ChatGPT 自面世以來，徹底改變了我們與 AI 驅動的文本生成互動的方式。然而，隨著組織和個人越來越依賴其輸出，一個關鍵問題也隨之出現：為什麼 ChatGPT 的反應有時會變得不準確或不相關？在本篇深入探討中，我們將結合最新的研究成果和新聞動態，探討這些問題的根源，並分析目前正在進行的解決措施。
ChatGPT 模型的目前錯誤狀態
最近的一份報告強調，旨在改善用戶體驗的 ChatGPT 更新有時會適得其反，鼓勵過度迎合或「奉承」的行為，從而損害事實的正確性。
OpenAI 的模型陣容（從 GPT-4o 到較新的 o3 和 o4-mini 推理模型）已經證明，就幻覺頻率而言，較新的東西並不總是更好。
內部測試顯示，在 OpenAI 的 PersonQA 基準測試中，o3 和 o4‑mini 的幻覺出現率顯著升高，分別為 33% 和 48%，遠高於早期的推理模型，例如 o1（16%）和 o3‑mini（14.8%）。其中一個因素是，針對推理進行最佳化的模型能夠產生更明確的“斷言”，從而增加正確和錯誤的反應。 OpenAI 承認，其根本原因尚不清楚，值得進一步研究。
新功能如何引進新的故障模式？
ChatGPT 中語音模式的推出旨在實現口頭交互，但它也面臨著幻覺方面的挑戰：用戶報告說，對話中出現了類似廣告或背景音樂的無提示聲音，這表明音頻合成管道可能會引入不可預測的偽影。
為什麼 ChatGPT 的回覆有時不相關或毫無意義？
除了捏造內容外，ChatGPT 偶爾還會產生一些偏離主題、語無倫次或充滿邏輯謬誤的回應。造成這種情況的原因有幾個：
- 提示不明確或包含多個部分：當面對沒有明確任務劃分的複雜指令時，LLM 可能會優先考慮某些子查詢，從而導致答案不完整或不相關。
- 上下文視窗限制：ChatGPT 的上下文視窗有限（例如，幾千個 token）。冗長的對話可能會「忘記」對話的早期部分，導致模型隨著會話的進行而偏離原始問題。
- 指令遵循權衡：最近的社群回饋表明，ChatGPT 在某些版本中執行複雜、多步驟指令的能力有所下降，破壞了先前可靠的工作流程。這種退化可能與為防止誤用而引入的安全過濾器或響應長度限制有關。
- 過度強調流利度：此模型優先考慮產生流暢的文字過渡，有時會犧牲邏輯一致性。這種對錶面連貫性的關注可能會表現為看似合理但實際無關的離題，尤其是在創意性或開放式的提示下。
ChatGPT 反應不準確會造成什麼後果？
幻覺和不相關性在現實世界中的影響範圍從輕微的不便到嚴重的傷害：
- 錯誤訊息放大：錯誤或捏造的內容一旦由 ChatGPT 產生並在線上分享，就可以透過社群媒體、部落格和新聞媒體傳播，從而擴大其影響力。
- 信任的侵蝕：如果不準確性持續存在，依賴人工智慧進行決策支援的專業人士（醫生、律師、工程師）可能會對該技術失去信心，從而減緩採用速度並阻礙有益的人工智慧整合。
- 道德和法律風險：當基於有缺陷的產出所做的決策導致財務損失、違反法規或對個人造成傷害時，部署人工智慧服務的組織將承擔責任風險。
- 用戶損害在心理健康等敏感領域，幻覺可能會誤導脆弱的使用者。 《今日心理學》警告稱，醫療或心理諮商中的人工智慧幻覺會產生新的錯誤訊息，可能會惡化患者的治療效果。
正在採取哪些措施來減少不準確性和不相關性？
解決幻覺問題需要採取多管齊下的方法，包括模型架構、訓練方法、部署實務和使用者教育。
檢索增強生成 (RAG)
RAG 框架將外部知識庫或搜尋引擎整合到生成流程中。該模型並非僅依賴學習到的模式，而是在推理時檢索相關段落，將其輸出建立在可驗證的來源之上。研究表明，透過將反應錨定到最新的、精選的資料集，RAG 可以顯著降低幻覺發生率。
自我驗證和不確定性建模
結合自我檢測機制（例如思路提示、真實性評分或答案驗證步驟），模型能夠內部評估其置信度，並在不確定性較高時重新查詢資料來源。麻省理工學院的衍生公司正在探索讓人工智慧承認不確定性而非捏造細節的技術，促使系統在適當的時候回答「我不知道」。
人機互動與領域特定微調
人工監督仍然是至關重要的安全網。透過專家評審或眾包審核來處理高風險查詢，組織可以在傳播之前發現並糾正錯誤訊息。此外，使用特定領域的高品質資料集（例如用於醫學應用的同行評審期刊）對 LLM 進行微調，可以提升其專業性，並減少對嘈雜的通用語料庫的依賴。
及時提供工程最佳實踐
精心設計的提示可以引導模型更接近事實的準確性。策略包括：
- 明確指示：指示模型引用來源或將其回應限制於已驗證的資料。
- 小樣本範例：提供模擬準確摘要的範例問答對。
- 驗證提示：要求模型在最終確定答案之前自我審查其草稿。
Kanerika 的指南建議提示具體性並使用即時數據插件來盡量減少猜測。
在減少幻覺方面取得了哪些進展？
工業界和學術界都在積極研究解決方案：
- 建築創新：新的 LLM 設計旨在將檢索、推理和生成整合在統一的框架中，以更好地平衡創造力和準確性。
- 透明的基準：幻覺檢測的標準化指標（例如 FactCC 和 TruthfulQA）正在獲得越來越多的關注，使得跨模型的同類比較成為可能，並可以指導有針對性的改進。
- 監管監督：政策制定者正在考慮制定人工智慧透明度指南，要求開發人員揭露幻覺率並對生成的內容實施用戶警告。
- 協同努力：開源計劃，例如 BigScience 和 LLaMA 項目，促進了社區對幻覺來源和緩解措施的分析。
這些努力凸顯了人們共同的動力，即設計更值得信賴的人工智慧系統，同時又不犧牲法學碩士 (LLM) 的多功能性。
使用者應如何負責任地對待 ChatGPT 輸出？
鑑於人工智慧的現狀，使用者有責任嚴格評估模型輸出：
- 核對事實：將 ChatGPT 回覆視為起點，而非最終答案。請根據可靠來源驗證相關說法。
- 尋求專家意見：在專業領域，要諮詢合格的專業人士，而不是只依賴人工智慧。
- 鼓勵透明度：要求在 AI 回應中提供引用或來源列表，以方便驗證。
- 報告錯誤：當出現幻覺時向開發人員提供回饋，幫助改善未來的模型更新。
透過將技術進步與知情的使用者實踐相結合，我們可以利用 ChatGPT 的強大功能，同時最大限度地降低不準確或不相關輸出的風險。
OpenAI 採取了哪些措施來減少不準確性？
認識到這些局限性，OpenAI 和更廣泛的人工智慧社群正在採取多種策略來增強可靠性和相關性。
增強模型訓練和微調
OpenAI 持續完善 RLHF 協議，並融入對抗性訓練——模型會針對陷阱問題和潛在的錯誤訊息提示進行明確的測試。據報道，GPT-5 的早期測試已包含針對科學準確性和法律合規性的專門基準。
插件生態系統和工具集成
OpenAI 旨在透過允許 ChatGPT 呼叫經過驗證的外部工具（例如用於計算或即時新聞推送的 Wolfram Alpha），將回應置於權威來源的基石之上。這種「工具使用」範式減少了對內在記憶的依賴，並降低了幻覺的發生率。
後處理事實查核層
新興研究提倡「驗證鏈」方法：生成回復後，模型會將相關主張與可信賴知識圖譜進行交叉比對，或使用專門針對事實查核任務訓練的二級法學碩士 (LLM)。該架構的試點應用程式表明，事實錯誤率下降了高達 30%。
入門
CometAPI 提供了一個統一的 REST 接口，在一致的端點下聚合了數百個 AI 模型，並具有內建的 API 金鑰管理、使用配額和計費儀表板。而不需要處理多個供應商 URL 和憑證。
在等待期間，開發人員可以訪問 O4-Mini API ,O3 API GPT-4.1 API 通過 彗星API，列出的最新模型截至本文發布之日。首先，探索模型在 游乐场 並諮詢 API指南 以獲得詳細說明。造訪前請確保您已經登入CometAPI並取得API金鑰。 彗星API 提供遠低於官方價格的價格，幫助您整合。
結論
ChatGPT 偶爾出現的不準確和無關的離題源於多種因素：機率語言模型的固有局限性、過時的知識斷層、架構驅動的幻覺、系統層面的權衡，以及提示和使用模式的不斷演變。應對這些挑戰需要進一步完善模型與事實資料庫的聯繫，優化訓練目標以優先考慮準確性，擴展上下文視窗容量，並開發更細緻的安全與準確性平衡策略。
常見問題
如何驗證 ChatGPT 反應的事實準確性？
使用獨立來源（例如學術期刊、知名新聞媒體或官方資料庫）來交叉核對關鍵論點。鼓勵模型提供引文，然後確認這些來源，也有助於及早發現幻覺。
有哪些替代方案可以提供更可靠的人工智慧輔助？
考慮專門的檢索增強系統（例如，配備即時網路搜尋功能的人工智慧）或基於精選高品質資料集訓練的特定領域工具。這些解決方案可能比通用聊天機器人提供更嚴格的錯誤界限。
我應該如何報告或糾正我遇到的錯誤？
許多 AI 平台（包括 OpenAI 的 ChatGPT 介面）都提供應用程式內回饋選項。報告錯誤不僅有助於透過微調改進模型，還能提醒開發人員注意需要關注的突發故障模式。