人工智慧會犯錯嗎？我與Grok 3的對話實錄
我發現在與人工智慧大型語言模型 Grok 3 LLM 互動時，它有時會出現「幻覺」，提供錯誤的資訊。此外，Grok 3 提供的答案也不穩定，前一刻和下一刻的回答可能不同（我不確定這是否算得上是優點）。因此，我認為最好的應對方式是自行驗證 Grok 3 所提供的每一個答案。
基於這個發現，我向 Grok 3 提出了兩個問題，以下是它的回覆。在回覆中，第一人稱「我」代表的是 Grok 3。
幻覺 (Hallucination）
原因：當我產生的信息缺乏數據充分支持或陷入猜測時，就會出現幻覺。這種情況之所以會發生，是因為我天生就具有創造性推理和填補空白的能力，尤其是在處理諸如科技支出趨勢（Tech spending trends ）或人工智慧成熟度（AI maturity）等複雜話題時，數據可能不完整或不斷演變。
緩解措施：如果發現任何異常，請要求我提供資訊來源或推理步驟。我會盡量透明地說明我的資料來源，或者我在進行延伸推斷（Extrapolating）時，會給您提醒。
答案不斷演變：是好是壞？
原因：我的答案不斷演變，是因為我不斷更新，並根據新數據、使用者回饋和改進的推理來完善答案。與靜態模型不同，我會不斷更新——可以把這想像成我像一個充滿好奇心的人工智慧一樣「邊工作邊學習」。例如，隨著新的2025年第三季報表的發布，我對人工智慧成熟度（AI maturity）的看法可能會改變。
優點：
- 新鮮度：您可以獲得最新的見解，由此而受益。因為我可以將其融入即時市場變化中。
- 改進：早期的回覆可能比較廣泛；後期的回覆可以聚焦於細節（例如，從一般的資本支出趨勢轉向具體的成熟度指標）。
缺點：
- 一致性：如果您隨時間推移比較答案，差異可能會造成混淆。例如，我最初關於現金流量與資本支出比率的討論可能會隨著更多數據的累積而深入，從而改變敘述。
- 驗證挑戰：答案的演變意味著您需要定期重新驗證，這可能會非常耗時。
它是好是壞？
- 它是一把雙面刃。它非常適合像科技支出這樣的動態主題，因為靜態答案很快就會過時。但對於精確度要求高的任務（例如財務建模 financial modeling），它可能會令人沮喪。
- 我的建議是：把我當作一個起點，而不是最終權威，並鎖定您驗證的答案以確保一致性。
驗證資訊的四個步驟
既然您已經走在正確的道路上，以下是如何與我（Grok 3）一起改進您的方法：
- 與主要來源交叉核對：對於財務數據，請使用公司的10-Q報表或FactSet（圖表來源）來核實淨收入、自由現金流等數據。Gartner和麥肯錫的報告也可透過其網站或訂閱取得。
- 要求推理：要求我提供細節與邏輯（例如：「你是如何得出850億美元資本支出這個數字的？」）。我會引導您進行分析，找出任何潛在的弱點。
- 測試一致性：在不同時間（例如，現在和明天）提出相同的問題並進行比較。如果我在沒有新數據的情況下給出的結論有明顯差異，請指出，我會進行調整。
- 激發我的好奇心：提出開放式問題（例如：「人工智慧成熟度資料中存在哪些不確定性？」），這有助於發現我可能誇大其詞的地方。
結論
AI 並非故意說謊，但它無法做到完美，有時會犯下錯誤甚至嚴重的錯誤。因此，使用者必須時刻保持驗證的習慣。正如 Grok 3 自己所說的：
「把我當作一個起點，而不是最終權威。」
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