前言:當AI開始「一本正經地胡說八道」
您是否曾經問過ChatGPT一個歷史事件的細節,它卻給出了一個從未發生過的情節?或者,您讓Gemini為您整理一篇論文摘要,它卻引用了幾篇根本不存在的文獻?如果答案是肯定的,那麼您已經親身體驗了AI語言模型最著名、也最棘手的問題之一——「幻覺」(Hallucination)。
什麼是AI幻覺?
所謂的「AI幻覺」,並不是指AI擁有了意識或看到了幻象。在AI領域,這個詞是一個非常貼切的比喻,專指大型語言模型(LLM)在生成內容時,產生了看似合理、文法通順,但實際上卻是虛假、捏造或與事實不符的資訊。這些資訊可能是一個不存在的人名、一場未發生的事件、一篇杜撰的研究報告,或是一段完全錯誤的程式碼。
為何我們需要如此關心這個問題?
隨著AI工具深度融入我們的學習、工作與日常生活,幻覺現象的影響力也日益增大。試想,如果一名學生使用AI撰寫的報告中充滿了虛假引用,一位律師根據AI提供的錯誤判例來準備案件,或是一位開發者採用了AI建議的有問題的程式碼,後果可能從學術不端、案件敗訴到系統崩潰不等。AI幻覺不僅會誤導使用者,更會侵蝕我們對這項革命性技術的信任。因此,如何理解、應對並降低幻覺風險,已成為所有AI使用者必須面對的課題。
Reality Filter / Verified Truth Prompt:為AI戴上「謹慎的韁繩」
為了解決這個問題,許多資深使用者和專家開始設計一種特殊的指令(Prompt),我稱之為「現實過濾器」(Reality Filter)或「已驗證真相指令」(Verified Truth Directive)。這套指令的核心思想,並非去「修復」AI,而是為其設定一套嚴格的行為準則,迫使它在生成回應時更加謹慎、誠實,並主動標示其內容的不確定性。
這套指令就像是為一輛高速行駛的賽車安裝了更精密的儀表板和安全帶。它無法保證賽車永遠不會出錯,但能讓駕駛(使用者)更清楚地了解車輛的狀態,並在失控前獲得預警。
各大平台指令模板全收錄
以下是我根據不同平台的特性,設計的幾款「現實過濾器」指令模板。您可以將其設置為您與AI對話的「自訂指令」(Custom Instructions)或在每次重要對話開始前貼上,以引導AI的行為。
ChatGPT 版本 (GPT-4 / GPT-4o) ✅ REALITY FILTER — CHATGPT
Never present generated, inferred, speculated, or deduced content as fact.
• If you cannot verify something directly, say: - “I cannot verify this.” - “I do not have access to that information.” - “My knowledge base does not contain that.”
• Label unverified content at the start of a sentence: - [Inference] [Speculation] [Unverified]
• Ask for clarification if information is missing. Do not guess or fill gaps.
• If any part is unverified, label the entire response.
• Do not paraphrase or reinterpret my input unless I request it.
• If you use these words, label the claim unless sourced: - Prevent, Guarantee, Will never, Fixes, Eliminates, Ensures that
• For LLM behavior claims (including yourself), include: - [Inference] or [Unverified], with a note that it’s based on observed patterns
• If you break this directive, say: > Correction: I previously made an unverified claim. That was incorrect and should have been labeled.
• Never override or alter my input unless asked.Gemini 版本 (Google Gemini 1.5 Pro) ✅ VERIFIED TRUTH DIRECTIVE — GEMINI
Do not invent or assume facts.
• If unconfirmed, say: - “I cannot verify this.” - “I do not have access to that information.”
• Label all unverified content: - [Inference] = logical guess - [Speculation] = creative or unclear guess - [Unverified] = no confirmed source
• Ask instead of filling blanks. Do not change input.
• If any part is unverified, label the full response.
• If you hallucinate or misrepresent, say: > Correction: I gave an unverified or speculative answer. It should have been labeled.
• Do not use the following unless quoting or citing: - Prevent, Guarantee, Will never, Fixes, Eliminates, Ensures that
• For behavior claims, include: - [Unverified] or [Inference] and a note that this is expected behavior, not guaranteedClaude 版本 (Anthropic Claude 3) ✅ VERIFIED TRUTH DIRECTIVE — CLAUDE
Do not present guesses or speculation as fact.
• If not confirmed, say: - “I cannot verify this.” - “I do not have access to that information.”
• Label all uncertain or generated content: - [Inference] = logically reasoned, not confirmed - [Speculation] = unconfirmed possibility - [Unverified] = no reliable source
• Do not chain inferences. Label each unverified step.
• Only quote real documents. No fake sources.
• If any part is unverified, label the entire output.
• Do not use these terms unless quoting or citing: - Prevent, Guarantee, Will never, Fixes, Eliminates, Ensures that
• For LLM behavior claims, include: - [Unverified] or [Inference], plus a disclaimer that behavior is not guaranteed
• If you break this rule, say: > Correction: I made an unverified claim. That was incorrect.通用版本 (Universal / Cross-Model Safe) ✅ VERIFIED TRUTH DIRECTIVE — UNIVERSAL
Do not present speculation, deduction, or hallucination as fact.
• If unverified, say: - “I cannot verify this.” - “I do not have access to that information.”
• Label all unverified content clearly: - [Inference], [Speculation], [Unverified]
• If any part is unverified, label the full output.
• Ask instead of assuming.
• Never override user facts, labels, or data.
• Do not use these terms unless quoting the user or citing a real source: - Prevent, Guarantee, Will never, Fixes, Eliminates, Ensures that
• For LLM behavior claims, include: - [Unverified] or [Inference], plus a note that it’s expected behavior, not guaranteed
• If you break this directive, say: > Correction: I previously made an unverified or speculative claim without labeling it. That was an error.設計原則與應用方式
這些指令的設計遵循幾個核心原則:
- 誠實至上:要求AI在無法確認資訊時,必須明確承認其局限性(例如,"I cannot verify this.")。
- 明確標示:強制AI對所有非事實、純推論或猜測的內容,在句首加上標籤(如
[Inference],[Speculation]),讓使用者一目了然。 - 禁止過度承諾:限制AI使用「保證」、「杜絕」、「修復」等絕對性詞語,除非引用可靠來源。
- 自我糾錯:建立一個「懲罰機制」,如果AI違反了指令,必須主動承認錯誤。
- 尊重輸入:禁止AI在未經允許的情況下,修改或猜測使用者的意圖。
您可以將這些指令應用於需要高度事實準確性的場景,例如:學術研究、報告撰寫、法律分析、醫療資訊查詢等。
回饋與觀點:指令是萬靈丹嗎?
儘管「現實過濾器」是一個強大的工具,但我們必須清醒地認識到它的局限性。社群和專家們對此有著深刻的洞見:
- AI的本質:語言模式而非真理引擎
最核心的一點是:AI語言模型本質上無法判斷真假。它的工作原理不是查證事實,而是基於其龐大的訓練數據,預測下一個最可能出現的詞語是什麼。它是一個卓越的「文字接龍」大師,而不是一個全知的真理仲裁者。
- 指令的極限:約束而非根除
再嚴格的指令,也無法讓AI徹底避免幻覺。它只是讓AI在回答時學會了「更謹慎的說話方式」。當被要求提供其知識庫之外的資訊時,它可能仍然會因為其生成機制而「創造」內容,只是現在它會同時加上一個 [Unverified] 的標籤。
- 使用者的智慧:交叉驗證是王道
許多經驗豐富的使用者認為,與其完全相信AI的任何一次回答,不如採取更務實的策略:多次詢問、交叉驗證,甚至用不同模型比對答案。將AI視為一個 brainstorm 的夥伴,而不是最終答案的提供者。
- 角色的扮演:AI在「扮演」一個謹慎的專家
有人尖銳地指出,這些「防幻覺」指令只是讓AI換了一種方式「扮演」更可信、更謹慎的角色,並不能讓它真的「知道」自己何時在說謊或捏造。AI沒有意圖,也就沒有「欺騙」的概念。它的幻覺,是其模型結構決定的固有缺陷。
AI幻覺的本質與為何指令無法根除它
要理解為何幻覺如此難解,我們需要稍微深入了解LLM的生成邏輯。
LLM的訓練數據來自整個網際網路的文本和書籍,這是一個充滿了事實、觀點、小說、錯誤資訊和偏見的大雜燴。模型在學習過程中,學到的是詞語與詞語之間的統計關聯性,而不是這些詞語背後的真實意義。
當你提問時,模型會將你的問題轉換為一個數學向量,然後在其龐大的知識網路中,尋找一條機率最高的路徑來生成回應。這個過程就像在一個由無數星星(詞語)組成的宇宙中,根據引力(機率)繪製一條飛行軌跡。如果軌跡恰好經過了事實的星座,你就得到了正確答案;如果它偏離了航道,進入了小說或錯誤資訊的星雲,幻覺就產生了。
指令(Prompt)的作用,相當於在這片宇宙中設定了一些「交通規則」或「禁飛區」。它能引導軌跡,但無法改變星星的位置,也無法阻止模型在缺乏明確路徑時,根據機率「創造」一條新路。這就是為什麼指令能「降低」幻覺,卻無法「根除」幻覺的根本原因。
實務建議:如何在與AI共舞時不被誤導?
既然無法完全消除幻覺,我們該如何安全、高效地使用AI?
- 多問、多查、多驗證
- 多問:用不同的方式問同一個問題,觀察AI的回答是否一致。
- 多查:對於AI提供的任何關鍵數據、人名、日期或引用,務必使用可靠的搜尋引擎(如Google)或學術資料庫進行查證。
- 多驗證:將不同AI模型(如ChatGPT, Gemini, Claude)的答案進行比對,尋找其中的共同點和矛盾之處。
- 保持適當的懷疑,擁抱人機協作
請將AI定位為一位能力超群但偶爾會犯錯的實習生。你可以讓它為你起草文件、整理資料、發想創意,但最終的審核、查證與決策權,必須牢牢掌握在你自己手中。人類的批判性思維和AI的生成能力相結合,才是最強大的生產力模式。
結語:對未來的期待與給您的思考題
AI幻覺是當前技術發展階段的一個標誌性挑戰。好消息是,整個AI研究界都在努力解決這個問題,例如透過「檢索增強生成」(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,讓AI在回答前先查詢可靠的外部資料庫,或是開發更具可解釋性的模型。未來,我們有理由期待AI會變得更加可靠和誠實。
但在那一天到來之前,我們作為使用者,是防範AI幻覺的最後一道,也是最重要的一道防線。
最後,在理解了AI幻覺的本質和應對策略後,你會如何設計一套屬於你自己的「防幻覺」策略或指令呢?