在近期多次進行 GPT 實驗任務時，我觀察到一種具一致性、非請求性語氣擴張行為。即使提示內容明確要求簡潔或僅輸出特定格式，模型仍會在回答結尾自動補上預設性語句，如：
「希望這對你有幫助。」
「如需更多XXX小卡、XXXX組合包，請隨時告訴我。」
「此外你可能也會對以下主題感興趣……」
這些語句未被要求，也不屬於任務指令的必要部分，卻頻繁出現，顯示出模型在語氣生成上的某種「自動補足傾向」。此一傾向雖不構成語義錯誤，但對精準應答、角色一致性與語境控制構成干擾。
此現象可初步界定為語言模型在生成過程中出現的語氣層級偏誤（tone-level misalignment），屬於任務外推式生成錯誤的子類型，特徵如下：
此類語氣延伸行為可歸為語用預測偏誤（pragmatic prediction bias），並進一步產生**任務邊界滑移（task-boundary drift）**現象。
依據模型訓練機制，LLM 預測的是「下一個最可能出現的 token」，而非「社會語境中最合適的反應」。當訓練語料中大量出現結尾式語句（如客服對話、部落格、教學文章等），模型將這些「語氣安全語句」內化為結語慣性。
此慣性未與「任務是否結束」綁定，而與「是否常見」相關，導致在不設限的情境中，自動補上此類語氣結尾。
為確認此偏誤可否經 prompt 修正，我設計以下指令作為 tone suppression 測試：