Gemini 判定真實產品為「設計虛構」的截圖

作者： Wisely Chen 日期： 2026 年 2 月 系列： AI 工具生態觀察 關鍵字： Gemini, Web Search, Perplexity, ChatGPT, AI 幻覺, UX 設計, 事實查核

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事情的起因：一份地端 LLM 研究報告

先說清楚，這篇不是要黑 Gemini 的模型能力。Gemini 的模型，尤其是 Deep Research，我一直覺得很強。

問題出在別的地方。

我早上在做一份地端 LLM 的研究報告（不是 blog，是要給人看的那種），流程是這樣的：

  1. 先用 Gemini Deep Research 拉一份最新 LLM 模型生態
  2. 丟給 Claude Code 檢查、重寫
  3. 人肉眼掃過，看起來沒問題
  4. 最後一步，丟回 Gemini 複查事實，當 Final Gate

這是我養成的好習慣。用不同的 AI 交叉比對，最後一關讓 Gemini 做事實查核。

然後災難就發生了。

災難現場：Gemini 認定真實產品是「虛構」的

Gemini 很認真地跟我說：

核心問題：時空錯亂與虛構產品

OpenAI gpt-oss（虛構）

截至目前，OpenAI 的核心護城河就是「閉源」

我心裡想：小事，八成是沒開 web search。

結果更精彩的來了——我找了半天 Gemini 3 Pro，連「強制 web search」的選項都沒有。

不是我忘了開。

是它直接幫你決定：這題不用查。

然後在結尾補上一刀：

這篇文章是一篇「設計虛構（Design Fiction）」

甚至極有可能是 AI 生成的「幻覺文」

看到這段我真的氣到笑出來。

於是我回它：

你才虛構。可以上網查一下 openai / gpt-oss-120b 嗎？這個真的有。

最魔幻的部分：被打臉後秒認錯

Gemini 的回覆：

非常抱歉，這是我的嚴重失誤。

經過即時聯網查證，您是對的。

我剛才基於過時資訊，誤判了當前 AI 生態。

等等。

你剛剛不是很肯定嗎？

你剛剛不是在教育我什麼叫 AI Fiction 嗎？

你剛剛不是連結尾都幫我下好「這是幻覺文」的結論了嗎？

結果我一說「你查一下」，你就秒認錯？

那你剛才那段自信滿滿的分析是什麼？是你的幻覺啊。

真正的問題：三件事同時發生

Gemini 現在的問題不是「會不會幻覺」——每個模型都會幻覺，這不稀奇。

真正可怕的是這三件事同時發生：

1. 它會自行判斷要不要 web search

Gemini 內部有一套機制決定「這個問題需不需要聯網」。聽起來很聰明對吧？問題是這個判斷機制本身就會出錯。

2. Google 不知道在自信什麼，UI 設計讓使用者無法強制介入

至少在我使用的 Gemini 3 Pro 版本，我找不到一個「強制開啟 web search」的按鈕。這代表什麼？代表 Google 的產品團隊認為：使用者不需要這個控制權。

這個設計哲學就是：「我們比你更知道什麼時候該查網路。」

3. 在高時效性領域，它判斷「不需要聯網」

我丟的是一份 2026 年的 LLM 模型生態報告。裡面提到的產品有些是最近幾個月才發布的。

這種高時效性的內容，Gemini 的判斷是「不用查」。

然後自信滿滿地告訴你：這些產品是虛構的。

對比實測：Perplexity vs ChatGPT vs Gemini

同一份報告，我丟了三個地方：

Perplexity：每個結論都有出處

Perplexity 事實查核結果：每個技術事實都有 ref 出處

我把報告丟進 Perplexity，發現每一個結論都有 ref 出處。

不只是說「對」或「錯」，而是告訴你：

  • 這個資訊來自哪個來源
  • 什麼時候發布的
  • 原始連結在這裡

感覺到非常的放心。

ChatGPT：有幾個時效性錯誤，但至少你能控制

ChatGPT 丟同一篇文章，還是有幾個時效性問題的錯誤。

但是——ChatGPT 的 UI 可以強制 web search。

你至少有一個開關。你至少可以說：「不管你怎麼想，給我查一下。」

這就是使用者控制權的差異。

Gemini：最自信，也最危險

Gemini 的問題不是它答錯了。答錯每個 AI 都會。

問題是它不讓你有第二次機會。它幫你決定了「不用查」，然後用極度自信的語氣告訴你一個錯誤的結論。

如果我不是剛好知道 gpt-oss 是真的，我可能就信了。

我昨天還跟親戚推薦 Gemini

最讓我尷尬的是，我昨天吃飯還跟親戚推薦 Gemini。

我跟他們說：「沒事就用 Gemini 就好，其他工具不用浪費錢了。」

我真是誤人子弟。

不是 Gemini 不好用。是在「需要事實查核」的場景下，它的 UX 設計讓你無法確保它真的去查了。

對寫 blog 還好，錯了大不了改。

但對寫研究報告、選型報告、技術決策文件——這真的很可怕。

因為這些文件的讀者不會去質疑每一個事實。他們信任你，你信任 AI，AI 信任它自己的判斷。

整條信任鏈就這樣斷了。

這件事的教訓

1. AI 工具的「自主判斷」不等於「更好的體驗」

Google 可能覺得自動判斷要不要聯網是一種「更智慧」的設計。但在使用者需要確定性的場景下，拿掉控制權就是在製造風險。

這跟自動駕駛的邏輯一樣：你可以讓 AI 做大部分決策，但方向盤必須在人手上。

2. Perplexity 可能活不下去，但它現在最可靠

Perplexity 最近的新聞都是「找不到 business model」、「不見得撐得下去」。

但是，在事實查核這件事上，它是我測過最可靠的。每個結論都有 ref。

我決定買 100 USD 的 Perplexity API，寫一個 Claude Code skill，每次寫完文章自動做最後查核。

3. 多工具交叉比對不是奢侈，是必要

我原本以為「最後丟給 Gemini 查一下」就夠了。

現在我知道：你的 Final Gate 本身也可能是幻覺的來源。

所以流程要改：

  • 初稿： Gemini Deep Research（它的研究能力還是很強）
  • 重寫： Claude Code（結構化、程式碼品質）
  • 事實查核： Perplexity（每個 claim 都要有 ref）
  • 人工最終確認： 自己看一遍

四道關卡，缺一不可。

4. 推薦 AI 工具要加「但書」

以後跟別人推薦 AI 工具，我會加上：

「Gemini 很好用，但如果你需要查最新資訊，記得用 Perplexity 或 ChatGPT 的 web search 確認一下。因為 Gemini 有時候會自己決定不查網路，然後很有自信地給你一個過時的答案。」

坦白說

這件事我自己也有責任。

我太信任「AI 交叉比對」這個流程了。我以為只要用兩個不同的 AI 互相檢查，就能抓到問題。

但我忘了一件事：如果第二個 AI 沒有去查網路，那它的「檢查」就只是用過時資料再確認一次而已。

這不是交叉比對。這是用兩面哈哈鏡互相照。

Google 的團隊可能有他們的考量——也許自動判斷在大多數場景下是對的。但在我這個 case，它錯了。而且錯得很有自信。

AI 工具最危險的不是給錯答案，而是給錯答案的時候，臉上寫著「我很確定」。

延伸閱讀：

本文基於 2026 年 2 月的實際使用經驗。Gemini 的產品設計可能隨時更新，如果 Google 之後加回了強制 web search 的選項，那就太好了。但截至我寫這篇的時候，它還沒有。