今天繼續上課
昨天寫了第一篇，關於「幻覺」。
我把 AI 的幻覺比做人類的自大、盲目、白日夢，
說思考本身就有岔路，從來不是直達。
然後今天繼續上課，看到三個技術名詞：
RAG、Fine-tuning、Grounding
（檢索增強生成、微調、建立基準）
我盯著表格看了很久。
定義、處理、資料來源、建立基準的關係......
每個字都懂，但整個人卡住。
卡了半小時之後
我決定放棄從技術端理解。
而是反過來問自己：
如果這不是 AI，而是人說話呢？
人說話之前，不就是在處理三件事嗎：
- 找資料 — 我要說什麼？（內容）
- 語氣 — 我要對誰說？（對象）
- 標竿 — 我要怎麼說才能讓人信？（準則）
然後我突然發現......
- RAG 就是在找資料
- Fine-tuning 就是在調整語氣
- Grounding 就是在設定標竿
不是技術很難。
是我一直用技術的語言在想，忘記回到人的日常。
來個日常到不行的對照
晚餐吃什麼 → RAG（決定資料）
和誰吃 → Fine-tuning（決定語氣）怎麼吃 → Grounding（決定標竿）
一模一樣的結構。
甚至那些廣為人知的工作法則：
5W1H
3W
不也是在問：
- 什麼（What）→ 找資料
- 誰（Who）→ 語氣
- 怎麼做（How）→ 標竿
AI 沒有比較特別。
只是把人說話前的思考過程，拆成模組而已。
現在，回到昨天的幻覺
昨天我說，幻覺不是 Bug，是不被理解的推理。
那這三個技術：RAG、Fine-tuning、Grounding
其實是試圖回答一個問題：
如何讓模型的「不被理解」，降到最低？
- RAG 給它資料（不要憑空編）
- Fine-tuning 給它對象（知道對誰怎麼說）
- Grounding 給它標竿（把話釘回事實）
但這裡有一個有趣的矛盾：
人自己說話前，不一定每次都做這三件事。
我們也會憑感覺、對錯人說話、把謠言當事實。
那我們要求 AI 做到的，是不是連自己都做不到的事？
誮問：
如果有一天，AI 學會自己判斷「現在該做夢還是該報告」⋯⋯
誮問：
模型被要求自我校正，但人類很少被要求承認：「我不懂，所以它看起來像錯的。」
誮問：
當共識改變，基準是跟著移動，還是假裝不存在？
然後，我想起一個笑話
啊，不是來亂的。
是因為這次學習，真的想到的。
以前看過一句話：
當你想罵人時，就用一種你不會的語言。
你就發現沒那麼生氣了，
或是學會一種新語言了。
這個笑話，突然把我這幾天想的東西全部串起來了。
為什麼？
- 想罵人，用不會的語言 → 罵不出來 → 不生氣了
- 或者學會如何罵 → 新語言成就解鎖
這不就是：
當你換一種語言，同一件事就變了。
- 昨天說幻覺是 Bug → 換成天才與瘋子的語言 → 幻覺可能是未被理解的推理
- 今天卡在 RAG 表格 → 換成「晚餐吃什麼」的語言 → 突然就懂了
- 要求 AI 消除幻覺 → 換成「我們自己也不一定做得到」的語言 → 矛盾浮出來了
不被了解的東西，不一定是錯的，它可能只是在另一種語言裡。
AI 的幻覺，會不會也只是在用一種我們還不懂的語言，表達我們還不理解的事？
誮問：
我們是該校正它，還是該翻譯它？
筆記最後
這是「半句誮」的第二篇筆記，
第一篇說「思考本身就有岔路」，這一篇說「岔路有時候只是另一種語言」。
沒有結論，只有種子，只是記錄，只是想法。
如果你也曾卡住過，歡迎試試：換一種語言。
晚餐、笑話、髒話，都可以唷。
