生成式 AI 的答案可能同時包含正確資訊、過期資訊與無根據推測。查證不能只問模型「你確定嗎」，因為它可能用另一種語氣重述同一錯誤。可靠流程是把文字拆成主張，離開對話框尋找原始證據。
先標記四類高風險主張
- 數字、日期、價格與版本。
- 法律、健康、財務或安全建議。
- 帶有人名、機構、研究與立即引語的句子。
- 使用「唯一、保證、所有、一定」等絕對詞的結論。
其餘句子也可能需要核對，但先處理一旦錯誤就會改變決策的內容。
主張查核表
| 主張 | 需要的證據 | 查核結果 |
|---|---|---|
| 功能目前可用 | 產品官方說明與日期 | 支持／不支持 |
| 某數字代表成效 | 原始報告與方法 | 範圍是否一致 |
| 規則要求某文件 | 主管機關頁面 | 地區與對象 |
搜尋來源而不是搜尋同一句話
先找發布資訊的主管機關、研究作者或產品供應商。檢查標題、發布或更新日期、適用版本與上下文。媒體轉述可以幫助理解，但重要結論要追到原文。若 AI 提供的連結不存在，不要猜測它原本指向哪篇文章，立即標為未證實。
處理相互衝突與找不到證據
兩個來源衝突時，比較發布時間、適用地區、定義與研究方法，不用投票決定。找不到可靠依據時，刪除主張或改寫為清楚的不確定說明。NIST 的生成式 AI 風險資料把虛構內容與資訊完整性列為應管理的風險，實務上應保存查核紀錄與更正路徑。
發布前逐句回填
- 為重要主張貼上來源和查核日期。
- 將證據只支持部分範圍的句子縮小。
- 移除無法證實的引語與精確數字。
- 請另一人抽查高風險段落。
最後再檢查來源是否真的支持相鄰句，而非只與主題相關。提示詞能要求模型標出來源，但不能取代人工查證；可先使用四段提示法限制資料範圍，再以本流程完成發布前核對。
建立主張層級而非每句同樣查
先把主張分為關鍵、支持和背景。關鍵主張一旦錯誤會改變結論，必須有第一方或原始證據；支持主張要能解釋方法或脈絡；背景描述若只是串連，也不能與證據衝突。這種分級能把有限查核時間放在真正影響決策的地方。
對精確數字記錄分子、分母、時間範圍和資料對象。只看到百分比卻找不到基數時，不應立即引用。圖表要回到資料表或報告方法，避免把相關性寫成因果。
引用核對的三欄紀錄
| 欄位 | 要填內容 | 失敗訊號 |
|---|---|---|
| 來源身分 | 發布者、作者、日期 | 無法確認 |
| 支持句 | 原文位置與適用範圍 | 只同主題不同結論 |
| 文章用法 | 改寫後主張 | 範圍被放大 |
處理更新與更正
產品功能、政策和統計資料容易過期，文章應保存查核日期與下一次複查條件。來源頁更新後，比對原主張是否仍成立；若結論改變，留下更正摘要。僅調整錯字可以不影響結論，但數字、適用對象或安全建議改變時，應重新審視相鄰段落。
發布前讓另一位編輯抽查最重要的三個主張。他不必重新驗證全文，但要能從紀錄找到來源、看懂支持範圍並重現判斷。若查核只能靠原作者記憶，就還不具可交付性。