？

02｜GPT-4的引用問題也不小：瀏覽≠閱讀

OpenAI的GPT-4目前提供具備「瀏覽功能」的版本，理論上可以讀取最新網頁內容，回應更加準確。但實際上，它讀的並不是整篇網頁，而是經過摘要後的版本，且未必完整理解上下文。

也就是說，即使它「有讀取網站」，也可能只是看到一段壓縮過的摘要，甚至只是載入了meta資訊或開頭段落。

而這些內容是否真正被納入生成邏輯中？是否有實質影響AI的回答？這部分完全不透明，用戶根本無從得知。

03｜引用+幻覺：資訊誤導的「雙重打擊」

這樣的引用機制，配上生成式AI本來就常見的「幻覺」（hallucination）現象，就形成了雙重風險：

1. AI幻覺製造錯誤內容：模型可能編造事實、誤解概念。

2. 錯誤內容再配上看似專業的引用：用戶誤以為資訊有根據，進一步信以為真。

例如你請AI列出某疾病的最新療法，它可能憑訓練資料推論出一個看起來合理的療法，再附上一篇2022年的醫療文章連結，但點進去卻發現那篇文章談的是完全不同的主題。

這種「穿西裝的謊言」特別危險，因為它讓使用者降低警覺性，以為AI已幫你做了資料查證，事實卻是它自己掰的，再附個「裝飾用連結」混過去。

04｜我們如何知道AI到底「看」了什麼？

以下整理目前主流AI模型的三大類資訊來源：

• 模型記憶：AI在訓練過程中學到的內容，例如2023年以前的公開資料

• 即時檢索（RAG）：模型生成回應前，透過API即時檢索外部資料庫（如Wikipedia、PubMed）

• 事後引用：回應完成後再「補一個看起來合理的來源」進行裝飾

目前最大問題是這三者之間並沒有清楚標示或界線。例如，Claude或ChatGPT並不會告訴你「這句話我是根據我記憶中的內容寫的，後面附的連結只是方便你參考」，而是直接將兩者合併呈現，讓人誤以為它「就是讀過這篇文章」。

這不只是語言表達問題，更關係到AI資訊信任機制的設計根本。

05｜對開發者與企業來說：這是一個技術與信任的戰場

如果你是開發者或企業主，這樣的引用風險其實影響很大：

• 產品開發風險：若你在設計AI客服、聊天型工具，使用者若發現引用失真，將迅速降低信任度。

• 法規風險：日後若引用內容涉及醫療、金融等高度法規領域，錯誤引用可能導致合規風險。

• 競爭劣勢：若你的AI產品無法提供透明可追溯的資訊鏈，將落後於強調「可驗證性」的新創（如Perplexity、Scite.ai）。

這也牽涉到企業導入AI決策時的一個重要認知：AI回覆不等於AI推論，AI引用不等於AI知識來源。

06｜值得關注的替代方案與趨勢

雖然目前主流模型引用透明度不足，但也出現一些新興工具或趨勢試圖解決這問題：

a）Perplexity AI

這款結合搜尋與AI回答的工具，會為每一句話標示對應的來源超連結，且回應以文件為核心而非憑空生成，在教育與研究圈逐漸受到好評。

b）Scite.ai

專注於學術資料引用的AI工具，提供「引用類型」標示（支持性、反駁性、中立）與信心指數，並對每個觀點明確標明出處。

c）Retrieval-Augmented Generation (RAG) 架構

越來越多企業採用「檢索+生成」的混合架構，例如以企業內部知識庫為來源，每次生成時先查資料再回應，引用較準確、可控。

這些趨勢顯示：AI引用將朝向「透明、可追溯、可驗證」方向進化。

07｜對用戶的建議與因應方式

對於開發者、內容創作者、企業內部AI應用單位來說，這個議題值得高度重視。以下是在實務上可以採取的行動：

• 善用AI輔助，而非完全仰賴：AI可當作初步資料蒐集或草稿產出工具，但關鍵內容仍需人工確認。

• 建立內部RAG架構：若有專業知識需求，導入自家內部知識文件庫，透過檢索生成可大幅降低幻覺。

• 訓練團隊辨別引用真偽能力：定期舉辦AI引用查核訓練，提高團隊對生成內容的審查能力。

• 導入更透明的AI工具：可考慮使用強調可驗證引用的AI工具替代封閉式模型。

08｜這是一場關於資訊信任的升級戰爭

我們正處於一個資訊生成門檻極低的時代，而「引用」本應是用來建立信任的機制，卻在生成式AI時代變得越來越模糊、越來越形式化。

AI讀了什麼、怎麼讀、為什麼要這麼回答，這些問題未來都必須有清楚的回答，而不是一段模糊的回答與一串華麗的連結。

正如這篇報導所說的：我們不該只問「AI說了什麼」，更應該追問「它為什麼這麼說？」

參考資料：

What Is AI “Reading”? Inside the Hidden Mechanics of Generative Citations

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