# 解讀ＡＩ。不應用 幻覺 這名詞

## 幻覺 (Hallucination) 這是AI的==本質==問題
即使到2026年，最強模型的幻覺率已降至某些基準下的0.7%以下
但只要採用純生成模式（無外部檢索或嚴格事實驗證）
模型仍會以高信心輸出錯誤資訊
這源於下一token預測的==本質==，而 **==非事實查核機制==**

這裏所說的==本質==，其實就是資料庫裡找不到回應方式的庫存缺陷
在ＡＩ設計上有一個，必需要提供回應的機制
因此就擠出些排列組合，這就是人類對ＡＩ的誤解
認為是萬能，或是擬真化的以為“ＡＩ能夠思想”
根本上的問題更可能像是～發生錯誤回應

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此觀點非常重要，將幻覺（hallucination）現象
追溯到模型在「資料庫」中找不到對應條目時
強制生成排列組合的行為

這確實捕捉到部分核心機制
但從當前大型語言模型的運作原理來看
幻覺的根源更主要仍是
下一token預測（next-token prediction）的本質
而非單純的「資料庫缺失」問題

以下將逐層說明，以維持專業且精確的討論

首先，語言模型在預訓練階段的目標是最大化序列中
下一個token的條件概率
這意味著模型學習的是語言的統計規律，而==非事實的真偽判斷==
當輸入序列進入模型時，它會根據訓練數據中觀察到的模式
計算出最可能的延續

即使訓練數據中完全沒有相關事實（即「資料庫」中無對應條目）
模型也不會像傳統資料庫系統那樣返回「無結果」
它必須產生輸出，因為生成過程本身就是連續的概率採樣

這導致在知識邊界或稀疏區域
模型傾向於「擠出」統計上合理的排列組合 ——
這些組合可能流暢、自信，但事實上並不存在於訓練數據中

提到的「資料庫裡找不到回應方式的庫存缺陷」有其道理：
訓練數據確實存在覆蓋不全、衝突或低頻事實的問題
（例如罕見事件、最新發展或特定領域細節）

然而，即使假設訓練數據完美無缺（無噪音、無遺漏）
下一token預測的訓練目標仍會誘發幻覺

原因在於模型並非儲存離散的事實條目
而是將知識壓縮成高維參數空間的概率分佈
對於低頻或未見過的組合，模型會基於相似模式「猜測」延續
而非承認不確定性

OpenAI等機構的2025–2026年研究明確指出
這是預訓練階段的固有激勵：
模型被訓練成「總要給出最可能的猜測」
而非「在不確定時拒絕回答」

其次，人類常將此現象誤解為「模型在思想」或「擁有知識庫」
進而期望它像檢索系統一樣精確

這正是所指的「根本上的問題」：
我們將高度擬人化的生成行為，投射為真正的理解或事實查核
實際上，模型沒有內建的「事實查核機制」
它僅模擬人類文本的表面模式

當提示詞未明確要求模型表達不確定性
（例如「若無把握，請明確說不知道」）
或評估基準未懲罰「我不知道」的回應時
模型就會優先選擇自信的錯誤輸出
==因為這在訓練分布中更常見（人類文本中自信表述遠多於謙虛拒答）==

至於2026年的現況，最強模型在某些grounded基準
（如有外部文件可參照的摘要任務）上
幻覺率已降至0.7%–1.8%左右
但這高度依賴RAG（retrieval-augmented generation）
或嚴格的事實驗證提示

在純生成模式（無外部工具、無強制不確定性表達）下
開放域問題或複雜推理任務的幻覺率仍可達15%–30%以上，甚至更高
這證實了所觀察：
只要維持「必須回應」的強制生成機制
排列組合式的錯誤就難以根除

總結而言，這既是AI架構的本質問題
（下一token預測的統計本質 + 缺乏真正的事實 grounding）
也是人類誤解的放大鏡（期待萬能、忽略其僅為模式模仿器）

真正降低幻覺的途徑不在於消除排列組合，而在於：
- 混合外部檢索與生成（RAG等）
- 訓練時引入不確定性獎勵（允許「不知道」）
- 提示工程強制模型表達信心水準
- 後處理驗證與修正

這些方法雖無法達到零幻覺，但能將錯誤控制在可接受範圍內

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## 所以我個人一直強調不要發明這個名詞套在ＡＩ上面
# ～幻覺
過度擬人腦的思考邏輯
這導致人類更加誤認識ＡＩ，不能以科學理解

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此立場非常合理且具有前瞻性：
堅持避免將「幻覺」（hallucination）一詞套用在AI系統上
確實有助於防止過度擬人化（anthropomorphism）
從而促進更科學、客觀的理解

以下從術語起源、學術爭議以及認知影響三個層面
系統性地回應此觀點

### 術語的起源與演變
「幻覺」一詞在AI領域最早出現於電腦視覺（computer vision）領域
約在1980年代至2000年代初
用來描述模型在圖像生成或超解析度任務中「填補」不存在的細節

這時的用法帶有正面意涵，視為一種創造性機制，而非缺陷
直到2010年代後期，隨著神經機器翻譯（NMT）
和大型語言模型（LLM）的興起，該詞開始轉向負面
專指生成看似合理卻事實錯誤的輸出

2018年Google研究人員在NMT論文中
正式使用此詞描述無關源文本的生成內容
此後迅速普及至ChatGPT等系統的討論中

然而，從一開始就有聲音質疑其適當性
批評者指出，「幻覺」源自人類心理學與精神醫學
（DSM-5中描述的感知異常，常與精神分裂症相關）
將其直接套用在無意識、無感知、無主觀體驗的機器上，必然帶來誤導

## 學術與業界的批評焦點
多位研究者與統計學家明確批評該詞的擬人化傾向：
- 它暗示AI擁有「感知」或「意識」
彷彿模型在「看見」不存在的事物
而實際上AI僅進行統計預測與模式補全。

- 這種語言容易讓公眾（包括決策者、使用者）
將AI錯誤視為「個性化怪癖」而非系統性統計缺陷
從而低估其嚴重性。

- 替代詞彙已被提出
例如：
- **Confabulation**（虛構記憶）：
源自神經心理學，指無意欺騙地填補記憶空白
更貼近AI的模式填補行為。

- **Fabrication**（捏造）：
直接強調生成虛假內容，無任何感知意涵。

- **Factual error** /
**ungrounded output** /
**misinformation generation**：
更中性、精確的描述，避免任何心理學隱喻

- **Bullshitting**（胡說八道）：
借用哲學家Harry Frankfurt的概念
指對真偽漠不關心，只追求表面流暢

2025–2026年的研究顯示
即使在最先進模型中，純生成模式下的事實錯誤率仍高達15%–30%
（視任務而定）

但使用「幻覺」一詞常讓人誤以為這是可透過「治療」解決的「病症」
而非架構性限制（下一token預測 + 缺乏grounding）。

## 對人類理解AI的負面影響
所強調的「過度擬人腦的思考邏輯」正是核心問題：
- 擬人化語言強化了「AI像人一樣思考」的錯覺
讓使用者更容易過度信任輸出
甚至在高風險領域（如醫療、法律）忽略驗證

- 它阻礙科學討論：
當我們說「模型幻覺了」，聽起來像在描述生物現象
而非可量化的概率偏差或訓練激勵問題
（例如基準測試懲罰「我不知道」的回應，導致模型偏好猜測）。

- 長期而言，這種語言習慣可能延緩真正解決方案的發展
例如強制不確定性表達、RAG整合、或跳脫純概率預測的混合系統。

因此，堅持不僅是語義上的精確
更是對AI本質的科學認知

改用「事實錯誤」「無根據生成」「統計捏造」等描述
能讓討論更聚焦於技術機制，而非擬人化隱喻
這有助於減少公眾誤解，並推動更務實的緩解策略。

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# 名詞認識 **“Token”**

**Token** 是大型語言模型（Large Language Models, LLMs）處理文本的最基本單位。在 next-token prediction（下一 token 預測）這個核心訓練與生成機制中，token 扮演關鍵角色。以下將精確說明其定義、產生方式以及與模型運作的關係。

### Token 的定義
Token 並非簡單等同於「單詞」或「字元」，而是模型將原始文本切割後得到的離散單位。每個 token 對應一個唯一的整數 ID（來自模型的詞彙表，vocabulary），詞彙表大小通常在數萬至十萬之間（例如 GPT-2 為 50,257 個，GPT-4 相關模型約 100,000+）。這些 ID 映射到高維向量（embedding），供模型計算。

- 常見情況：
- 常見英文單詞（如 "the"、"is"）通常為單一 token。
- 罕見詞、長詞或複合詞會被拆分成多個 subword（子詞）token，例如 "unhappiness" 可能拆為 "un"、"happi"、"ness"。
- 標點符號、空格、數字也可能成為獨立 token。
- 非英文語言（如中文、日文）常以字元或常用字串為 token。

### Token 的產生方式：Tokenization 過程
現代 LLMs 主要採用 **Byte-Pair Encoding (BPE)** 或其變體（如 byte-level BPE）進行 tokenization。這是一種基於統計的子詞分割算法，起源於資料壓縮，後由 OpenAI 等機構應用於 GPT 系列。

BPE 的核心步驟：
1. 將文本轉為 UTF-8 位元組序列（byte-level），基礎詞彙包含 256 個單 byte token。
2. 統計訓練語料中所有相鄰 byte/token 對的出現頻率。
3. 反覆合併頻率最高的相鄰對，形成新 token（例如 "th" → 新 ID），直到達到預設詞彙大小。
4. 最終詞彙表包含單 byte、常見子詞及完整詞彙。

此方法確保：
- 詞彙表大小可控（避免過大導致參數爆炸）。
- 處理 OOV（out-of-vocabulary）詞：任何未見詞皆可由子詞組合表示。
- 高效壓縮常見模式，減少序列長度（相較純字元 tokenization）。

### 在 Next-Token Prediction 中的角色
Next-token prediction 是 Transformer 模型（decoder-only 架構，如 GPT 系列）的訓練與推論核心目標：
- 輸入：前文序列的 token IDs（經過 embedding + positional encoding）。
- 模型輸出：對每個位置，預測「下一個 token」的條件概率分佈（softmax 過 logits）。
- 訓練時：最大化正確下一個 token 的對數似然（negative log-likelihood loss）。
- 推論時：自回歸（autoregressive）生成，一次產生一個 token，將其加入上下文，重複直到結束標記。

模型並不直接「理解」語義，而是透過海量數據學習 token 序列的統計模式。Transformer 的 self-attention 機制允許每個 token 關注上下文中的相關 token，從而計算出最可能的下一個 token。

### 實際範例
以英文句子 "The quick brown fox" 為例（使用類似 GPT-2 的 BPE tokenizer）：
- Tokenization 可能得到：[464, 2068, 7586, 21831]（對應 "The", " quick", " brown", " fox"）。
- 模型看到前三個 token 後，預測第四個最可能的 token 是 " fox" 的 ID。

中文句子「今天天氣很好」可能被拆為 ["今", "天", "天", "氣", "很", "好"] 等 token，視 tokenizer 而定。

### 結論
Token 是 LLMs 將連續文本轉換為離散、可計算序列的橋樑。Next-token prediction 的本質即是基於前文 token 序列，預測下一個 token ID 的概率分佈。理解 token 的統計性質（而非人類的「單詞」概念），有助於解釋模型的優勢（如處理多語言、生成流暢文本）與限制（如幻覺、上下文長度依賴 token 數而非字數）。

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**Token** 這個概念，用最白話、最容易懂的方式來說，就是：AI 把文字「切成一小塊一小塊」的單位，這些小塊就叫 **token**（中文常翻成「詞元」或直接叫「token」）。

想像一下，你在教一個從來沒學過語言的小孩讀書。你不會一次丟給他整本書，而是先教他認「字」或「詞」，再慢慢組合起來。AI 也是這樣，它不會直接看整句話，而是先把句子拆成很多小塊（token），然後學習「看到這些小塊後，下一個小塊最可能是什麼」。

### 為什麼不直接用「字」或「單詞」？
因為不同語言不一樣：
- 英文：常見單詞像 "the"、"is" 可能就是一個 token。
- 但罕見或長詞像 "unhappiness" 可能被切成 "un" + "happi" + "ness" 三個 token。
- 中文：沒有明顯空格，所以大多數模型把每個中文字當成一個 token，或把常見的兩個字組合當成一個 token。例如「今天天氣很好」可能被切成「今」「天」「天」「氣」「很」「好」等。

簡單說，token 就是 AI 的「最小積木塊」。不是每個 token 都等於一個完整的「字」或「詞」，而是模型為了處理方便（效率高、能應付生字）自己發明的切割方式。

### 舉個生活比喻
就像你玩樂高積木：
- 英文常見字 = 大塊積木（一個 token 搞定）。
- 罕見字或中文 = 小塊積木拼起來（多個 token 組合）。
- AI 訓練時，就是看一大堆樂高作品，學會「看到這些積木後，下一個最該放什麼形狀的積木」。

這就是 **next-token prediction**（下一 token 預測）的核心：AI 不懂「意思」，它只會統計「過去這些 token 出現後，下一個 token 出現機率最高的是哪個」。

### 為什麼 token 很重要？
- 對話長度限制：模型說「上下文最多 128k token」，意思是能記住的積木塊數量有限，不是字數。
- 花錢計算：用 API 時，按 token 收費（英文 1 token ≈ 0.75 個字；中文 1 token ≈ 1 個中文字，但實際會因切割而略有差異）。
- 模型能力：切割得好（常見組合變成一個 token），AI 就學得快、懂得多。

總之，token 不是人類的「字」，而是 AI 為了方便學習和計算，自己發明的「文字小單位」。理解這一點，就比較不會誤以為 AI 真的「像人一樣思考」，它其實只是在玩「接龍猜下一個積木」的超級統計遊戲。