大型語言模型（Large Language Models，簡稱LLMs）在當前的人工智慧應用中扮演著重要角色，然而，這類模型時常會產生所謂的「幻覺」（hallucinations）現象，即模型生成的內容雖看似合理卻實際上為錯誤或不實陳述。這種現象不僅令人困惑，也對模型的實用性與信任度帶來挑戰，尤其是在香港和台灣等地對資訊準確度要求嚴格的應用場景中更為明顯。 首先，幻覺並非簡單的錯誤，它有特定的類型和成因。依據最新研究，LLMs的幻覺大致可分為四類：輸入衝突幻覺（Input-Conflicting Hallucination）、語境衝突幻覺（Context-Conflicting Hallucination）、事實衝突幻覺（Fact-Conflicting Hallucination）及強制幻覺（Forced Hallucination）。輸入衝突幻覺指模型生成與用戶輸入不符的內容，多因理解用戶意圖不準確而導致，例如將人名錯植；語境衝突幻覺則是在多回合或長篇對話中出現自相矛盾的內容，這與模型的記憶限制和上下文管理能力有關；事實衝突幻覺是生成與已知事實不符的訊息，譬如錯誤指認歷史人物；強制幻覺則源自使用者透過破壞系統設定的技巧，誘使模型偏離正常回答標準，生成不實或危險內容。 幻覺的產生機制反映在模型的訓練和運作過程中。OpenAI的研究指出，LLMs因為訓練和評估機制設計，往往被獎勵於猜測回答而非承認不確定性，導致它們傾向於在缺乏可靠資訊時也給出自信的回應，即使該回答錯誤。此外，由於這些模型是基於海量且多元的網路數據訓練，數據中存在錯誤和偏差，也增加了幻覺發生的機率。模型在自然語言生成時，是透過上下文中的字詞概率預測下一字詞，因此有時會生成語法正確卻內容無意義或不符事實的回答。 針對幻覺，學術界及產業界有不同分類方法。以事實性和忠實性分類而言，事實性幻覺指模型生成事實錯誤或完全虛構的內容，如誤稱某人成為第一個登月者；忠實性幻覺則包括模型回答與原始內容不符，或在資料摘要中引入模型自創資訊，導致回答不忠於輸入資料。此外，也有以與輸入資料或知識庫相符程度來區分的「內部幻覺」（Intrinsic）與「外部幻覺」（Extrinsic），前者是與給定上下文矛盾，後者是與訓練資料外部知識不符。 幻覺問題對現實影響甚鉅，尤其在人類日益依賴AI輔助決策的時代。例如法律、醫療或金融領域若因模型幻覺導致引用錯誤案例或不實個人資料，可能引發嚴重後果。在客服、教育和新聞生成中，幻覺同樣降低資訊可信度。其原因不僅是模型本身技術限制，也涉及資料來源混淆（source conflation）、訓練資料不一致以及用戶輸入理解誤差。 為了減少幻覺產生，當前的研究與開發方向主要包括以下幾個面向： 改進模型訓練策略：設計更能獎勵模型承認不確定性的機制，而非一味猜測正確答案。透過增強學習或者指導模型識別並表明其認知範圍限制，提升回答誠實性。 質化與篩選訓練數據：提高訓練資料的準確度和可信度，減少來源錯誤與不一致，協助模型學習更精確的資訊結構。 強化上下文追蹤與記憶管理：針對語境衝突幻覺，開發更好的上下文保持技術，避免長篇對話中內容矛盾，提升連貫性與一致性。 多模態與外部知識整合：結合外部資料庫或知識圖譜驗證回答真實性，並透過多模態數據交叉印證，降低純語言生成錯誤機率。 用戶教育與回饋機制：引導用戶認識AI幻覺的可能性，設置回饋機制讓模型持續學習並修正錯誤，提升整體系統的可靠性和可用性。 總體而言，LLMs幻覺仍是人工智慧技術發展中的難題，無論是商業應用還是學術研究都需持續關注和改進。對香港與台灣的用戶來說，理解這種現象有助於合理利用大型語言模型，建立資訊核查習慣，避免因盲目信賴AI輸出而導致誤導。未來隨著技術演進，像GPT-5此類新一代模型的幻覺率已有明顯下降，但仍未根除，此議題預計仍將是人工智慧安全與可靠性研究的重點。 #人工智慧 #大型語言模型 #AI幻覺 #GPT #AI可靠性...
