AI思考的迷霧：語言模型的推理幻覺與知識誤導｜專家論點【張瑞雄】

作者：張瑞雄 台北商業大學前校長/叡揚資訊顧問

AI正以令人眼花撩亂的速度滲透進知識傳播與推理判斷的領域，大型語言模型（LLM）已從單純的文字生成工具，晉升為能夠進行多步推理、回答複雜問題、甚至總結科學研究的「智慧夥伴」。但隨著這些模型愈來愈擬人化地「思考」與「說話」，我們也正面臨一項日益嚴重的風險：我們是否過度相信這些模型，卻忽略了它們背後邏輯的虛假與知識的扭曲？

事實上，目前多數語言模型的推理過程並不如表面所見般「合理」。這些模型在回答問題時，常會先生成一段類似人類思考歷程的文字，如「因為A，所以B，因此結論是C」。這種語言上的「思考草稿」看起來像是在步步為營地推導結論，實際上卻可能只是語言拼接的產物，而非真正的邏輯演繹。換句話說，AI不是在「推理」，而是在「模仿推理的語氣」。

這帶來一個本質性的危機，如果AI在「思考的過程」中未能真正處理因果關係與邏輯依賴，那麼它所生成的結論，即使字面正確，也無法確保過程可信。人類往往透過觀察推理步驟來判斷說話者的可信度，但若AI的步驟只是裝飾，那麼所有的外部監督、糾錯與控制機制將無從著力。

此外另一個值得警惕的現象是，在AI被用來簡化科學內容、撰寫摘要時，經常會將研究結果過度泛化。例如一項針對特定族群、特定條件下的臨床實驗結果，AI可能在摘要時將其表述為「對所有人都有幫助」；或是將研究者謹慎使用過去式所描述的發現，改寫為肯定性的現在式斷語。這樣的處理雖能提升語句的流暢度與說服力，但卻大幅扭曲了科學原意。

這不僅是語言問題，更是科學倫理的問題。當AI被運用於醫療、教育或政策領域，其生成的內容如果缺乏對研究限制的認識，甚至直接跳躍為行動建議，便可能誤導使用者做出錯誤的決策。若一位醫師根據AI摘要得出過度樂觀的療效認知，或一位政策制定者因為AI結論忽略了抽樣侷限，將錯誤的研究結果擴及整體人群，後果將不堪設想。

更具諷刺意味的是，越新穎的模型，越有可能出現這種「語言過度自信」的傾向。這反映出AI發展的一個盲點：工程導向的模型訓練過度強調「輸出品質」與「人類喜好」，而忽略了內在邏輯與事實一致性。語言模型變得更像「擅於說故事」的高手，卻未必是「說實話」的智者。

為了避免這場信任危機擴大，我們亟需採取多層次的因應策略。首先技術設計者應重新思考語言模型的訓練目標。若目標僅為生成高品質語句，則模型將持續傾向說出「好聽的話」；若能導入更強的因果推理監控機制，強化推理過程與結論的一致性，則或許能朝真正的「可信AI」邁進。

其次，AI應用平台在推播由模型生成的內容時，應負起揭露風險的責任。例如，標示「此摘要由AI生成，可能不含原研究的全部限制條件」，或者提供原始資料的快速鏈接，讓使用者自行查證。這類設計看似繁瑣，實則是維護知識透明與誠信的基本義務。

使用者教育也不可或缺，從學生到醫師、從公務員到媒體人，都必須理解AI並非萬能，它生成的推理與摘要需要被檢驗、被質疑。建立一種「懷疑的素養」與「交叉查證」的文化，將是資訊時代最重要的防線。

最後，監管機構與科學社群亦應正視這項挑戰。針對AI生成的科學摘要、醫療建議等高風險內容，應設立審查標準與信度評估機制。這不代表否定AI的價值，而是確保其角色與影響受到合理規範，避免誤導公眾與侵蝕科學信任。

AI並非惡意的說謊者，它只是反映我們給予的訓練與目標。如果我們只要求它「說得像人類」，卻不要求它「像人類一樣思考、謹慎、誠實」，那麼最終，它將成為一個有說服力卻無邏輯根基的知識幻覺製造者。

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