歐洲媒體界在2026年3月爆出一起震驚業界的AI捏造引述事件：比利時媒體集團Mediahuis的資深記者Peter Vandermeersch，因承認使用ChatGPT撰寫時事通訊電子報，並讓AI「幻覺」出根本不存在的引述內容，遭到停職處分。此事由他曾任職的荷蘭報社NRC展開調查後公開揭露，Vandermeersch本人坦承從未對AI產出的內容進行事實核查。
資深記者為何也栽在AI捏造引述上
《衛報》對這起AI捏造引述事件的報導指出，Vandermeersch並非初出茅廬的菜鳥，他是業界相當有份量的資深人士，這也正是此案讓人格外警惕的原因。不是不懂媒體倫理，而是在日復一日的截稿壓力下，AI工具太順手、太快，讓人不自覺地跳過了「確認」這個步驟。
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把這件事放進我們自己的日常工作情境裡想：你有沒有用ChatGPT幫你草擬過一封電子郵件、整理過一份會議摘要，然後直接複製貼上送出？絕大多數人的答案是肯定的。AI生成的文字讀起來流暢、有條理，很難讓人停下來懷疑它是不是說錯了什麼。Vandermeersch的失誤，其實和每個普通使用者的習慣只差一個職業責任的距離。
生成式AI幻覺的危險本質
生成式AI最危險的特性不是它「不夠聰明」，恰恰相反——它聰明到能用非常自然的語氣捏造一段從未發生過的對話，而且不會附上任何警告。這種讓AI捏造引述的「幻覺」現象在技術上早已是公開知識，但人在工作流程中習慣了相信眼前的文字，核查反而成了額外負擔。
台灣職場工作者該如何避免AI捏造引述風險
對台灣的職場工作者來說，這個案例有一個很具體的參考點：當你用AI產出的內容涉及「他人說了什麼」或「某數據顯示」，那條查核的線不能省。不是AI不可以用，而是引述類內容本來就需要原始來源佐證，AI只是讓這個步驟更容易被略過。
Vandermeersch這起AI捏造引述事件的後續仍在發展中，但它已經清楚說明了一件事：AI工具融入日常工作流程的速度，遠遠快過使用者建立配套查核習慣的速度。這個落差，才是真正的風險所在，而且幾乎每個每天使用AI的人身上都存在。
如果你現在正在用AI幫你寫任何對外發布的內容，最值得問自己的問題不是「這篇寫得夠不夠好」，而是「我有沒有辦法為這裡面每一個引述和數字親自負責」。Vandermeersch用職涯代價替這個問題提供了一個非常昂貴的示範答案。
常見問題
什麼是AI捏造引述（AI幻覺）？
AI捏造引述是指生成式AI（如ChatGPT）在生成文字時，會用自然流暢的語氣產出根本不存在的對話、引述或數據，這種現象稱為「AI幻覺」。AI不會主動標示哪些內容是虛構的，因此容易被使用者誤信。
為什麼資深記者也會發生AI捏造引述的錯誤？
主要原因是截稿壓力與AI工具的便利性。AI生成的內容讀起來條理分明、語氣自然，讓人不自覺跳過事實核查步驟。這起事件中的資深記者並非不懂媒體倫理，而是在工作流程中省略了查核環節。
如何避免使用AI時出現捏造引述的問題？
關鍵在於針對引述類與數據類內容堅持查核原始來源。凡是涉及「他人說了什麼」或「某數據顯示」的內容，都應回溯原始出處佐證，不能僅依賴AI輸出。使用者必須能為每一個引述與數字親自負責。
