減少寫作中的 AI 幻覺：行之有效的實用方法

AI 模型有時會編造事實。這被稱為幻覺。要阻止這種情況，你需要三樣東西：明確的指令、可供比對的查證事實，以及一個雙重確認答案的系統。

隨著這些工具的使用日益普及，錯誤答案已成為一個更嚴重的問題。本指南向您展示具體、切實可行的方法，以立即減少這些錯誤。準備好建立一個更可靠的工作流程了嗎？讓我們開始吧。

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為什麼寫作中會出現 AI 幻覺

從本質上講，AI 寫作工具是一個複雜的模式匹配引擎。它在海量的文本上進行訓練，以預測序列中的下一個詞。若要深入瞭解其機制（以及出錯的地方），請參閱我們關於AI 寫作助手如何應用於學術寫作的說明。

這個過程創造了極其流暢的語言，但它並不能保證真實性。為了有效地使用這些工具，了解 AI 幻覺與錯誤資訊之間的區別至關重要。

當你向它提問時，它並不會從資料庫中檢索經過驗證的事實。相反，它會根據統計機率生成回應。

當提示詞模糊不清，或者主題需要特定的、模型根本不具備的最新知識時，問題就會隨之而來。

三個相互關聯的問題導致了大多數的幻覺：

• 模糊性問題。 寬泛或定義不清的提示詞給了 AI 太多的虛構空間。在沒有明確界限的情況下，它會用任何看似最連貫的詞語模式來填補空白，從而導致言之鑿鑿卻不正確的陳述。

• 知識鴻溝。 AI 模型的知識凍結在其上一次訓練更新時。它沒有與生俱來的能力去了解當前事件、最新數據或私人資訊。當查詢涉及這些領域時，模型往往會虛構一個符合它所知道的舊模式的答案。

• 過度自信錯誤。 這些模型旨在提供幫助並聽起來口氣肯定。在法律、醫學或技術規格等專業領域，它們可能會過度套用所學到的通用模式，從而創造出詳細但存在根本缺陷的解釋。

理解這一點是走向控制的第一步。由於 AI 自身無法區分事實與虛構，引導其精準輸出並驗證其內容的責任就落在了使用者身上。

用於準確性和控制的提示詞工程

精準的提示詞是您防範虛構資訊的第一道，也是最強大的防線。藉由消除模糊性並設定嚴格的規則，您能迫使其在您定義的框架內運作，這極大地減少了它虛構細節的能力。如果您需要更多結構化的框架和範例，我們的學術 AI 寫作提示詞工程指南對這些技術進行了擴展。

換個方式思考：像「解釋量子計算」這樣模糊的提示，等於是公開邀請模型用任何聽起來不錯的內容來填補空白。而強大的提示則會給它一個工作說明、截止日期以及要遵循的特定格式。

例如，比較以下兩種方法：

• 弱提示： 解釋氣候變遷。

• 強提示： 僅使用 IPCC 第六次評估報告的數據，列出導致氣候變遷的三個主要人為原因。以項目符號列表形式格式化答案，並附上一句話的解釋。請勿推測。

第二個版本奏效，是因為它做到了三件事：指定了來源（IPCC 報告）、定義了輸出格式（項目符號列表），並設定了明確的界限（「請勿推測」）。

可靠提示的關鍵技術：

• 分配角色： 以「扮演財務審計師」或「您是總結事件的歷史學家」開始。

• 限制來源： 告訴它要使用哪些資料庫、時間範圍或出版物。

• 規定格式： 要求提供表格、帶有引用的列表或逐步解釋。

• 設定明確限制： 使用直接命令，例如「不要包含個人觀點」或「僅使用上述上下文中提供的資訊」。

<ProTip title="💡 專家提示：" description="使用定義了來源範圍和輸出格式的結構化提示詞，以獲得更高的事實準確性" />

可靠提示的關鍵技術包括分配特定角色和規定格式。另一種有用的方法是使用思維鏈提示 (Chain of Thought prompting)，這會鼓勵模型逐步拆解其推理過程。

這會使過程變慢，但邏輯更清晰，且不易跳躍到錯誤的結論。調整溫度設定（通常降至較低的值，例如 0.2）也有助於執行以事實為主的任務。

這減少了 AI 詞彙選擇的隨機性，使它的回應更加一致和可預測。然而，完美的提示只是第一道過濾網。它打下了基礎，但您仍然需要檢查結果。

檢索增強生成 (RAG)：將 AI 錨定在數據中

檢索增強生成 (RAG) 解決了核心問題：AI 的內部知識有限，且可能已經過時。

解決方案很簡單，不要讓模型去猜測。相反，在它寫下任何字之前，給它經過驗證的文檔作為參考。

把 RAG 想像成讓 AI 做功課。當你提出問題時，系統首先會搜索連接的資料庫，例如您公司的內部報告、法律資料庫或最近的學術論文。

它會從這些真實來源中擷取相關段落，並將其提供給 AI，並附帶指令：「僅使用此資訊回答問題。」

這將過程從開放式的虛構轉變為受限的報告。模型的工作從「生成可能的答案」轉變為「從這些提供的外部事實中合成答案」。

一個簡單的比較展示了方法和結果的差異：

像 Graph-RAG 這樣的高級實施方案，利用知識圖譜來繪製實體關係，研究顯示在保持邏輯一致性方面，其表現優於標準 RAG。

對於實際應用，您一開始不需要一個複雜的系統。RAG 最簡單的形式是將來源文檔的文本直接複製並粘貼到您的提示詞中，然後要求 AI 僅根據該文本進行總結或回答問題。

更先進的工具可以自動將 AI 連接到即時資料庫或您自己的文檔庫。這種方法將目標從期盼 AI 正確，轉變為明確知道其資訊來源，從而使驗證變得可能。

為什麼人工驗證對 AI 安全至關重要

AI 系統可能會編造內容。人工驗證是在任何看到 AI 生成的內容之前，對照可信的真實源頭進行核對的過程。這一步至關重要，因為即使是最優秀的 AI 也會出錯。

《自然機器智能》(Nature Machine Intelligence) 的研究強調，人機協同（human-in-the-loop）驗證是最有效的防護措施，能顯著減少 AI 生成錯誤的傳播。事實查核並非可有可無；它是必不可少的。

為了追蹤您在此階段找到的合法來源，強烈建議使用文獻引文管理器。這能確保每個聲明都有真實且可追溯的文檔支持，而不是一個「虛構」出來的參考文獻。

這不只是粗略瀏覽文章，而是一個結構化、有條不紊的程序。

驗證工作流程如何運作

一個可靠的驗證過程遵循特定步驟：

• 交叉核對聲明。 每個重要聲明都應與至少兩個可靠來源進行比對。

• 追溯數據源頭。 不要相信 AI 對統計數據的總結。找出並閱讀原始報告或出版物。

• 檢查引文。 確保任何引用的來源確實存在，且 AI 準確地呈現了其內容。

• 標記無法確認的內容。 任何看似不確定或無法快速驗證的聲明，都要擱置一旁，以進行更深入的手動調查。

這種方法與學術界和新聞界用以確保準確性的研究工作流程如出一轍。

實用方法：信賴度標記

一種有效的方法是在驗證時，給每條資訊標記信賴等級。例如：

• 高信賴度： 經多個權威來源驗證。

• 中信賴度： 根據一個良好的來源看似準確，但仍需進行第二次核對。

• 低信賴度： 未經驗證、令人懷疑，或來自可疑來源。需要完全手動驗證。

這種標記系統建立了透明度。它確切顯示了文檔的哪些部分堅如磐石，哪些部分可能需要再次仔細查看，從而建立起對最終產品的信任。

歸根結底，道理很簡單：人工監督才是真正的安全網。沒有它，無論 AI 系統設計得有多完美，在複雜或不尋常的情況下，最終還是會犯下嚴重的錯誤。

<ProTip title="🔍 專家提示：" description="務必直接從主要來源驗證統計數據，而不是依賴 AI 總結" />

現實過濾器與約束系統

AI 常試圖填補空白，即便它不應該這麼做。現實過濾器是阻止這種情況的技術手段。它們強迫 AI 承認不確定性，並避免提出它無法支撐的說法。

在高風險的環境中，這些過濾器可以防止假新聞和錯誤資訊的傳播，確保數據驅動的內容保持客觀。

如果無法驗證資訊，系統應該被指示回應「數據不足」，而不是去猜測。

這個想法開始在開發者論壇和 X（前 Twitter）等平台上流傳。核心原則很直接：對 AI 進行程式設計，使其在缺乏資訊時明確說明，而不是盲目猜測。

基礎範例：約束提示詞

您可以用一個簡單的規則來指示 AI：

如果您無法驗證該資訊，請回覆「數據不足」，而不是靠猜測回答。

這一條指令只要一貫執行，就能大幅減少虛構內容。AI 不被允許去編造答案。

應用硬性約束

更先進的系統會使用特定的硬編碼規則：

• 任何展示的統計數據都必須附帶引用的來源。

• 任何提及的特定名稱實體（人名、公司名、地名）都必須經過驗證。

• 不允許有任何投機推測性的結論。

這些規則就像護欄。它們具體限制了模型生成聽起來合理但虛假或具誤導性之輸出的能力。

實際而言，這種方法顯著提升了技術領域或研究中 AI 生成內容的可信度。它用可驗證的準確性取代了虛假的完整性。

<ProTip title="⚠️ 提醒：" description="強迫 AI 承認不確定性，而不是用虛構的資訊來填補空白" />

記憶系統 vs 表面修復

阻止 AI 編造內容不僅僅是靠聰明的提示詞。要長期真正解決這個問題，您需要審視系統的記憶體。

當你評估如何選擇 AI 寫作工具時，請尋找能夠在長篇文檔中保持上下文連貫性的平台。

表面層面的提示工程忽略了更深層次的結構性缺陷，例如在多個推理步驟中累積的錯誤。

研究人員已經發現了一種「級聯效應」，即在複雜任務中，很大一部分幻覺源於模型丟失了對先前推理步驟的追蹤。

這不是一個理論上的缺陷，而是人們在使用 AI 處理複雜工作時遇到的真實問題。

可以這樣想：一個好的提示就像給傷口貼上繃帶；而記憶系統就像解決出血的根本原因。

一個好的記憶系統實際上有何作用

當 AI 具有記憶能力時，它能解決核心問題：

• 它會自始至終追蹤對話和任務。

• 它不會一直自我重複，或與五分鐘前所說的話相矛盾。

• 它的回應與它已經產生的內容保持一致。

表面修復無法解決哪些問題

表面層面的提示詞工程忽略了更深層次的結構性故障：

• 在多個推理步驟中逐漸累積的錯誤。

• 在漫長、詳細的工作流程中完全丟失上下文。

• 在新的對話中詢問相同的問題，卻得到不同且相互衝突的答案。

對於寫作，特別是對於研究、報告或任何長篇內容，這是至關重要的。為了使 AI 可靠，系統設計必須在一段時間內記住並追蹤上下文。沒有這個基礎，您只是在貼繃帶。

AI 內容審計與錯誤檢測

系統化的審計通過分析輸出的不一致性來識別幻覺。為了捕捉 AI 的錯誤，您需要一個系統。審計就是那個系統，一種掃描 AI 生成文本以發現不一致、邏輯跳躍和無根據聲明的方法。

它將 AI 寫作從一場賭博，變成一個可控、可重複的過程。

審計中需要尋找什麼

一個妥當的審計會實行幾個關鍵核查：

• 驗證每一個數據和統計數據。 先假設它們是錯的，直到被證明是正確的。

• 檢測內部矛盾。 文本是否存在自我矛盾的主張？

• 標記模糊或無支撐的聲明。 聽起來自信但內容空洞的句子。

• 檢查引用準確性。 引用來源是否真實存在，且它們是否確切說了文本所聲明的內容？

實用的驗證清單

使用一個簡單的表格作為指南能讓審核更具系統性。

這種結構化的方法是區分業餘級使用與專業、低風險 AI 內容創作的關鍵。這是在錯誤引發問題之前捕獲錯誤的品質控制步驟。

<ProTip title="🧠 專家提示：" description="在發佈前使用清單審計 AI 輸出，以發現隱藏的不準確之處" />

建立可靠的 AI 寫作工作流程

要從 AI 獲得可靠的結果，你需要一個流程。一個好的工作流程將生成、檢查和編輯整合到一個單一、可重複的系統中。這是一個流水線，而不是一次性的命令。

核心三步循環

• 生成。 從結構化、受約束的提示詞開始，告訴 AI 不能做什麼。

• 審計。 將輸出結果進行驗證。尋找不一致之處和無根據的聲明。

• 修正。 重寫那些不清晰、不可靠或聽起來不對勁的段落。

這種「建立-檢查-修正」的循環是專業 AI 錯誤修正的基礎。這便是團隊如何在不引入錯誤的情況下使用這些工具的方式。

在實際中如何運作

在實務中，單一篇內容可能會流經以下階段：

• 透過精心設計的提示詞進行草擬，以設定界限。

• 對照外部可信任來源驗證每一項關鍵聲明。

• 僅在事實確認之後，才定稿語氣和清晰度。

這種方法不僅僅是能揪出謊言。它還能穩定地提高 AI 輔助寫作的實際含義及準確性，從一開始就減少虛假陳述。

在胡說八道出現在你的文章前阻止它

你可能見過這種情況，輸出聽起來很自信，但總覺得哪裡不對勁，無法完全信任它。這種懷疑會拖慢你的腳步。這是一個切實存在的問題。

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未來的方向是建立一個簡單的系統，使提示詞清晰，且每個聲明都得到檢查，並藉由 Jenni 等工具幫助您在不失去主導權的情況下保持一致。它不會取代您的判斷力，但它能讓您更容易在早期發現錯誤並保持寫作的準確性。