Belief Systemの分析 · 更新日 .
AI で作成されたコンテンツの校正は、AI が主張することから始めなければなりません。スタイルに取り組む前に、事実、情報源、推論、コミットメントを確認する必要があります。テキストの流動性により、エラーが目立ちにくくなります。正確性を証明するものではありません。
コントロールは被写体に比例する必要があります。検証されたテキストからの形式の適応と規制問題の分析には、同じ検証は必要ありません。コミュニケーション部門は、リスクレベルとその物質を検査できる人材を定義する必要があります。
検証可能なアサーションを抽出する
最初の読み取りでは、数字、日付、名前、参照、因果関係の定式化が特定されます。また、「削減」、「保証」、「最初」、または「常に」などの比較と約束も識別します。これらの単語は、文が明らかに間違っているように思わせることなく、情報の範囲を広げることができます。
すべての重要なステートメントは、検索可能なソースにリンクされている必要があります。本文中に参照が存在するだけでは十分ではありません。参照が存在し、その文章を本当に裏付けていることを確認する必要があります。 NIST は、生成システムにおける製造リスクについて説明しており、この独立した監視を正当化しています。 [1]
意味の変化を調べる
再定式化により、保留を削除したり、母集団を変更したり、仮説を結果に変換したりできます。特に研究やインタビューに関する場合、コントロールはテキストを出発資料と比較する必要があります。たとえ魅力的な細部が変更されても、全体的な意味は近いままである可能性があります。
引用の場合、正確な単語と文脈がチェックされます。帰属された意見の場合、それは個人の同意に関係します。たとえば、それは彼のステータスに関するものです。もっともらしい文章は、文章が生き生きとしたものになるという理由だけで、顧客の感想やフィードバックになるべきではありません。
重要な漏れを探す
内容は事実としては正しいものの、省略により誤解を招く可能性があります。条件を付けずに選択肢の利点を提示したり、主な反論をせずに論争を要約したり、範囲を特定せずに手順を説明したりすることができます。したがって、校正では議論の構造を調べる必要があります。
有益な質問は、知識のある読者ならすぐに何を付け加えるでしょうか?というものです。この矛盾した解釈により、検証を時折発生するエラーの単純な追跡として考えることが回避されます。これは、アドバイスの深さと、真剣な議論に耐える文章の能力を維持するのに役立ちます。
コントロールを配布する
専門家がその事実とその重要性を検証する。主題のリーダーはコミットメントと結果をレビューします。編集チームは、理解、一貫性、トーンに重点を置いています。内容に応じて、法律、セキュリティ、またはデータ保護について、その範囲内で相談することができます。
CNIL は使用のガバナンスを推奨しています。出版サーキットでは、このガバナンスは、誰もが他者が情報源を管理していると想定するような一般的な検証を回避する必要があります。検証シートには、些細な修正ごとに不釣り合いな形式的なものを作成することなく、何を誰がチェックしたかが示されます。 [1] (FR)
例: パイロット結果
架空のテキストでチームに関するエッセイが説明されています。再定式化した後、彼はこの方法が組織全体のパフォーマンスを向上させると主張しています。姿は変わっていませんが、周囲が消えています。純粋に文体だけを再読すれば、このズレを見逃してしまう可能性があります。
この修正により、ドライバーの範囲、期間、制限が復元されます。また、一般的な結論を拡張の問題に置き換えることもできます。したがって、検証により、詳細の正確さだけでなく推論が向上します。
役立つトラックを記録しておく
繰り返されるエラーは、指示とトレーニングに反映される必要があります。同じ種類のコンテンツで依然として大幅な修正が必要な場合は、ツールの使用方法または提供される資料を見直す必要があります。時間短縮は制御を含めた作業全体で評価する必要があります。
成熟した再読は、すべての不確実性を排除しようとするものではありません。彼女は、文章がそれを正しく説明しており、単純な信頼性の現れに基づいて魅力的な主張が行われていないことを保証します。