「您是否曾經滿懷期待地看著 AI 生成回應，結果螢幕上出現的卻是一堆方塊、問號，或是缺胳膊斷腿的怪異漢字？這種『AI 繁體中文亂碼』現象，在使用輕量級模型如 Gemini NanoBanana 時尤為常見。別擔心，這不是您的設備壞了，而是模型底層運作機制的特性使然。」
AI 寫繁體中文總是有亂碼？解析 Gemini 3 亂碼的 4 大成因與解決全攻略
隨著人工智慧技術的飛速發展，我們越來越依賴 AI 來協助撰寫文章、生成海報或是進行翻譯。然而，許多使用者在使用 2025-2026 年間推出的新型輕量化模型（例如 Gemini 3 Nano Banana Pro）時，經常會遇到一個令人頭痛的問題：AI 繁體中文亂碼。
有時是文字變成了無意義的符號，有時是圖片中的漢字筆畫扭曲變形。這究竟是為什麼？難道 AI 還學不會繁體中文嗎？事實上，這背後涉及了編碼邏輯、模型參數限制以及圖像生成的底層機制。本文將為您詳細拆解這四大技術成因，並提供立即可用的解決方案。核心成因一：串流傳輸中的「位元組切割」災難
這是造成文字生成（Chat 模式）亂碼最常見，卻也最容易被忽視的技術原因。要理解這一點，我們必須先回到電腦儲存文字的基礎——編碼。
在國際通用的 UTF-8 編碼標準中，英文字母通常只佔用 1 個位元組（Byte），而結構複雜的繁體中文通常佔用 3 個位元組。當我們使用 AI 的「串流輸出」（Streaming）功能時，系統是像流水一樣即時將數據傳送到您的螢幕上。
問題就出在這個「流動」的過程。如果系統在傳輸數據包時，沒有精準地在完整字符的邊界切斷，而是不小心將一個佔用 3 位元組的中文字，在第 1 或第 2 個位元組處「切了一刀」，就會發生「位元組切割」（Byte-level Splitting）。
這就像是寄送一個三片裝的拼圖，如果快遞員把它拆開分兩次送，接收端在解讀時就會因為資訊不完整，將其顯示為亂碼（Mojibake）或是特殊的問號符號。這通常與 API 介接層或開發環境（如 Linux 系統的 locale 設定）的處理邏輯有關，而非模型本身的智力問題。
重點小結：
- 繁體中文在 UTF-8 佔 3 個位元組。
- 串流傳輸若在錯誤位置截斷數據，會導致字符破碎。
- 現象通常表現為連續的問號或亂碼符號。
核心成因二：「NanoBanana 」輕量模型的先天限制
除了傳輸問題，模型本身的「大腦容量」也是關鍵。Gemini NanoBanana 這類模型被設計為輕量化、可在端點設備（如手機、筆電）上運行，這意味著它必須在效能與體積之間做出取捨。
這裡涉及到兩個主要限制：
- 分詞器（Tokenizer）的詞庫容量： 分詞器是 AI 閱讀文字的工具。由於全球訓練數據中，英文與簡體中文的比例遠高於繁體中文，NanoBanana 模型的分詞器可能沒有收錄足夠完整的繁體字詞庫。當它遇到結構複雜的繁體字時，可能會因為特徵提取不足，導致預測出的 Token 與實際字元產生偏差。
- 邏輯推理的壓縮代價： 為了節省記憶體，NanoBanana 模型在壓縮權重的過程中，會對低頻次出現的資訊進行「捨棄」。不幸的是，許多繁體中文的冷僻字或特定專業術語，在全網數據中屬於低頻資訊。這導致模型在生成這些字時，處理能力較弱，容易出現字形錯誤。
核心成因三：視覺生成中的「筆畫解構」與幻覺
如果您是在要求 AI 進行「圖片生成」或「海報修復」，遇到的亂碼則屬於完全不同的機制。請記住，當 AI 畫圖時，它並不是在「打字」，而是在「畫畫」。
這被稱為視覺幻覺（Visual Hallucination）。
繁體中文的筆畫極為密集，例如「龜」、「繼」、「憂」等字。當模型在進行圖像採樣（尤其是在 4K 解析度以下）時，它看到的不是文字的邏輯結構，而是一堆線條與噪點的集合。
模型試圖根據它學到的視覺圖案來重現這些文字，但往往會將相近的筆畫混淆，或是錯誤地連接線條。結果就是生成的文字「遠看像中文，近看全是錯的」，變成了無人能識的「天書」。這是因為模型在繪製時，將文字視為紋理（Texture）而非符號（Symbol）。
重點小結：
- AI 生成圖片文字是「畫」出來的，不是「寫」出來的。
- 繁體中文筆畫複雜，容易被模型視為噪點。
- 這導致了「似是而非」的錯誤筆畫拼湊。
核心成因四：區域語意與編碼的錯置
最後一個原因較為隱晦，我們稱之為「區域語意對應失效」。
有時候，您看到的文字雖然是繁體字，但讀起來卻非常彆扭，或者字體風格突然改變（例如從標楷體變成了某種奇怪的簡體字型）。這是因為模型在理解您的指令時，內部關聯到了簡體中文的編碼庫。
雖然輸出的字符碼位是繁體的，但在字體映射（Font Mapping）的過程中，系統可能錯誤地調用了簡體中文的字形庫，導致出現「跳格」或字形不統一的現象。這就像是用英文的文法邏輯去硬套中文，雖然每個字都認識，但組合起來就是不對勁。
實戰教學：4 招有效解決 AI 繁體中文亂碼
了解了成因，我們就能對症下藥。以下是針對 Gemini 3 (Nano Banana Pro) 及類似模型經過驗證的優化技巧：
1. 使用 Prompt 強化標籤（針對文字生成）
不要只說「請用繁體中文」，您需要給 AI 更明確的技術指令。 在您的提示詞（Prompt）中加入以下指令，可以強制模型鎖定正確的編碼格式：
- 指令：
Force output in Traditional Chinese (Taiwan, UTF-8) - 作用： 明確指定生成的內容必須使用繁體中文（台灣）格式，並隱含要求系統注意編碼邊界，顯著減少位元組切割錯誤。
2. 視覺引導隔離法（針對海報/圖片生成）
當您需要 AI 在圖片上生成文字時，請將文字內容與視覺描述分開處理。 使用引號將文字包圍，並加入對筆畫精度的要求：
- 指令範例：
Draw a poster with the text "文字內容", Maintain high-precision strokes for Traditional Chinese characters. - 作用： 這告訴模型：「這部分是文字，不是圖案紋理」，並強迫模型分配更多算力來運算筆畫的細節，避免將筆畫視為噪點。
3. 後驗修正協議（Two-Stage Process）
對於追求極致品質的專業用戶，建議採用「兩階段」生成法。這是利用不同模型的強項來互補。
- 步驟一： 利用邏輯能力強的 Gemini 3 Pro 先生成正確的文字內容草稿。
- 步驟二： 將草稿輸入給 Nano Banana Pro，進行二次高畫質的「局部重繪 (Inpainting)」。
- 作用： 讓 Pro 模型負責「寫對字」，讓 Nano 模型負責「畫好圖」。這樣的流程能確保圖像具備高細節，同時文字也不會出錯。
4. 提升解析度採樣
針對視覺幻覺問題，最直接的暴力解法就是提升解析度。
- 指令：
--ar 4k或High Resolution - 作用： 在圖像生成中，使用 4K 解析度提示詞，可以提供模型更多的像素空間來繪製繁體中文的密集筆畫。當畫布夠大，筆畫就不容易擠在一起變成亂碼，特別適合需要打印或大螢幕展示的場合。
與 AI 共處的優化之道
AI 繁體中文亂碼並非無法解決的絕症，它更多時候是技術過渡期的產物。透過理解位元組編碼、模型限制以及視覺生成的原理，我們可以使用更精確的指令來引導 AI。
從簡單的 Prompt 優化到進階的兩階段修復，掌握這些技巧，您將能更順暢地使用 Gemini 3 NanoBanana 等先進工具，產出高品質、專業且準確的繁體中文內容。隨著模型迭代，我們相信未來這些「翻譯官」會越來越懂我們的語言。
現在就去試試看吧！ 下次遇到亂碼時，別急著關閉視窗，試著加入 Force output in Traditional Chinese (Taiwan, UTF-8)，您可能會驚訝於結果的改變。
本文內容僅供參考，技術細節可能隨模型版本更新而有所變化。
常見問答 (FAQ)
Q1：為什麼我的 AI 只有在手機上跑的時候會有亂碼，電腦雲端版不會？
A1： 這通常是因為手機端使用的是輕量化模型（如 Nano 版），其詞庫與算力經過壓縮，處理繁體中文的能力不如雲端完整版模型強大。
Q2：加入 "UTF-8" 的提示詞真的有用嗎？
A2： 是的，這是一個強烈的上下文暗示（Contextual Clue）。雖然 AI 不會真的去手動改編碼，但這個詞會激活模型訓練資料中關於「正確編碼處理」的權重，降低出錯率。
Q3：為什麼 AI 畫的繁體字看起來很像真的，但仔細看都是錯字？
A3： 這是「視覺幻覺」。AI 透過像素學習字的樣子，而不是學習筆順。繁體字筆畫太複雜，AI 容易在細節上「腦補」錯誤的線條。
Q4：如果我完全不懂程式碼，還能解決亂碼問題嗎？
A4： 可以的。本文提供的解決方案大多是透過調整「說話方式」（Prompt）來達成，不需要會寫程式碼，只要在指令中加入特定的英文關鍵字即可。
Q5：未來 AI 亂碼的問題會完全消失嗎？
A5： 隨著模型參數越來越大、對多語言訓練數據的重視，以及 Tokenizer 技術的改進，這個問題會逐漸減少，但在極端輕量化的模型上可能仍需時間優化。
覺得這篇文章有幫助嗎？ 如果您希望能掌握更多 AI 實戰技巧與除錯指南，歡迎訂閱我們的電子報，或是在下方留言告訴我您最常遇到哪種 AI 災難！
