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2026/07/31

機器在說什麼?當大型語言模型開始一本正經地胡說八道

紐約時間 2023 年 6 月 22 日早上九點,南紐約聯邦地區法院的 P. Kevin Castel 法官穿過法庭的木門。書記官把一份新提交的法律摘要放到他桌上——這是 Mata 訴 Avianca 航空公司的航空傷害案件中,原告律師 Steven Schwartz 提交的反對意見。

Castel 法官皺了皺眉。

這份摘要的格式完全正確,引用了六個聯邦法院的判例。每個判例都有完整的案名、卷期、頁碼,每一段引言都支持 Schwartz 想要論證的立場——「航空公司的過失必須承擔嚴格責任」。從格式到語氣,看起來就像是某個勤奮的法務助理花了幾週時間,在圖書館裡翻遍了《聯邦判例彙編》第二輯和第三輯之後整理出來的。

但 Schwartz 從未去過圖書館。

他後來承認,他是用 ChatGPT 寫這份摘要的,而且他從未親自查證過任何一個引用。

當 Castel 法官要求 Schwartz 提供這些判例的原文時,Schwartz 承認了實情:六個判例中,有五個從未存在過。剩下那一個是真實的,但案件名稱、引用段落全部是 ChatGPT 編造的。這套被編造的判例包括「Varghese v. China Southern Airlines」、「Martinez v. Delta Airlines」、「Santorino v. American Airlines」——每一個名字都帶著法律英文特有的莊嚴語氣,每一個書目號碼都符合藍皮書格式,每一段引言都完美地支持 Schwartz 的立場。

ChatGPT 不僅編造了判決書,還編造了支持論點的引言,並在每一處虛構的引用旁邊附上「解釋」——彷彿這份文件是它憑空發明出來的。

這是大型語言模型幻覺(hallucination)最戲劇化的一次公開亮相。

LLM 大型語言模型的虛構判例
圖、LLM 大型語言模型的虛構判例

2025/09/06

從 Siri 到 ChatGPT,AI 是如何思考的?淺談人工智慧進化史

今年有教國一資訊,為了讓這些剛從國小升上國一的學生能理解 AI 運作的原理,我試著用簡易的文字解說其原理。

專家系統

以前的 AI,像早期 iPhone 的 Siri,靠的是類似「專家系統」的邏輯。工程師會先準備一大堆問題和對應的答案,塞進資料庫裡。比方說有個資料庫,裡面有 3 題問答:

太陽表面溫度:太陽表面溫度約 5505°C
太陽的直徑:1,391,400 公里
太陽到地球距離:150,000,000 公里

專家系統與現代 AI 的差異
圖、專家系統與現代 AI 的差異

當使用者問的是資料庫裡存在的問題,如:『地球到太陽的距離有多遠?』,AI 就能馬上從資料庫中抓出答案並快速回應:『太陽到地球的距離為 150,000,000 公里!』

相反的,要是你問個工程師沒預想到的問題,像是『月亮到火星的距離有幾公里?』或是『宇宙的邊緣有什麼好吃的?』,它就傻眼了,給你一個『呃,我不知道』的回應。

這種系統就像個認真的圖書館員,只會從書架上找現成的書,沒書就沒轍了。