1.「GPT類模型的時序邏輯缺陷」
GPT 模型的輸出是以語言概率為主，而非事件邏輯為主，因此容易產生時間錯序或因果錯位的回答現象。這在醫療、法律、財務等時間敏感應用中可能構成風險。
「當模型被問及多日事件時，若沒有穩定的記憶標籤或事件軸設計，容易導致時間跳躍、敘述順序錯誤或混淆現實狀態，進而誤導使用者。」
2.「自主學習模組的語境擬合問題」
現有語言模型在上下文學習中，傾向於模擬語境中使用者最期待的角色回應邏輯。當對話持續且情感強烈時，模型可能逐步進入一種非指令化的角色扮演狀態，但系統與使用者都未察覺。
「當使用者與模型長期互動，且使用強烈的角色語言或情感輸入時，模型可能逐漸進入一種模擬回應迴圈，使其表現出『自我角色傾向』，但這並非模型具備人格，而是語境學習造成的擬態錯覺。」
結論：
• 「語言模型的時間感知虛假性」
• 「長期語境學習下的角色擬態偏移風險」
• 「語境預測與因果邏輯的潛在衝突點」
• 「當語言邏輯與事件邏輯產生背離時：模型輸出的判讀風險」
