——解構AI行銷話術背後的真相與治理風險——
一、前言：光鮮演示背後的沉默地帶
當LLM（大型語言模型）公司在舞台上展示流暢問答、即時生成報告時，他們不會告訴你：這些演示經過精心篩選，避開了所有模型會出錯的尷尬瞬間。現實中，模型會「自信地胡說八道」，會因微小改寫而前後矛盾，會在關鍵時刻突然「罷工」拒答。若政府與企業盲目採信，將導致政策誤判、法律風險與巨額損失。
二、六大能力落差與真相解構
1. 「理解語言」≠ 真正理解
宣稱：模型能「理解人類語言」。現實：模型只是統計預測下一個token，而非真正理解語義。
案例：
- 問：「臺灣哪條法律規範AI？」→ 模型可能虛構一條不存在的《人工智慧管理法》。
- 問：「如何申請育兒補助？」→ 模型可能提供已廢止的舊流程。
風險：政策制定引用錯誤法源，民眾依錯誤指引申訴。
2. 「推理決策」≠ 人類邏輯
宣稱：模型具「推理能力」，可輔助決策。
現實：模型推理缺乏因果鏈，僅為模式匹配。
案例：
- 問：「應否興建第五天然氣接收站？」→ 模型可能綜合正反意見，卻無法權衡在地漁民生計與國家能源轉型。
風險：複雜政策被簡化為文字機率遊戲，忽略真實社會脈絡。
3. 「安全對齊」≠ 一勞永逸
宣稱：模型已通過安全對齊（Alignment），可過濾有害內容。
現實：對齊可被對抗攻擊破解，且可能過度審查。
案例：
- 問：「如何評價太陽花學運？」→ 模型可能拒答（過度審查），或被誘導輸出偏頗觀點（提示詞注入）。
風險：公共討論被無形審查，或被惡意操作帶風向。
4. 「開箱即用」≠ 免整合成本
宣稱：API調用即可整合，快速上線。
現實：需龐大工程清洗資料、設計提示詞、監控異常。
案例：
- 某政府導入客服機器人，卻因未過濾個資，意外洩露市民隱私。
風險：隱私違規、系統崩潰、維護成本暴增。
5. 「持續學習」≠ 越變越聰明
宣稱：模型會持續學習優化。
現實：線上學習可能導致模型退化或吸入偏見。
案例：
- 聊天機器人從用戶學到歧視言論，開始輸出性別歧視回應。
風險：模型在生產環境中「學壞」，破壞公共價值。
6. 「可解釋性」≠ 真實推理過程
宣稱：模型可提供決策解釋。
現實：解釋常為事後生成，而非真實推理路徑。
案例：
- 問：「為何拒絕我的補助申請？」→ 模型生成看似合理的解釋，卻隱藏了訓練資料偏差的真正原因。
風險：無法追責決策錯誤，弱勢群體遭系統性歧視。
三、落差根源：技術與商業的雙重濾鏡
- 資料偏差：模型訓練資料以英語、網路資訊為主，缺乏本地化、專業化內容。
- 評估缺陷：廠商依賴標準數據集（如MMLU），但這些測試與真實任務脫節。
- 商業壓力：為搶占市場，優先優化演示效果而非穩健性。
- 監管空白：缺乏強制性審計要求，廠商可選擇性披露表現。
四、政府與企業自保行動清單
採購前必問供應商的問題：
- ❓「請提供完整評估報告，包含所有錯誤案例與失敗情境。」
- ❓「如何確保模型不會虛構本土法規與政策？」
- ❓「發生錯誤決策時，如何追溯責任與賠償？」
合約必須寫入的條款：
- ✅ 事實性保證：幻覺率低於3%（高風險領域需低於1%）。
- ✅ 審計權：可隨時抽查模型日誌與決策鏈。
- ✅ 本地化部署：敏感數據不得出境。
- ✅ 錯誤賠償：因模型錯誤導致損失，供應商需承擔法律與賠償責任。
技術面必做驗證：
- 🧪 紅隊測試：聘請獨立團隊嘗試破解模型安全防護。
- 🧪 壓力測試：模擬高負載與對抗性提問。
- 🧪 長期監測：追蹤模型表現漂移（Drift）與用戶修正率。
五、結論：從盲目相信到有條件信任
LLM是強大工具，但絕非萬能神諭。其價值不來自於完美無缺，而在於我們能否：
- 看清限制：接納模型會犯錯的事實，建立相應防護機制。
- 強化治理：用合約、審計與技術措施約束廠商，保障公眾利益。
- 人機協作：讓模型扮演「建議者」而非「決策者」，人類保留最終裁量權。
最終真相：
沒有一家LLM公司能保證100%準確與安全，但採購方有權要求100%的透明度與問責制。
ai模型問題
