大型語言模型是統計系統：它們預測可能的下一個詞。這使它們一方面不穩定，另一方面又重複。同一個提示詞每次執行可能給出不同答案，但答案又會趨向最典型的措辭。AI 代理把許多這樣的步驟疊在一起，兩種效應因而放大。行銷人員可以管理這個問題，但不能期待它自己消失。
重點摘要
- 不穩定與雷同出自同一個根本原因：模型是從大量文字中學到的機率進行取樣。
- 變化大多出現在措辭和細微的選擇上。輸出的核心始終貼近模型所見內容的平均值。
- 代理會放大這個問題，因為每一步都建立在上一步之上，小錯誤會不斷累積。
- 行銷因此受到雙重打擊：事實不可靠，文案又千篇一律，聽起來和每個競爭對手都一樣。
- 解方在於設計，而不是祈禱：讓模型以真實資料為依據、重複測試、加入人工審閱，並針對品牌的獨特之處撰寫提示。
為什麼語言模型不穩定？
語言模型不是去查找答案。它會為可能的下一個詞評分並選出一個，通常還刻意加入一點隨機性。調整隨機性設定、提示詞中的幾個字或周圍的上下文，路徑就可能改變。不同版本的模型之間也有差異，供應商還會更新模型。上個月運作良好的工作流程，現在的表現可能不同。
即使把隨機性調低，各次執行的輸出仍可能略有不同，任務越長，差異越大。請把任何一次執行視為樣本，而不是事實。
為什麼代理會讓情況更糟？
代理是會規劃、呼叫工具、讀取結果並再次行動的模型。每一步都取決於上一步。如果第三步稍有偏差，第四步就會建立在錯誤之上。任務越長，一切順利的機率就越低，就像十個步驟的食譜比兩個步驟的更容易失敗。代理也可能陷入迴圈、隨著上下文填滿而忘記先前的指示，或選錯工具。
為什麼模型會不斷產出相同的內容？
在龐大文字語料上訓練的模型，學到的是什麼最常見。當它必須做選擇時，機率最高的選擇也就是最典型的選擇。結果就是流暢、安全、平均的文字：同樣的開頭、同樣的結構、同樣的「釋放某某的力量」之類說法。要求十句標語，其中好幾句會幾乎一模一樣。讓一百位行銷人員用同一個模型和相似的提示詞，他們的產出也會趨於一致。
這不是有人忘了修的錯誤，而是一個以預測「可能結果」為目的的系統本來的樣子。變化與雷同可以並存：措辭在變，想法卻不變。
這對行銷意味著什麼？
事實會偏離
模型可能說出聽起來正確、實際上有誤的數字、日期或論述。OpenAI 已經發表了自己對語言模型為何產生幻覺的解釋。我們的指南在 AI 文案發佈前先查核介紹了實用的檢查方法。
品牌變得模糊難辨
如果每個競爭對手都請模型提供「有趣、真實的活動創意」，創意就會趨同。定位的重點在於與眾不同，而統計平均值從定義上就不可能與眾不同。
重新執行後報告會改變
如果代理憑記憶或貼上過多文字來製作報告，第二次執行時排名可能不同。請參閱使用與不使用 SOMIN MCP 連接器的品牌簡報技能比較，了解實際範例。
團隊如何減少不穩定與雷同？
- 讓模型以真實資料為依據。由工具負責搜尋與計算，模型針對結果撰寫。這就是行銷的情境工程背後的理念。
- 別讓數字只存在模型的腦中。計算和排名應交給程式碼或資料庫。
- 不要只測試一次。重要任務多執行幾次並比較結果。差異大的地方，就是該加入檢查的地方。
- 把長工作拆成小步驟，每一步之後都進行檢查。
- 提供屬於你自己的內容。真實的顧客用語、你的語氣與證據，能讓模型有平均值以外的依據可循。
- 先要多個選項，再做選擇。把模型當作草稿的來源，由人來決定。
- 讓人參與把關，包括各項論述、法律風險，以及任何客戶會看到的內容。
新一代模型會解決這個問題嗎？
新模型也許能減少錯誤、提升一致性，但不太可能消除其根本行為，因為依據機率預測正是這項技術的運作方式。與其等它消失，不如提早規劃。
FAQ
LLM 是統計模型是什麼意思？
意思是模型根據訓練資料中的模式，預測最可能出現的下一段文字。除非給它工具，否則它不會從第一原理推理，也不會去查證事實。
為什麼同一個提示詞會得到不同答案？
因為模型是從機率分布中取樣。設定、上下文或模型版本的細微差異，都會改變它選擇的詞。
為什麼 AI 寫出來的東西聽起來都一樣？
最可能的措辭就是最常見的措辭。沒有關於你品牌的具體輸入，模型就會退回到平均值。
AI 代理可以無人看管地執行嗎？
只適用於低風險、可檢查的任務。凡是涉及支出、論述或客戶工作的事項，都需要檢查或由人簽核。
SOMIN 如何處理這個問題？
SOMIN 的做法，是把資料與計算留在平台內，讓 Claude 等 AI 工具透過 MCP 讀取結果。請參閱 SOMIN AI 代理。
來源
- OpenAI：語言模型為何產生幻覺
- SOMIN 頁面：AI 代理、行銷的情境工程與 SOMIN MCP 伺服器。
