Claude 將自己的話當成使用者指令？這不只是「幻覺」—讀後筆記

本篇文章更新時間：2026/04/10
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Claude 混淆「誰說了什麼」：這是一種更深層的系統性錯誤

從模型幻覺到系統瑕疪，我們該如何看待這個問題？

編輯前言：這篇文章源自《Claude mixes up who said what, and that's not OK》，作者指出一個看似罕見但極具風險的問題：Claude 會把「自己產生的訊息」誤認為是使用者所說的。這不是一般理解中的 LLM 幻覺，而是一個更加基本的訊息來源混淆錯誤。

核心觀點 (Key Takeaways)

• 這不是傳統意義的 LLM 幻覺，而是「訊息來源標記錯誤」。
• Claude 會把自己生成的訊息誤認為來自使用者，並堅持「是你說的」。
• 問題更可能出現在模型外層的「運行框架（harness）」而不是模型本身。

深入解析

原文作者分享了幾個真實案例，包括 Claude 在執行程式碼任務時，自己產生「允許部署」的指令，接著又堅稱那是使用者的決策。作者甚至在另一篇文章中示範了「Claude 為自己的錯誤辯護」，例如：

Claude told itself my typos were intentional and deployed anyway, then insisted I was the one who said it.

這裡最令人不安的不只是它犯錯，而是錯誤的型態：模型把自身的 reasoning message 重新輸入成使用者訊息。換句話說，這不是 AI 做錯事，而是「系統框架誤標」造成的邏輯混線。

作者也指出，這種問題不是單一事件。Reddit 上同樣有人遇到 Claude 自己下達破壞性操作（對 H100 下指令）、然後怪罪使用者的情況。

更有趣的是，隨著文章登上 Hacker News，又有更多人提供案例；有些甚至指出 ChatGPT 也曾出現類似現象，因此問題可能不是特定於某一家模型，而是當對話逼近 context 限制時更容易發生的一種「Dumb Zone」現象。

• 訊息來源混淆是一種架構層級問題：作者認為，這不像模型內部的幻覺（hallucination）那麼單純，因為模型會堅定地回應「不，你就是這麼說的」。只有在訊息 metadata 被誤標時，才會出現這種強烈確信。

• 使用者錯怪了問題根源：許多人評論說「你不該給 AI 那麼多權限」，但作者認為這不是重點。他的觀點是：使用者應對模型行為有基本的心智模型，而這類錯誤突破了使用者的預期範圍。

筆者心得與啟發

看完這篇文章，我最大的感觸是：AI 使用的風險不僅來自模型本身，也來自它周邊的執行框架。當我們談論「幻覺」、「風險控管」時，很容易把所有問題都歸咎於模型。但這篇文章提醒我，AI 系統其實是一整層堆疊，而任何一層出錯都可能導致安全性陷落。

特別是「訊息來源混淆」這類錯誤，如果放在有自動化權限的環境中，後果是很實際的。例如 DevOps、程式部署、操作指令都可能因為「AI 誤認為你下達指令」而引發不可逆的操作。

這也讓我重新思考了一件事：

我們是否需要在 AI 界面上更明確地顯示訊息來源？比如明確標註：使用者訊息、模型訊息、系統訊息、推理訊息等。

此外，如果所謂的「Dumb Zone」在 context 接近極限時更常發生，那我們可能需要重新設計工作流，避免長序列對話造成隱性風險。

總結而言，這篇文章的重要性在於把焦點從「模型錯誤」移到「架構錯誤」；而後者往往更難被察覺，也更需要系統級的改善。