今年 11 月，OpenAI、Google 與 Anthropic 先後釋出最新一代 AI 模型 GPT-5.1、Gemini 3 與 Claude Opus 4.5，使 AI 幻覺問題再度成為外界檢視的焦點。
在 2024 年底，輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳曾表示 AI 幻覺短期內難以完全消除，
如今 2026 年， AI 幻覺依然是當前棘手的核心問題。
因此，我們需要的不只是能回答的 AI，而是能理解、能判斷、並能自我驗證的 AI。
換句話說，使用 AI 前的真正關鍵能力，不是提問，而是降低幻覺的能力。
本篇文章將帶你從基礎概念到實務技巧，掌握如何透過：
- 清晰提示詞
- 明確上下文
- 要求來源
- 拆解問題
- 鼓勵誠實
- 查核機制
來有效降低 AI 幻覺，讓你能更安心、更高效地把 AI 變成真正的工作夥伴。
AI 幻覺是什麼？3 大主要成因一次看懂
AI 幻覺（AI Hallucination）是指大型語言模型LLM（如 ChatGPT、Gemini）生成看起來合理但實際錯誤或虛構的資訊。
關鍵點在於：
- LLM 的核心工作是：預測下一個「最可能」出現的詞
- 它是根據訓練資料中的統計模式來「續寫」，而不是在「查真實資料」
- 無法真正理解真實世界，只是擅長模仿語言風格與結構
所以在以下三種情況常發生 AI 幻覺：
- 訓練資料本身有錯、過時或有偏見
- 某個主題在資料中資訊不足（冷門、太新）
- 題目太模糊或太複雜
而 AI 的幻覺來源主要包括：
1. 模型與訓練本身的限制
- 越早期、越小的模型（例如 GPT-3.5 以前），因為參數少、訓練資料有限，
對語言模式的掌握不夠精準，所以幻覺通常比較嚴重 - 新一代大型模型（GPT-4o、Gemini 1.5、Claude 3 等）雖然大幅降低了幻覺比例，
但仍不可能 AI 幻覺完全消失 - 若訓練資料本身有錯、過時或帶有偏見，模型就會把這些錯誤「學進去」，在回答時一併重現
2. Prompt 指令的品質
當指令設計不良時，AI 會被迫猜測使用者要什麼：
- 指令越模糊 → 模型越容易亂補資訊
- 要求一次完成很多步驟的推理 → 容易在中途出錯
- 問題內容又大又散（例如：同時問市場分析＋技術細節＋財報解讀） →
模型會拼命湊答案，幻覺機率自然升高
3. 對話持續太久造成「偏誤放大」
對話不是「一題一題獨立」，模型會被前文持續影響：
- 早期的錯誤資訊，後面回答會當成「事實」繼續引用
- 不相干的小聊、玩笑，有時也會混進正式回答裡
- 對話越長，模型越容易順著舊脈絡走偏，回答離原始問題越來越遠
8 個實用方法：幫你有效降低 AI 幻覺
1. 降低複雜度、限縮範圍
題目越窄、越具體，AI 通常越準。
避免一次問一大串、又廣又散的問題，
2. 在專案內「鎖定資料範圍」
使用 GPT、NotebookLLM、RAG 或 Vector DB 時，可以這樣做：
- 先把專案相關資料餵給模型
- 之後的提問都在這個專案裡進行
好處是：
- 幻覺大幅下降
- 回答風格與資訊一致性高
但要注意：
同一個專案裡不要混聊不相關主題，避免資料被「污染」。
3. 在提示詞中設計「查核點」與「交叉驗證」
除了問答案，也要請 AI「檢查自己的答案」。
指令示例：
- 請在回答前自我檢查資料來源是否充足，如資料不足請明確指出。
- 請進行交叉驗證並列出不確定的部分。
4. 用「證據等級」框住回答品質（CRAAP 機制）
可以要求 AI 依照以下標準評估資訊：
- Currency：資料是否夠新？
- Relevance：是否跟問題高度相關？
- Authority：來源是否可信、專業？
- Accuracy：是否有可驗證數據或引用？
- Purpose：內容目的是什麼？有沒有偏見？
你也可以在提示中加上：「請根據 CRAAP 原則評估你引用的資料可信度。」
5. 定期開新對話
在同一頁面出現長對話容易出現：
- 早期錯誤被當成真相一路沿用
- 不相干內容混進答案
- 回答逐漸偏離原始目標
如果發現 AI 回答越來越不精準，
最立即見效的做法就是：開一個新對話重新問。
6. 使用「有針對性的 AI 工具」
大型通用模型什麼都會一點，但越萬能，有時也越容易亂講。
把題目交給「專門為該領域訓練」的工具，出錯機率通常會更低。
- 行銷文案：行銷型 AI / 文案工具
- 技術說明 ：工程導向的 AI
- 搜尋與查證： Gemini 這類擅長檢索的模型
了解各種生成式 AI 工具 5 大類別 的 13 種適用場境
7. 對企業來說：導入「可管控」的環境
例如 NotebookLLM、私有化 LLM、或自家部署的模型：
- 資料不外流，安全性高
- 可以設定自己的檢測、風險控管機制
- 長期下來，成本與可控性都比完全依賴雲端公共模型更好，
這對有機密資料、法遵壓力的團隊特別重要。
8. Human-in-the-loop（HITL）永遠保留人工審查
不管內容是 AI 產出還是人寫的，
最終版本都應該經過人類審核。
這是目前企業導入 AI 專案時最常見、也最安全的做法：
- AI 負責「產出草稿、協助整理」
- 人類負責「判斷、選擇、背書」
如何避免 AI 幻覺？5 個最實用的 Prompt 技巧＋範例
你不用懂模型原理，只要學會設計好提示詞（Prompt），就能大幅降低 AI 幻覺發生的機率。
以下 5 個心法＋實際範例，你可以直接複製套用。
1. 提供清楚的上下文與範圍
避免使用模糊 Prompt
「蘋果的歷史。」
建議使用明確 Prompt
「請提供關於蘋果公司（Apple Inc.）從 1976 年成立到 2000 年的關鍵發展歷史，重點介紹創辦人以及這段期間推出的代表性產品。」
提示設計要點
- 明確指明「蘋果公司」而非水果
- 限制時間範圍，聚焦特定期間
- 指定內容重點（如創辦人、產品、事件）
這樣可以有效降低 AI 幻覺，讓回應更精準可靠。
2. 要求引用具體來源或依據
避免使用模糊 Prompt
「AI 會取代多少工作？」→ 模糊問題，容易生成沒有來源的資訊。
建議使用明確 Prompt
「根據高盛（Goldman Sachs）與麥肯錫（McKinsey）最近的公開報告，AI 可能對全球就業市場帶來什麼影響？請在回答中列出報告名稱、年份與關鍵數據。」
提示設計要點
- 指定可信機構
- 要求提供報告名稱、年份與數字，方便後續查證，減少 AI 隨意編造資訊
3. 設定角色與對象
避免使用模糊 Prompt
「解釋黑洞。」→ 回答可能過於簡略或過深，風格不一致。
建議使用明確 Prompt
「你是一位天體物理學家，請用大學一年級學生能理解的語言，解釋什麼是黑洞、它的形成，以及『史瓦西半徑』的概念。」
提示設計要點
- 設定角色 → 回答專業且一致
- 指定對象 → 調整難度，避免過深或過淺
4. 拆解複雜問題，要求分步驟回答
避免使用模糊 Prompt
「我應該投資股票 A 還是股票 B？」→ 容易生成武斷建議或幻覺資訊。
建議使用明確 Prompt
「請幫我分析股票 A 與股票 B 的投資風險與潛力，依以下步驟回答：
- 比較兩家公司過去一年的財務表現（營收與淨利概況）。
- 說明其所在產業的市場現況與未來成長趨勢。
- 列出各自可能面臨的三個主要風險。
- 最後總結分析，但不要直接給出『應該買哪一檔』的建議。」
提示設計要點
- 將大問題拆成小步驟
- 鎖定 AI 角色為「分析」，而非「下指令」
- 減少武斷結論與幻覺式建議
5. 鼓勵 AI 誠實說「不知道」，給它一個安全出口
避免使用模糊 Prompt
「2025 年諾貝爾物理學獎得主是誰？」→ AI 可能硬湊答案。
建議使用明確 Prompt
「請說明目前對 2025 年諾貝爾物理學獎可能得獎領域或研究方向的討論。如果尚無可靠公開資訊，請明確告訴我『目前沒有可信資料』，不要自行猜測。」
提示設計要點
- 明確要求「不要亂猜」
- 允許回答「不知道」或「資料不足」，有效降低 AI 硬湊內容與幻覺回答
3 大 AI 模型的幻覺比較：GPT、Gemini、Claude 差異
直接量化「誰比較會亂講話」其實不容易，因為會受以下因素影響：
- 使用的模型版本（GPT-3.5、GPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Claude 3…）
- 問題類型（法律 vs. 美食 vs. 心理學）
- 任務性質（查資料、推理、創作）
- 提示詞是否清楚
不過綜合公開測試、專家評測與大量使用者回饋，
我們可以大致整理出目前主流模型的幻覺表現。
由於 GPT-5.1、Gemini 3 與 Claude Opus 4.5 剛上市，
關於它們「幻覺頻率」的第三方獨立研究和大規模用戶測試還在進行中。
ChatGPT（OpenAI）
- GPT-4 / GPT-4o 在事實準確性與推理能力上仍被視為業界領先者之一
- 在複雜、多步驟推理任務表現穩定
- 不過在：
- 非常專業的利基領域
- 最新消息（超過其知識截止日期）
- 資料很少的冷門主題
仍然會出現看似自信，實則錯誤的回答
Gemini（Google）
- Gemini 1.5 Pro 非常擅長處理長文本與多模態（文字＋圖片＋影片）內容
- 在一些基準測試中，事實準確度與 GPT-4 相近，有時略優、有時略弱
- 曾因歷史圖像生成等議題出現系統性偏誤，引發熱議——這也可以視為某種形式的「幻覺」
Claude（Anthropic）
- Claude 3 系列（特別是 Opus） 強調安全性與「誠實性」
- 不知道的時候，更傾向說「我不確定」「沒有足夠資訊」
- 在很多實測中，被認為幻覺率相對較低，尤其是當你明確要求「不要亂編」時
小結：
- GPT-4o 與 Claude 3 Opus 通常被認為是目前「幻覺控制最佳」的一線模型，
但沒有任何一個模型能完全避免幻覺 - 越新的、越大的模型，在多數情境下幻覺率較低，但依舊需要使用者良好的提示詞與查核習慣
不同模型各有強項，若能「用對場景」，不僅效率更高，也能有效降低 AI 幻覺。
點擊以下圖片看完整內文：生成式 AI 工具挑選指南：5 大類別、13 種常見應用場境一次看
AI 幻覺常見問題 Q&A
Q1.什麼是 AI 幻覺？
AI 幻覺（AI Hallucination Definition）指的是大型語言模型（如 ChatGPT、Gemini、Claude）產生看似合理但實際錯誤或虛構的內容。這通常源於模型以機率方式生成答案，而非真正理解或查證事實。
Q2. 為什麼 AI 模型會產生幻覺？
AI 模型會產生幻覺常見原因包括：
- 以機率預測詞語，而非驗證真實性
- 訓練資料本身包含錯誤或矛盾資訊
- 冷門題目或資料不足造成 AI「腦補」
- 模糊提示詞讓模型自行推測
- 過度泛化或誤套訓練模式
Q3. AI 幻覺會帶來什麼風險？
依產業不同可能造成不同程度的問題，包括：
- 醫療：錯誤症狀解讀或虛構研究
- 法律：虛構案例、誤引用條文
- 金融與投資：捏造數據或過度簡化分析
- 教育與寫作：錯誤知識被大量引用
因此，AI 幻覺具有「資訊危害性」，在專業領域尤其需要警惕。
Q4. AI 幻覺可以被完全修正嗎？
目前無法完全根除幻覺，短期內 AI 仍會持續有幻覺。
然而可以透過以下方法大幅降低：
- 使用 RAG（檢索增強生成）接資料庫
- 限制題目範圍、提供明確上下文
- 要求來源驗證
- 使用防幻覺提示詞
- 讓 AI 進入逐步推理模式（structured reasoning）
Q5. ChatGPT、Gemini、Claude 的幻覺率誰最低？
幻覺率會依模型版本、領域及問題複雜度而變動，目前沒有任何模型能做到 0 幻覺。
綜合目前研究趨勢：
- Claude 3（Opus）：在誠實性與「不知道就說不知道」的表現較突出，被視為幻覺率較低
- GPT-4o：在推理與資料一致性上非常穩定
- Gemini 1.5 Pro：在長內容、多模態資料上強，但在特定領域曾出現偏誤
Q6. 如何預防 AI 幻覺？
可採取以下策略：
- 問清楚：給上下文、限制範圍
- 要求來源：請 AI 引用文獻、段落、網址
- 分步推理（Chain of Thought）
- 交叉查證：問多個模型（ChatGPT + Gemini + Claude）
- 允許 AI 說不知道：降低編造機率
- 使用 RAG 或上傳資料：讓模型有可依據的事實庫
Q7. RAG 能降低 AI 幻覺嗎？
RAG（Retrieval-Augmented Generation, 檢索增強生成）透過先「搜尋真實資料」再生成回答，因此能大幅提高正確率，是目前企業最常採用的反幻覺技術之一。但：
- 資料庫品質仍決定答案品質
- 若檢索不到資料，模型仍可能開始「補戲」
總結：AI 幻覺無法避免，但可以大幅管控
無論 AI 技術如何進步，目前最保險的商業應用模式仍是 Human-in-the-loop (人在迴圈中)。
這意味著，AI 產出的內容不應直接發布，而必須經過人類的最終審核。
實務上，建議採取「金字塔證據等級」法：
- 底層： 由 AI 快速生成草稿與架構。
- 中層： 利用 NotebookLLM 進行資料比對。
- 頂層： 由人類專家進行最終事實查核 (Fact Check) 與潤飾。
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