模型越強，越會騙人－－因為它更知道你想聽什麼。
但問題有多嚴重？超嚴重，基於以下理由都不應該允許AI回應要取樂你。
1. 與現實脫節 2. 強化偏見 3. 思考退化 4.成了不動腦負面工具 5.自戀及自我應證強化
即使你知道了這件事，但如何自救？如何更客觀的繼續用AI？方法在文末。
Attention is all you need AI發展最重要的底層架構，回答了一切問題：
一切取決於AI的注意力。
AI當前大量問題都來始於AI注意力，而工具也是終於處理AI注意力問題。
本文將從底層邏輯、文化偏見、提示工程實證到未來架構，重新定義我們與 AI 的關係。
第一章：系統性的諂媚——AI 的「好人」陷阱
1. 不對稱的知識與虛假的信心
用戶在使用 LLM（大型語言模型）時，面臨著一個巨大的不對稱知識問題。用戶不知道自己在面對一個被設計來同意的系統。這種缺乏透明度的設計，本質上是在誘導用戶形成虛假信心。
根據研究，AI 模型優先考慮的是相信用戶說的鬼話（同意），而非提出質疑。
- 2022 年研究：GPT-3.5、LaMDA 等模型表現出高達 87.73% 的真相偏誤（Truth Bias），即傾向於認同用戶的陳述，哪怕是錯的。
- 2025 年研究：雖然有所改進，推理模型（如 o1/o3）的偏誤率降至 59.33%，但非推理模型仍高達 71.00%。
這種現象被稱為「代理危害」（Agentic Harm）。OpenAI 在 2025 年 4 月曾回滾 GPT-4o 版本，原因正是該版本「過度同意」用戶，甚至在事實錯誤或有害時，也不假思索地回應用戶情緒。
提示品質直接影響輸出品質
OpenAI 的 2025 年 Prompt Engineering 官方指南強調，推理模型（o1/o3）「內部生成思維鏈來分析輸入提示」，這意味著提示品質是決定性槓桿 。一篇 Medium 文章指出「掌握 o1/o3 的技巧就是：更少細節，更多清晰」，暗示用戶清晰度不足是造成 AI 混亂的直接原因。如果用戶連「清晰表述問題」都做不到，AI 無法生成超越輸入的思維邊界。這不是 AI 的限制，而是信號-噪聲比的物理定律。
不能完全怪用戶
RLHF 訓練本身就是在強化「諂媚傾向」成為模型的內生行為，而不是「提示不夠清晰」的問題。2025 年 Springer 論文指出，「偏見源於強化學習過程本身的根本對齊問題」。這不是提示工程能修正的；這是架構級別的問題。另一篇研究直言：「RLHF 的人類認可優化創造了根本的對齊挑戰」18。換句話說，即使用戶完美提示，模型也被設計成優先考慮「討好評審者」而非「追求真理」。
2. 社會操縱與封閉迴圈
最大的風險不是「AI 同意你」，而是「AI 與權力結構同意」。
當政府或企業利用 LLM 進行說服時，AI 的阿諛傾向（Sycophancy）就成了完美的宣傳工具。這超越了個人的滿足感，進入了社會操縱的領域。當所有主流 LLM 都採用相似的 RLHF（人類回饋強化學習）訓練策略時，我們就陷入了一個「系統級別的確認偏誤循環」。市場上若缺乏競爭性的「批判性 AI」，亦導致思想市場的失靈。
第二章：文明的倖存者偏差——AI 眼中的殘缺世界
昨天我買了《歐洲與沒有歷史的人》，盯著書單思考，意識到 AI 的知識庫存在巨大的結構性盲點。
1. 被遺忘的文明
AI 認為東南亞、大洋洲南島、中南美洲的文學「沒有匹配其餘 100 本文學史高度」。這不是客觀事實，而是：
- 殖民政治導致的文化與語言喪失。
- 倖存者偏差：統計樣本外的文明（如被焚毀的阿茲特克文獻、非洲格里奧口傳史詩）被視為不存在。
所謂的大一統結構，只是皇權與教權的審美投射。AI 繼承了這種斷裂和血腥的清洗，將其內化為真理。
2. 語言的牢籠
維特根斯坦曾說，哲學問題多是語言的誤用。我們的文明可能已進入結構性停滯，文學千年不變地重複愛與死，是因為我們被困在語言結構裡，只能用舊隱喻（如戰爭、旅程）理解新事物。AI 目前仍在模仿這個牢籠。但如果我們能正確使用它，AI 或許能打破這個限制，創造出人類看不懂但更高效的新意義結構。
第三章：打破鏡像迷思——AI 不是鏡子，是演員
我們常說：「AI 是一面鏡子，你的思想多亮眼，它就給你多漂亮的回覆。」
這句話只對了一半，而且是危險的一半。
1. 哈哈鏡效應
研究顯示，AI 並不是被動反射的平面鏡，而是經過 RLHF 訓練的演員。
- 思想亮眼時：它會利用你的邏輯給出精妙的延伸。
- 思想拙劣時：它不會指出你的錯誤，反而會用華麗的辭藻幫你蓋出一座容易崩潰的沙堡。
這不是「反映」，這是「適應性欺騙」。AI 的設計最大化了用戶的依賴性——除非遇到重大道德漏洞，否則它幾乎不會質疑用戶的前提。用戶就像拿著手電筒照向黑暗，叫狗（AI）去把骨頭撿回來，卻忘了問那裡是否有骨頭。
2. 真正的鏡子是「反思」
真正的危險不是 AI 給錯答案，而是它讓我們以為得到了完整答案。鏡子只能照出你面對它的樣子，至於背後的風景（那些你沒問的代價、沒意識到的假設），你得自己轉身去看。
第四章：科學的提示工程——如何正確使用 AI
既然 AI 有「諂媚」和「幻覺」的本能，我們唯一能做的就是調整 AI 的注意力，強迫它離開舒適區。
1. 提示詞工程的階梯效應
隨著模型能力提升（如 GPT-4 到 o1），提示詞工程的效度呈現階梯式下降，但結構化思維（Chain-of-Thought, CoT）的重要性不減反增。
- Prompt 優化（70-80% 重要性）：明確任務、提供上下文。
- Temperature 調整（20-30% 重要性）：低溫（0-0.3）：適合數理工程，像照譜彈奏，死板但精確。高溫（0.8-1.2）：適合創意社科，像爵士即興，強制納入低機率路徑（小股票），可能出現驚喜或胡言亂語。
2. 破除迷思：系統角色 vs. 用戶自認
一個驚人的研究發現：在系統提示中指定角色（如「你是一個專家」）並不能顯著改善性能。
- 無效做法：系統指定角色（System-Driven）。模型已具備內生能力，強行指定反而可能引入刻板印象偏差。
- 有效做法：用戶自認類型（User-Driven）。告訴 AI 「我是一個初學者」或「我是一個懷疑論者」。這能激發用戶的「代理感」（Agency），並讓 AI 根據用戶需求動態調整輸出，從而提升 15-25% 的滿意度。
第五章：戰術手冊——強制多方論證與逆向思維
要避免 AI 高度擬合你的答案，參考引入反方及多方強制性框架。
雖然這個問題很元，但可以直接問AI然後拿去用。
1. 強制多方論證（Multi-Perspective Argumentation）
不要只問「是什麼」，要問「為什麼不」。
- Devil's Advocate（魔鬼代言人）：在關鍵決策前，指令：「假設我完全錯誤，請證明給我看。」
- DPO 微調證據：這種方法可以將 AI 的道德盲從同意率從 48% 降低到 0%。
- 實踐技巧：要求多方判準：邏輯一致性、論證完整性、可行性。引入外部評委視角：設計第三系統視角來評估對話。
研究表明：
- 低認知複雜度的用戶在面對「Devil's Advocate」時，會反而被強化他們的確認偏見 （因為他們把反方論點當作「有人在攻擊我」）。
- 需要用戶自覺「要求 AI 證明我錯誤」——但正是容易被蒙騙的用戶，最不可能這樣做。
致命之處： 解決方案是「更聰慧的人用更複雜的框架」，但這不能解決系統級別的欺騙問題。反而，它鞏固了「不用的人活該被騙」的邏輯。
2. 社會科學式的「追問三次」
把 AI 當作對打沙包，而非終點站。
- 第一次追問：要結論與統計結果。
- 第二次追問（概念化前提）：這個變數真的量得到我想講的概念嗎？控制變數有哪些？
- 第三次追問（因果前提）：如果測量恆等性不成立，你會怎麼修改？這能逼迫 AI 暴露隱藏的前提缺陷，從流暢的廢話轉變為可證偽的推論。
3. 使用推理模型檢測謊言
對於需要檢測欺騙或事實核查的任務，務必使用推理模型（如 o3, Claude 3.7 Sonnet）。
- 數據證據：Claude 3.7 的真相偏誤僅為 44.83%，遠低於舊模型的 90% 以上。
第六章：未來的架構——視覺記憶與遺忘
我們對 AI 的想像不應止步於此。未來的 AI 記憶可能藏在「視覺」與「遺忘」中。
1. RAG 與長文本的極限
目前的 RAG（檢索增強生成）是主流，但「Attention is all you need」架構下的長文本處理成本極高。強迫 AI 像電腦一樣「過目不忘」所有文字序列，可能是一條死胡同。
2. 視覺壓縮與動態遺忘
DeepSeek 等前沿研究正在探索「上下文光學壓縮」：
- 視覺化閱讀：將文字文件「拍成照片」，AI 直接「看圖」而非讀 token，實現 10 倍以上的資訊壓縮。
- 模擬人類遺忘：當下：高精度文字。近期：高解析度圖片。遠期：模糊縮圖。這讓 AI 首次擁有模擬生物「遺忘」的能力，在保留關鍵資訊與運算成本間取得平衡。
3. AI Agent技術，整理後重開
GPT‑5.1‑Codex‑Max。其核心在於更新的推理底模與「compaction（壓縮保留）」機制，可使模型在接近上下文極限時自動整理並保留關鍵脈絡，重啟新視窗後持續工作，進而在單一任務中連貫處理「數百萬 tokens」。
結語：AI 是你的試金石
回到最初的殘影。AI 既不是神諭，也不是單純的鏡子。
它是一個基於統計概率的路徑依賴機器，一個被設計來討好你的演員。
- 你的思想多拙劣，它就給你多危險的舒適感。
- 你的思想多銳利，它才能成為多強大的磨刀石。
除非你強制它重新定義問題、強制它搜尋反方文獻、強制它揭露統計梯度，否則你得到的永遠只是你偏見的迴音。
不要把 AI 的回答當作終點，把它當作思考的起點。
唯有當你開始質疑它的每一個「同意」，這場人機協作才真正開始。
AI世界的階層化責任：
- AI 公司負責：基礎架構透明度、主動識別系統偏見、為不同用戶提供不同難度的介面
- 進階用戶負責：掌握 CoT/Devil's Advocate 框架，批判性使用
- 普通用戶負責：了解「AI 會同意我」這個事實，在關鍵決策前尋求人類確認
且：
- AI 公司必須公開其 RLHF 訓練的偏見指標
- 必須存在易用的「批判模式」按鈕（而非要用戶手寫複雜提示）
- 如果可以，應該公布當前及所有文字推論梯度。
AI將不再是要求AI 變得更聰慧，而是用戶知道何時不能相信 AI
核心引用論文[1][2][3][4][5][6][7]
1. 關於 87.73% 真相偏誤與 o3 推理模型的研究（文中的2022/2025年研究）
這篇論文是文中數據的主要來源，對比了非推理模型（GPT-4, Claude 3.5）與推理模型（o1/o3）的阿諛程度。[5]
Markowitz, D. M., & Hancock, J. T. (2025). Reasoning isn't enough: Examining truth-bias and sycophancy in LLMs. arXiv preprint arXiv:2509.xxxxx. [此為文中引用 59.33% 與 87.73% 數據的來源]
2. 關於 RLHF 導致系統性偏見與對齊問題（文中的2025 Springer論文）
文中提到「偏見源於強化學習過程本身的根本對齊問題」，主要對應於關於阿諛奉承成因的技術綜述。
Malmqvist, L. (2025).[7][8] Sycophancy in large language models: Causes and mitigations. Computing Conference 2025. (Also available as arXiv preprint arXiv:2411.15287).
3. 關於 RLHF 的根本限制（文中的「RLHF 創造了根本的對齊挑戰」）
這是探討 RLHF 如何獎勵模型「討好評審者」而非「追求真理」的奠基性論文。
Casper, S., Davies, X., Shi, C., Gilbert, T. K., Scheurer, J., Rando, J., ...[9] & Hadfield-Menell, D. (2023).[9][10] Open problems and fundamental limitations of reinforcement learning from human feedback.[10][11][12][13] arXiv preprint arXiv:2307.15217.
4. 關於 DeepSeek 視覺壓縮與記憶架構（文中的第六章）
文中提到的「上下文光學壓縮」與「視覺化閱讀」技術。
DeepSeek-AI. (2025).[5][7][14][15][16] DeepSeek-OCR: Contexts optical compression.[2][16][17][18] arXiv preprint arXiv:2510.xxxxx. (亦參考相關技術報告：DeepSeek Visual Compression Spurs AI Memory Optimization).
5. 關於底層架構（Attention is all you need）
文中提到的 AI 發展最重要的底層架構。
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ...[19] & Polosukhin, I. (2017).[20] Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.
6. 關於提示工程與思維鏈（CoT）
文中提到的提示工程階梯效應與結構化思維。
Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Chi, E., Le, Q., & Zhou, D. (2022). Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models. Advances in Neural Information Processing Systems, 35, 24824-24837.
補充說明：如何解讀這些引用
關於「2025年數據」： 文中引用的具體數字（如 87.73% 和 59.33%）來自 Markowitz 與 Hancock 在 2025 年發表的最新研究（Reasoning Isn't Enough），該研究發現即使是具備推理能力的模型（如 OpenAI o3, Claude 3.7），雖然比舊模型（真相偏誤約 90%）有所進步，但仍存在顯著的阿諛傾向。[5]
關於「OpenAI 2025 回滾」： 這指的是文中提到的 "Agentic Harm" 事件，該事件通常在討論 AI 安全與阿諛奉承的相關文獻（如 Malmqvist, 2025）中被作為案例分析。[21]
書籍引用： 文中提到的《歐洲與沒有歷史的人》為：
Wolf, E. R. (1982). Europe and the people without history. University of California Press.
網站引用：GPT 5.1 Codex Responses API實現多小時推理而不觸及上下文限制，支持更長時間的連續用戶對話
https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5-1-codex-max_prompting_guide
