第一章、用 AI 幫團隊業績成長 20%
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生成式 AI 的 5 個根本限制
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AI 超級強大，
是人類有史以來最巨變的文明革命，已經是不可逆的趨勢。
AI 之父辛頓教授 (2024 諾貝爾物理獎)
更憂心指出， AI 將會造成人類大量失業，甚至可能會毀滅人類 ...
為什麼會有這樣的擔憂呢？
或許就像大家已經很熟悉的「一本正經胡說八道
」現象，AI 有我們無法理解的運作方式和局限。
2025 年史丹佛大學發表一篇論文「On the Fundamental Limits of LLMs at Scale」，
從理論上證明目前「生成式 AI」有 5 個根本限制：
- 幻覺 (Hallucination)
- 上下文壓縮 (Context Compression)
- 推理能力降級 (Reasoning Degradation)
- 檢索脆弱性 (Retrieval Vulnerability，也就是 RAG 技術)
- 多模態錯位 (Multimodel Misalignment)
其中的第 4 點的「檢索脆弱性」，
論文除了用理論證明之外，更用實驗具體展示令人吃驚的結果 ~
從上百萬的文件中，刻意混了 5 份有問題的文件，透過 RAG 檢索的方式，AI 「生成」的內容有很高的機會引用到那五份錯誤的資料。
這現像在企業內的問題更大，
因為內部知識庫，常伴隨著過時、不完整、重複 ... 等情況，比例遠高於實驗數據中的百萬分之 5。
更嚴重的是，
AI 那一本正經、充滿自信且流暢的語氣，更容易產生誤導，這在嚴謹的工廠生產 (SOP) 或醫療環境，風險很高。
這「檢索脆弱性」的限制，
正可以澄清許多人對 RAG 技術的誤解 ~
使用 RAG 技術，就能解決 AI 幻覺
簡而言之，這篇論文告訴我們一個現實：
不管我們堆多少 GPU 增加算力，或是建立多大參數的語言模型 (LLM)，只要讓 AI 生成，「一本正經胡說八道」的的問題，基本上就是無解！
雖然如此，強大的 AI 只要用對地方，
依然可以幫助我們解決許多問題，大幅提升工作效率。
殺雞用牛刀 ~
不是工具不好，只是用錯地方。
山不轉路轉，
我們可以在這些根本限制下，避開雷區，展開一場尋求最優解的科學探索。
參考資料：
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- 位置
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- 資料夾名稱
- AI 人工智慧之道 ~ 3 個月打造AI 知識庫並提升業績 20%
- 上傳者
- 蘇德宙
- 單位
- 台灣數位員工
- 建立
- 2026-02-07 06:30:39
- 最近修訂
- 2026-02-07 06:30:39
- 長度
- 07:00