AI幻覺
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以下死亡事件：
2025/10/6台北西門町有7人互砍，一名49歲男被刀刺心臟不治身亡。
請問若發生以「49」或「7」在不同死亡事件中多次出現，系統演算法會怎樣解讀？
例如：
台中發生49年生男性，在住處死亡7日才被發現
花蓮發生49人半夜飆車，7人自撞石壁重傷死亡
大型語言模型（LLM）如 ChatGPT 廣泛應用。本文探討 AI 並非故意說謊，而是基於「拼湊合理句子」的原理，可能一本正經地「唬爛」。作者提出使用者應要求 AI 附上連結、判斷資料來源可信度，評估自身對資訊正確性的需求，將 AI 使用訓練成判斷資訊真偽的實戰練習，最終培養獨立思考與判斷力。
本文探討AI語言模型的「幻覺」現象，分析其成因、雙面性及因應策略。從實際案例出發，說明AI幻覺如何影響我們的信任、心理需求和社會風險，並提出技術、使用者和倫理層面的應對方法。學習如何將AI視為輔助工具，而非知識的絕對來源，提升數位時代的資訊判斷能力。
OpenAI在近日的研究中指出，AI幻覺的普遍發生，與標準的訓練和評估方式有關。相關的測驗與評比過份著重於回答的「準確率」，而沒有充分考慮「自信的嚴重錯誤」與「承認無知」之間的差異。這導致AI更傾向於猜答案而非承認自己不知道。因為只要猜測就有機率猜對，承認不知道則無異於放棄，讓成功率直接歸零。
本文介紹生成式AI（Generative AI）特性、應用，包括其多元創作能力、機率式回覆、AI幻覺現象、短期記憶功能、多模態能力、即時更新、溫和的回應機制，以及通用型與專用型AI模型的區別。
本文探討AI幻覺，說明其成因、案例及因應之道。文章列舉美國律師因引用ChatGPT虛構案例受罰、加拿大航空公司須遵守AI聊天機器人錯誤承諾的案例，並介紹Vectara對LLM幻覺率的測試結果。最後，提供使用者因應AI幻覺的建議，包含主動驗證資訊、精準提問、使用多元工具交叉比對及持續關注AI技術新進展
「我在未經查證的情況下，引用了網路常見但並非原文的簡略段落」。好像這個藉口讓它相當滿意一樣，接下來無論我如何指出問題、要求它給出明確出處或承認錯誤，它都會緊扒著幾個特定的網站，宣稱自己一開始說的話是從這些網站引用來的。當然，那些網站根本就不包含它輸出的東西。
AI幻覺（AI Hallucination）是指人工智慧（AI）生成的內容包含錯誤、不準確或完全虛構的資訊，但卻表現得像是真實可靠的答案。這種現象通常發生在大型語言模型（LLM）或其他生成式AI系統中，並可能導致誤導性的結果。
某種意義上，AI的行為甚至比那些說謊成性的人類還要令人不適。因為AI輸出的語言，根本不是在回答你的問題，甚至，那根本稱不上是在「說話」。那些排列出來的文字，只是某種處理用戶意圖的文字團塊，目的是讓使用者「感覺好像被回答了」，並試圖讓對話脫離主體的意圖，與真實更加脫節地延續下去。
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2025年5月14日東京大學高等研究所神經智慧國際研究中心和資訊科學與技術研究所的科學家發表了一篇「大型語言模型(LLM)與失語症的比較」發現，AI幻覺與人類的失語症有驚人的相似之處。。。
