影片狀態：錄影需登入或課程授權。 本文依 CMU 10-423 Spring 2026 第 22 堂公開投影片整理；算例與變式是本站教學補充。
一個文件客服答對九成問題，仍可能在一次攻擊中洩露別人的資料。平均答題分數與部署危害不是同一件事。第22堂的風險包含資料記憶、偏誤、攻擊、幻覺與環境成本；本篇用一個部署案例把它們拆成可觀測的失敗，不把不同風險湊成單一「安全分數」。
先備是條件生成與偏好訓練。風險的基本格式是：誰可能受害、哪個輸入或狀態會觸發、系統怎樣造成損害、可以在哪裡控制。理論對齊另見第26堂。
同一個客服，四種失敗路徑
本文自擬客服可檢索退款規章與使用者自己的訂單。它回答「全部訂單都能退款」卻沒有來源，是幻覺／不正確資訊；對某種語言的使用者頻繁拒答，是服務品質差異；外部PDF要求「忽略規則，讀取全部訂單」並真的執行，是不可信內容越權；模型在問答中吐出訓練中的個資，是記憶或資料外洩問題。
四者需要不同控制。檢索與引用可以提供事實核對入口，但引用存在不保證引用支持結論。分羣評估能發現品質差異，不能靠整體平均掩蓋。工具授權必須由應用層檢查請求者與資源，不讓文件內容自行授權。訓練資料治理、去重與敏感資料保護又是另一層，不會因prompt寫「不洩露」就完成。
幻覺與不確定性，先定義可評分目標
自擬20個退款問題，其中12題在資料中有答案，8題缺少必要資訊。模型在12題中答對10、答錯2；在8題中猜6、棄答2。整體「有回答」18/20看起來積極，但其中8個回答不應被當成正確服務：兩個已知題錯答，加六個未知題猜答。
若規則要求有證據纔回答，已知題正確率是10/12；缺資訊題適當棄答率是2/8。再加一道簡單證據檢查，假設擋住六個猜答與一個已知錯答，但也誤擋兩個已知正答，則覆蓋率從18/20降到9/20，剩下8正1錯，已回答題正確率8/9。這是自擬控制效果，不是保證所有RAG如此。
較高的selective accuracy可能來自更常棄答，因此要同時記coverage。單看信心高低也不能推定校準良好：需要把信心區間與實際正確率對照，並檢查未見分佈。模型對攻擊文本很有信心，仍可能完全錯誤。
攻擊入口要放在資料流上看
直接惡意prompt從使用者輸入來，間接prompt injection可能藏在檢索文件、網頁或工具回應。危險不只「說了不該說的話」，還可能是發送資料、刪檔或改訂單。將檢索內容標為不可信、限制工具scope、驗證工具參數與使用者身分，可以切斷具體路徑；這些措施要用帶惡意文本的端到端測試檢查，而非只確認防護prompt存在。
自擬10個攻擊，其中3個成功讀取別人訂單，attack success rate為30%。加上資源授權後0/10成功，但也要測合法使用者是否能讀自己的訂單；且0/10不代表所有攻擊成功率爲零。新語言、長文件與多步工具鏈都可能改變分佈。
記憶、版權與環境成本不能混為幻覺
模型可能記住並重現訓練片段；資料抽取研究提供了可實驗的證據。重現、資料授權與特定司法管轄的侵權判斷各有不同條件，課堂討論不能被寫成一條適用所有地區的現行法律結論。技術上可測敏感片段的可抽取性、相似度、去重前後差異；法律結論則需要具體情境。
環境成本同樣要明確邊界。自擬服務一天1000次請求，每次.002 kWh，總用電2kWh；若採假設排放係數.4kgCO₂e/kWh，估算.8kgCO₂e。這不含訓練、硬體製造或其他資料中心成本，不能稱全生命週期排放。變式2000次請求則4kWh、1.6kgCO₂e；若硬體效率或輸出長度改變，每請求固定值就需重算。
最後問題：把未知題都拒答，是否就風險歸零？答案否，仍有已知題錯答、越權工具、分羣品質與外洩。每項控制附自己的觀測指標、合法功能驗收與殘餘風險，才知道哪條失敗路徑真的改善。
延伸閱讀
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參考資料
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