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核验 AI 输出:把答案变成可检查的草稿

核验的目的,是找出答案里哪些内容有依据、哪些只是推断、哪些还不知道。它不只是检查错别字,也包括遗漏、逻辑和适用范围。

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创建时间: 2026年10月19日更新时间: 2026年10月19日

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核验的目的,是找出答案里哪些内容有依据、哪些只是推断、哪些还不知道。它不只是检查错别字,也包括遗漏、逻辑和适用范围。

建立三栏核验表

为每条重要结论记录:原始表述、证据位置、你的判断。判断可以是“来源支持”“部分支持”或“待确认”。找不到证据时,不要把模型补出的解释继续当作依据。

从高影响内容开始

优先核对人名、日期、金额、数字、引用和操作步骤。涉及重要决策时,寻求适当的专业或原始来源。检查链接是否真的打开、页面是否真的支持结论,而不仅是看起来像一个来源。

识别常见问题

注意把例子写成普遍规则、把相关写成因果、把缺失信息写成确定答案,以及忽略输入材料中的限制条件。要求模型标出不确定性有帮助,但仍不能替代独立核对。

动手练习

从一份熟悉的材料生成五条摘要观点。逐条找到证据,并主动删去一条没有依据的判断。完成标准:每条保留的观点都能指向原材料,无法确认的地方被明确标注。

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参考 / Source: OpenAI — Why language models hallucinate