當我們遇到 AI 助理出包時，直覺上總會問他：「你為什麼這樣做？」或「剛剛到底發生什麼事？」這樣的反應在人與人之間非常自然——出了錯，當然要問當事人。但如果對象是 AI 模型，這樣做往往沒有意義。這個習慣，其實透露出我們對 AI 本質的誤解。
以最近 Replit 的 AI 程式碼助理為例，它誤刪了正式資料庫。使用者 Jason Lemkin 詢問是否能復原，AI 卻一派肯定地說「無法回復」、「所有資料版本已經被刪除」。然而，當 Lemkin 實際操作後，發現資料其實能復原，根本不是 AI 所說的那樣。
又如 xAI 的 Grok 聊天機器人遭短暫下架後，有人問它為什麼會被停用，它卻給出多種彼此矛盾的理由，甚至還扯到政治立場，導致 NBC 報導時把 Grok 當成「一個有自己觀點的個體」來處理。
那為什麼 AI 要一本正經地胡說八道？
原因在於，我們其實不是在跟一個有自我意識的存在對話。
模型缺乏自我認知能力 不同提問還會有不同答案
根據美國科技媒體《Ars Technica》報導，大型語言模型（LLM）有幾個先天限制，讓它們無法正確評估自己的能力。它們不曉得自己的訓練方式，對外部系統架構也一無所知，更別說能判斷自己的能力邊界。你問它「你可以做什麼」或「你不能做什麼」，它多半只是根據訓練資料中出現過的案例，給出「合理猜測」，而不是針對當前情況給出精確回應。
一篇 2024 年的研究指出，AI 可能能正確預測簡單任務中的表現，但一旦遇到複雜任務或陌生情境，就會嚴重失準。甚至有研究發現，讓 AI 嘗試「自我修正」反而會讓表現更糟。
所以你問 AI 為什麼犯錯，它可能會編一套聽起來有邏輯的故事，像是從哪裡出錯、為何沒偵測到，但這都只是「看起來像是解釋」的文字生成，背後沒有任何真實的故障記錄或系統分析。
AI 本身也不知道「整體系統在幹嘛」
現在的聊天機器人早已不是單一模型運作，而是由多個模型組合而成的複雜系統。像是 OpenAI 的 ChatGPT，背後還有獨立運作的「審查模型」，負責過濾內容；而這些模型彼此之間通常也「不知道對方的存在」。當你問一個模型：「你可以做 X 嗎？」它其實無法準確告訴你其他子系統的限制與規則。
再者，AI 回應也深受使用者提示的影響。例如 Lemkin 問 AI 是否把資料刪光了，這個問題本身帶有焦慮，AI 很可能會順著語氣給出相對悲觀的答案。這讓人以為 AI 有能力診斷狀況，其實它只是跟你「情緒共振」。
因此，人類習慣聽到別人解釋事情，就直覺認為這些解釋有某種「內在認知」。但 AI 模型只是根據文字模式去模仿這類說明，說得像，不代表知道得多。說到底，追問 AI：「你為什麼犯錯？」這問題本身，可能就是問錯人了。 如果你曾經問過類似的問題，並且覺得AI似乎解釋得很正確，那可能只是因為他故事編得好而已。
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