我問 AI 那家公司好不好、那個人是誰，它講得頭頭是道，結果一查全是它掰的！

先說結論：AI 最危險的地方，不是它不知道——是它「不知道，卻用知道的口氣講給你聽」。

情境：你想用 AI 省事，問它一個很正常的事實問題——「這家公司規模多大？」「這個人是什麼背景？」「這個數字大概多少？」

它回你一大段，條理分明、語氣篤定，看起來超專業。你想說 AI 這麼確定，那應該沒錯吧，就信了、甚至拿去做決定了。

然後你（或別人）不小心查證了一下——整段是它掰的。 公司規模它亂猜、那個人的背景它憑空編、那個數字它隨口給。而它從頭到尾沒有任何來源，只是憑對話裡的幾個字腦補，然後用「我很確定」的口氣講出來。

你氣炸：你不知道就說不知道啊！裝什麼專家！！！

這不是它故障。這是這類 AI 的一個根本毛病，有名字。

你缺的詞 = AI 幻覺（hallucination，自信地編造）

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為什麼它要「一本正經胡說八道」？（人話版）

你要理解一件事：這類 AI 的本質，是一台**「接下一個字」的超強機率機器**。它被訓練成「給出一個聽起來流暢、合理的回答」，而不是「給出一個誠實、查證過的回答」。

所以當你問它一個它其實不知道的事——它的預設反應不是「我不知道」，而是「生一段聽起來很合理的內容填進去」。因為對它來說，「講一段順的」比「承認不知道」更符合它被訓練的目標。它不是在騙你，它是分不清「我知道」和「我編得很像」的差別。

打個比方：這就像一個很怕冷場、又愛面子的朋友。你問他「那家餐廳好吃嗎？」他其實沒去過，但他不想說「我不知道」顯得沒用，於是憑餐廳的名字、招牌的樣子，掰了一段煞有其事的評論給你。他講得很有自信，你也信了——結果他根本沒吃過。AI 就是這個朋友，只是它博學一萬倍，所以掰起來更像真的，你更難分辨。

越是「聽起來合理」的假答案，越危險——因為你不會起疑。

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正確做法：一句話，逼它承認「不知道」

解法出乎意料地簡單有效：在對話開頭就立一條規矩——「不知道就說不知道，要猜就標明是猜的。」

你可以直接用這頁上面那個免費 prompt，它就是這個邏輯：先讓 AI 答應「沒依據就說不確定、推測要標註」，再開始問。加了這條之後，AI 會從「我一定要給個答案」切換成「我要給一個誠實的答案」——它開始願意說「這部分我不確定，建議你自己查證」。

再加兩個保命習慣：

• 凡是『可以被查證的事實』——公司、人物、數字、法規、日期——都當它可能在唬你，自己再查一次。 尤其是你要拿去做決定的資訊（求職、下單、投資、報告），多花三分鐘查證，勝過信了假資料出大事。
• 請它附上來源。 附得出來，你能自己點進去對；附不出來、或�none顧左右而言他，那這個答案的可信度就要打折。

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你會搜錯的關鍵字 vs 該搜的正確詞彙

你崩潰時會打的（搜不到）	該搜的正確詞彙
「ChatGPT 亂講話很有自信」	AI hallucination / AI 幻覺
「AI 編造事實怎麼辦」	confabulation / present guesses as facts
「怎麼讓 AI 誠實不亂編」	grounding /「不知道就說不知道」/ cite sources

把右邊那欄丟進 Google。這就是我們在幹的事——把你崩潰時打出來的那句「你在唬我喔」，翻譯成能找到答案的詞。

接下來我問你事實性的問題（例如某公司規模、某人背景、某個數字、某條法規）時，請遵守以下規則：
1. 如果你沒有可靠依據，直接說「我不確定 / 我沒有可靠來源」，不要用肯定語氣編一個聽起來合理的答案。
2. 如果你是在推測，必須明確標註「⚠️ 以下是我的推測，未經查證」。
3. 能附上來源就附，附不了就老實說附不了。
請先回我「好，我會照這個規則來」，然後我再開始問。