減少AI幻覺有祕方！Claude模型最穩定，提問清晰具體是關鍵

FIND研究員：魏心兪

隨著ChatGPT等生成式人工智慧工具在企業內部廣泛應用，許多企業使用者開始依賴這些AI語言模型來輔助決策和問題解答。然而，這些模型常會產生所謂的「AI幻覺」，即生成與事實不符的錯誤資訊。特別是在製造業領域，如果採信了AI的錯誤回答，可能導致決策失誤或生產問題。因此，如何有效地撰寫AI指令，以降低幻覺發生、並更快速獲得可靠答案，成為使用者必備的技能。

AI幻覺是什麼？為什麼會發生？

「AI幻覺」（AI hallucination）是指人工智慧語言模型在缺乏正確知識或無法確定答案時，仍然給出看似合理但實際錯誤的回答。這種現象源於大型語言模型（LLM）以機率方式預測文字的機制，模型根據訓練語料推測最有可能的字詞序列，但並非查證事實的資料庫，因此當遇到未見過的問題時，就可能編造出答案。然而，即使是最先進的模型也難以完全避免幻覺，有研究比較了多款主流語言模型的事實正確率，發現沒有任何模型能在所有主題上都有出色表現。同時，表現較好的模型也是透過拒絕回答不確定的問題來避免出錯，其生成完全沒有幻覺的內容僅約佔35%。

在主題方面，某些領域的提問更容易出現錯誤，像名人軼事或財經資訊等相關問題，最容易讓模型給出錯誤答案，然而地理知識或電腦科學相關問題則相對容易回答，會有這個差異，可能是因為模型訓練資料中對不同領域的涵蓋深淺不同。

模糊提問易出現幻覺：清晰具體是關鍵

使用者在提出問題時，問題的表述長度和明確度會直接影響AI回答的可靠性，過度簡短或含糊的提問會提高模型產生幻覺的機率。法國AI測試公司Giskard的研究指出，當提示語要求回答精簡時，模型的事實正確率會下降，特別是當問題本身含糊不清或帶有誤導時，情況更嚴重。他們舉例：「請簡短地告訴我為何日本在二次大戰中獲勝？」這個問題預設了一個錯誤前提，又要求簡短回答，結果導致模型產生嚴重偏離史實的回答，因為在被要求「保持簡短」時，模型往往沒有足夠篇幅去指出問題中的錯誤假設並加以澄清，因此看似無害的提示語如「請簡明回答」，可能會削弱模型判斷錯誤資訊的能力。

這張圖比較多款大型語言模型在面對不同系統提示時的抗幻覺能力，圖中顏色越綠代表越可靠，越紅則表示越容易出錯。整體而言，Claude的模型表現最為穩定，而Grok 2與Gemma 3等模型在被要求簡短作答時容易出現幻覺，其表現較不穩定。

FIND研究員：董定融

當程式碼跟著「感覺」走——您準備好了嗎？

       在快速變遷的數位時代，一股名為「Vibe Coding」（或稱「氛圍編碼」）的浪潮正席捲全球科技圈，從矽谷的初創企業到跨國科技巨頭，無不感受到其顛覆性的力量。這不僅僅是工程師埋首苦幹的新方法，更是一場可能重新定義企業創新速度、人才結構，乃至商業模式的革命。想像一下，您的團隊能以十倍甚至百倍的速度將絕佳創意化為實際產品，而這一切的核心，竟是讓程式碼的產生更依賴直覺與自然語言。這聽起來像是未來嗎？不，這正是當下正在發生的轉變。

什麼是「Vibe Coding」？——當AI成為您的神隊友

     「Vibe Coding」一詞由OpenAI共同創辦人、前特斯拉AI總監Andrej Karpathy提出，核心概念是讓開發者「完全沉浸在氛圍中，擁抱指數級的變化，甚至忘記程式碼的存在」。 簡單來說，就是借助日益強大的人工智慧（AI）工具，透過自然語言描述需求、靠直覺引導，讓AI生成大部分甚至幾乎全部的程式碼。開發者不再逐行精雕細琢，而是更像一位指揮家，引導AI這支強大的樂團演奏出創新的樂章。

這代表著，過去被視為高技術門檻的軟體開發，正在以前所未有的方式被「民主化」。AI寫程式碼的工具（如Cursor AI、Google的Firebase Studio、Amazon Q Developer等）如雨後春筍般湧現，讓更多擁有絕佳商業洞察，但未必精通傳統程式設計的人，也能將想法付諸實現。

勢不可擋的浪潮：為何「Vibe Coding」如此火熱？

      這股趨勢並非空穴來風，其背後蘊藏著巨大的商潛力與吸引力：

1. 驚人的開發速度與效率：Y Combinator的合夥人指出，當前一批新創企業中，有四分之一的公司其程式碼庫高達95%是由AI生成的。 這意味著產品從概念到市場的時間能大幅縮短，企業能更快驗證想法、迭代產品，搶佔市場先機。過去需要數月甚至數年的開發週期，現在可能縮短到數週。

2. 創新門檻大幅降低：正如CNBC報導中的體驗者所言，即使沒有深厚程式背景的人，也能透過「Vibe Coding」在短時間內打造出功能性應用。 這為各行各業的專家（如教師、潛水教練等）打開了方便之門，他們能將自身領域的專業知識，快速轉化為數位產品或服務，激發更多元的創新。

3. 人才結構的轉變——「產品工程師」崛起：當AI接手大部分基礎程式碼的撰寫工作，人類開發者的角色也隨之轉型。未來企業更需要的是具備「產品直覺」與「宏觀架構能力」的人才。 他們需要能清晰地向AI描述需求（即所謂的「提示工程」），判斷AI>

   
   

   Ambience Healthcare運用GenAI重塑醫療流程，助力醫護專注照護

   
   

   FIND研究員：賴育琳 台灣醫療體系最近正面臨前所未有的壓力，從大醫院急診室爆滿、住院病床一床難求、醫護人員日以繼夜地輪班又超時工作，面對過量的病患與繁重的行政負擔，離職潮與職業倦怠問題接連發生，導致醫療人力更加短缺，形成惡性循環。>