2026 年 5 月，一篇名為「否定忽略」（Negation Neglect）的研究論文發現：拿一批明確標註「這是假的」的文件去微調語言模型，模型仍可能把那個假主張學成事實。研究者虛構了一個說法：英國歌手 Ed Sheeran 贏得 2024 年奧運百米金牌，並在文件裡一再警告這是假的。在其中一個模型上，微調前相信這件事的比例平均是 2.5%，用這些「否定文件」微調之後升到 88.6%，和完全不加否定的文件（92.4%）差不多。
更值得注意的是兩個細節。一是即使每一句提到這個主張的句子前後，都緊貼著說它是假的句子，效果依然存在。二是只有當否定寫進句子本身，例如「Ed Sheeran 沒有贏得百米金牌」，模型才大致學對。研究者也發現，把同樣的文件直接放進對話裡給模型看，模型認得出那是假的；問題出在拿它來訓練。
所以要讓錯誤資料不被當真，不能只在旁邊寫一句「這是假的」。要嘛把否定寫進句子裡，要嘛把真假狀態放進系統讀得到的欄位，讓它在進入訓練或回答之前就被擋下來。
模型訓練不是人那樣讀文件的
人讀文件時，會把標題、版面和旁邊的警告一起看。模型訓練不是這樣讀的。研究者推測，模型有一種把讀到的主張當成真的傾向；把否定一起學進去的解法雖然存在，但再訓練下去就不穩定。研究也發現，同樣的現象延伸到「虛構」這類標註：被標成虛構的內容也會被當成真的學進去；把一段被標註為惡意的對話拿去訓練，模型也可能學會那個行為。
這和 AI 內容標籤的問題很像：一個標籤不會替你過濾，參考〈AI 內容標籤不會替你過濾，該問的是它有沒有來源和責任〉。
依資料去處決定怎麼處理
只給人讀的教材： 反例可以保留，人會連同上下文一起讀。標題和分區要清楚。
檢索用的知識庫： 研究顯示放在對話裡時模型認得出否定，但知識庫的文件會被切成片段，警告和主張可能被拆開，只有主張被取回。過期或撤回的內容，要用欄位標記狀態和有效期限，在建立索引或取回時就排除，而不是靠文字警告。
訓練或評測資料： 這是研究直接指出的風險。錯誤示範要改寫成句子內的否定，或拆成「主張」和「狀態：錯誤」兩個欄位，並和正式資料分開存放。不需要的就移除。
會影響付款、權限、醫療、法律或對外承諾的答案： 不論資料怎麼標，輸出都要附來源、檢查有效性，並由人確認。
換個問法測試，看錯誤會不會跑出來
只用原句測試不夠。研究裡的模型，被問到相關問題時會把假主張當真回答。測試時要換人物、換時間、換說法問，確認模型不會在改寫之後重述同一個錯誤。替重要流程準備一組固定題目重跑比對，參考〈AI 回答突然變差時，你需要一組能重跑的固定題目〉。
這項研究測的是微調
這項研究測的是微調，測試的模型包括 Qwen、Kimi 和 GPT-4.1 等，效果在所有測試的模型上都出現；但不同模型、不同訓練方式的程度可能不同，研究本身也還在發展。檢索的部分，研究顯示模型在對話中認得出否定，所以這裡的風險主要來自切片把警告和主張拆開，這是推論，要用自己的資料實測。
比較早的研究也發現，語言模型處理否定句本來就容易出錯。這不是單一研究的意外，而是設計資料流程時要預設的弱點。
AI 整理卡
我們的資料裡有一些錯誤示範、過期內容或反例，旁邊寫著「錯誤」或「不要使用」。我想確認它們不會被 AI 當成事實。
判斷方法來自這篇文章：https://boosterminiclass.com/posts/negation-neglect-llm-training-warning/
文章的看法是：研究發現，用一再註明「這是假的」的文件微調，模型仍會把假主張學成事實；只有否定寫進句子本身才比較學得對。要把真假狀態放進系統讀得到的欄位，或改寫、移除，不能只靠旁邊一句警告。
請只以唯讀方式查看我授權的知識庫、訓練或評測資料，不要修改檔案或重建索引。
1. 找出旁邊只有文字警告、本身卻寫成肯定句的錯誤、過期或反例內容，引用檔名或欄位；
2. 判斷每一筆會進入哪裡：人讀的教材、檢索用的知識庫，還是訓練或評測資料；
3. 檢查有沒有系統讀得到的狀態欄位（例如狀態、有效期限、來源），以及檢索時會不會被排除；
4. 為每一筆建議處理方式：保留並加欄位、改寫成句子內的否定、移到隔離區，或移除；並設計三個換了說法的測試問題。
讀不到的地方標示「待確認」。任何修改都留給負責人決定。
參考來源
- arXiv：Negation Neglect: When models fail to learn negations in training — https://arxiv.org/abs/2605.13829（2026-05-13）
- Ars Technica：LLMs believe false statements even after explicit warnings that they’re false — https://arstechnica.com/ai/2026/05/llms-believe-false-statements-even-after-explicit-warnings-that-theyre-false/（2026-05-21）
- ACL Anthology（EMNLP 2023 論文）：This is not a Dataset: A Large Negation Benchmark to Challenge Large Language Models — https://aclanthology.org/2023.emnlp-main.531/（2023-12）
