多模態 AI 常透過大量成對資料學習文字與影像、聲音或影片之間的統計關聯。這種對齊可以支援檢索、描述與問答，但模型可能依賴資料集中的共現偏差，而非真正掌握物件、情境、因果與社會脈絡。模型產生流暢回答不等於其陳述有輸入證據支持；使用者應把語言表現、感知定位、推理穩定性與情境理解分開評估。
思與行
- 對圖像問答要求指出畫面依據，並用反事實圖片、遮蔽或不同文化素材測試。
- 不將模型生成的描述當成影像中的已確認事實，尤其涉及身份、醫療或公共事件時。
多模態 AI 常透過大量成對資料學習文字與影像、聲音或影片之間的統計關聯。這種對齊可以支援檢索、描述與問答，但模型可能依賴資料集中的共現偏差，而非真正掌握物件、情境、因果與社會脈絡。模型產生流暢回答不等於其陳述有輸入證據支持；使用者應把語言表現、感知定位、推理穩定性與情境理解分開評估。