生成式AI在近年來的發展中展現了驚人的能力，能夠自動生成文章、程式碼、圖片甚至音樂。然而，這類模型最常被討論的一個問題就是「幻覺」（Hallucination）。所謂幻覺，並不是指AI出現感官錯覺，而是指它會輸出看似合理、語法正確，卻在事實上完全錯誤或不存在的資訊。例如，當我們詢問某位學者的著作，AI可能會「捏造」一本從未出版過的書名，甚至完整地生成一段聽起來極為真實的內容。

產生幻覺的原因來自於生成式 AI 的工作原理。這些模型並非擁有真正的「理解力」或「常識」，而是基於大量語料庫進行統計學習。換言之，它是在推測「在這個語境下，最可能出現的下一個詞是什麼」。這種方式確實能產生自然流暢的文字，但一旦訓練資料中沒有相關事實，模型便會依據語言模式「補齊」缺漏，進而導致虛構內容。這就是為什麼幻覺問題普遍存在於 GPT、Bard、Claude 等各種生成式 AI 系統中。

幻覺雖然令人困擾，但並不代表生成式 AI 毫無價值。在許多創造性工作上，幻覺反而能帶來靈感，像是生成新故事的情節或腦洞大開的藝術創意。不過，若應用於醫療、法律、科學研究等需要高度準確性的領域，幻覺就可能造成嚴重後果。因此，如何降低或避免幻覺，成為研究重點。現有解決方案包括：引入「檢索增強生成」（RAG），讓模型在回答前先查詢可靠資料庫；或結合事實驗證機制，在輸出前進行比對與篩選。

總結來說，生成式 AI 的幻覺反映了語言模型「能言善道卻未必正確」的本質。它提醒我們在享受 AI 帶來便利的同時，也必須保持批判性思考，將 AI 視為輔助工具而非權威來源。隨著研究的進步，幻覺問題雖不可能完全消失，但可以逐步被控制與管理，讓生成式 AI 更加可靠並安全地服務於人類社會。