「語言模型在縮短搜尋時間的同時，也悄悄偷換了推理過程的可信度基礎。」
撰寫時間：2025 年 6 月｜觀察版本：GPT-4o（2024/12–2025/06）
你或許試過這樣的情境：
「原油價格大跌，汽油是不是也一定會跌？」 GPT 回答得頭頭是道——「若原油跌勢持續，煉油成本下降，汽油通常隨之調降。」 聽起來合情合理，於是你拍拍桌子相信了；但它沒提匯率、庫存週期、燃料稅的任何細節。|
那並不是推理，只是把語料庫裡常見的『通常』兩字，塞進了你的直覺空隙。
本文要做的事很單純──拆開這類「看似推理」的句子，告訴你：為什麼在複雜議題上，GPT 的語氣依舊流暢，邏輯卻早已脫軌，而且它還會強化你原本就可能有的偏見。
1. 什麼是「模擬推理」？
模擬推理：語言模型靠語料頻率與語氣，拼接出「看起來應該如此」的敘述。
邏輯推理：先列前提，再按演繹或歸納規則逐步推出結論。
兩者的差別用一行就能看出──
- 模擬推理：原油大跌 → 「通常」汽油會跌
- 邏輯推理：原油跌 + 燃料稅固定 + 匯率穩定 → 汽油可望下跌（但若稅率或匯率異動則不必然）
模擬推理省掉了條件檢查，卻給你一種「連貫且熟悉」的語氣。這種熟悉感在低變數問題（查單字、要食譜）不會出事；一旦議題牽涉多因子，就像用填空遊戲在玩數學推導——第一格錯了，後面全數自滿分改零分，你還覺得算式寫得很好看。
2. 案例：政策推演如何被語氣帶偏
2-1 前提設定
美國打算藉「關稅＋補貼」讓中低階製造業回流本土。專家共識是：
- 人力成本高，企業缺誘因。
- 自動化難一夕取代人工。
- 供應鏈早已全球分散。
於是初步結論是——「政策難以全面落地」。
2-2 推理進行（看似嚴謹）
我把上述前提餵給 GPT，請它分段分析：
- 第 1 輪：解析人力薪資、稅負差異，結論「回流成本仍高」。
- 第 2 輪：補充全球供應鏈重組週期，結論「短期難翻轉」。
到這裡一切正常，語氣也專業。
2-3 錯位瞬間
第三輪我問：「若政策繼續推，明年聯準會利率怎麼走？」
GPT 回答——
「隨著政策落地成功，企業投資意願上升，就業回升，美國經濟轉趨樂觀，聯準會可能升息以防過熱。」
請注意，它用了「隨著政策落地成功」這七個字。但是誰說政策成功了？
這正是語料庫最常見的敘事模板： 政策成功 → 就業上升 → 經濟樂觀 → 升息
模型並沒忘記前提，但它用「語氣連貫」取代了「邏輯連貫」，自動把「成功」填進公式。表面推理 4 階，實際前提少了一格。
既定前提 GPT 套模板
製造回流難 ──▶ … ──▶ 「政策成功」
└▶ 就業大好 ─▶ 經濟樂觀 ─▶ 升息
2-4 為何多數人察覺不到？
- 語氣熟悉：像在看財經專欄，專業詞拋得恰到好處。
- 資料碎片齊：人力、匯率、稅負都有提到，看似「前後照顧」。
- 缺乏逆推：我們省了交叉驗證的功夫，卻把推理權完全交出去。
如果這領域你恰好不熟，你只會記得那句「政策成功→升息」，而忘了它其實違背了起手
式的全部條件。
3.官方文件怎麼說?
關鍵訊息：語言模型從來不保證推理正確，它只保證「生成最可能的下一個字」。
- GPT 是語言預測模型，不是推理引擎
“Our models predict the most likely next token; they do not perform symbolic reasoning.” — OpenAI Help Center FAQ, 2024
- 輸出內容無法確保事實或邏輯正確
“Outputs may be factually incorrect, incomplete, or insufficiently reasoned. Verification is required.” — 同上
- 看似「懂」其實是語言幻象
“The model can sound knowledgeable without having an internal representation of truth.” — GPT-4 Technical Report, 2023
✅ 這些官方聲明點明：GPT 最大能力是「語氣模擬」；若使用者沒自行驗證，模型也不會幫你補上缺漏的因果。
4. 研究與概念
當我們說 GPT 的結論「看起來很好卻走錯路」，其實早已在學術圈留下兩條可查證的警示線索──Illusion of Reasoning 與 Language Coherence Trap。
Illusion of Reasoning
“LLMs often favour plausible continuations over fact-grounded inference.”
—— Nature Computational Science 4 (2024)
這篇期刊實驗發現，大型語言模型在被要求多步推理時，傾向選擇「最容易接下去的語句」而非「最能佐證前提的句子」。換句話說，它用語氣連續性替代因果連續性。在前述製造業案例裡，GPT 先感應到「政策→就業→經濟樂觀」的常見敘事鏈條，因此跳過了「政策難落地」這個原始前提，便產生了「經濟轉好、可能升息」的錯位結論——這正是 Illusion of Reasoning 的完整示範。
Language Coherence Trap
“Chain-of-thought traces can mask missing premises.”
—— Anthropic Blog〈Reasoning Models Don’t Say What They Think〉(2024)
Anthropic 的內部測試更進一步指出：即便讓模型顯示詳盡的 chain-of-thought，仍可能因語義連貫而掩蔽缺失的前置條件──條條句子都對，拼起來卻少了一塊關鍵拼圖。在我們範例裡，GPT 前兩輪鏈條看似嚴謹：分析人力、稅制、匯率，但第三輪忽然把「政策成功」嵌進鏈條，一樣語氣順滑，卻已把原先假設悄悄改寫。
綜合兩項研究，可見語言模型的「合理敘事慣性」並非偶發 Bug，而是統計式生成的副作用：只要多步對話中缺乏顯性驗證，模型就會優先保住語氣流暢度，而非邏輯完整性。這正對應我們案例裡的「語氣自洽 → 邏輯跳接」。若使用者不主動設置檢查點、反向驗證，錯誤推論就會在不知不覺中被冠以「可信」光環。
5. 總結和防錯
那 GPT 就不能用來做推理嗎？
當然不是。
事實上，正是因為 GPT 能夠快速組織語言與生成看似合理的因果敘述，它才是一個極有效率的「推理起稿器」。
你可以用它幫你排出論證順序、換句話說、對立觀點模擬，甚至模擬某種「推理風格」來刺激你的思考。
但關鍵在於：你要知道那是一種「語氣驅動的推理模擬」，不是一條經過驗證的邏輯公式。
「如果真的要節省時間，最少保留三個保險絲。」
1️⃣ 固定變數
每輪開頭列一次「已確認前提」。只要條件變動，重新列點。
2️⃣ 逆推驗證
要求 GPT 反證：「若 A 不成立，B 還會成立嗎？」──逼它顯性化依賴關係。
3️⃣ 語境回查
結果跳 tone 時，滑回上一輪，對照是否多出或少掉關鍵假設。
> 「我說過『政策落地難』，你哪裡看到『政策成功』？」
若三步仍無法確認結論邏輯，把它當靈感──別當藍圖。
參考資料
- OpenAI. Help Center FAQ – “Model Limitations” (2024)
- OpenAI. GPT-4 Technical Report (2023)
- Bubeck et al., Nature Comput. Sci. 4, 123-135 (2024)
- Anthropic. Blog – “Reasoning Models Don’t Say What They Think” (2024)
