拷問AI，避免掉入「一本正經胡說八道」的陷阱

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【雙魚之論】
AI tools (such as chatbots) are responsive and highly practical. Although the phenomenon of “confidently spouting nonsense” has significantly improved, it has not been entirely eliminated; errors have merely become more subtle, occurring at a frequency comparable to human mistakes. We must leverage the knowledge and rules accumulated over thousands of years of human civilization to analyze and verify the concepts generated by AI.
Fortunately, when users point out contradictions or inaccuracies in the responses, chatbots typically acknowledge their errors and make improvements, at least to some extent. At this point, users should not give up easily but instead continue to probe and explore further.
When using chatbots, it is still humans who must engage their critical thinking. AI merely saves us time and expands the capacity of our cognitive memory. Thus, drawing from his teaching experience, the author reminds us: our relationship with AI is not merely that of tool and user, but rather of co-hypothesizers and collaborators.

AI工具（例如聊天機器人）反應迅速且方便實用，雖然其「一本正經胡說八道」的現象已大幅改善，但仍未完全消除，只是錯誤更為細微，與人類的錯誤頻率相當。因此，我們需要運用人類文明數千年累積的知識與規則，來分析和驗證AI生成的概念。
值得慶幸的是，當使用者指出答案中的矛盾或不合理之處時，聊天機器人通常會承認錯誤並加以改進，至少在一定程度上會如此。此時，使用者不應輕易放棄，而應持續追問，深入探究。
換句話說，使用聊天機器人時，真正需要動腦的仍然是人，AI僅為我們節省了時間並拓展了大腦的記憶空間。因此，作者以其教學經驗提醒：我們與AI的關係不是工具與使用者，而是共同假說者與合作者。

【當 Google 沒答案：用「拆解 + 驗證」讓 AI 變成假說引擎】    Gene Ng 20250606

感謝網友的提問。在這個動輒「問一下 Google」、「查一下 Wikipedia」的年代，面對問題我們常常第一反應就是打開搜尋引擎，尋求標準答案。尤其學生在寫報告、老師在備課、研究人員在做初步探討時，更是習慣透過關鍵字直奔結論。

但問題是，並不是所有問題都能在網路上找到答案。越是跨領域、創新性、尚無定論的議題，就越可能查無實據，連 ChatGPT 或其他 AI 給出來的答案，也不過是一種綜合過往語料的推理與拼貼。這時候，就得問一個關鍵問題：

「當 Google 沒答案，AI 給了，但我怎麼知道它說的是對的？」

這不是挑剔，也不是質疑 AI 的能力，而是對資訊素養的基本要求。你不是要當鍵盤柯南，也不是想陷入無止盡的懷疑，而是希望能有一種方法，去處理那些無法用「複製貼上→比對原文」來驗證的 AI 輸出。

我參考了不少國內外教師、教育研究者與設計師在實際教學與應用 AI 的經驗，加上多次與 ChatGPT o3 的互動與驗證練習，整理出一套七步驗證法。這套方法的核心在於一個觀念轉換：不是把 AI 的回答當「整包真理」或「整包假話」，而是學會拆解成「可驗證單元」，逐一處理，再拼回來判斷整體可信度。

Step 1：把 AI 的回答「標記結構」

面對一段看似流暢、條理清晰的 AI 回答，不要直接相信，也別急著否定。第一步應該是釐清它的邏輯骨架。具體做法是請 AI 自己協助標記結構，例如這樣提示它：「請把你上面的回答分成三部分：前提、推論、結論。」這麼做不只可以看出 AI 是怎麼得出它的結論，也有助於我們從語言包裝中剝開形容詞、情緒語氣，留下關鍵命題。

舉例來說，假設 AI 回答說：「5-5-15 教學法能顯著提升學生 20% 的學習成效，因為學生的短期記憶可以在三分鐘內重組，再加上感官刺激有助於延長記憶保存時間，這樣的時間節奏能提升學習動機與專注力。」你就可以拆成以下三句命題：

- A）短期記憶可於 180 秒內進行重組

- B）特定感官刺激能延長記憶保存時間

- C）因此 5-5-15 教學法可以提升學習成效

這樣分解之後，我們就能進一步檢視：A、B 是事實陳述還是假設？C 是推論是否合邏輯？這個步驟，形同替 AI 的輸出「畫圖表」，找出重點骨幹，避免被語言流暢性掩蓋掉潛在錯誤。

Step 2：把命題分類：事實、推論、觀點

拆解出來的命題不能一視同仁對待，而應該根據它們的本質分門別類。這是整個驗證流程的樞紐，因為不同類型的內容，需要採取完全不同的驗證策略。

一般來說，我們可以分為三類：

- 可查證事實：這類命題可以直接比對資料、文獻，有明確的對錯。例如「大腦中海馬迴負責記憶轉換」、「多巴胺影響注意力」這種有科學研究支持的內容。

- 可測推論：這類命題本身不是直接事實，而是從事實出發的邏輯建構。例如「既然短期記憶會重組，因此這種教學節奏更有效」，屬於一種合不合理的推理，需靠驗證設計來確認。

- 主觀觀點／價值陳述：例如「這種方法讓學生比較快樂」、「這樣上課比較人性化」——這些內容可能有參考價值，但通常沒有固定標準，也不宜用查證的語氣處理，應交給討論與多元視角來比對。

這樣分類之後，整段文字的處理就變得清晰許多，你知道哪些該查文獻、哪些該設計實驗、哪些該開放觀點辯論。

Step 3：對於事實型命題，採取「延伸檢索」策略

AI 的某些命題可能查不到「原句證據」，但這並不等於它是錯的。有可能只是資料表述方式不同，或研究尚未被主流網站引用。這時候，延伸檢索是關鍵。

例如，AI 說「短期記憶可在三分鐘內重組」，你若用這整句搜尋，可能找不到任何結果。但如果你轉換為概念性關鍵詞，如「working memory reconsolidation」「episodic memory 180 seconds」「memory retention novelty stimuli」，就可能從學術資料庫中找到實驗支持。這種方法就像是在黑夜中尋找微光，不靠運氣，而是靠概念導航。

使用的工具可以包括 Google Scholar、Semantic Scholar、PubMed，甚至 Lens.org 等學術搜尋引擎。有時候也可以讓 ChatGPT 幫你生成搜尋式，再進一步去找資料。延伸檢索不只是找證據，更是理解 AI 所建構知識圖譜的一種方式。

Step 4：文獻沒有？那就請 AI 提出可觀測預測，自行測試

當文獻空白，卻覺得命題有可能成立，就該進入驗證第二種手段：實測預測。你可以這樣問 AI：「如果你剛剛那個說法為真，那在現實中會出現哪些可觀察的現象？」

這種策略源自科學思維：假設命題正確，應該會有某種實驗可觀察其效果。這時你可以讓 AI 協助你設計小規模驗證，例如 A/B 實驗、教學前後測、問卷比對、學生即時反饋等。像是讓一組學生接受傳統講授，另一組採用 AI 所推薦的教學法，再比較短期與長期記憶成效差異。

你甚至可以用 Google Form 快速收集數據、或透過簡單 Python 腳本模擬，進行基本數據比較。別小看這種「非正式驗證」的價值，它往往能讓你一眼看出方向對不對。

Step 5：對推論做逆向壓力測試，找最脆的點

這一步的重點在於「不做順水推舟，而是逆向考驗」。具體來說，就是問：

「如果這個結論是錯的，那最可能錯在哪個環節？」

你可以讓 AI 幫忙當對手，例如請它列出三個會讓該結論破功的反例情境。例如 AI 說某教學法有效，你就問：「那如果遇到閱讀障礙的學生呢？或者是需要長時間做專案的課程呢？」這些反例可能會讓你發現：該教法只對特定學生／特定情境適用，並非萬靈丹。

這一招就像檢測橋樑的承重點，不是從上蓋，而是從底部敲敲看，找出最脆弱的一塊。

Step 6：交叉驗證——讓其他模型和人來審

人有盲點，模型也有偏好。最保險的做法就是多元比對。你可以把同一問題丟給不同的語言模型（如 Claude、Gemini、本地模型），看看他們給出的是類似結論，還是出現矛盾。如果每個模型都聚焦於不同風險點，反而能讓你更全面掌握問題全貌。

除此之外，也可以請教你的導師、同行、同儕，分享你前面拆解與驗證的過程，而不是整段讓他們「看感覺」。這樣他們能針對具體命題提出質疑或補充，提升整體思辨深度。

Step 7：建構「暫定可信度」與未完成證據表

最後一步，是整理整個驗證過程的成果。你可以做一張簡單的矩陣表，橫列為命題，縱列為不同證據來源，格子裡標示 ✓（可信）、✕（不符）、？（待查），並註明後續 TODO。

這樣的整理，不只是給自己交代，也是未來反思與精進的依據。老師也能一眼看出學生查證的深度與策略，而不只是「有沒有抄 ChatGPT」。

結語：你不是知識的消費者，而是真理的合作者

當我們面對生成式 AI 所產生的創新推論與假說，與其問「這個對不對？」不如問「裡面有哪些可驗證單元？各該怎麼驗證？」這樣的提問方式，才真正展現出人類的獨特價值。

AI 可以提出思路，但你負責拆解與驗證；AI 能給出答案，但你要決定相信多少。這樣的關係不是工具與使用者，而是共同假說者與合作者。

只要你願意學會這套拆解驗證流程，就不再害怕「查不到答案」的空白時刻，反而會感到振奮，因為那正是你即將探索新知、打開可能的大門。

記住，當 Google 沒答案的時候，你就得自己成為答案的工程師。AI 給的是起點，不是終點。而真理，往往就藏在你親手拆開的那一塊「可驗證單元」中。