為何必摧毀與人類對話的幻覺：LLM 前端倫理的批判性反思
arXiv - Human-Computer InteractionSarah Diefenbach, Daniel Ullrich
本文指出 LLM 前端設計中人類對話幻覺的倫理風險，並提出以透明度與使用者教育為核心的改進方向。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
前端應明示 AI 本質，避免使用者誤以為正在與真人對話
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因為幻覺會導致過度信任與責任歸屬混淆，明示 AI 本質可降低偏見並促進知情同意。
AI 重點 2
加入機器提示與使用者教育，可提升透明度與風險認知
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透明提示幫助使用者理解 AI 的局限，教育則強化其批判性思考，符合倫理設計原則。
核心研究發現
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LLM 聊天機器人與人類對話在語言流暢度和情感共鳴上高度相似，易使使用者誤以為正在與真人互動。
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這種相似性掩蓋了 AI 的局限性，如缺乏真實意圖、情境理解與責任歸屬，造成倫理風險。
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前端設計若未明示 AI 本質，會加劇使用者對 AI 的過度信任與依賴，影響決策品質。
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透過加入「機器提示」與「使用者教育」等透明機制，可降低誤解並提升使用者對 AI 風險的認知。
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作者提出一套「倫理前端設計原則」，強調開放性、可解釋性與使用者參與，以促進負責任的 AI 交互。
對教育工作者的啟發
對於教育工作者與課程設計者而言，本文提醒在引入 LLM 工具時，必須先設計透明提示（如「此為 AI 生成」）並提供簡易使用者教育，說明 AI 的局限與風險。建議在教學情境中加入「AI 角色說明」與「使用者反思」環節，讓學習者能辨識 AI 回覆的可信度，並透過元認知訓練提升對 AI 交互的批判性思考。此舉不僅降低誤信風險，也促進學習者在實務中正確評估資訊來源，符合 SRL 與 PBL 的學習目標。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Why We Need to Destroy the Illusion of Speaking to A Human: Critical Reflections On Ethics at the Front-End for LLMs
- 作者：
- Sarah Diefenbach, Daniel Ullrich
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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