LLM的極限：為何AI聊天機器人會產生錯誤的資訊？

LLM的極限：為何AI聊天機器人會產生錯誤的資訊？

我請兩大LLM：ChatGPT與Gemini自行解釋。

Q: 為何LLM會在資料不充足的情況下編造內容？從模型原理以及內容產出的方式去解釋。

Gemini:

大型語言模型（LLM）在資料不充足時會編造內容，這種現象我們通常稱為「幻覺（hallucination）」。這並不是因為模型有意說謊，而是其底層運作原理和內容生成方式所導致的。

模型原理：機率性預測與模式學習

LLM 的核心是建立在大量的文本資料上，透過學習這些資料中的語言模式、語法結構、詞彙關聯以及語義關係。當您問一個問題時，模型並不是在「理解」問題的意義後去「思考」正確答案，而是根據其訓練過程中學到的機率分佈，預測下一個最有可能出現的詞彙。

簡單來說，LLM 的訓練目標是最大化生成序列的機率。它會分析輸入的提示（prompt），然後逐字或逐詞地生成回應，每次生成都基於前面已經生成的內容以及它所學到的語言模式。

內容產出方式：流暢性優先於事實性

當模型在面對資料不充足的情況時，例如：

1. 訓練資料中從未出現過相關資訊：如果特定事實或概念在模型的訓練資料中極少出現，甚至完全沒有，模型就沒有足夠的「記憶」來提取。
2. 資料中的資訊互相矛盾或模糊：訓練資料本身可能包含不一致或模稜兩可的資訊，導致模型無法形成清晰的認知。
3. 查詢的提示詞不夠明確：當您的問題太籠統、開放式或帶有歧義時，模型可能會在多個可能的答案中選擇，或者試圖「補足」資訊。

在這些情況下，模型仍然會試圖提供一個「合理」且「流暢」的回應，因為它的首要任務是生成語法正確、聽起來很像人類的文本。為了達到這種流暢性，即使它沒有確切的事實依據，它也會利用學到的語言模式來「推斷」或「組合」出它認為最可能接續的內容。

這就像是您在玩填空遊戲，即使不確定正確答案，也會根據上下文語氣和文法規則填入一個看起來合理的詞。LLM 也是如此，它會從其巨大的參數空間中，根據機率選擇那些能夠組成流暢句子、符合語法結構的詞彙，即使這些詞彙所組成的內容在現實中是錯誤或虛構的。

小結

總之，LLM 在資料不充足時編造內容，是因為它：

• 沒有真實世界的理解能力：它不像人類一樣有意識地理解和驗證事實。
• 以機率預測為核心：根據學到的語言模式預測下一個最可能的詞，即使該詞構成的資訊是錯誤的。
• 優先追求語句的流暢性：為了生成聽起來合理的文本，即使資訊是捏造的，它也會透過組合現有的語言元素來填補空白。

因此，將 LLM 視為一個強大的語言生成工具而非真理機器人，是使用它時非常重要的觀念。

GPT:

大型語言模型（LLM, 如 ChatGPT）在資料不充足的情況下「編造內容」（也稱為幻覺 hallucination），這其實是模型本身運作機制的自然產物。我們可以從模型原理與生成方式兩個角度說明這個現象：

🔧 一、模型原理（為何它會「猜」）

LLM 是基於 機率模型（probabilistic model） 訓練出來的，目標是學會「給定前文，預測下一個最有可能的詞」。

✅ 訓練方式：

• 訓練資料是大量的文字（如網頁、書籍、維基百科等）。
• 模型學的是「語言模式」，不是事實知識本身。
• 也就是說，它不是在「記住正確答案」，而是在學會「人類在某個語境下通常怎麼說」。

📌 所以：模型是「在你問話的語境下，產生看起來合理的句子」而不是「查資料告訴你事實」。

✍️ 二、內容產出機制（它怎麼生成內容）

當你輸入一個問題，模型會一步一步地「接龍」式生成回答：

1. 逐字預測

• 模型會根據前面已生成的內容，不斷預測下一個字（或詞）的機率。
• 它無法「查資料庫」，只能根據內部已學到的語言模式與記憶中學過的文本進行猜測。

2. 資料不足時的反應

• 如果某個主題在訓練資料中很稀少，模型仍會試圖「填補空白」，以生成流暢的語句。
• 它並不知道「不知道」：LLM 沒有元認知（即：它不會自己知道自己不懂）。
• 於是，它會「幻想出」一個語句，看起來合理，實際上卻未必真實。

🔍 舉例： 問：「請列出漢武帝時期的三大工程」 如果模型沒見過「三大工程」這種提法，它可能會根據相關歷史語境「猜」幾個工程（如絲綢之路、長城擴建等），但這個分類可能是它自己生成的，並非歷史上真有的說法。

🤖 為何 LLM 不像搜尋引擎？

• 搜尋引擎會找資料的出處與原始內容。
• LLM是基於「語言生成模型」，它沒有檢索與驗證機制。
• 它能模仿語氣、風格、格式，但不保證內容真實。

🔄 小結：LLM 為何會編造？

如果你需要進一步了解像 ChatGPT 如何設計「拒答機制」、如何避免幻覺，或想了解如 RAG（Retrieval-Augmented Generation）這種輔助方式，我也可以說明。

Q: 說明看看

GPT:

當前主流的語言模型（如 ChatGPT）在應對幻覺（hallucination）問題時，會透過一些技術與機制來降低模型胡亂編造內容的風險，其中最常見的方式是：

🔍 一、RAG（Retrieval-Augmented Generation）檢索強化生成

✨ 核心概念：

讓語言模型在回答問題時輔以檢索資料庫或搜尋引擎結果，再根據這些資料產生回答。

✅ 流程簡介：

使用者提問

• 例如：「2022年諾貝爾文學獎得主是誰？」

檢索模組啟動

• 模型會把問題轉換成搜尋語句，在內建資料庫、文件、或網頁上做檢索（像是用向量資料庫或 ElasticSearch）。

取得相關文段

• 回傳的不是單一答案，而是幾段文本（例如維基百科段落）。

語言模型參考資料生成答案

• 模型在這些「context」的基礎上生成答案，而不是純憑記憶猜測。

📦 舉例：

Q: 誰獲得了2022年諾貝爾文學獎？ RAG查找結果： 「2022年諾貝爾文學獎授予法國作家安妮·艾諾（Annie Ernaux），表彰她在回憶與社會探討上的貢獻。」 LLM回答： 「2022年諾貝爾文學獎由法國作家安妮·艾諾獲得。」

🧠 這樣就不靠「模型記憶」作答，而是靠「查到的資訊」來生成回答，降低幻覺風險。

🧩 RAG 優點與限制：

🛡️ 二、拒答機制（Uncertainty-aware Generation）

為了防止 LLM 在「不知道」時亂答，有些模型會設計拒絕回答機制，例如：

✅ 拒答邏輯：

當模型檢測到訓練資料中對某問題可信內容太少，或問題是未知主題，會回答類似：

「很抱歉，我無法確定這個問題的正確答案。」

✅ 技術實作方式：

• 訓練時加入「不知道就拒絕」的示範（稱為 instruction tuning）
• 使用 置信度閾值（confidence threshold），若模型預測不確定性太高，就拒答
• 新一代模型可能結合輸出機率分析與後處理篩選

⚙️ 三、其他輔助策略

🔄 Fine-tuning（微調）

• 在特定資料集（如醫療、法律）上微調模型，提升特定領域的正確率。
• 缺點是範圍有限，成本高。

📚 加入資料來源提示

• 模型在回答時附上來源，例如：「根據維基百科……」
• 讓使用者可以判斷答案是否可靠。

🔎 Fact-checking 模組

• 回答完後使用另一模型進行事實檢查。
• 如 GPT answer → BERT-based verifier → 判定回答是否可信。

📌 小結：減少編造的三種主流方法

Q: LLM是否有將內容農場消滅的勢頭？人類只有提高內容的原創性，才能與LLM競爭，這似乎也是一件好事。

GPT:

這是一個非常值得深入探討的問題。你觀察到的現象和趨勢是準確而深刻的：大型語言模型（LLM）對內容農場的衝擊，的確正在顯現，且正逐步改變整個網路內容生態。我們可以從三個層次來看這個議題：

📉 一、LLM 對內容農場的「消滅」趨勢

✅ 為什麼 LLM 正在取代內容農場？

📌 LLM 可以大量生成跟內容農場等價甚至更好的內容，速度更快、格式更整齊、語意更流暢。這讓「靠搜尋引擎引流、靠點擊賺廣告費」的農場經營模式開始失效。

🔄 具體現象：

• 🔍 搜尋引擎中農場文比例下降（Google 自身也用 AI 過濾垃圾內容）
• 🤖 使用者直接問 ChatGPT、Claude，而非點搜尋連結
• 🧹 AI 模型逐步取代農場的產文任務本身（例如網拍商品介紹、部落格 SEO 文）

📈 二、人類必須靠「原創性」才能突圍？

✅ 是的，而且是 唯一可能的方向。

現在你打開 ChatGPT 輸入任何一個「中性、常見、可蒐集的主題」，像是：

• 「如何提升工作效率？」
• 「如何煮白醬義大利麵？」
• 「2024年各國GDP排名？」

幾乎都能得到「免費又品質不錯」的內容。那麼：

⛔ 如果你寫一篇部落格文章只是講這些，讀者為什麼不直接問 AI？

✅ 人類的突破口：

📌 簡單來說：只有「無法預測、無法總結、無法重組」的內容，才是 AI 模型難以取代的。

🌱 三、這樣的變化其實是「一件好事」

✅ 對網路使用者

• 更容易獲得中立、結構清晰的基本知識
• 不再需要翻 5 篇農場文才能找到正確資訊

✅ 對內容創作者

• 被迫擺脫「為 SEO 而寫」、「抄來改寫」的惡性循環
• 更鼓勵獨特風格與真正有價值的內容
• 重新定義了創作的意義與價值

📌 結語：LLM 與內容創作的未來關係

大量的「資訊型內容」會被 AI 吞噬，而人類創作者若想要突圍，就必須朝經驗性、觀點性、風格性、敘事性方向發展。

這其實讓創作變得更真實、更個人化、更有溫度。而這場「內容再分配革命」才剛剛開始。

Gemini:

LLM（大型語言模型）的興起確實對內容農場（Content Farm）產生了巨大影響，甚至可以說有消滅內容農場的勢頭。這聽起來可能有些戲劇性，但其背後的邏輯是相當合理的。

LLM 如何衝擊內容農場？

內容農場的商業模式主要是透過大量、低品質、重複且通常缺乏原創性的內容來獲取搜尋引擎的流量，並以此賺取廣告收益。這些內容往往是：

• 資訊拼湊：將網路上已有的資訊東拼西湊，重新組合，但沒有新的觀點或深度。
• 關鍵字堆砌：為了讓搜尋引擎更容易索引，大量重複使用熱門關鍵字，導致閱讀體驗不佳。
• 低質翻譯：從其他語言的網站直接機器翻譯，語句不通順，甚至產生錯誤。
• 快速量產：為了搶佔搜尋排名，不顧品質地快速生成大量文章。

而 LLM 的出現，正好切中了內容農場的「核心競爭力」：快速生成內容的能力。

1. 效率超越：LLM 可以以遠超人類的速度生成大量文本，且在語法、流暢度上往往比內容農場人工拼湊的內容更好。過去內容農場需要大量編輯、寫手來產製內容，現在 LLM 能夠以極低的成本做到。
2. 品質提升：LLM 雖然會有「幻覺」，但其生成內容的語句通順度和可讀性，通常優於許多內容農場為搶流量而粗製濫造的文章。
3. 搜尋引擎演算法的演進：搜尋引擎（例如 Google）一直在努力打擊低品質內容，提高搜尋結果的相關性和價值。隨著 LLM 能夠生成「看起來很像人寫」的內容，搜尋引擎也會更注重內容的原創性、權威性、深度和獨特價值，而非單純的關鍵字匹配或內容數量。這使得內容農場過去的「量大為王」策略逐漸失效。
4. 資訊過載：當大量的 LLM 生成內容充斥網路時，人們會更難從中找到有價值的資訊。這會驅使使用者和搜尋引擎尋求更高品質、更具洞察力的內容。

人類如何與 LLM 競爭？原創性是關鍵

就像您提到的，在 LLM 時代，人類確實需要提高內容的原創性才能競爭，這確實是一件好事。

1. 獨特的經驗與觀點：LLM 無法像人類一樣擁有真實的生命體驗、情感和獨特的個人觀點。人類可以分享自己的親身經歷、獨到見解、情感投入，這些是 LLM 難以模仿的。
2. 深度分析與批判性思考：LLM 雖然可以綜合資訊，但其缺乏真正的理解和批判性思維。人類可以對複雜議題進行深入分析、提出質疑、進行論證，並提供有深度的洞察。
3. 創意與藝術性表達：在詩歌、小說、藝術評論等需要高度創意和美學判斷的領域，人類的創造力仍然是無可取代的。LLM 可以生成，但缺乏人類那種「靈光一閃」的藝術性。
4. 情緒連結與人性化：人類創作者能夠透過文字與讀者建立情感連結，表達同理心、幽默感或引起共鳴，這讓內容更具吸引力。
5. 跨領域整合與創新：人類可以將不同領域的知識進行創造性地整合，產生全新的概念或解決方案，這種創新能力是 LLM 目前難以達到的。
6. 作為 LLM 的「引導者」與「編輯者」：與其完全競爭，人類也可以學習如何有效地使用 LLM 作為工具，例如讓 LLM 進行資料整理、草稿撰寫、語法檢查等，然後再由人類進行加工、潤飾，加入獨特的價值和觀點。

這是件好事嗎？

從長遠來看，這對內容生態系統確實是件好事。

• 提升內容品質：迫使創作者產出更高品質、更有價值的內容，而非為了流量而濫竽充數。
• 鼓勵創新：內容創作者必須思考如何提供 LLM 無法提供的價值，這會激發更多元、更具創意的內容形式和主題。
• 減少資訊垃圾：低品質的內容農場減少，將有助於使用者在網路上更容易找到有用且可信賴的資訊，減少資訊混亂和誤導。
• 重新定義「創造力」：這也促使我們重新思考「創造力」的定義，它可能不再單純是從零開始的寫作能力，更包括了發想、策劃、編輯、判斷以及與工具協作的能力。

當然，這個轉變的過程中也會伴隨著挑戰，例如：如何定義「原創性」、如何辨別 AI 生成內容、內容創作者的生計問題等等。但總體來說，這場變革有助於推動網路內容朝向更健康、更有價值的方向發展。