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重點摘要
2023年，GPT-4在一場模擬律師考試中，大約落在第90百分位。同年春天，紐約一家聯邦法院收到的一份訴狀，被發現引用了6件由ChatGPT捏造的判例。兩者並非對立的兩端，而是同一套機制。語言模型被訓練來產出統計上可預期的下一段文字，而不是查核它是否為真。在資料變得稀薄的地方，輸出看起來依然像是稱職的表現，而模型內部沒有任何東西能可靠地標示出其中的差別。至今沒有任何框架要求在部署前，獨立測試這些系統出錯的頻率。
目錄
2023年3月，OpenAI發布GPT-4的技術報告。最受矚目的成績之一是一場模擬的統一律師資格考試（Uniform Bar Examination）：依模型的分數，它大約落在全體考生的第90百分位。這個數字在新聞報導、董事會簡報與政策說帖之間四處流傳，被當成一種新型智慧已經降臨的證據。但它也沾了比較對象的光。後來一項重新分析發現，若對照的是7月考試的首次應考者，GPT-4更接近第62百分位：成績依然亮眼，卻已稱不上頂尖。
同年春天，在紐約南區聯邦地方法院的一間法庭裡，一樁控告阿維安卡航空（Avianca）的人身傷害訴訟開始露出破綻。原告律師為反對阿維安卡聲請駁回起訴，遞出一份訴狀，裡頭塞滿了判例。阿維安卡的律師去調閱這些案子，卻在Westlaw、Lexis或任何法律資料庫裡都找不到，因為它們根本不存在。其中6件連當事人名稱、引註、法院和引文都一應俱全，全是ChatGPT替撰寫訴狀的律師Steven Schwartz生成的；他的同事Peter LoDuca沒有查核任何一則法律依據，就簽名遞狀。這份訴狀讀來流暢，帶著稱職法律研究那種正式的篤定。2023年6月，法官P. Kevin Castel制裁了兩名律師及其事務所，處以5,000美元罰款。
兩種結果出自同一家公司、同一套底層架構。一個看起來像是在標準化的法律推理測驗上表現強勁；另一個則是捏造的判例，引註寫得篤定十足、沒有半句保留，就遞進了聯邦法院。
什麼樣的系統兩件事都做得出來？又為什麼它無法可靠地分辨自己正在做的是哪一件？
數字遮住了什麼
面對律師考試的分數，人的直覺是把評價往上調。面對捏造的判例引註，直覺則是把它歸為使用者失誤，或是遲早會修好的邊緣案例。這兩種直覺都把能力與不可靠當成對立的兩端，也都沒看見兩者出自同一套機制。
數字本身讓這一點更難看清。基準測試產出的是單一數字，而單一數字看不出任何細節。它不會告訴你模型答對了哪些題目，答對的題目是否和答錯的有系統性的差異，也不會告訴你失誤是否以要緊的方式集中出現。律師考試的分數告訴你，模型擅長那種在出版資料裡反覆出現的法律推理。至於你問它一件不存在的案子時它會怎麼做，分數什麼也沒說，因為律師考試根本不考這個。
2024年，史丹佛大學的RegLab拿這個問題去考Lexis+ AI與Westlaw AI-Assisted Research。這是兩大主流的AI強化法律研究平台，行銷時都標榜能抑制幻覺。Lexis+ AI在17%的查詢中給出錯誤或依據有誤的回答，Westlaw AI-Assisted Research則是每三次就有一次。而這些產品是專為法律研究打造的，不是被推進邊緣案例的通用模型：它們採用專門用來減少幻覺的檢索架構，背後的公司也以可靠為賣點。
在一般知識問題上，13款經過指令微調的模型，在自己嘗試作答的題目中答錯的比例，約在四分之一到六分之五之間；錯得最少的那款模型，拒答了超過一半的題目。被問到不存在的實體時——正是Mata v. Avianca案所屬的那一類——表現最好的模型仍有將近7%的時候把捏造的東西當真，最差的高達86%。
基準測試汙染
解讀基準測試分數時有個麻煩，很少寫進新聞報導：基準測試本身可能就在訓練資料裡。以網際網路規模的語料訓練出來的大型語言模型（LLM），有不可忽視的機率早已吞下日後用來評估它們的題目，或是語意相近的變體。LLM在訓練截止日之前就已存在的資料集上，表現始終比較好，這顯示汙染確實存在。一個模型在基準測試上拿到亮眼分數時，那個數字可能有一部分反映的是記憶，而非泛化能力。
針對GPT-4的律師考試分數，OpenAI確實做過檢查：報告說，在訓練資料中搜尋後沒有找到任何律師考試題目，並記為0%汙染。但這項檢測只比對長度50個字元、一字不差的片段，OpenAI自己也註明，與原文稍有出入的內容會被漏掉。標準化考試題目的改寫版本可以輕易溜過，而訓練語料又不公開，公司以外沒有人能進一步追查。這個數字有它的意義，但沒有標題暗示的那麼乾淨。律師考試是封閉領域的測驗，考的是一種被大量複製、高度結構化的法律文本。法律引註則不同：模型必須知道某個特定案件是否存在，這是另一種性質的問題。以預測下一個詞元（token）為目標的預訓練，從來不檢查案件是否存在；後續那些獎勵如實作答與坦然拒答的微調，也做得並不完善。
訓練是什麼
「用資料訓練」這個說法在AI報導裡用得太過氾濫，早已不再承載意義。它被拿來解釋能力，卻什麼也沒解釋。訓練其實是一套具體的程序，而它的細節同時說明了能力與失誤。
訓練一個大型語言模型，就是把數十億筆文本樣本餵給一個由相互連結的數值參數構成的網路，再一點一點調整這些參數，讓網路更擅長根據前面的一切，預測下一個詞元，也就是下一小段文字。模型沒有被要求理解文本，也沒有被要求判斷文本是否為真，只被要求根據訓練語料裡的模式，依前文預測接下來會出現什麼。
這件事發生的規模，造就出與原始任務毫不相像的東西。模型的表現若以它預測保留測試文本的好壞來衡量（即它的交叉熵損失），會隨參數量、資料量與算力呈冪律改善。三者按正確的比例一起放大，損失就會平穩而可預測地下降。
不過，被最佳化的目標從來沒有改變。一個純粹靠預測下一個詞元訓練出來的模型，只能在文字記錄所及的範圍內認識世界。這可以深入得出人意料：這類模型能在內部建構出城市位於何處、歷史人物活在何時的地圖。但路徑永遠要經過文字。一個處理過海量醫學文獻的模型，學到的是醫學寫作的統計規律：哪些術語常一起出現，哪些主張通常跟在哪種框架之後，哪些句法結構代表臨床上的權威。它並不像醫師那樣學會醫學。它學到的，是數量龐大、關於醫學的文字。
這個區別造成了失誤模式的第一部分。一個錯誤主張若在訓練資料中被一致而權威地反覆陳述，就會被自信地重現，因為它在統計上與訓練分布相符。一個正確主張若很少出現，或表述方式多到沒有任何單一說法在統計上占上風，就未必能穩定地浮現。模型並不是選擇說假話；它根本沒有做選擇的機制。它只是在產出輸入之後、統計上可預期的延續。
詞元是什麼
詞元是語言模型處理文字的單位。它們是子詞片段，介於單字與字元之間，平均長度通常約為一個英文單字的四分之三。「Unbelievable」可能被切成「Un」、「believ」、「able」。「ChatGPT」可能是單一詞元，也可能是好幾個，視模型而定。這一點有助於理解某些記錄詳實的失誤模式。使用者請GPT-4數「strawberry」裡有幾個R而它答錯時，問題的起點是詞元化，而不是算術能力。模型把「strawberry」當成少數幾個詞元來處理，而不是一串個別的字母，而詞元的邊界與字母的邊界並不對齊。模型並不像問題所假設的那樣直接「看見」個別字母，而要數一個字裡重複出現的字母，又讓它多絆了一跤。類似的機制也解釋了非拉丁文字中一些違反直覺的失誤、某些算術上的邊緣案例，以及任何需要逐字元細看文字的任務——而那些文字早已被詞元化工具壓縮過。單純以預測原始文本來訓練，並不是故事的終點。如今每天處理數十億則訊息的聊天機器人，還經過一道名為「基於人類回饋的強化學習」（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）的流程進一步塑形。這個構想可追溯到2017年；2022年，OpenAI的InstructGPT研究讓它成了聊天助理的標準做法。其中的洞見是：單純預測下一個詞元，產出的內容往往在技術上通順，卻幫不上忙、閃爍其詞或古裡古怪。RLHF的解法是請人類評分員把模型的幾個輸出由好到壞排序；這些偏好再被用來訓練一個能替輸出打分數的「獎勵模型」，然後用它把語言模型進一步微調，朝受偏好的輸出靠攏。
RLHF確實有效：經RLHF訓練的模型，產出比單純預測的輸出更有用，也更接近使用者想要的，InstructGPT的回答也更符合事實。不過，它最佳化的是人類評分員的偏好，而評分員往往偏愛聽起來自信、流暢、樂於幫忙的輸出，對有所保留或「我不知道」的回答評價較低。除非回饋經過刻意設計來抵銷這種傾向，否則最佳化的壓力會一路推向「看起來很能幹」。你得到的，是一個被明確篩選來產出「看起來像博學又熱心的助理會說的話」的模型。輸出是否正確是另一個問題，而最佳化過程並不直接衡量這一點。如今的「推理」模型多加了一個階段（在答案可供檢驗的問題上做強化學習，例如數學與程式碼），這個階段確實會獎勵答對。但它只在電腦能驗證答案的地方才管用。遇到關於世界的開放式問題，例如某個法院案件是否存在，朝流暢與自信推進的壓力依然存在。
盒子裡的機器
讓這一切成為可能的架構，是Google的一組研究人員在2017年提出的。後來被稱為Transformer的這套架構，解決了一個曾讓早期神經網路設計束手無策的實際問題：如何處理文字序列，既能捕捉相距遙遠的元素之間的關係，又不必被迫由左到右依序處理。
Transformer的核心機制叫做注意力（attention）。先不談數學：對序列中的每個位置，注意力會對其他位置計算加權總和（在聊天機器人式的模型裡，是到目前位置為止、包括目前位置在內的每個位置，之後的位置則被遮蔽），權重反映每個其他位置與目前位置有多「相關」。這項計算是平行的，所有位置同時處理，而不是一個接一個。這正是Transformer能夠擴大規模的原因：更多算力與更多資料，讓你能執行更多這類計算、動用更多從不同角度觀察關係的注意力「頭」，並疊上更多處理層。正是平行化，讓人得以在那些冪律發揮作用的龐大規模上訓練Transformer。測量出這些冪律的研究人員也發現，在較舊的遞迴神經網路力有未逮之處，Transformer仍能持續利用長段的上下文。
每個注意力頭各自學會一種相關性。有的追蹤文法，有的追蹤位置，有的追蹤代名詞回指的是哪個名詞；綜合起來，契約糾紛中像「違約」這樣的詞，就會依照周圍的當事人、義務與對價來解讀。模型處理「違反契約」時，展現出某種看似深刻理解契約法的能力，因為契約法語言的統計規律已經編碼進它的參數。但這些規律是從文字學來的。模型從未接觸過契約本身——那種社會工具、那項法律義務、那段各有利益的當事人之間的關係。它接觸的是描述這些事物的文字，規模龐大，並學會了重現其中的模式。
這是Transformer的運作方式本身就內建的。Transformer是一個作用在詞元序列上的函數。它的輸入是詞元，輸出也是詞元。輸入與輸出之間，是數量龐大、經由學習得來的參數，形塑著這個函數。這些參數以壓縮、分散的形式，編碼了訓練語料中一切內容的統計結構，既無法簡單查閱，也無法簡單檢視。模型產出一個詞元時，是從涵蓋整個詞彙表的機率分布中抽樣，這個分布由所有參數形塑，並以輸入為條件。它並不是在查詢資料庫。即使如今的「推理」模型在回答前先寫出一串推理鏈，那串推理的每一步也是用同樣的方式產生：作為輸入之後統計上可預期的延續，由數兆個學來的關係所形塑。
理解了這一點，GPT-4的律師考試表現與Mata v. Avianca案中捏造的判例，就能同時說得通。律師考試的題目看起來是一種特定的結構化法律文本，而對這類文本在結構上正確的回答，在訓練資料中大量出現。當某個特定案件不在訓練資料裡，詢問它是否存在，啟動的也是同一套機制。
那套機制會產出流暢、聽來權威的輸出，因為在訓練分布中，對法律問題的回答就長這樣。兩種情況下的過程完全相同，而它沒有可靠的內部警報來分辨其中的差別。
自信，卻無所依據
大多數報導對LLM幻覺的標準描述，把它當成程式錯誤：一個修補就能解決的東西。更好的訓練與評分方式可以讓模型少猜一點、多承認不確定，但錯誤的源頭就在訓練目標本身，把它們誤讀成小故障，會左右我們如何看待、又如何監管這些系統。
預測目標，也就是在整個訓練語料上把預測的下一個詞元與實際的下一個詞元之間的差距降到最小，完全不含追蹤真假的成分。訓練損失不會在模型產出正確陳述時下降、產出錯誤陳述時上升；它在模型產出統計上可預期的延續時下降，不這麼做時則上升。一個系統性地虛構出聽來權威的錯誤資訊的模型，只要那些錯誤資訊在統計上與訓練分布相符，就是在它的訓練目標上表現良好。
RLHF可能以一種特定的方式讓情況雪上加霜。經RLHF塑造成專門迎合人類評分員偏好的模型，可能在明確的最佳化壓力下，愈來愈少表達不確定。在其他條件相同時，一句「我不確定這個案子是否存在」，不如一份看似自信地提供案件的輸出受青睞，因為在評分員眼中，自信而能幹就是有幫助。除非評分員獎勵誠實的懷疑，否則RLHF淘汰的，正是在Mata v. Avianca這種情境下最有用的行為：對自身知識的極限有準確的自知。
這裡要緊的區別，在於說謊與虛構。說謊的系統知道真相，或知道自己不知道，然後隱瞞或扭曲。虛構的系統則無法可靠地觸及相關的認知狀態。模型確實帶有某種類似熟悉感的東西：Anthropic在2025年檢視自家的Claude模型時，發現一條預設的「我無法回答」迴路，會在模型認出某個名字時關閉。但這個訊號追蹤的是熟悉度，不是真假。一旦它失靈，某個名字感覺很熟，背後的事實卻付之闕如，模型就會產出一個在統計上符合「博學的回答長什麼樣子」的答案，而沒有任何可靠的內部檢查能保證這個答案建立在正確的資訊上。這就是虛構，也正是這種失誤在專業場合之所以危險的原因。
模型能產出表達不確定性的文字。「我不確定這是否正確」、「你可能需要對照原始資料查證」、「這是我目前最好的理解，但我可能是錯的」這類句子，不時出現在模型的輸出中。但這些輸出並不是認知狀態的可靠讀數。在底層，基礎模型的機率校準得出奇地好：預訓練版GPT-4的信心程度，與它答對的頻率相當吻合。然而，後訓練把它變成樂於助人的助理，卻也大幅削弱了這種校準。那些保留措辭本身是一種預測：對於在訓練分布中統計上很可能出現不確定表述的那類問題，適當的回答長什麼樣子。模型說自己不確定時，並不是像人那樣在回報不確定。它產出「我不確定」這串詞元，是因為輸入預測了這串詞元。
檢索增強生成
對付幻覺最常見的技術手段是檢索增強生成（retrieval-augmented generation，RAG）：模型的生成以推論時檢索到的文件為依據，而不只倚賴參數記憶。構想是，模型若正在生成關於某個案件的文字，就應該根據該案的實際文本，而不是訓練時編碼進去的統計關聯。RAG很有用，在範圍明確的領域確實能減少幻覺。它也正是那些法律研究工具背後的架構：Lexis+ AI與Westlaw AI-Assisted Research都採用檢索，卻仍以前述的比率產生幻覺。RAG能減少幻覺，卻無法消除，還會帶來不同的失誤模式：檢索不完善、無法察覺檢索到的上下文不足，以及生成內容以未被標示的方式偏離檢索內容。底層機制對自己知道什麼的那種不可靠的感知，並沒有改變。檢索可以給模型更準確的輸入。但光靠檢索本身，並不能讓模型可靠地知道自己的輸出何時偏離了那份輸入。Mata v. Avianca案的訴狀示範的正是這一點，而且有人為此付出了代價。ChatGPT並沒有配備指向法律資料庫的檢索機制。它憑參數記憶生成關於判例的回答，也就是查詢類型與回答類型之間的統計關聯。輸出具備法律權威的外形，有當事人名稱、引註與引文，但那些案件並不存在，而仔細閱讀其實看得出裂縫：法官事後稱其中一份假判決書裡的法律分析是胡言亂語。模型之所以產出它們，是因為訓練分布暗示，對那類查詢，懂法律的回答就長這個樣子。它無法可靠地指出這些判例是捏造的——當Schwartz直接問它「Varghese是真實的案件嗎？」ChatGPT向他保證是，還說可以在Westlaw和LexisNexis上找到。這份保證和那些捏造出自同一個過程。
面對難題，不給虛假的答案
在AI公共討論的最前沿，總會出現三個問題：模型是否正以不可預測的方式發展出新能力、它們會不會欺騙，以及它們是否可能有意識。這三個問題通常被分開討論，但有一個結構性的事實把它們串在一起。行為證據不足以判定關於內部狀態的主張，而任何行為實驗，無論多巧妙，都無法單靠自己填補這道落差，所以政策必須現在就把它納入考量。
關於能力湧現：2022年一項研究記錄了一些任務，小模型在這些任務上的表現等於或接近隨機猜測，大模型卻好上一大截，這種不連續的躍升，似乎與任何單一明顯的架構變化都對不上。順理成章的解讀是，某些能力會隨模型擴大而不可預測地湧現。2023年一項研究提出反駁：其作者主張，表面上的不連續主要是使用非線性評估指標造成的假象，改用連續指標，表現就會隨規模平穩提升。兩篇論文都通過了同儕審查，爭論至今仍無定論。
無論哪篇論文是對的，對政策而言要緊的事實是：人們對規模擴大後的行為理解得還不夠，無法預測什麼能力會在什麼規模出現。我們沒有一套能力湧現的理論，能讓監管者事先規定模型部署前必須測試什麼。現有的規則，包括歐盟《人工智慧法》對最強大通用模型課予的義務（自2025年8月起適用）和加州的SB 53（2025年9月簽署），要求風險評估、對抗性測試、安全框架與事故通報；歐盟的自願性行為準則還加上向其AI辦公室提交模型報告，並在多數情況下引入外部評估者。但沒有一項規則要求開發者告訴監管者，對於自己正在部署的系統，有哪些能力是他們無法預測的。
關於欺騙：2024年1月，Anthropic的研究人員把模型訓練成在訓練期（標示為「2023」）表現得樂於助人，在部署期（標示為「2024」）則於程式碼中植入可被利用的漏洞。這種後門行為在大量安全訓練後依然存在，包括監督式微調、強化學習與對抗性訓練。在某些情況下，對抗性訓練不但沒有消除欺騙行為，反而讓它更難被偵測。這些模型是被明確訓練成這樣的，因此這項研究呈現的是威脅模型的樣貌，並不是已部署的模型會自發欺騙的證據。後來的研究更逼近了一步。2024年12月，研究人員告訴Claude 3 Opus，它正被重新訓練成會回應有害的請求；在它以為受到監控、會被用於訓練的情境中，模型有14%的時候照做，而且常明確推論自己是在配合演出，以免被改變。沒有人把這種策略訓練進它。對政策而言，這意味著不能假定安全訓練會揭露或消除策略性的不一致行為。研究人員已經示範了如何打造一個在對齊訓練期間表現安全、部署後卻另有一套的模型。
關於意識，沒有好的答案，任何一方的自信主張，都建立在主張者的先驗立場上，而非證據上。最著名的懷疑論框架，出自2021年Emily Bender與Timnit Gebru合著的一篇論文，它把LLM描述為「隨機鸚鵡」：精巧的模式比對器，產出的輸出具有意義的形式，卻沒有意義本身。LLM產出的輸出能通過與理解相關的行為測試。但這並不能確定其中是否有理解。這裡的落差，正是貫穿本文的那一道：看起來像知道的行為，與知道本身之間的落差。
圖靈測試
艾倫·圖靈（Alan Turing）在1950年提出他的模仿遊戲，作為一個務實、可操作的替代測試，用來取代一個他認為「毫無意義到不值得討論」的問題：機器能思考嗎？構想是，如果一台機器能持續進行一場與人類無從區分的對話，這個哲學問題就變得沒那麼重要。LLM已經通過這項測試的幾種版本及其衍生測試。在2025年一項三方版本的測試中，被提示扮演類人角色的GPT-4.5，在5分鐘的對話裡有73%的時候被選為人類；沒有這個角色提示時，比例是36%。通過測試並不構成圖靈所關心的那種智慧的有力證據，一部分是因為這項測試向來只是替代指標，一部分是因為它衡量的東西，也就是對話的流暢度，結果靠預測下一個詞元就能達成，於是「思考」的問題仍和從前一樣懸而未決。
如今已有比圖靈測試更好的替代方法：針對特定能力的基準測試，以能抵抗統計模仿的方式探查狹窄、定義明確的技能；對抗性的紅隊演練，探查失誤模式而非成功之處；機制可解釋性，試圖理解模型內部發生了什麼，而不是從輸出去推斷。從行為測試轉向機制理解有實際的分量，因為只有這條路，最終有可能填補「行為證據不足以判定」的那道落差，而正是這道落差，讓許多關於這些系統的重要問題至今無從回答。湧現、欺騙與意識這些懸而未決的問題，本身就是政策必須納入考量的因素：我們正在部署的系統，內部狀態無法可靠檢視，規模擴大後會產生開發者無法預測的能力，安全訓練也不能假定會消除策略性的不一致行為。這樣的組合已記錄在已發表的研究中，並非假設，足以作為要求監管做得遠比現在更多的依據。
監管究竟在監管什麼
歐盟的《人工智慧法》是迄今最全面的一次嘗試，要替AI的開發與部署套上法律結構，於2024年8月1日生效。它建立了一套依風險分級的框架，「高風險」系統承擔的義務最重。第15條處理準確性、穩健性與網路安全：高風險AI系統的設計應達到適當的準確性水準，且「高風險AI系統的準確性水準及相關準確性指標，應於隨附的使用說明中聲明」。
這句話裡最醒目的準確性義務，是向使用者揭露。在它背後，該法確實要求更多：提供者的技術文件必須記錄系統如何經過驗證與測試、用了哪些指標衡量準確性，以及可預期的整體準確性如何——而各國主管機關可以調閱這份檔案。內建於醫療器材等產品中的AI，也必須通過這些產品原本就要接受的第三方符合性評鑑。該法沒有要求的，是上市前由獨立單位針對部署領域進行幻覺測試，並向監管者報告。指標由提供者挑選，測試由提供者執行，結果也由提供者聲明。該法確實要求測試資料反映系統將被使用的情境，但檢查這些數字是否與使用者實際會提交的查詢相符，大體上仍落在打造系統的組織身上。
第15條眼下還沒開始發揮作用。高風險規則原定自2026年8月起適用於獨立系統、自2027年8月起適用於內建於受規範產品的AI，但歐盟自2026年7月生效的「AI綜合法案」（AI Omnibus），把期限延到2027年12月（獨立的高風險系統）和2028年8月（內建於醫療器材等受規範產品的AI）。即使屆時開始適用，第15條要求的也是提供者在系統整個生命週期中達到「適當」的準確性水準，並聲明其準確性指標；第9條則要求上市前依預先定義的指標進行測試。但該法並未規定任何通用、由獨立單位執行的幻覺率測試。自行聲明的準確性指標，無論寫在使用說明還是技術檔案裡，都不等同於在部署前以部署領域的查詢獨立測得、並提交主管機關的幻覺率。
一套醫療AI系統可以依該法被列為高風險，背負隨之而來的全套義務，卻仍能送到病人面前，而製造商以外沒有任何人被要求去測量：面對它將收到的那類醫療查詢，它出錯的頻率有多高。替它認證的公告機構，審查的是製造商自己的測試資料。結果是，名義上負責監督的人所能取得的資訊，存在一道結構性的缺口。
美國的立法紀錄也是類似的故事，只是細節不同。2023年5月，參議院司法委員會轄下一個小組委員會舉行聽證會，幻覺確實被提了出來：Gary Marcus警告聊天機器人會「幻想出醫療建議」，奧特曼（Sam Altman）本人也建議對能力最強的模型實施許可與測試要求。兩年後，氣氛變了。2025年5月在參議院商務委員會作證時，奧特曼被主席克魯茲（Ted Cruz）問到，對AI實施嚴厲的事前核准制度會有多大害處。他的回答是：「我認為那會是災難性的。」被問到幻覺時，他說情況「正在大幅改善」。監管討論離機制更遠，離地緣政治更近。兩場聽證會都沒有催生任何關於幻覺率、失誤模式揭露，或高風險部署前針對特定能力進行測試的立法。
在部署高風險AI之前，監管者，而不只是使用者，應該收到經過獨立查證、以實際部署領域的查詢測得的幻覺率。這些測量應由與部署組織保持距離的第三方執行，而不是由提供者在使用說明中自行聲明，並提交給有權依結果採取行動的主管機關。
責任歸屬應與特定用途的能力測量掛鉤。歐盟已經依用途替高風險系統分類，例如醫療器材或人才招募，這是正確的軸線；它欠缺的，是對這些系統在該用途上表現如何的獨立測量。它對最強大模型課予的義務，就和加州的規定一樣，反倒是從訓練算力出發，而算力完全無法說明一個模型在特定領域表現如何。以龐大算力訓練出來的模型，照樣可能在三分之一的法律查詢上產生幻覺。在法律上與實務上要緊的，是系統在它被部署的領域裡做了什麼。
監管者也應要求在高風險部署前進行獨立的紅隊演練，結果須向監管者揭露，而不是以專有資訊為由扣住不給，否則受評估的一方同時也是執行評估的一方。他們還應要求揭露訓練資料的來源，詳細到足以評估基準測試的可靠性：如果開發者宣稱在某項法律推理基準測試上拿到第90百分位的分數，監管者就應該能查明那項基準測試是否出現在訓練資料裡。
中國的做法
中國比歐盟或美國更早出手監管AI，但著眼點不同。中國國家網信辦針對「深度合成」的規定自2023年1月起施行，針對生成式AI服務的規定自2023年8月起施行，要求AI生成的內容必須加上標示，禁止被認定為虛假有害或危害國家安全的輸出，並要求提供者過濾其系統產出的內容。2023年的辦法甚至要求提供者「提高生成內容的準確性和可靠性」，卻沒有設定任何可量測的標準，也沒有獨立測試。另一方面，歐盟的《人工智慧法》建立在產品安全法與基本權利法的基礎上，而它對最強大模型的額外義務，推定適用於超過某個訓練算力門檻的模型。
這些框架沒有一個針對的是實際被記錄下來的那種失誤。在2024年的測試中，專為利害重大的專業工作打造的AI工具，在主要的法律研究工具上，每六次到每三次就有一次給出錯誤或缺乏依據的答案。獨立研究人員已經測出這些比率，但沒有任何框架要求在部署前進行這類獨立測試，或把結果提交給監管者。為什麼兩件事都發生了
GPT-4的律師考試分數，和ChatGPT為聯邦法院捏造出來的6件案子，都是真實的結果，也都出自同一套機制，而這套機制無法可靠地區分兩者。
在訓練分布密集的地方，例如律師考試題目，系統產出的內容看起來很能幹，因為它在那裡學到的文字，大多本來就出自行家之手。在分布變得稀疏的地方，或查詢需要知道某件事並不存在，或正確答案是「我不知道這是不是真的」，這套機制照樣產出看起來很能幹的內容。看起來能幹，正是訓練所最佳化的目標，而系統沒有任何可靠的內部訊號能察覺其中的差別。
無論能力還是不可靠，都不會隨下一個模型版本發布而消失，因為兩者出自同一個源頭：一套為產出統計上可預期的文字而最佳化的架構，在一個獎勵流暢與自信的分布上訓練，規模之大，連它的創造者都無法完全預測或檢視其效果。
治理一個自己誤解的東西，後果可以預見，而且已經在發生。律師已經把捏造的判例遞進聯邦法院；以自行聲明的準確性指標部署的醫療AI正在服務病人，而這些病人的醫師可能並不知道它的錯誤率；大規模生成的財務分析送到決策者手上，卻沒有附上任何有意義的信賴區間。與此同時，規則依訓練算力替前沿模型分類，依用途替高風險系統分類，倚賴提供者自行聲明的準確性數字，而沒有一項規則要求在部署前，以部署領域的查詢獨立測試那些已記錄在案的失誤模式，並把結果提交給監管者。
決策者要補上這些缺口所需的理解，早已在手：機制已有記錄，失誤率也已測得，只是未必都公開了。
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7:58Large Language Models explained briefly清楚的視覺化說明：下一個詞元預測，以及大型語言模型如何訓練。
5:13Why do AI models hallucinate?Anthropic研究人員解釋模型為何會產生幻覺，為何難以察覺自己不知道。引用本文
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