ChatGPT會不會產生不實的資訊或「說謊」？

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ChatGPT可能產生不實資訊，且並非出於「說謊」的意圖或意識；它只是根據龐大的訓練資料與語言模式預測輸出，若訓練資料有偏差、資料更新不及時，或未正確理解在地情境，便可能出現錯誤答案；因此使用時需以官方資訊與專業意見作為核實基礎。

在台灣，公民的資訊素養與政府的數位治理日益重要，虛實資訊風險若未被正確管理，可能影響法規遵循、醫療決策、教育推廣與公共安全。由此可見，理解ChatGPT的限制、建立核實機制，以及在教育、政務與產業應用中落實透明與負責任的使用方式，皆成為政府、學術界與民間共同的必要任務。

為降低風險，建議在台灣的使用情境中採取：1) 遇到法規、醫療、金融等敏感資訊時，先以衛福部、法務部、行政院公報、官方網站等官方來源進行核證；2) 交叉比對多個可靠來源，避免單一來源的偏見；3) 了解模型的時效性限制，特別是涉及近期政策變更或新法規；4) 注意個人資料與隱私安全，避免在公開系統分享敏感資料。

透過正確的使用原則與持續的數位素養培育，ChatGPT等AI工具可成為有效的資訊查證與知識取得工具，同時降低不實資訊的風險。

文章目錄

正確認識模型侷限與風險：結合台灣選舉與疫情期間的錯假訊息案例，解析ChatGPT產生不實內容的機制與易錯情境

正確認識模型侷限與風險：在結合台灣選舉與疫情期間的錯假訊息案例中，ChatGPT 產生不實內容的機制主要來自訓練資料偏差、語句連貫性追求與缺乏即時事實驗證等因素；這些因素使機器在面對本地語境、法規變動與社會性事件時，容易提供聽起來可信卻不精準的敘述，特別是在以下易錯情境：• 對已過時的法規、投票流程、候選人政策等資訊作出錯誤推論，或將不同事件與日期混合在同一敘事中；• 混淆相似名詞、機構稱謂與地名，讓使用者誤信其真實性；• 以「常見說法」或「群眾情緒」為根據，而非原始法規或政府公報進行結論，造成情感性誤導；• 以疫情熱門議題為題材，錯誤描述疫苗效力、時程與防疫措施，特別是在地方疫情流行區、學校與工作場所的實際情況上發生偏差；這些情境共同暴露出，當用戶在台灣情境下要求資訊、或在敏感議題上尋求決策支援時，需搭配多源交叉驗證、原始資料核對與時間序列比對等方法，以降低誤用風險，並使討論更貼近事實與現行規範。

在地化的查證與資料治理框架：整合政府開放資料平台 台灣事實查核中心 NCC與數位發展部資源，建立可追溯的交叉驗證流程

在地化的查證與資料治理框架中，透過整合政府開放資料平台、台灣事實查核中心、NCC（國家通訊傳播委員會）與數位發展部資源，建立可追溯的交叉驗證流程，讓 ChatGPT 的回應能以官方數據與事實查核結論雙重支撐。這套框架以在地法規、公共資料與媒體使用情境為核心，透過以下要點落地，確保在地使用者的信任與透明度：• 來源開放與元資料標準化，以便跨部門核對；• 跨部門驗證紀錄，形成可追蹤的審核軌跡；• 實時監控與風險評估機制，快速對應假資訊的變化；• 透明的使用者說明與反駁管道，確保公眾能理解決策依據與修正過程。最終目標是讓社會大眾在使用聊天式 AI 時，獲得穩健、可追究的資訊體驗，推動公民科技的可持續發展，並促成政府、平台與社群間的協作共識。

組織與教育的落地指南：為台灣企業校園與公部門制定AI使用準則 人工審核責任與個資合規規範並導入模型紀錄與風險稽核

面對 ChatGPT 等大型語言模型在台灣企業、校園與公部門的實際運用，落地的核心在於以「人工審核責任」為骨幹，搭配嚴謹的「個資合規」與可審計的模型治理機制，讓輸入與輸出都能符合本地法規與倫理標準，並以模型紀錄與風險稽核形成可追溯的治理鏈。於此情境下，企業與學校需要建立以資料脫敏、最小化原則、透明告知與存取控制為要件的資料處理流程，確保個人資料在使用 AI 工具時的權利不被侵害，同時把模型版本、訓練資料來源、輸出案例與審計日誌清楚留存，以利內外部稽核與快速回應，並遵循《個人資料保護法》及相關法規的精神與政府指引。

  • 建立清晰的人工審核責任分工，明確內容審核、資料審核、法規遵循與事件回應之責任單位與流程。
  • 遵循《個人資料保護法》與相關法規的原則，包含取得必要同意、資料最小化、去識別化、保存期限、告知與存取請求處理。
  • 建立模型紀錄與可追溯機制，包含模型版本、訓練資料來源、輸出案例與審計日誌的完整紀錄。
  • 實施風險稽核與監測，定期進行倫理審查、偏見與不實資訊風險評估，以及跨部門檢視。
  • 校園與企業教育培訓，推動課程與工作坊，進行情境演練與自我評估，提升素養。
  • 緊急事件與回應機制，建立通報、跨單位協調與快速迭代修改的流程。
  • 資料治理與透明原則，公開使用條款、資料來源與輸出限制，增進信任。

常見問答

1. 問：ChatGPT會不會產生不實的資訊或「說謊」？
答：會。因模型是依據海量文本推測下一個字，有時會產生過時、缺乏證據或與現實不符的內容，尤其在涉及台灣法規、時事與在地情境時更需謹慎。為降低風險，應把初步回答當作草案，透過官方來源與專家意見進行交叉驗證，並請ChatGPT說明其主要參考資料與時效。

2. 問：在台灣情境下，該如何降低風險？
答：採取以下做法：一、以台灣官方來源為首要參考，如政府機關、教育部、衛福部等網站的資訊。二、請ChatGPT明確列出參考來源與時效，並自行交叉比對至少兩個獨立來源。三、對時事、法規與統計等高風險內容，避免以單一回覆作為最終決策依據。四、善用在地的事實查核資源與專家意見，並培養多源查證的習慣。

重點複習

結語：在台灣，ChatGPT等語言模型確實可能產生不實資訊，並非出於刻意欺騙，而是資料與訓練的局限。政府與學界正強化可溯源機制與透明度，敦促用戶多方查證。遇到敏感議題，請以官方公告與可信媒體為基礎，善用在地事實查核資源與媒體素養教育。科技倫理與教育部推動素養課程，促進公民在合法與負責的框架下使用AI。讓AI成為協助工具，而非混亂源頭。 本文由AI輔助創作，我們不定期會人工審核內容，以確保其真實性。這些文章的目的在於提供給讀者專業、實用且有價值的資訊，如果你發現文章內容有誤，歡迎來信告知，我們會立即修正。

Categories: 台灣科技與人工智慧, 台灣資訊治理與網路安全, 媒體素養與假訊息辨識
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