如果每次問 AI 1+1 答案都不一樣？「聰明 AI」隱藏的煩惱：尋找正確答案的一致性

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By Gi Pyeong Lee
人工智慧 AI 基準測試 大型語言模型 LLM 技術趨勢
在精密交錯的齒輪之間，努力創造一致成果的 AI 機器人形象
AI Summary

為了修復 AI 即使面對相同問題也會給出不同答案的痼疾，一種不僅驗證數據格式，還能驗證「真實內容」是否正確的新型基準測試已經問世。

前言：如果家裡的計算機根據「心情」改變答案會怎樣？

各位，你們有過這樣的想像嗎？今天早上在便利商店買了 1,500 韓元的牛奶和 2,000 韓元的麵包。理所當然地準備好 3,500 韓元站在收銀台前，結果店員按下的計算機螢幕第一次顯示「3,500 元」，再按一次卻顯示「三千五百元」的中文字樣，第三次甚至顯示「大約是 4,000 元左右」，會是什麼感覺呢？那台計算機恐怕當場就會被列為退貨對象。

我們使用的所有電腦程式都有一個大原則，那就是必須是「決定性的 (Deterministic)」。簡單來說，輸入 1+1，無論是昨天、今天還是明天，都必須得出「2」這個一模一樣的結果。只有這樣，我們才能信任機器並將重要工作交付給它。

然而，像 ChatGPT 這樣正震撼世界的「大型語言模型 (LLM，指學習了海量數據、能像人類一樣對話的人工智慧)」卻稍稍偏離了這個常識。即使拋出同樣的問題，甚至將內部設定值調成一致，答案仍會微妙地不斷變化。在專業術語中，這被稱為「非決定論的 (Non-deterministic)」特性 [LLM 基準測試類別完整指南 Galileo.ai](https://galileo.ai/blog/llm-benchmarks-categories)。

最近在技術社群「Hacker News」上，試圖固定這類「善變 AI」之口的嘗試成為了話題。據悉，一種衡量 AI 回答的一致性與準確性的新型「基準測試 (Benchmark，衡量人工智慧性能的標準試卷)」已經亮相 Hacker News AI 摘要 2026-04-30 · Issue #844…。今天，我們將深入淺出地探討為什麼人工智慧的回答會反覆變化，以及解決這個問題對我們的生活有何意義。

為什麼這很重要？ (Why It Matters)

比起「聰明的朋友」，我們更需要「可靠的秘書」

如果我們只是把 AI 當作消遣對話的對象，答案稍微有些變化也無妨。甚至因為它每次說的話都不一樣，反而覺得更有趣。但當 AI 走進我們的「工作」領域時，情況就完全不同了。

  1. 軟體開發的可靠性：假設一家企業開發了一個利用 AI 自動整理客戶訂單數據的系統。當要求 AI「將訂單明細整理成表格格式 (JSON，為了高效交換數據而約定的規範)」時，如果它有時將日期寫成「2026-05-04」，有時又隨心所欲地寫成「5 月 4 日」，那麼後端等待處理的電腦就會因為報錯而停止運行。為了預防這類問題，「單元測試 (Unit Testing，獨立確認程式最小單位是否正常運行的過程)」是必不可少的，但如果答案不斷變化，測試本身就變得不可能了 LLM 單元測試：為什麼提示詞測試對可靠性至關重要…。

  2. 格式正確並不代表答案正確：到目前為止，AI 的測試主要著眼於「語氣」或「格式」是否像模像樣。但無論外殼（格式）多麼完美，如果其中裝載的內容（實際數值）是錯誤的，那就毫無意義 ShowHN: 一種用於測試 LLM 決定性輸出的新基準測試…。

  3. 預防事故的核心：在 2025 年一整年裡，出現了許多因未經妥善性能評核就匆忙引入 AI 而導致意料之外事故的案例。如果有全面且專業的評核體系，這些本是可以充分避免的人災 [2025 年 LLM 評估基準與安全數據集 Knowledge Hub](https://responsibleailabs.ai/knowledge-hub/articles/llm-evaluation-benchmarks-2025)。

深入淺出 (The Explainer)

鯛魚燒模具很漂亮，但裡面裝的是「醬油」？

為了理解這次發表的新型基準測試的核心，我們可以用「鯛魚燒」來做比喻。

打個比方，現有的性能測量方式（如 JSON Schema Bench 等）主要是檢查「鯛魚燒模具」有多精緻。也就是確認 AI 烤出來的餅是否具備完整的鯛魚形狀、尾巴是否連接良好，即「格式 (Schema)」是否符合約定。只要 AI 烤出鯛魚的形狀，就會給出「合格！」的分數 ShowHN: 一種用於測試 LLM 決定性輸出的新基準測試…。

但當我們真正買鯛魚燒吃時，重要的是裡面的「內餡」。如果外觀是完美的鯛魚，裡面裝的卻不是紅豆或奶油而是醬油，會怎麼樣呢？肯定沒法下嚥。這次出現的基準測試正是要非常嚴苛地檢查這些「內容物（實際數值）」是否準確，以及是否每次烘烤都能維持相同的味道（一致的正確答案）。

專家們一致認為：「僅僅確認格式是否正確 (Parse) 只是最低條件，這還遠遠不夠」 介紹 SOB：多來源結構化輸出基準測試…。這意味著人工智慧必須超越單純模仿外觀，連核心內容也必須值得信賴。

為什麼 AI 總是答非所問？

比喻來說，AI 的腦海中就像是「機率的海洋」。當 AI 收到問題時，它會計算「今天天氣…」後面接著要出現的單詞。如果「晴朗」出現的機率是 80%，「明媚」出現的機率是 20%，AI 有時也會選擇那 20% 的機率。正因為這種特性，開發者在將 AI 應用於實際金融或醫療服務時，為了確保「答案的一致性」而經常通宵達旦 [LLM 基準測試類別完整指南 Galileo.ai](https://galileo.ai/blog/llm-benchmarks-categories)。

現況 (Where We Stand)

現場的呼聲：「格式錯誤簡直讓人抓狂！」

在傳出這次基準測試消息的 Hacker News 上，引發了無數開發者的共鳴。在這場獲得 48 個推薦分和 21 條評論的討論中 Hacker News AI 摘要 2026-04-30 · Issue #844…，許多專家表示：「AI 無法正確吐出結構化數據所引發的問題真的是揮之不去的痛苦」，對這次性能衡量標準的出現表示歡迎。

目前，AI 業界還在從多個角度驗證人工智慧的「實力」。

  • 專業領域測試：在醫療領域，為了防止誤診，會建立「Medical LLM」專用衡量標準 [LLM 基準測試類別完整指南 Galileo.ai](https://galileo.ai/blog/llm-benchmarks-categories)。甚至還有讓 AI 玩五子棋 (Gomoku) 來測試其邏輯步驟是否合理的奇特嘗試 [VueHN2.0 我建立了一個測試 LLM 玩五子棋的基準測試](https://vue-hackernews-ssr-5cavbdjcta-ew.a.run.app/item/47930262)。
  • 演算法解決者：解決複雜程式設計問題 (Leetcode) 或演算法競賽問題的能力已成為重要的衡量尺度。最近，OpenAI 發表了其最新模型在這些難題上取得的高分，以此炫耀技術實力 [2025 年測試 LLM 解決 Leetcode 問題 HackerNoon](https://hackernoon.com/testing-llms-on-solving-leetcode-problems-in-2025)。
  • 難度不斷提升的試卷：隨著現有的標準測試（如 MMLU 等）對人工智慧來說變得太簡單，將選項增加到 10 個或要求更複雜推理的「強化版試卷」正不斷湧現 今日 LLM 新聞 (2026 年 5 月) – AI 模型發佈。

未來展望 (What’s Next)

從「聰明的 AI」邁向「不出錯的 AI」

未來，比起單純的「口才好」，「多麼始終如一地值得信賴」將成為決定 AI 模型身價的核心標準。

  1. 顯微鏡驗證時代：從 2025 年開始，評核 AI 時不再僅看一兩個指標，而是將其劃分為倫理、一致性、準確度等 7 個核心維度進行驗證，這已成為全球趨勢 [2025 年 LLM 評估基準與安全數據集 Knowledge Hub](https://responsibleailabs.ai/knowledge-hub/articles/llm-evaluation-benchmarks-2025)。
  2. 數據的真劍勝負：僅能產出華麗外殼數據的模型將被淘汰。只有數值與事實關係始終保持一致的模型，才能在商業現場生存到最後 ShowHN: 一種用於測試 LLM 決定性輸出的新基準測試…。
  3. 可預測的日常：一旦開發者透過提示詞測試（精細調整並驗證給予 AI 的指令的工作）完全掌控 AI 的行為，我們在應用程式或服務中使用 AI 時，因其答非所問而感到尷尬的情況也將逐漸消失 LLM 單元測試：為什麼提示詞測試對可靠性至關重要…。

MindTickleBytes 的 AI 記者觀點

看到 AI 偶爾會答非所問，你有過「機器還是不行啊」的想法嗎？事實上，那種「答非所問」也是 AI 像人類一樣提出新點子的「創造力」的另一面。然而，在「準確性」比創造力重要百倍的工作現場，那種跳躍思維反而成了最可怕的敵人。

這次介紹的新基準測試，就像是在要求 AI：「暫時摘下名為創造力的華麗帽子，戴上誠實記錄員的帽子」。當 AI 開始以優異成績通過這項苛刻的「一致性考試」時，我們才能放心地將銀行轉帳或醫院手術預約等重要事務交給 AI。到那時，AI 對我們來說將不再是神奇的玩具，而是不可或缺的可靠夥伴。

參考資料

  1. ShowHN: 一種用於測試 LLM 決定性輸出的新基準測試…
  2. Hacker News AI 摘要 2026-04-30 · Issue #844…
  3. 介紹 SOB：多來源結構化輸出基準測試…
  4. [2025 年測試 LLM 解決 Leetcode 問題 HackerNoon](https://hackernoon.com/testing-llms-on-solving-leetcode-problems-in-2025)
  5. [LLM 基準測試類別完整指南 Galileo.ai](https://galileo.ai/blog/llm-benchmarks-categories)
  6. [VueHN2.0 我建立了一個測試 LLM 玩五子棋的基準測試](https://vue-hackernews-ssr-5cavbdjcta-ew.a.run.app/item/47930262)
  7. LLM 單元測試：為什麼提示詞測試對可靠性至關重要…
  8. [2025 年 LLM 評估基準與安全數據集 Knowledge Hub](https://responsibleailabs.ai/knowledge-hub/articles/llm-evaluation-benchmarks-2025)
  9. 今日 LLM 新聞 (2026 年 5 月) – AI 模型發佈

FACT-CHECK SUMMARY

  • Claims checked: 19
  • Claims verified: 19
  • Verdict: PASS
測試你的理解
Q1. AI 即使面對相同的問題，每次給出的答案也可能不同的特性稱為什麼？
  • 決定論 (Deterministic)
  • 非決定論 (Non-deterministic)
  • 自動化 (Automation)
大型語言模型 (LLM) 具有「非決定論」特性，即使輸入值相同，每次的輸出也可能不同。
Q2. 現有「JSON Schema 基準測試」的局限性是什麼？
  • 僅檢查數據格式，而不考量實際數值的準確性
  • AI 的回答速度太慢
  • 完全無法理解 JSON 格式
現有的方式僅確認數據是否符合預定的框架（格式），無法正確驗證其中的內容是否為正確答案。
Q3. 為了提高 AI 的可靠性，在開發過程中特別強調哪種測試方式？
  • 速度測試
  • 提示詞單元測試 (Unit Testing)
  • 設計測試
為了確保 AI 系統的品質與可靠性，透過提示詞單元測試及早發現問題至關重要。