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    為什麼 AI 展示時都很厲害,但實際卻常常亂回答
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為什麼 AI 展示時都很厲害,但實際導入後卻常常令人失望
長度: 07:37, 瀏覽: 737, 最近修訂: 2026-09-16
AI 幻覺,這是目前以 Transformer 技術為基礎的生成式 AI 的根本問題,無法避免!

但為什麼計畫成果展示 or 業務介紹時,AI 都很厲害?
這其實是有技巧的,如果只上傳一份文件,而且問裡面有寫到的內容,
在 ChatGPT 3.5 這個「遠古時代」的模型,就有 90% ~ 95% 正確率。

但如果有多份文件,而且內容存在著不完整、重複、不一致等企業知識庫典型的問題時,就會出現史丹佛大學論文中提到的「RAG 檢索脆弱性」的問題 (註1),當然就一本正經的胡說八道囉。

因為 AI 只是一個很強大的機率模型,實際上的運作你可以把它想成是無腦的 copy paste,完全沒有理解和推理。

一旦我們只是看到表面的展示就貿然導入,
很可能會大失所望,讓投入大量的資源打水漂 (GenAI 鴻溝)。

xms+ AI 就完全不一樣,成功突破知識管理的痛點和避開 AI 幻覺的問題
  1. 隱性經驗危機
    每天 10 分鐘,透過「問」這個需求驅動,就能有效紀錄人大腦中的重要經驗,讓 AI 有內部的參考資料。

  2. 避開 AI 幻覺
    直接輸出人確認整理過的經驗,不讓 AI 生成,當然就不會有幻覺的問題。

參考資料:
  1. 生成式 AI 的 5 個根本限制
    評語
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    位置
    資料夾名稱
    AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
    上傳者
    蘇德宙
    單位
    台灣數位員工
    標籤
    檢索脆弱性, GenAI鴻溝, Transformer, 史丹佛, 隱形經驗, 避開AI幻覺
    建立
    2026-05-23 08:23:14
    最近修訂
    2026-09-16 08:44:41
    長度
    07:37
    1. 1.
      快速入門
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      需求、現況與突破
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      生成式 AI 的根本限制與風險
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      打造沒有 AI 幻覺的知識庫
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      應用 (1) ~ 用 AI 提升業績 20%
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      應用 (2) ~ AI 驅動的學習革命
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      採取行動 ~ 導入系統與建立制度
    8. 8.
      知識管理 (1) ~ 記錄經驗
    9. 9.
      知識管理 (2) ~ 維護資料
    10. 10.
      知識管理 (3) ~ 寫 FAQ
    11. 11.
      知識管理 (4) ~ 寫文件
    12. 12.
      操作教學
    13. 13.
      Q&A
    14. 14.
      補充 (1) ~ 數位轉型
    15. 15.
      補充 (2) ~ 其他應用