我們得先釐清一個迷思：AI幻覺其實是它「創造力」的一體兩面。如果一個模型完全不會產生幻覺，那它大概也失去了歸納和發想新點子的能力，充其量只是個搜尋引擎。這才是導入 AI 時最棘手的地方：我們既需要它的創意來寫文案，又害怕它在客服和法務環節失控。所以，老實說，這篇文章的核心不是教你如何「杜絕」幻覺——那既不切實際也沒必要。重點是學會如何「管理」AI幻覺。這不只是技術問題，更是一個「人機協作」的流程設計問題。我們必須在 AI 負責草稿、人類負責決策之間，建立起一道清晰的防火牆。
為何會發生：提示裡的角色/主詞不清，且公關語料常出現「榮獲、入選」等模板，模型沿用套話。
為何會發生：知識缺口＋語氣自信＝高風險AI幻覺。
為何會發生：模型傾向一般化與友善化答案。
為何會發生：模型是語言生成器，不是即時查詢量工具，會依語感組出「看起來像真實」的詞。
為何會發生：語意強度在不同語言有隱含規範差異，模型優先自然度。
解法：
為何會發生：摘要模型偏好整體可讀性，會自動「修飾」，產生AI幻覺。
解法：
為何會發生：開放式生成，缺乏嚴格邊界與知識庫綁定，產生AI幻覺。
解法：
為何會發生：模型把頻繁出現的敘述誤當可信來源，產生AI幻覺。
解法：
為何會發生：模型擅長語言，不懂統計設計；看見時間序列就傾向講「因果」。
解法：
實務上，我們採用一個「人機分工」的操作模式：
什麼是 AI 幻覺？
AI 幻覺是指生成式模型在沒有足夠依據時，仍以很流暢、很有自信的口吻，產生不正確、無關或被誇大的內容。原因多半出在：資料缺口（或已過期）、指令含糊、訓練語料本身帶偏誤，再加上模型天生偏好把「看似合理的下一句」補齊，它是語言的機率預測器，不是事實查核機。結果就會出現捏造型號、擴張承諾、把相關性寫成因果、錯置來源等錯誤。要降低AI幻覺，核心不是「寫得更像人」，而是縮小自由度與強化依據：只用已知來源、允許「不知道就說不知道」、把抽取與生成分步做，再加上人為覆核與平台側的拒答/交接護欄。常見AI 幻覺案例：
以下是用行銷、客服最常見的 9 個真實場景，逐一拆解「它怎麼誤導你」與「怎麼補救」AI幻覺：1）品牌故事改寫過頭：把客戶案例寫成了自己得獎
情境：要 AI 把品牌沿革潤飾，結果模型把合作夥伴的獎項寫成品牌自己的。為何會發生：提示裡的角色/主詞不清，且公關語料常出現「榮獲、入選」等模板，模型沿用套話。
解法：
- 在提示中鎖定可用素材：「僅可使用以下年表與得獎清單，嚴禁推測」。
- 要求逐條來源對齊（source grounding）：「每段落後方以（來源：檔名/連結）註記，無來源則標註（待補）並留白。」
- 交付前用人工點對點比對品牌年表與新聞稿。
2）產品規格比較文：幫你「補」了不存在的型號
情境：比較三家競品功能，AI 自動補齊表格，連型號都寫得頭頭是道。為何會發生：知識缺口＋語氣自信＝高風險AI幻覺。
解法：
- 僅允許引用官方產品頁與你提供的型錄；提示中加入「若找不到資料，表格該欄以『—』顯示」。
- 分離「生成」與「查證」兩步：先產出草表，再用人工或爬到的原廠頁面校對後上線。
- 在文內加註「規格以原廠公告為準」，降低讀者誤用風險。
3）FAQ 自動產生：把政策條款寫成承諾
情境：客服中心把「活動注意事項」丟給 AI 變 FAQ，結果生成「七天無條件退貨」，而原文其實是「拆封不退」。為何會發生：模型傾向一般化與友善化答案。
解法：
- 提示中加入負面約束：「不得擴張權益或承諾，需逐條引用條款編號。」
- 讓 AI 先做條款抽取（NLP 任務），再重述；抽取→重述兩階段可以降低擴張敘述的機率。
4）關鍵字研究：生出一堆沒人搜的漂亮詞
情境：AI 給了一長串「高意圖關鍵字」，貼上去卻發現幾乎零量。為何會發生：模型是語言生成器，不是即時查詢量工具，會依語感組出「看起來像真實」的詞。
解法：
- 把 AI 當輔助發想，最終列表必須以 Search Console/關鍵字工具驗證。
- 提示加入驗證步驟：「請標示 需驗證 與建議的測試 Landing。」
- 用 A/B 測試小額投放驗證詞組成效，再擴張內容產製。
5）多語系翻譯：把合規用語翻壓成日常口語
情境：把隱私條款翻成地區語言，AI 為求通順，改寫了「得／不得」的法律強度。為何會發生：語意強度在不同語言有隱含規範差異，模型優先自然度。
解法：
- 為法務文本建立專有名詞詞庫與固定句型（不得＝may not…），提示中要求「保留法律強度」。
- 對高風險段落採雙欄呈現（原文｜譯文）＋法務覆核。
6）客訴總結：AI 把負面轉成「可圈可點」
情境：彙整客服通話逐字稿，AI 用正向語氣淡化嚴重性，內部會議誤判風險等級。為何會發生：摘要模型偏好整體可讀性，會自動「修飾」，產生AI幻覺。
解法：
- 先做情感／實體抽取（NLP）：把「延遲 3 天」「退款要求」等硬訊號抓出來，再交給 AI 撰寫管理摘要。
- 要求輸出原句引用與事件計數（幾通、比例）以拉回客觀度。
7）客服聊天機器人：亂「自發補償」或給錯流程
情境：使用者問「延誤怎麼辦？」Bot 回「我們會補償 200 元」，但公司政策根本沒有。為何會發生：開放式生成，缺乏嚴格邊界與知識庫綁定，產生AI幻覺。
解法：
- 以檢索增強（RAG）綁定最新版 SOP/政策；提示中限制「僅回覆文件中存在的步驟，缺文檔則轉人工」。
- 設計「無答案也合理」的回覆模板，避免模型硬掰。
- 在平台側（如 Vertex AI 這類）設定安全護欄／拒答條件與人工接手閾值。
8）競品監測：把網友猜測當官方消息
情境：AI 自動整理社群傳聞，產出「競品將於 Q4 漲價 15%」的結論。為何會發生：模型把頻繁出現的敘述誤當可信來源，產生AI幻覺。
解法：
- 將資料分級：「一手（官網/年報）＞二手（媒體）＞三手（論壇）」，摘要時不同權重輸出。
- 對於三手訊息，強制加註來源與日期，並在結論層級用「可能／未證實」語句。
9）數據歸因分析：用文字把相關性寫成因果
情境：AI 閱讀 Looker Studio 報表後說「直播導致轉換率提升 32%」。為何會發生：模型擅長語言，不懂統計設計；看見時間序列就傾向講「因果」。
解法：
- 只請 AI 做「描述」別做「判案」：先讓它指出趨勢、峰值、異常就好，禁止寫因果。
- 要判定「因為…所以…」，得靠實驗設計或對照組來驗證，生成模型的強項是模式與預測，不是因果推論。
如何降低ＡＩ幻覺？
1）把「可說的範圍」畫小一點：把可用資料與語氣邊界講清楚，並在產生前先給它正確且相關的依據與固定格式，讓模型有可走的軌道、不必自己亂補。這做法呼應 Google Cloud 的建議：限制可能輸出、只用與任務相關的來源，並用範本與明確偏好來引導模型降低AI幻覺。2）把「理解」與「生成」拆開：先做 NLP 的抽取/分類，後做自然語言生成，減少擴張敘述。
3）流程化驗證：用人（法務/產品/營運）在關鍵段落覆核；用平台層的權限與模型治理工具，建立拒答與交接的安全網。
結語
AI 會把句子寫得漂亮，但它不等於「知道真相」。行銷與客服真正要的是可被追溯、能負責任的回答。做法不是把模型關到更小的籠子，而是把資料邊界畫清、驗證流程前移，讓它在不知道時可以坦白說不知道，該轉人工就轉人工。這樣做，AI幻覺自然下降，內容產線也更穩。實務上，我們採用一個「人機分工」的操作模式：
- AI 負責：根據授權知識庫描述趨勢與事實、生成草稿、比對已知政策（RAG 連結最新版 SOP/政策，必要時用微調吸收品牌語氣與專有名詞）。
- 人負責：歸因與決策，對高風險段落（法務、價格、承諾）做覆核；當證據不足，允許拒答或交接。
- 流程負責：平台側設定「只答文件裡有的」、「否則轉人工」、並保留來源註記與時間戳，讓每句話都有依據。
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