AI 幻覺為何會發生，以及如何管理

生成式系統產生的是看似合理的延續內容，而不是保證正確的事實。因此，流暢的文字可能讓沒有依據的輸出看起來比實際上更可靠。

重點整理

• 看似合理的語言並不代表背後有真正的事實檢索流程。
• 資訊缺失、冷門或需要最新資料時，更容易產生缺乏依據的輸出。
• 來源、不確定性與獨立驗證必須直接納入工作流程。

辨識高風險情境

當請求需要冷門事實、最新資訊、精確引述、無法取得的私人背景，或在缺乏證據時仍要求給出答案，風險會提高。

調整指示與證據

提供經核准的來源，允許系統明確表示資訊不足，並要求將陳述、假設與引用資料分開呈現。

在模型之外進行驗證

開啟原始來源、獨立重新計算重要數字，並由合格審查人員處理後果重大的內容。

不要把自信程度當成準確性的證明

模型自行回報的信心水準同樣可能在缺乏可靠依據下生成。應優先使用審查人員能直接檢查的證據，以及針對已知答案進行的測試。

應明確允許「資訊不足」與升級處理結果，而不是強迫系統一定完成答案。

依錯誤後果衡量失敗

追蹤缺乏依據的陳述、錯誤引用、未揭露的不確定性與修正投入。對可能影響權利、金錢、安全或公共信任的錯誤給予更高權重。

行動檢查清單

1. 找出每一項重要的事實陳述。
2. 要求提供經核准的來源，否則標示為缺少證據。
3. 開啟引用並驗證上下文。
4. 獨立重新計算重要數字。
5. 將後果重大的輸出交由合格審查人員處理。

合理的下一步

挑選一份近期 AI 輔助文件，建立陳述查證表，記錄來源、驗證狀態與審查人員。接著可參考 實用 AI 配方、比較 已審查的 AI 工具，或使用 AI Finder 縮小下一步選擇範圍。