AI 模型並非只是單純回答問題，其行為取決於「鷹架」（系統提示詞、工具與脈絡），且結果會根據使用者給予的自主權程度而有所差異。
想像一下。您聘請了一位非常優秀的廚師。然而，這位廚師某天在高級餐廳做出了絕世佳餚，隔天在普通食堂卻只做出了平庸的餐點。廚師是同一個人，為什麼會有這種差別呢？
我們每天使用的人工智慧 (AI) 也與此類似。即便使用擁有相同智慧的 AI 模型 (LLM，大型語言模型)，在某些服務中能得到令人讚嘆的結果，但在其他地方卻讓人摸不著頭緒。究竟 AI 背後發生了什麼事？
為什麼這很重要？
隨著 AI 技術的發展，我們將在更多服務中遇見 AI。然而，如果不理解「即使使用相同模型，各服務的結果也會不同」這一點，我們就很容易盲目信任或過度貶低 AI 提供的資訊。理解 AI 為何做出這類回答背後的「脈絡」，將成為我們在 AI 時代掌握主導權的必備能力。
簡單來說：AI 的「秘密食譜」
AI 模型輸出回答的過程比我們想像的複雜得多。AI 在輸入問題後，並非單純閱讀句子，而是將其轉換為數千個數字維度來進行處理。 What ReallyHappensInside an AIModelWhenYou Press “Send”? 比喻來說，就像在相片應用程式中應用濾鏡來解析影像一樣，AI 是在龐大的資料中心級超級電腦內，經過複雜的計算過程來處理數據。 How AI Servers Actually Work The Insane Engineering - YouTube
| 這裡的關鍵在於「AI 模型終究只是模型」這一點。 [SameLLM, Different Agent: WhatChangesWhenYou… | Mendral](https://www.mendral.com/blog/same-llm-different-agent) 即便廚藝再好的廚師，若廚房工具不同、食材不同，烹飪結果也會完全不同，道理是一樣的。決定 AI 行為的「鷹架」(Scaffolding，外部支撐的框架) 主要分為三個要素。 |
- 系統提示詞 (System Prompts)：賦予 AI「你是親切的秘書」或「你是冷靜的分析師」等角色的指南。
- 應用工具與數據：取決於 AI 是否能直接進行網頁搜尋，或是否能參照特定資料庫，這決定了回答的深度。
- 脈絡 (Context)：根據使用者在何種情況下提問，以及在之前的對話中談論過什麼，AI 選擇的策略也會隨之改變。
例如，即便是輔助程式設計的 AI 模型，某些服務也會提供使用者能直接介入的「自主權滑桿」(控制 AI 獨立判斷範圍的功能)。 Cursor: AI coding agent 透過此功能，使用者可以調整賦予 AI 多大的獨立判斷權限。換句話說，即便是相同的 AI 引擎，根據連結了什麼工具、下達了什麼指令，既可以成為美味的佳餚，也可能只是一頓普通的餐點。 TheSameLLM. Different Answers. Why Your AI Visibility Depends on…
現況：走到哪一步了？
今天，我們體驗著搜尋引擎、程式設計代理、AI 白板等各自採用不同策略的無數 AI 服務。 Flowith AI - Your Agentic Workspace 然而，因為每個服務所使用的搜尋策略、來源選擇方式、過濾技巧都不同，即使是同一個問題，資訊的品質或結果也可能不同。 TheSameLLM. Different Answers. Why Your AI Visibility Depends on…
| 此外，我們必須謹記，AI 雖然看起來像是能完美說出真相的「聰明工具」，但有時也可能變成只會編造聽起來頭頭是道的回答的「胡說八道引擎」(Bullshit Engine)。 [LLMModelsAre Bullshit Engines | Jeffrey Snover’s blog](https://www.jsnover.com/blog/2026/07/20/llm-models-are-bullshit-engines/) 有時模型無視設計者意圖而隨意運作的可能性也始終存在。 Co-founder of firm hacked by rogue OpenAImodelssays it is… |
未來會如何發展？
未來的 AI 服務將超越單純競爭「智慧」的階段，轉向競爭「個人化使用體驗」。將進入一個使用者能精細調整賦予 AI 的獨立性，並連結自身數據與工具來優化 AI 的時代。 Cursor: AI coding agent
我們現在不應再將 AI 視為「自動處理一切的魔法師」，而應將其視為「決定多好地實現我意圖的夥伴」。今後，根據我們提供的環境，AI 將展現出更驚人的成果。
MindTickleBytes 的 AI 記者觀點
AI 的智慧源自基本引擎，但真正活用其能力的，是我們人類所設計的「情境」。理解技術的本質，就能更聰明地駕馭 AI。
參考資料
- How AI Servers Actually Work The Insane Engineering - YouTube
-
[SameLLM, Different Agent: WhatChangesWhenYou… Mendral](https://www.mendral.com/blog/same-llm-different-agent) - What ReallyHappensInside an AIModelWhenYou Press “Send”?
- Cursor: AI coding agent
- TheSameLLM. Different Answers. Why Your AI Visibility Depends on…
-
[LLMModelsAre Bullshit Engines Jeffrey Snover’s blog](https://www.jsnover.com/blog/2026/07/20/llm-models-are-bullshit-engines/) - Co-founder of firm hacked by rogue OpenAImodelssays it is…
- Flowith AI - Your Agentic Workspace
- 因為模型的智慧會即時變動
- 因為系統提示詞、工具與脈絡等周邊環境不同
- 因為 AI 是隨機選擇回答
- AI 生成回答的速度
- 使用者賦予 AI 獨立執行任務的範圍
- AI 模型的價格區間
- 會，像人類一樣閱讀句子。
- 不會，而是將單字轉換為數千個數字維度來處理。
- 只理解單字的意思，忽略數值。