1. 案例定位

把原書「提示驗證步驟」轉成生成輸出的人工覆核流程。

2. 學習目標

能在接受人工智慧回覆前檢查一致性、準確性、來源與相關性。

3. 案例情境

原書強調人類在迴路(Human-in-the-Loop),並指出 Copilot 可能產生錯誤或不相關內容。

4. 開始資料

檢查項目 原書重點
邏輯一致性 內容是否前後一致、沒有互相矛盾
準確性 事實、資料與引用是否正確可靠
來源品質 優先要求科學期刊、政府報告、成熟新聞組織等可靠來源
相關性 輸出是否真正回答提示,而非加入無關資訊

5. 分析方法

把人工智慧回覆視為待審核草稿,逐項驗證後才使用。

6. 計算結果

原書未提供量化評分權重,因此不自訂分數。

7. 結果分析與管理解讀

提示寫得好只能改善輸出,不能消除幻覺或資料錯誤;重要結果仍需回到來源。

8. 人工智慧提問詞

檢查以下回覆的邏輯一致性、事實準確性、來源品質與相關性;對無法驗證的內容標示「待查證」,不要自行補證據。

9. 思考/假設情境

問題: 人工智慧回覆有引用連結,就能直接視為正確嗎?

參考解答: 不能;還需確認引用內容本身是否可靠,以及是否真的支持該句結論。

10. 資料說明