AI幻覺
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當一段錄音中的「間隔」被忽略、不同場景被當成同一事件處理，AI便會把斷裂補成完整，讓原本不存在的對話看起來合理。《以青｜壞就壞在》從逐字稿與新聞生成的過程出發，指出問題不在AI本身，而在於素材混用、未切割與未回聽所造成的流程失守。
為什麼同樣的 AI 工具，有人效率翻倍，有人卻一直卡關？關鍵往往不在技術，而在個人的思考與溝通方式。本文解析 AI 使用背後的核心邏輯，從自省能力、資訊對齊到標準定義，帶你看懂如何真正提升 AI 戰力，同時強化職場領導力與人際關係。當你能把模糊變清楚，工具才會真正發揮價值。
在人類的認知系統裡，「錯誤」是一種帶有高昂情緒成本的學習機制。
我們執行項目時，依賴的是過往經驗堆積出的「理所當然」。
當我們犯錯，通常是因為粗心，或是那個被稱為「燈下黑」的認知盲點。
這種錯誤會觸發一種人類的心靈反應：羞愧感。
大部分的正常人類，依照犯錯的大小程度，當下感受可能會是綜合
「AI 的幻覺不只是技術錯誤，而是人類思維的鏡像。」
本文探討 AI 幻覺與人類認知偏誤之相似性，提出雙重錯覺模型，揭示流暢語言可能放大錯誤判斷，並討論其哲學、技術與教育意涵，提醒讀者在效率與理解之間保持平衡。
楊智傑／雲林科技大學 科技法律研究所 教授
前一篇北美智權報399期《AI服務幫助使用者侵權？NEW YORK TIMES V. MICROSOFT & OPENAI案2025年初步裁定（一）》，介紹該案關於著作權輔助侵權的問題。但本案原告還提出了許多主張。
AI 幻覺並非錯誤，而是邏輯在數據荒原編織的夢境。ProjectKairos 深入解析 LLM 的機率本質：它不理解真實，只計算下一個字的最優機率。透過五大哲學提問，我們重申，在機率正確的時代，只有人類帶有瑕疵的「原真性」思考，才是最後的數位主權防線。
楊智傑／雲林科技大學 科技法律研究所 教授
生成式人工智慧（Gen AI）開發者及業者為了避免回答發生AI幻覺（hallucinate），因此採取檢索增強生成（RAG）技術 — 開啟此技術後，AI會先上網查詢網頁，確認資料正確性，再回答使用者問題。
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我們以為 AI 的問題在於太強，卻忽略真正的關鍵其實在人類自身。
當社會逐漸害怕犯錯、逃避責任、追求最低疼痛成本時，判斷力被不斷外包，思考成為負擔。AI 的幻覺，正好映照出人類的止痛文化——不願承認錯誤、不敢刪除失效信念，只能不斷堆疊補洞。當沒有人願意承擔「判斷的痛」，文明便在看似穩定中緩慢崩解。
我曾請 AI 幫我理解一句話，結果它卻誤解了我的意思。
不是因為我說得不清楚，而是因為——它太快理解了。
那一刻我才發現，「誤解」從來不只是人與人之間的問題，而是所有理解系統都會掉進的陷阱。
一句話，真的只能有一種意思嗎？
我說過這樣一句話：
生命有自己的主題與課題，不應該讓別人或體
AI 幻覺常被歸因於資料不足或模型錯誤，但真正的問題可能並不在技術本身。本文提出另一種觀點：幻覺源於結構性矛盾——AI 被要求「一定要回答」，卻未被賦予真正的判斷權。當語言生成能力遠超過責任與主權時，模型只能以流暢敘事填補未知空白。這並非亂猜，而是被迫選擇。