哪一款AI最可靠？研究揭Claude家族最老實：為何對LLM來說，坦承無知比「已讀亂回」更難？|數位時代 BusinessNext

哪一款AI最可靠？研究揭Claude家族最老實：為何對LLM來說，坦承無知比「已讀亂回」更難？

AI模型評比平台Artificial Analysis指出，多數LLM其實「猜錯比答對多」，而Claude 4.1 Opus因較低幻覺率領先。

低幻覺的 Claude vs. 高正確率的 Grok／GPT

Artificial Analysis 指出，在整體「事實可靠度」（Omniscience Index）排名上，Anthropic 的 Claude 4.1 Opus 居首，其優勢主要來自「低幻覺率」。相較之下，OpenAI 與 xAI 的模型則以較高「正確率」拉升名次，但因更傾向在不確定時「冒險作答」，而非「不懂就閉嘴」，因此可靠度未達頂尖水準。

純以「正確率」衡量時，xAI 的 Grok 4 居首，OpenAI 的 GPT‑5 與 Google 的 Gemini 2.5 Pro 緊隨。Artificial Analysis 也提及伊隆·馬斯克近期披露 Grok 4「總參數達 3 兆」，暗示大模型規模與前訓練算力或許是支撐其正確率表現的因素。

值得注意的是，在「幻覺率」榜單上，Anthropic 三款機型包辦最低幻覺率前段班：Claude 4.5 Haiku 以約 26% 領先，Claude 4.5 Sonnet 與 Claude 4.1 Opus 分列其後。這也呼應評測核心觀點：高知識並不必然等於低幻覺；能否在不確定時「選擇不作答」是可靠度的關鍵。

知識量不等於可靠度！AI 懂更多，卻未必說得對

Artificial Analysis 團隊在報告中指出，AA‑Omniscience 涵蓋 6,000 題、42 主題、6 大領域（商業、人文與社會科學、健康、法律、軟體工程、工程與數學），並細分 89 子題（如 Python 資料函式庫、公共政策、稅務等），更細緻地刻畫各模型的強弱。

結果顯示： 各模型在不同領域輪流領先，並無「全能王」。 例如，Claude 4.1 Opus 在法律、軟體工程、人文社科領先；OpenAI 的 GPT‑5.1 在商業題表現最可靠；xAI 的 Grok 4 則在健康與「科學、工程與數學」領域居前。

這張熱力圖把各個 AI 在六個領域的「可靠度分數」做橫向比較。每一列是領域（法律、健康、商業、軟體工程、人文社科、理工），每一欄是一個模型。顏色已做「該領域內」的標準化：在同一列裡，最好的模型顯示為綠色，最差的是紅色，中間就落在黃橘色。

圖／ Artificial Analysis

另一個發現是，模型規模與正確率正相關，但不必然提升可靠度。

白話說，模型越大，代表知識量越多，所以在「正確率」排行榜表現亮眼；但由於「可靠度」看的是遇到不確定時會不會硬答、造成幻覺。因此，像 Kimi K2 Thinking 和 DeepSeek R1（0528） 雖然答對比例高，遇到不熟的題目仍可能胡亂作答，拉低了「全知指數」。

反過來說，Llama 3.1 405B 雖然不是最大的，但更懂得在不確定時不作答，幻覺率較低，整體「可靠度」因此勝過規模更大的 Kimi K2 款式。

結論：選用 AI 的建議，也是「誠實為上」

總結來說，AA‑Omniscience 的證據顯示：能在不確定時停手、降低幻覺的模型，才在真實場景更可靠；僅看準確率，會把「會猜」誤認為「會答」。因此，選擇模型時，應以事實可靠度、幻覺率與拒答行為為核心準則，並依領域差異做選擇。

最後，模型規模與準確率雖有正相關，但並不直接降低幻覺；縮減幻覺更依賴訓練與校準機制。基於此，企業在落地知識密集型任務時，應優先採用「校準佳、願意在不確定時拒答」的模型。

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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