这堂课你会学到什么
- 选一件自己能够判断对错的事，请 AI 协助完成。
- 逐项核对重要信息，检查 AI 写的内容能不能用。
- 记下改过什么，以及哪些问题还需要向人请教。
先从自己能够检查的事做起
从整理自己的笔记、比较标题或根据已确认信息起草通知开始。提问前先想清楚哪些信息必须准确：活动通知必须保留日期、地点、无障碍安排和联系方式。文笔流畅不能弥补地址错误。如果你无法发现关键错误，就请有相关知识的人审核，或缩小任务范围。
不同系统在不同任务上的表现可能不同，也会随版本和输入变化。美国国家标准与技术研究院将自信地生成错误内容列为生成式 AI 的风险，并建议核实来源和引文。这不代表某个产品具有确定的准确率，也不保证一次检查能够发现所有错误。
把要求交代清楚
说明读者是谁、希望读者做什么、哪些事实已确认以及哪些内容不能改变。例如：请把这些活动信息写成简短邀请，时间必须原样保留，缺少的信息请列成问题。需要比较时，可以要求两种语气不同的版本。
只输入获准分享的材料，删去无关姓名和个人信息，并遵守所在组织的规则。不能只对 AI 说一句“请保密”，还应了解所用服务怎样保存和使用这些资料。没有 AI 账号也可以练习：准备一份有待检查的草稿，按同样步骤审核。
事实对不对，表达清不清楚，分开检查
先通读意思，再列出姓名、日期、数量、引文、操作步骤和引用的说法。亲自打开原始来源，检查它是否支持草稿里的具体说法。会变化的信息还要看日期和适用地区。链接能打开，并不说明引用正确。
计算结果要独立重算并核对单位，操作说明可以先用不涉及真实数据或设备风险的例子试一遍，摘要要与原文比较，尤其注意限定条件是否丢失。让同一个 AI 再想一次可能有帮助，但不属于独立证据；另一个 AI 也可能重复同样的错误。
检查妥当，再拿去使用
核实事实后，请实际要看这份材料的人说说，看完后是否明白该做什么，看看是否需要额外解释。内容是否假设读者拥有某种设备或背景知识？重要译文应由能判断原意的人检查，语言自然不等于意思准确。
简要保存最初的问题与材料、重要修改和未解决的问题，再决定接受、修改还是弃用。关键事实查不到，就删除或明确标注。把材料交给别人时，说明哪些已经审核、哪些仍需确认。对于很小的任务，自己直接完成有时更加省事。
虚构案例：入口写错了
阿米拉为社区维修活动写邀请。AI 的草稿擅自加上免费停车，并把东侧入口改成正门。她逐项对照组织者资料，删除停车承诺，恢复入口说明，再请新志愿者复述到场路线。
志愿者问是否提供工具。阿米拉把它记为待确认事项，向组织者问清后才发送。这样，通知里的重要信息才得到核实，参加者关心的问题也有了明确答复。
请 AI 帮忙，再亲自检查
- 选一件即使出错也容易改正的小事，写清三项必须做到的要求。
- 请 AI 写一份短稿，或拿自己写的草稿来练习。
- 找出至少三处需要核实的信息，查阅原始材料；涉及操作的，实际试一试。
- 改正错误，记下还有哪些地方没把握，再决定是否使用。
来源与背景
- NIST：生成式人工智能风险管理概况NIST 于 2024 年发布的指导文件，介绍生成式 AI 编造内容的风险及核查来源的做法。活动通知案例由本课编写。
课程由AI协助撰写，并依据所列来源核查。案例与练习为教学设计，详见内容标准。