- ChatGPT 根據機率而非事實生成文本，即使聽起來非常令人信服，也會導致幻覺和錯誤。
- 最常見的錯誤包括捏造資料、遺失上下文、語氣問題、偏見以及對最新知識的理解不足。
- 提問方式對答案品質影響很大；含糊不清、缺乏背景或範例的提示會造成更多錯誤。
- 使用可靠來源進行驗證、手動審核和風格調整是確保在專業環境中安全使用 ChatGPT 的關鍵。
自2022年底問世以來， ChatGPT已成為人們撰寫訊息、解答問題和尋求技術協助的首選工具。然而，它的巨大成功也伴隨著一個令人不安的現實：它並非完美無缺；它也會犯錯，有時甚至會過於自信。儘管西班牙已有數百萬用戶在使用ChatGPT，但數據顯示，每日使用率僅為一小部分，這主要是因為它尚未建立起人們預期的信任度。
許多用戶認為，ChatGPT雖然非常有用，但有時會捏造數據、自相矛盾、誤解上下文，或表現得好像它知道的比實際上更多。此外，它還存在其他一些實際缺陷：服務過載、觀點變化過快、難以理解反諷以及數學或專業推理能力不足。了解這些限制是有效使用ChatGPT的關鍵，避免陷入「人工智慧說的就是真的」的誤解。
即使ChatGPT聽起來很有說服力，但它為什麼是錯的
首先要理解的是，ChatGPT 的設計目的並非“探尋真相”，而是預測字詞。它是一個語言模型，基於訓練過程中累積的所有信息，計算出最有可能符合你問題的詞語組合。這意味著它優先考慮的是流暢性和表面上的連貫性，而不是嚴格的事實查核。如果你想了解類似模型之間的比較，可以看看Claude、ChatGPT 和 Gemini 之間的差異。
這種運作方式導致了臭名昭著的人工智慧「幻覺」——即編造出聽起來無比合理的答案。它可以引用根本不存在的研究，提及從未通過的法律，或詳細描述完全虛構的歷史案例，而且自信滿滿，讓人難以質疑。從表面上看，它像是一部百科全書，但實際上它只是在對語言模式進行推論。
分析這些模型的專家堅持認為，我們必須避免擬人化：ChatGPT 並不“知道”，它沒有信念或意圖，它只是生成文本。作為一種生成系統，無論其開發者如何透過更新和強化訓練來改進模型，它都必然存在誤差。
在行銷、顧問、醫療保健、財務、數據分析等專業領域，這會帶來直接後果：如果沒有人工監督和可靠來源的驗證，就存在基於錯誤數據或誤解做出決策的風險。該工具可以顯著提高工作效率，但如果使用時缺乏關鍵的過濾機制，也會放大錯誤；為了更好地理解人工智慧結合應用的前景和風險，進行治理和控制方面的培訓至關重要。
對 ChatGPT 的不信任、實際使用情況以及知識局限性
在西班牙進行的調查顯示，相當一部分使用者承認他們並不完全信任 ChatGPT 的回答。事實上，相當一部分用戶表示「對生成的答案缺乏信心」是他們不經常使用該工具的主要原因。這並不奇怪：雖然它通常是正確的，但偶爾也會犯嚴重的錯誤，所以人們往往會對其結果持保留態度。
最令人驚訝的一點是該模型知識庫的時間限制。經典版本的模型所使用的資料訓練到2021年左右，這意味著它對近期發生的事件、法律法規的變更、技術進步以及新出現的公眾人物缺乏了解（甚至完全不了解）。它可以根據過去的模式「推測」應對措施，但無法即時監測本週發生的事情。
這種缺陷在一些專業領域尤其明顯：例如最新的法律法規、前沿醫學、高度專業的技術領域，或是特定國家的國情。在這些情況下，即使ChatGPT的答案寫得無可挑剔，它們提供的也往往是不完整、膚淺，甚至是錯誤的。
因此，許多專家建議將其用作草稿產生器或模板，切勿將其作為唯一的參考資料。其理念很明確：它透過建立框架、總結要點或提供想法來節省時間，但您應該根據自身知識和已驗證的外部資源來審查、比較和調整內容。
回答中常見的錯誤：從事實到措辭
除了幻覺和缺乏近期知識之外，ChatGPT 的回覆中還會出現一系列常見錯誤。有些錯誤純粹與內容相關，而有些則影響寫作風格或對上下文的理解。了解這些錯誤有助於判斷何時應該保持警惕，或要求 ChatGPT 重新措詞。
專家最常提到的缺陷之一是它能夠扭曲可驗證的事實。這意味著它可能會錯誤地處理數字、日期、專有名詞或因果關係，而這些資訊只需在資料庫或官方來源中進行簡單的搜尋即可輕鬆驗證。當被要求提供訓練資料中不常見的非常具體的細節時，這個問題會變得更加嚴重。
不完整的回覆也很常見，往往無法滿足您的要求。它們可能遺漏重要部分，不符合您要求的格式，或忽略您問題中的關鍵細節。有時，這種情況的發生是因為模型會優先考慮它認為最相關的內容，而忽略其他部分。
另一個問題是，ChatGPT 幾乎試圖回答所有問題，即使它掌握的資訊不足。它不會明確地說“我不知道”，而是經常給出含糊不清、語無倫次的回答。這對於缺乏耐心的使用者來說很方便，但在需要精確回答的情況下卻很危險。
從語言層面來看，西班牙語的品質也比英語有所下降。語法錯誤、主謂一致錯誤、標點符號問題、不自然的表達方式都更多。此外，一些典型的AI「慣用語」也反覆出現，例如「不僅…而且…」、「從…到…」等結構，以及「令人興奮的」或「學習」等詞語的過度使用，這些都立即暴露了文本是由模型生成的。
語境、語氣和自然語言理解的問題
ChatGPT 的一個特別棘手的問題是它難以理解脈絡、文化或歷史時刻的細微差別。當你問它一些需要將其置於特定現實情境中的問題時——例如，當地的政治局勢、特定的社會規範或非常本土化的文化參照——它往往會給出過於籠統、含糊不清或無關的答案。
例如，當回覆的語氣與您要求的不符時，這一點就很明顯。即使您明確表示想要諷刺、挖苦或非常口語化的表達，該模型通常也會保持中立、有禮貌且略顯籠統的語調。而且，當它試圖模仿諷刺或挖苦的語氣時，可能會顯得笨拙，誤解您的意圖，並給出與您想要表達的幽默意味完全無關的回應。
在長時間的對話中，會出現另一種類型的故障：上下文遺失。 ChatGPT 管理的詞元數量有限（類似於主動記憶）。當互動持續進行時，最初說的一些內容會消失在「心理空間」中，模型開始忘記重要的細節，自相矛盾，或重複先前已經解釋過的解釋。
這常常會導致自相矛盾的情況，例如“你之前說的是A，現在又說的是B”，或者回答與之前的對話脫節。一個避免這種情況的好方法是，讓他們定期用幾句話總結目前為止達成的共識，並將這些總結作為提出新問題的背景。
此外，當使用者的語言表達混亂或寫作程度欠佳時，模型可能會給出生硬或不自然的答案。如果提示訊息在一句話中混雜了多個主題、缺少標點符號或包含嚴重的拼字錯誤，聊天機器人誤解問題並給出與使用者真正想了解的內容不符的回答的可能性就會增加。
風格缺陷：帶有人工智慧「氣息」的文本
那些每天從事數位寫作的人已經發現， ChatGPT 生成的文本中存在一系列反覆出現的模式，以至於這些模式已經成為「這是 AI 寫的」的明顯標誌。雖然這些模式在審校過程中很容易糾正，但識別它們仍然很有價值，可以避免你的內容聽起來像是抄襲的；此外，還有一些工具，例如可以阻止 ChatGPT 和其他 AI 生成內容的擴展程序，可以幫助檢測這些模式。
其中一個壞習慣是系統性地使用「不僅…而且…」之類的句式。這些句式本身沒錯，但如果在同一篇文章中反覆出現，就會顯得冗長乏味，缺乏人情味。人工智慧經常使用「從X到Y」這樣的組合來列舉主題、等級或益處的範圍，也存在同樣的問題。
另一個典型特徵是過度使用「激動人心的」、「學習」、「發現」或「豐富的體驗」等字眼。這些字詞本身沒錯，但如果幾乎每個段落都重複使用，文章就會顯得空洞、誇張，而且不太適合實際的受眾。最好用更具體、更貼合你意圖的詞彙來取代它們。
人工智慧的影響在標題中也顯而易見，每個單字的首字母都大寫，這在英語中很常見，但在西班牙語中卻不常見。西班牙文通常只將首字母大寫，只有第一個單字和專有名詞的首字母才會大寫。修正這一點大大提升了內容的視覺效果，使其看起來像是出自真人之手，而不是由遵循盎格魯-撒克遜語言慣例的多語言模型所寫。
最後，人工智慧生成的文字往往語氣平淡、中性且缺乏人情味。它們缺乏人類寫作者會使用的那些特有的填充詞、恰到好處的口語表達或微妙的幽默感。因此，根據你的品牌調性或你自己的說話方式來調整文字風格——例如添加比喻、輕鬆的玩笑或貼近生活的典故——至關重要，這樣才能避免內容看起來像是從聊天記錄中簡單地「複製貼上」過來的。
使用 ChatGPT 進行資料分析和技術任務時常見的錯誤
當使用 ChatGPT 作為Excel、Power BI、SQL、Python 或其他資料分析工具的助手時，失敗不僅取決於模型本身，還取決於使用者與模型的交互方式。許多分析師在規劃階段會犯一些錯誤，從而降低最終解決方案的品質。
最常見的錯誤之一是在提出請求時過於籠統或模糊。諸如「幫我做個分析」、「編寫一個 SQL 查詢」或「幫我使用 Power BI」之類的短語幾乎沒有提供任何上下文，因此模型只能傳回基本範例、通用範本或假設，而這些很少能與實際問題相符。
另一個非常常見的錯誤是不提供範例資料或解釋表結構。如果不了解你的表格有哪些欄位、包含哪種類型的資料以及它們之間的關係，ChatGPT 只能提供近似的程式碼。一旦你嘗試在你的環境中運行它，你就會開始遇到欄位名稱錯誤、資料類型不相容或過濾器定義不明確等問題。
不明確指定所需細節或複雜程度也很常見。如果您是初學者，只想獲得循序漸進的解釋，模型可能會返回過於技術性的內容。如果您是尋求高級優化的專家，它可能只會提供一些淺顯的解決方案。明確您的技術水平可以避免很多來回溝通。
最後，許多用戶傾向於一次性要求所有功能，例如完整的儀表板、全域報告、KPI、細分、按鈕等等。結果通常是收到冗長的回复，難以理解，實施起來也十分複雜。更有效率的做法是將問題分解成小步驟，分階段地解決問題；如果您需要將人工智慧與辦公室應用程式整合的實用指南，請參閱如何在 Excel 和 Word 中使用人工智慧。
不一致、回應變化和服務飽和
另一個令人費解的現像是，如果你在一段時間後再次提出同一個問題，ChatGPT 有時會改變它的答案。雖然整體含義通常保持不變，但細節、細微差別或論證方式可能會有所不同。這是由於模型的機率特性造成的：它並非總是生成相同的文本，而是探索不同的可能組合。
對於非正式用途，這通常不是一個嚴重的問題，但在需要可追溯性或一致性的環境中（例如，技術文件、客戶服務回應、內部報告），審查、標準化並根據人工審查 AI 輸出結果建立穩定的模板非常重要。
在服務層面，該工具的流行也帶來了一個反覆出現的問題：伺服器過載。在尖峰時段，存取可能會受到限制，回應時間會變長，甚至偶爾會出現錯誤，導致對話中斷。儘管最新版本的系統試圖更好地管理負載，但使用者體驗並非總是完美無缺。
此外，在某些情況下，尤其是在提示訊息含糊不清、表達不清或將多個主題混雜在同一句話中時，系統會偵測到拼字、文法和標點錯誤。模型會盡力「猜測」您的意思，但結果可能會出現格式混亂、需要仔細檢查的奇怪文字。
所有這些都進一步印證了盲目依賴與人工智慧的單次對話是不明智的。如果答案不合適，明智的做法是重新措詞、要求澄清或要求另一個版本，而不是想當然地認為第一個答案就是最終的正確答案。
使用者感知誤差：我們對 ChatGPT 的（錯誤）期望
並非所有問題都源自於模型本身的缺陷：相當一部分問題源自於使用者的錯誤預期。人們往往傾向於將人類的能力投射到人工智慧身上，而人工智慧並不具備這些能力，這導致了頻繁的誤解。
一個非常常見的錯誤是將語言的精確性與真理混為一談。因為文字寫得流暢，我們就想當然地認為內容是正確的。但我們已經看到，模型的首要任務是建構連貫的句子，而不是保證事實的準確性。這種權威性的錯覺會增加人們不加質疑地接受虛假數據的風險。
人們常常低估提問方式的影響。光改變幾個詞，就能徹底改變受訪者的回答方式：哪些資訊會被強調，哪些資訊會被忽略，以及他們會給予哪些解讀。認為「我怎麼問都無所謂，人工智慧已經理解我的意思了」是另一種嚴重的自欺欺人；為了提高結果，一份提問指南會非常有幫助。
許多用戶也傾向於將形式上的互動解讀為人性化的表達。當模型道歉、說「我理解您的擔憂」或使用熟悉的表達方式時，它似乎表現出同情和理解，但實際上，它只是在複製語言模式。這種對另一端「人」的虛假感知會讓我們過度信任它。
最後，人們常常以為ChatGPT 會記住其他會話中的個人規則或細節，但實際上它的記憶僅限於當前對話（除了某些特定的持久記憶功能，這些功能本身也有限制）。每次新的聊天幾乎都是從零開始，因此你必須重新解釋上下文、風格指南或你希望它遵守的限制。
回應中的偏見、過濾機制與倫理限制
使用者經常忽略的另一個面向是，ChatGPT 的回答既不中立也不完全自由。它的輸出結果會受到訓練資料的影響——這些資料本身就包含文化、性別、地理和意識形態方面的偏見——也會受到其創建者為了減少問題內容而添加的過濾器和規則的影響。
即使嘗試減輕刻板印像或人類偏見的影響，這也會導致回復中可能出現刻板印像或偏見重現的情況；此外，當模型檢測到敏感話題（例如健康、政治、虛假信息、安全等）時，它可能會拒絕回答、轉移話題或給出非常籠統的回复。它並非“預言家”，而是一種受使用政策限制的工具。
此外，由於他們無法清晰區分普遍規律和例外情況，因此很難理解圖像、數據或示例何時才能代表現實。這一點在多模態模型中反覆出現的視覺錯誤中有所體現：例如，時鐘總是顯示10:10，因為這是廣告照片中最常見的時間；又如，由於右撇子的圖像占主導地位，因此難以準確描繪左撇子寫字。
這類結構性錯誤表明，人工智慧繼承並放大了它在網路上看到的資訊分佈，而不是從零開始推理世界應有的樣子。這就是為什麼它有時無法準確區分異常和正常情況，從而限制了它在面對罕見案例時的判斷能力。
在企業環境中，所有這些都會對聲譽、合規性和風險管理產生顯著影響。一條帶有偏見的內容或一條措辭不當的建議都可能在社群媒體上迅速發酵，影響品牌認知，甚至與資料保護、平等或真實廣告等相關法規相衝突。
最大限度減少 ChatGPT 錯誤的最佳實踐
鑑於這種情況，解決辦法並非停止使用該工具，而是學會接受其局限性並儘量減少其錯誤。以下幾本實用指南在日常生活中，無論個人生活或職業生涯中，都非常有幫助。
第一步是與其他可靠來源核實重要訊息，尤其是在您打算發佈內容、制定策略決策或處理敏感話題時。將數據與官方文件、權威研究或專業資料庫進行比對仍然至關重要；在專業領域，對人工智慧模型進行自動化測試有助於檢測回歸和錯誤。
第二步是提高提示的品質。具體化、提供背景資訊、明確目標、標明細節程度以及指定輸出格式（提綱、表格、列表、語氣、長度等）都能顯著提升回复的有效性。你的指示越清晰，模型就越難透過編造內容來填補空白。
第三，培養批判性思考和掌握所處領域的相關知識至關重要。你對這個領域了解得越多，就能越快發現人工智慧輸出中的不一致、遺漏或偏見。你不需要成為所有領域的專家，但也不應該完全依賴機器的判斷。
最後，建議在使用產生的文字之前，先對其進行調整和人性化處理。調整語氣使其與你的語氣或品牌風格相符，刪除人工智慧常用的填充詞，檢查拼字和語法，並重新組織結構以使其更流暢，這些都能讓內容從「機器人式」的生硬之作，變成真正能與受眾產生共鳴的作品。
如今，要精通 ChatGPT，就必須了解它的優勢和劣勢，充分利用其強大的創意生成和節省時間的能力，同時建立清晰的篩選、審核和標準，以避免陷入錯覺、偏見或語境錯誤。明智地使用，它是強大的助力；而濫用，則可能成為問題和錯誤決策的隱患。
