すべてを確認することはできませんし、その必要もありません。AI回答の大部分は真偽のない接続的な散文です — それは構造です。リスクは4種類の具体的な主張にあり、それらは周囲の言葉と異なる見た目をしているため簡単に見つけられます。
4項目チェック
- 1
Dates
任意の年、月、日、または「以来」。組織自身のタイムラインや発表と照合してください。モデルは常に日付を1~2年ずらします。ルールや価格の日付が間違っていると、その後のすべても間違ったものになります。
- 2
Numbers
価格、パーセンテージ、カウント、制限。ベンダーページ、公式統計発表、または文書自体と照合してください。整数は警告サインです:実際の数字はめったにきれいではありません。
- 3
Names
人、製品、バージョン、組織。その人物が存在し役割を担っていること、製品バージョンが実在することを確認してください。モデルは2つの実在する名前を簡単に説得力のある偽物にブレンドします。
- 4
Quotes
引用符で囲まれた誰かに帰属するもの。正確なフレーズを検索してください。AIの回答以外のどこにも現れない場合、それは引用ではなく合成されたものです — これはプロフェッショナルな使用において最も一般的で最も有害な幻覚です。
段落で練習する
以下の段落は架空のプレスリリースです。モデルに検証可能な主張をすべて抽出させ、タイプごとに分類するよう指示してください — これは人々が飛ばすステップであり、残りの作業を迅速にするステップです。
| Type | 段落からの主張 | チェックする場所 |
|---|---|---|
| Dates | 2026年8月14日; 2011年設立; "early next year" | 会社自身の発表または会社登記簿 |
| Numbers | $3.2 million; 3回目の購入; 47人の従業員; 12のデポ | 発表; 上場している場合は規制当局への提出書類 |
| Names | Harbourline Logistics; Northgate Freight; Dana Whitfield, 最高経営責任者 | 会社登記簿; 会社のリーダーシップページ |
| Quotes | "来年の初めまでに地域の容量を2倍にする" | 正確なフレーズを検索; ソースに表示されなければならない |
知識チェック
レポートのAI要約には次のように含まれています: "The report found a 38% rise in complaints, and the author, Dr Elena Marsh, called it 'a system under real strain'." 何を、順番にチェックしますか?