本篇文章更新時間：2026/02/02
如有資訊過時或語誤之處，歡迎使用 Contact 功能通知。
一介資男的 LINE 社群開站囉！歡迎入群聊聊～
如果本站內容對你有幫助，歡迎使用 BFX Pay 加密貨幣 或 新台幣 贊助支持。
技術本質的誤解
- AI 真的「理解」它所說的話：
目前的 AI（如 LLM）本質上是基於機率的預測模型，它並不具備人類般的意識或對真實世界的感官理解，只是在預測下一個最可能的字詞。 - AI 的輸出一定是正確的：
AI 會產生「幻覺」（Hallucination），即以非常肯定的口氣說出錯誤資訊。它追求的是「語法合理性」而非「事實正確性」。 - 目前的 AI 具有真正的智慧（通用人工智慧 AGI）：
現在的 AI 屬於「弱人工智慧」，僅能執行特定任務（如翻譯、繪圖），並不具備像人類一樣跨領域、自主決策的通用智慧。 - AI 可以自主思考：
AI 沒有自主意圖，它的所有行為都是基於訓練數據、演算法結構以及使用者的輸入指令（Prompt）觸發的。 - AI 擁有情感與感知：
雖然 AI 能模擬同情或幽默的語氣，但它沒有生理感覺，也不具備情緒或主觀意識。
數據與偏見的誤解
- AI 是絕對中立、客觀的：
AI 的價值觀取決於訓練數據。如果數據中存在偏見（如性別或種族歧視），AI 也會繼承並放大這些偏見。 - AI 知道網路上所有的事情：
AI 的知識受限於「訓練截斷日」之前的數據。除非能連接網路搜尋，否則它無法得知當前正在發生的事。 - 數據越多，AI 就越聰明：
數據的「品質」比數量更重要。餵食大量低品質、重複或錯誤的數據，反而會降低 AI 的表現。 - AI 運作不需要人類參與：
AI 的開發需要大量的人類標記員（Data Labelers）進行數據分類，並需要工程師不斷進行微調（RLHF）。 - AI 可以完全保護隱私：
使用者輸入給 AI 的內容可能被用於後續訓練。除非是特定的企業版模型，否則輸入的敏感資訊存在外洩風險。
職場與社會影響的誤解
- AI 會在短期內取代所有工作：
AI 主要是取代「任務」而非整個「職業」。它更像是一個輔助工具，能提高效率，但難以完全取代需要複雜判斷與情感溝通的工作。 - AI 只會威脅體力勞動者：
事實上，生成式 AI 對文字工作、翻譯、基礎編程等白領階層的衝擊可能更大。 - AI 創造力等同於人類創造力：
AI 的創作是基於已有數據的「重組」與「模仿」，而人類的創造力往往包含個人生命經驗與文化背景的突破。 - 使用 AI 標註的結果就是法律上的原創：
在多數國家的法律中，純 AI 生成的作品目前很難獲得版權保護，且可能涉及侵犯他人訓練數據的版權爭議。 - AI 會像電影《魔鬼終結者》一樣毀滅人類：
目前 AI 缺乏物理實體控制權與自主目標設定能力，其安全風險更多來自於「人類的誤用」而非「機器人的背叛」。
學習與運作成效的誤解
- AI 會自動隨著使用時間變聰明：
如果沒有進行額外的重新訓練或微調，AI 模型本身是靜態的。你與它的對話只會存在於當下的上下文窗口，不會永久改變模型的核心參數。 - AI 的算力是無限且廉價的：
運行大型模型需要極高的電力與昂貴的硬體（如 GPU），這對環境與企業成本都是沉重負擔。 - 只要會下指令（Prompt），就能解決所有問題：
AI 仍受限於底層邏輯。如果任務本身超出模型的處理範圍（如極其複雜的數學運算），指令寫得再好也無法解決。 - AI 已經學會了邏輯推論：
AI 的「邏輯」通常是模仿訓練數據中的論證模式。對於未曾見過的、需要嚴謹邏輯推導的新問題，它仍經常出錯。 - AI 未來會取代搜尋引擎：
雖然 AI 能提供總結，但搜尋引擎強在「即時性」與「來源回溯」，兩者目前是互補關係而非完全取代。