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    AI 幻覺 (hallucination) 的風險
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AI 幻覺 (hallucination) 的風險
長度: 08:53, 瀏覽: 346, 最近修訂: 2026-06-07
透過很簡單的策略 ~

什麼都問 AI


就能將資深員工腦袋裏的隱性經驗慢慢挖出來，雖然這已經解決了知識管理「經驗進不去、維護困難」這兩大難題，但還差一步，就是要想辦法避免 AI 幻覺！

目前 AI 那種「一本正經、胡說八道」的問題，
雖然可以利用 RAG 技術限定回答的範圍來大幅改善，但依然無法完全避免。

因此，幾乎所有公司都會加註提醒與警語。
例如，Google 「AI 摘要」功能中的警語說明 (下圖)：

雖然這項技術令人振奮 ... 可能會提供不準確或令人反感的資訊。因此，我們無法確保 AI 摘要內容皆正確無誤。

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每次回答，都不一樣
以下是 2025/11 的測試結果，
即使採用 RAG 技術，一樣無法避免「一本正經、胡說八道」的問題。

請 ChatGPT 依據特定內容回答衛教問題「裝引流管後可以洗澡嗎？」

  • 一次說「沒找到」
  • 另一次有找到，但卻回答錯誤「需避免淋濕」 (答案是不行)

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一本正經，很恐怖 ...
因為回答得太專業了 ~

雖然沒有直接提及 ... 
但有提到「Port-A 人工血管」 ...

根本就像是專家的口吻，
還特別提到「Port-A 人工血管」，很容易讓人信以為真。

以下是一樣的問題，問 Google notebookLM (Gemini 模型) 的結果

309b2eedff809f7e4b37662039384699.png



AI 幻覺的風險
然而，這樣的不確定性，
對企業來說，尤其在「標準化的生產流程 (SOP)」，更是一個非常嚴重的問題。

有經驗的員工或許還能察覺異常，
對 AI 的回應保有一定的判斷與思辨能力，覺得「怪怪的」時候，會再進一步查證。

但對新進人員而言，
由於 AI 語氣「一本正經」，反而更容易讓人信以為真、照單全收，進而導致實際的生產錯誤。

也因為 AI 技術本身極具吸引力，全球企業都積極投入，
但與此同時，其「幻覺（hallucination）」問題也開始在實務應用中浮現，
以下就是幾個因 AI 回答不夠精準，所造成嚴重後果的實際案例。

案例
  1. 1.
    遺漏重要資訊
    A 公司 5 月 26 日的生產事件：

    文件中明確提到模具預熱的步驟，
    「溫度會依模具規範而不同」，必須查閱對應規格 (還特別標成紅色)。

    但 AI 回應中遺漏了這段關鍵資訊，
    導致新人直接套用前一模具的預熱溫度設定，
    結果造成生產的 5,200 支瓶胚中，有 4,870 支因底部翹曲與螺牙波紋而報廢，損失慘重。
  2. 2.
    遺漏關鍵步驟
    B 公司 3 月 7 日的生產事件：

    原文有明確提及「模具預熱」的步驟，但 AI 回應卻略過這個程序。

    新人依照 AI 的回應操作，未正確完成預熱流程，
    導致模具在未對準的情況下受熱變形，射嘴與模口錯位，不僅造成模具損壞，也導致生產中斷。


  3. 特別說明：
    這類問題的發生，並不是因為員工不夠認真，也不是非 AI 技術本身的錯，而是提醒我們：

    1. 要建立保護機制
      能有效避免幻覺的風險，例如好的教育訓練制度幫助新人有足夠的「經驗和敏銳度」。

    2. 資料內容很重要
      在缺乏「高品質、結構化」資料輔助的情況下，直接依賴 AI 回應來作業，是極具風險的。
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      1. Q1.
        同樣的文件，ChatGPT 可以回答，但 xms+ AI 卻不行，只列出參考資料？
      位置
      1. 知識庫
      2. AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘，打造沒有幻覺的 AI 知識庫
      資料夾名稱
      AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘，打造沒有幻覺的 AI 知識庫
      上傳者
      蘇德宙
      單位
      台灣數位員工
      標籤
      案例, AI 胡說八道
      建立
      2025-06-06 06:45:50
      最近修訂
      2026-06-07 09:20:23
      長度
      08:53
      引用
      1
      1. 知識庫
      2. AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘，打造沒有幻覺的 AI 知識庫
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        13. 5.13
          已經有文件了，為什麼還要寫 FAQ？
      6. 6.
        記錄經驗 (2) ~ 寫文件
        1. 6.1
          文件：用「重點」來整理就會簡單很多
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          做，就對了
      8. 8.
        應用
        1. 8.1
          打造「學習型組織」的指南
        2. 8.2
          課程小幫手
        3. 8.3
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      9. 9.
        操作教學
        1. 9.1
          [操作] 建立 AI 小幫手 (1) - 基礎 AI 服務
        2. 9.2
          [操作] 建立 AI 小幫手 (2) - 打造沒有 AI 幻覺的小幫手
        3. 9.3
          [操作] 建立案例分析的微課程
      10. 10.
        Q&A
        1. 10.1
          為什麼 AI 展示時都很厲害，但實際導入後卻常常令人失望
        2. 10.2
          Google 查得到的、ChatGPT 都可以回答的，還要問嗎？
        3. 10.3
          現在已經有很多文件了，可以直接給 AI 用嗎？
        4. 10.4
          如果不能用「文件」，那要用什麼？
        5. 10.5
          AI 為什麼會胡說八道？
        6. 10.6
          AI 胡說八道，可以解決嗎？
        7. 10.7
          要如何避免 AI 胡說八道？
        8. 10.8
          不讓 AI 生成，那要如何回答問題？
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          寫錯怎麼辦？
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          寫錯，會留下證據 ...
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          推動很困難？
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