如何預防 LLM 幻覺？AI hallucination 成因解析與最新模型對策

大型語言模型（LLM）如 ChatGPT、Claude 或 Gemini 等，雖然強大，卻也可能出現「幻覺」——即 AI 輸出虛假或不準確的訊息。

這類錯誤若在企業或專業場域中發生，不僅會影響決策品質，還可能導致信譽損失甚至法律風險。本文將深入解析 LLM 幻覺的成因、主流模型的應對策略，以及企業與用戶如何實際預防，並整理目前最新的技術趨勢。

什麼是「LLM 幻覺」？

所謂幻覺（Hallucination），是指 AI 模型在缺乏正確資料或理解背景的情況下，自信地編造錯誤或不存在的內容，看似合理，實則虛構。

這在撰寫文獻回顧、醫療報告、法律意見等高要求正確性的領域中尤其危險，因為使用者可能誤信錯誤資訊，造成不可逆後果。

AI 模型透過分析海量網路文本進行學習。其核心機制是預測「下一個詞會是什麼」，就像拼圖一樣，將最「自然」的詞彙組合起來。

然而，這種方法存在固有的弱點：

無法完全掌握上下文或細微差別： 當 AI 無法準確理解問題的背景或複雜性時，它可能會自信地給出一個自認為正確的答案。
訓練數據限制： 如果訓練數據中不包含相關資訊，或者指令過於模糊，AI 便會「憑空想像」，編造出一個答案，就好比它在思考：「我不知道，但如果我這樣寫，說不定可行？」

因此，一些非基於事實或甚至根本不存在的數據，便可能被當作真實資訊呈現。這就是「幻覺」。由於這是系統本身的特性，要完全消除風險極其困難。但透過了解 AI 的優缺點，並仔細核實其答案的來源與具體範例，我們可以有效降低幻覺的風險。

選擇 AI 模型時，其回答的準確性——也就是抑制幻覺的能力——至關重要。以下我們將比較 ChatGPT、Claude 和 GPT-4 系列，著重分析它們產生幻覺的可能性及應對策略：

📌 Claude 4 是目前業界最強調「幻覺防護」的模型，特別適合高可信度任務；而 GPT-4.5 雖功能強大，但對指令和領域的依賴程度較高。

即使到了 2025 年，「幻覺」問題依然存在，但得益於現代模型與技術的進步，風險已能大幅降低。

例如，OpenAI 的 GPT-4.5、Anthropic 的 Claude 4 系列以及 Google 的 Gemini 2.5 等最新模型，在推理能力和「情商」上都有顯著提升，能夠將犯錯機率降低到約 1-2% 左右。

RAG (Retrieval Augmented Generation) 技術也得到了進一步改進。它不僅能即時搜尋網頁，現在更具備了自我修正功能，能夠參考文本、圖片和音訊數據，自行修改答案，讓實際應用更加安心。

減少 LLM 幻覺的方法主要有三大類：

優化提示詞（Prompt Engineering）： 讓您的指令盡可能具體、明確，幫助 AI 更精確地理解並生成答案。例如，在提示中加入「請簡要解釋 XXX 並提供三個理由」等細節，可以有效降低生成不正確資訊的可能性。
RAG（參考外部知識）： 這是一種讓 AI 在生成答案前，先搜尋可靠的網路資訊或內部資料庫的系統。由於它在回答問題時會結合最新數據，因此能大大降低前提錯誤的風險。
模型優化與微調： 透過提高用於訓練模型數據的品質並調整演算法，從根本上創建一個不易產生幻覺的模型。儘管這需要投入時間和資金，但卻是最根本且長期的解決方案。

將這些策略結合使用，將能顯著提升 AI 應用的可靠性。

企業若要安全地使用 AI，對輸出內容進行驗證和管理操作歷史至關重要。以下是兩個具體的實例：

日誌管理： 將所有輸入、輸入時間及產生的輸出都詳細記錄並儲存在安全的數據倉庫中。這有助於追蹤和審核 AI 的行為，方便問題追溯。
相似度評分 UI： 自動將 AI 的答案與正確資訊進行比較，並顯示一個「相似度分數」。用戶可以一目了然地看到「這個答案的可信度為 80%」，從而快速判斷其可靠性。

透過結合這些措施，企業可以有效降低在業務中使用不正確資訊的風險。

以下是一些您可以立即使用的簡單指令模式，幫助您更好地引導 AI 輸出：

只需將這些規則放在提示的開頭，AI 便會更專注於「提供證據」和「避免任何不確定的內容」。

儘管我們不斷努力，但要完全消除 AI 中的幻覺仍然非常困難。由於 AI 僅基於「預測」來回答，因此在處理未知資訊和模糊問題時顯得相對「脆弱」，尚不具備與人類同樣可靠的判斷能力。

未來，AI 或許會增強自身的檢測能力，並提高與外部資訊關聯的準確性。但重要的是，最終的決定權仍應掌握在人類手中。 AI 是一個強大的工具，但我們絕不能忘記，要有效使用它，始終需要「人眼」的審核與把關。