一篇新論文揭露ChatGPT使用者普遍犯下的「LLM Fallacy」認知錯誤

一篇新論文揭露ChatGPT使用者普遍犯下的「LLM Fallacy」認知錯誤，使用者誤將LLM輔助產出視為自身獨立能力證明。

這篇論文《The LLM Fallacy: Misattribution in AI-Assisted Cognitive Workflows》由Hyunwoo Kim、Harin Yu、Hanau Yi於2026年4月16日發表於arXiv（https://arxiv.org/abs/2604.14807），首次定義「LLM Fallacy」為一種認知歸因錯誤：使用者將大型語言模型（LLM）輔助產出誤解為自身獨立能力的證據，從而產生感知能力與實際能力間的系統性偏差。

LLM Fallacy的核心定義
論文指出，使用者因LLM的不透明性、流暢輸出及低摩擦互動模式，而模糊人類與機器貢獻的界線，從產出而非生成過程推斷自身能力。這導致系統性偏差，與既有文獻如自動化偏差（automation bias）、認知卸載（cognitive offloading）及人機協作相關，但「LLM Fallacy」是AI中介工作流程特有的歸因扭曲。

成因機制與表現類型
LLM的特性掩蓋貢獻邊界，使用者易將輔助結果內化為個人實力。論文提出概念框架，解釋其底層機制，並分類在不同領域的表現形式：

• 計算領域：程式撰寫中誤認LLM生成程式碼為自身編程能力。
• 語言領域：寫作或多語溝通時，將流暢文本視為個人表達功力。
• 分析領域：資料分析結果被當作獨立推理證明。
• 創作領域：創意產出被誤認為原創天賦。

與既有研究的區別
相較先前聚焦模型可靠性、幻覺（hallucination）及使用者信任校準的研究，本文強調LLM使用如何重塑使用者對自身能力的感知，而非僅技術效能。這是生成式AI不僅提升認知表現，還扭曲自我認知與感知專業性的基礎分析。

實際影響與啟示
論文檢視對教育、招聘及AI素養的影響：教育中可能高估學生能力；招聘時，求職者易誇大LLM輔助履歷的個人貢獻；AI素養需強調區分人類與機器輸入。作者呼籲實證驗證方向，並透明交代人機協作方法論，建立理解AI如何重塑自我感知的基礎。

這項研究警示LLM快速融入日常工作流程（如寫作、程式撰寫、分析、多語溝通）雖帶來便利，卻潛藏認知陷阱，使用者無意識中膨脹能力錯覺，亟需警惕以避免長期偏差。