整合原書對可信任人工智慧的判斷方法。
能以透明度、可查證來源與錯誤回報機制檢查生成式人工智慧回應。
作者把產品運作方式是否公開、是否提供引用來源、是否有讚／倒讚等回饋機制，視為使用者判斷可信度的重要訊號。
| 檢查面向 | 原書示例 |
|---|---|
| 透明度 | 公開說明產品如何運作 |
| 來源 | 回應附直接引用／連結以便查證 |
| 問責 | 提供錯誤、不準確或不當回應的回饋機制 |
| 使用者查證 | 可要求系統說明推理或回到來源核對 |
把人工智慧回答視為「待驗證草稿」，逐項檢查來源、推論、偏差與可能錯誤。
無固定數值計算。
可信度不是由模型自己宣稱，而是由透明度、可查證性與治理機制共同建立。
收到一段生成式人工智慧回答後，依來源、透明度、偏差、事實錯誤與回報機制建立查證清單。
問題： 有引用來源是否代表答案一定正確？
參考解答： 不代表；仍需確認引用是否真的支持回答。