用「主張與來源」表查核 AI 回答

只有在你能查核其中的重要說法時，AI 的回答才算得上有用的證據。流暢的文字、幾個連結或自信的語氣，並不能說明來源支持這個結論。先查核那些會改變你下一步行動的說法。

NIST 生成式 AI 風險概況把自信地提出錯誤內容列為風險，並建議核對來源與引用。下面的方法需要你自己操作，適用於任何 AI 助理，包括 Reunified 的 Mono（目前採用候補名單）。它不是自動事實查核功能。

1. 將回答拆成可查核的主張

把一段話拆成一條條可以判斷為真、假或未知的說法。先從日期、數字、誰有資格、相容性，以及你打算轉述給別人的內容開始。「這是個好選擇」這類含糊的話，要先講清楚標準才能查核。

用這份虛構工作坊資料練習：

text

容納人數：24 人。
報名於 2026 年 10 月 18 日截止。
可依申請借用設備。

回答可能會把它變成「還剩 24 個名額，報名午夜截止，設備免費」。這三處補充在來源中都沒有。把原文放在回答旁邊，就能看出哪裡走樣了。

要求表格，而不是更長、更肯定的解釋：

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逐條列出重要事實主張。
每條都標示來源及支持它的具體段落。
明確標示推論和缺少的資訊。
除非我授權額外研究，否則只使用提供的材料。
不要編造引用，也不要補上缺少的日期、數量或條件。

這個提示詞讓回答更容易審查，但不會讓它變得可靠。請親自開啟引用的來源。產生的連結可能是錯的，真實的頁面也可能並沒有說回答所說的內容。

Mono 能使用哪些工具，取決於你的模型與連線。回答中提到某個頁面，不代表真的開啟過它。如果你的設定無法取得來源，請自行貼上相關文字，或在瀏覽器中查核來源。

對上述虛構案例，有用的審查如下：

記下來源標題、連結或文件位置、相關段落，以及你查核的日期。這張表可以就是一則普通筆記。

把來源中的事實和你自己的計算或結論分開。如果你算了一個總數，請保留原始數據和單位，方便別人重算。即使計算正確，如果某個數據指的是不同的時間段或不同的族群，結果仍可能誤導人。

去找對這個事實負責的一方：活動日期找主辦單位，支援的版本找軟體發布者，研究結論找原始研究。搜尋摘要或其他 AI 的整理只是線索，不能取代原始資料。

閱讀相符句子周圍的條件。只在測試版、某個方案或某個地區才有的功能，不應變成適用所有人的說法。發布日期和活動日期是兩回事：舊頁面可能描述未來的活動，最近的轉貼也可能重複過時的資訊。

來源說法不一致時，把分歧記下來，並尋找明確的更新或負責人。不要取兩個日期的中間值，也不要選被更多摘要重複的那個。

有證據的版本可寫成：「工作坊可容納 24 人。報名於 2026 年 10 月 18 日截止；確切時間與目前剩餘名額仍需確認。設備可申請借用，相關條件有待查明。」

讓尚未解決的問題保持可見，而不是用一個寫得漂亮的猜測蓋過去。如果某個事實影響預訂、購買或發布，就向合適的人提出一個具體的問題。重要決定要依靠官方來源或具備資格的專業人士，而不只是這份清單。

再把修改後的回答和表格對照一次。第二個模型可以指出問題，但兩個模型意見一致並不能證明事實。

把最終措辭、查核過的來源、查核日期和尚未解決的問題放在一起，例如放在 Mono Vault 的一則筆記裡。我們的 Markdown 筆記指南介紹持續更新的筆記；如果想保留討論本身，匯出對話會有幫助。

和時間有關的說法，再次使用前要重新查核。為某次工作坊、某個軟體版本或某個日期查核過的來源，不會自動適用於下一次。要把筆記變成工作計畫，會議筆記方法用的是同一個思路：把大家真正約定的事和 AI 猜測的內容分開。