• 2025-09-17

AI為何愛裝懂？研究揭開錯答背後的訓練陷阱

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近來，關於AI會「胡說八道」或「裝懂」的討論愈來愈熱烈。許多人都有過這種經驗：明明AI聽起來講得頭頭是道、語氣自信，甚至像專家一樣分析問題，但實際上提供的卻是錯誤或不完整的資訊；有些人甚至會用AI的回答來和他人爭論，認為AI的答案必定正確。
然而，這並不是AI有意欺騙使用者，而是與它的運作原理、訓練方式、資料來源以及回答生成機制息息相關，了解這些原因，可以幫助我們更理性地看待AI的風險，也知道如何正確使用。

什麼是 AI 的「裝懂」或「錯答」？
當 AI 在不知道正確答案的情況下，仍然用非常肯定的語氣輸出錯誤內容，我們可以把這個行為稱之為「裝懂」或「幻覺」，這和單純的打錯字不同，因為 AI 的回應可能非常流暢，看起來很專業，因此更容易誤導使用者。

為什麼 AI 會「亂答」？其實主要有五個原因：

1. 1.訓練目標導向
   大多數語言模型的訓練方式，是預測「下一個字會是什麼」，這些訓練數據本身並未附帶「真／假」的標籤，它追求的是「語言流暢」，而不是「事實正確」。
   例如，常見知識因為資料很多，AI 容易答對；但在冷門資訊（例如某人的生日）在資料裡很少出現，AI 只能「瞎掰一個答案」。
2. 2. 強化學習的影響
   為了讓 AI 回答更像人類，訓練過程會獎勵「有回應的答案」，這讓 AI 傾向給出一個看似合理的說法，而不是直接承認「不知道」。
   就像學生考選擇題，如果空白不寫會被扣分，他就會寧可亂猜。
3. 3. 資料本身的問題
   AI 的知識來自網路文章、書籍、新聞等。如果資料裡有錯誤或偏差，AI 也會學到錯誤內容，就像我們如果一直聽到錯誤資訊，也可能誤以為是真的。
4. 4. 知識有時效性
   AI 的知識通常停留在訓練資料的時間點，如果你問最新的新聞或事件，它只能用舊資料推測，出錯機率很高。
5. 5. 生成策略設定
   AI 在回答時，會受到一個叫「溫度（temperature）」的參數影響。它決定答案要穩定一點，還是多變一點。
   溫度低：答案比較固定，像考試只寫最標準的解答。
   溫度高：答案更有創意，可能會給出各種不同的想法，但也比較容易出錯。
   所以，有時候 AI 看起來很自信，不代表答案就是真的，只是因為「它覺得這樣說最合理」。

• ﹒ 誤導使用者，造成錯誤決策（特別是在醫療、法律、財務領域）。
• ﹒ 破壞使用者對 AI 的信任。
• ﹒ 在自動化流程中放大錯誤，導致系統性問題。

• ﹒ 要求來源：請 AI 提供可查證的出處，如果沒有來源就不要全信。
• ﹒ 保持懷疑：AI 說得很流暢，不代表一定正確。
• ﹒ 交叉驗證：重要資訊一定要去官網、新聞、學術資料再確認。
• ﹒ 避免全自動化：高風險領域（如醫療、採購）必須有人類審核。

• ﹒ 結合資料庫（RAG 技術）：讓 AI 回答時能引用最新、可靠的來源。
• ﹒ 允許 AI 說「我不知道」：建立拒答或不確定性提示。
• ﹒ 持續更新與監控：修正錯誤回報，確保資料集更乾淨。
• ﹒ 人機協作：AI 當輔助工具，不是最終決策者。

1. 1. 提高準確率 ≠ 消除幻覺。
2. 2. 幻覺不是必然的，AI 可以選擇不回答。
3. 3. 大模型不一定比小模型更少幻覺。
4. 4. 幻覺並不可怕，它的形成機制已經被研究理解。
5. 5. 單靠「幻覺評估」不足以解決問題，因為現有制度仍在鼓勵 AI 亂猜。

1. 1. AI 為什麼寧可亂猜卻不敢說「不知道」？OpenAI 點名訓練與評估機制的致命缺陷
2. 2. 不是AI愛瞎掰！研究：訓練制度誘錯答　機器人寧可裝懂