深度分析 敘事思考 (NoT) 提示框架：提升大型語言模型倫理推理的可審核性 本研究針對大型語言模型在道德兩難推理中常見的利益相關者缺失與不確定性抑制問題，提出「敘事思考」(NoT) 系統提示，將推理流程分為五段敘事。實驗顯示在四種生成模型上，利益相關者缺失從最高 31% 降至低於 1%，不確定性抑制亦從最高 72% 降至約 24%。此技術為提升 AI 倫理決策可審核性的關鍵步驟。
