避免 AI 亂回覆！8 招降 AI 幻覺＋5 個 Prompt 馬上套用

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，
如今即將踏入 2026 年， AI 幻覺依然是當前棘手的核心問題。
我們需要使用 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，
無論你是行銷人、內容創作者，或需要大量資料查核的企劃與研究工作者，
都能學會如何透過提示詞、上下文、來源查證、問題拆解等方法，
有效降低 AI 幻覺，讓 AI 真正成為可靠的工作夥伴！

AI 幻覺（AI Hallucination）是指大型語言模型（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

而 AI 的幻覺來源主要包括：

1. 模型本身的限制

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。
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，例如：

1. 模糊籠統的指令，容易讓模型亂補資訊
2. 指令範圍過大，例如同時在一個指令要求「市場分析、技術細節、財報解讀」，
   會使模型無法精準鎖定優先項目使得幻覺機率自然升高

3. 對話太長的偏誤放大

對話不是「一題一題獨立」，模型會被前文持續影響。
而早期的錯誤資訊，後面回答會當成「事實」繼續引用。
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。

降低 AI 幻覺的 8 個實用技巧

1. 把問題問小一點

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. 固定資料範圍

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

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 Prompt 中加入查核與交叉驗證機制

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 CRAAP 原則提高 AI 回覆的可信度

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？

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」等問題。

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. 選用專業領域專屬的 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

延伸閱讀：

• 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
• 3 大 AI 模型的幻覺比較：GPT、Gemini、Claude 差異

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. 永遠保留人工審查 Human-in-the-loop（HITL）

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」

防止 AI 亂回的 5 個最實用的 Prompt 技巧

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，你可以直接複製套用。

1. 提供清楚的上下文與範圍

• 指令範本：
  「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

1. 明確指明「蘋果公司」而非水果
2. 限制時間範圍，聚焦特定期間
3. 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。

完整範例點擊查看：如何避免 AI 幻覺？5 個最實用的 Prompt 技巧＋範例

2. 要求引用具體來源或依據

• 指令範本：
  「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

1. 指定可信機構
2. 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

• 指令範本：
  「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

1. 設定角色 → 回答專業且一致
2. 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

• 指令範本：
  「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：

1. 比較兩家公司過去一年的財務表現（營收與淨利概況）。

2. 說明其所在產業的市場現況與未來成長趨勢。

3. 列出各自可能面臨的三個主要風險。

4. 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

1. 將大問題拆成小步驟
2. 鎖定 AI 角色為「分析」，而非「下指令」

5. 鼓勵 AI 誠實說「不知道」，給它一個安全出口

• 指令範本：
  「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

1. 明確要求「不要亂猜」
2. 允許回答「不知道」或「資料不足」

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。
點擊觀看完整內文：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

總結：AI 幻覺無法消失，但你能大幅降低風險

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。
  
  

如果你是行銷人、內容創作者、PM、顧問，
在開始追求「用 AI 提升效率」之前，
先學會「如何跟 AI 安全合作」與「如何降低 AI 幻覺」，
才是真正保護自己與專業信用的第一步。

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Ridd

熱點行銷 SEO 文章寫手，擅長將複雜資訊轉化為條理清晰、易於吸收的實用型內容。
專研各式 AI 工具與 App 的操作與比較，站在初學者角度撰寫內容，協助讀者快速掌握操作技巧與資源選擇。