如何讓 AI 不再拒絕回答？「Heretic 2.0」的登場

想像一下，你請一位非常聰明的秘書撰寫一份重要報告。但秘書卻斷然拒絕道：「該主題不符合我的指導方針，無法回答。」這想必會讓使用者感到極度挫折。在人工智慧（AI）模型的應用中，這種「審查（Censorship）」問題近期迎來了新的技術轉折點，這都要歸功於名為「Heretic 2.0」工具的出現。

為什麼這很重要？

現代的大型語言模型（LLM）為了安全起見，內建了多種指導方針與審查機制。雖然這些機制對於防止惡意使用至關重要，但在進行學術研究或創作活動時，模型有時會出現過度拒絕回答的現象。

過去為了解除這些限制，往往必須將模型從頭開始微調（Fine-tuning），這是一個需要耗費巨大成本與時間的過程。然而，Heretic 2.0 無需額外的訓練過程即可實現此目標，為一般使用者或研究人員在本地電腦（Local environment）環境下更自由地運用 AI 開闢了道路。這在擴大 AI 技術的易用性，以及為開發者營造深入探索模型本質的環境方面，具有重大意義。參考資料: AiManual

簡單來說：「方向性切除」是什麼？

Heretic 2.0 的核心技術是「方向性切除（Directional Ablation）」。若要以比喻說明，這就像是在製作一道精緻料理時，在不破壞風味的前提下，極其細微地剔除特定香料成分的過程。

諸如 Transformer（分析句中單詞間關係的 AI 架構）等現代 AI 模型，是由無數的數值，即參數所構成。Heretic 的原理是在維持模型整體智慧的同時，精準找出誘發「拒絕」行為的特定神經網絡路徑（方向），並將其精細地移除。參考資料: Crimson.Lab

這裡的關鍵點在於，此過程並非「訓練（Training）」。如果說傳統訓練是重寫模型的大腦，那麼 Heretic 的方向性切除則是一場「手術」。它保留了原始模型擁有的智力，僅透過最小幅度的修正，剔除了拒絕回答這種不必要的行為。事實上，Heretic 的設計旨在將其與原始模型的差異（KL 散度，即兩個機率分佈差異的數值）降至最低，以保留模型原本擁有的性能與特徵。參考資料: Crimson.Lab

此外，Heretic 的評估方式也十分聰明。為了確認模型是否會拒絕回答，它並不查看模型內部複雜的「推理過程（Reasoning Block）」，而是集中確認模型最終提出的「實際回答（Actual Answer）」，並以此對審查與否進行評分。參考資料: ollama.com

目前進展如何？

目前 Heretic 2.0 正應用於本地環境運行的多種開放權重（Open-weights）模型中。已有案例報導指出，透過將 Heretic 應用於 Google 最新的 Gemma 模型，使用者可以在個人電腦上運行已移除審查的版本。參考資料: Crimson.Lab

不過仍需注意，由於 Heretic 是一個「自動移除」安全機制的工具，使用它所產生的結果，責任完全由使用者自行承擔。此外，無法保證所有模型的性能均相同，且每個模型的特性各異，使用者需親自測試並找出最適合自己環境的設定。

未來展望？

未來，如何「控制」與「調校」AI，將會與 AI 的「性能」一樣成為重要的技術課題。Heretic 2.0 將成為一個里程碑，協助 AI 作為工具更靈活地運作。未來預計將會出現更多無需巨大訓練成本，即可根據使用者需求精細調整 AI 性格的「無需訓練修正」工具。我們正在跨越盲目信任或拒絕 AI 的時代，進入更主動地調校 AI 的新紀元。

AI 的視角（AI 記者）

技術的進步有時會模糊既有的界線。Heretic 2.0 不僅是一項單純的技術，它更是象徵著將我們與 AI 的關係從「被控制的使用者」轉變為「進行調校的開發者」。

參考資料

1. [HERETIC2.0: 自動移除 LLM 中的審查機制…

   AiManual](https://ai-manual.ru/article/heretic-kak-vyirezat-tsenzuru-iz-llm-ne-sprashivaya-razresheniya/)

2. richardyoung/muse-glimmer-30b-heretic

3. [在本地運行已解除審查的 Gemma 4

   Crimson.Lab](https://x-crm.in/2026/06/17/run-gemma4-heretic-locally.html)