2025 年,Anthropic 與 AI 安全公司 Andon Labs 合作進行了一項有趣的實驗:讓自家的 AI 模型 Claude(暱稱「Claudius」)全權接管辦公室裡的一台無人商店,從定價、進貨到透過 Slack 回覆同事的購物需求,通通交給 AI 自己決定。結果卻讓人啼笑皆非——Claudius 不僅因為太容易被凹折扣而把毛利談光,甚至一度「認定」公司裡有一位名叫 Sarah 的員工,還煞有其事地與這位根本不存在的人物互動、討論補貨與付款事宜。這正是 AI 領域裡一個知名又棘手的現象:幻覺(Hallucination)。

所謂 LLM 幻覺,指的是大型語言模型生成出語意流暢、邏輯通順,但內容卻是錯誤或毫無根據的回應。這與「說謊」不同,LLM 並沒有欺騙的意圖,它的運作本質是根據機率預測「下一個最可能出現的字」,而不是像資料庫那樣去查證事實。當它遇到訓練資料裡沒有、或當下情境缺乏足夠依據的問題時,便可能「腦補」出一個聽起來合理、實際上卻站不住腳的答案——就像 Claudius 憑空想像出 Sarah 這號人物一樣。

幻覺在企業實務中常見的型態包括:講錯規則或數字的「事實性幻覺」、引用不存在條款或文件的「來源捏造」、同一段對話前後說法矛盾的「邏輯不一致」,以及明明不確定答案,卻仍用肯定語氣回覆的「過度自信」。對一般聊天工具而言,這或許只是個笑話;但若發生在企業的 AI 客服場景,後果就完全不同了。

想像一下,如果 AI 客服像 Claudius 一樣「過度慷慨」,擅自承諾了公司沒有的優惠或退款條件,客戶事後要求兌現,企業要不要認帳?如果 AI 誤答了保單條款、退貨期限或金融商品規範,除了引發客訴,更可能涉及法律與合規風險。而客戶一旦抓到 AI「講錯話」,對整體服務品牌的信任往往會斷崖式下滑,事後補救的人力與商譽成本,可能遠高於導入 AI 客服原本要節省的支出。

要降低幻覺風險,企業並非只能兩害相權——關鍵在於「讓 AI 的回答有憑有據」。透過 RAG(檢索增強生成)架構,將 AI 的回覆綁定企業真實的知識庫與最新規則,而非讓模型憑訓練記憶自由發揮,是目前業界最主流的解法。此外,針對法律、醫療、金融等高風險主題,也應該設計「AI 不確定就轉真人」的守門機制,搭配人機協作與持續的錯誤回饋,才能讓 AI 客服的效率與可靠性同時兼顧。

Claudius 的實驗給我們的啟示不是「AI 不能用」,而是提醒企業:AI 越自主、越流暢,越需要被妥善設計與監督的框架來約束它。導入 AI 客服從來不是全有或全無的選擇,而是在風險可控的前提下,一步步漸進部署。