Belief System 分析 · 更新於 .
校對人工智慧製作的內容必須從其主張的內容開始。在制定風格之前，您必須檢查事實、來源、推理和承諾。文字的流暢性可以使錯誤不那麼明顯；它不構成準確性證明。
控制必須與主題相稱。對經過驗證的文字進行格式調整和對監管問題的分析不需要相同的驗證。通訊部門必須定義風險級別和能夠檢查該物質的人員。
提取可驗證的斷言
一讀確定數字、日期、名稱、參考文獻和因果表述。它還確定了比較和承諾：“減少”、“保證”、“第一”或“始終”。這些詞可以擴大資訊範圍，而又不會使句子看起來明顯錯誤。
每個重要的陳述都必須連結到可搜尋的來源。文字中存在的參考文獻是不夠的：必須驗證它是否存在並且確實支援該段落。 NIST 描述了生成系統中的製造風險，這證明了這種獨立監控的合理性。 [1]
檢查意義的變化
重新制定可以消除保留、改變總體或將假設轉化為結果。控制必須將文字與起始材料進行比較，特別是當它涉及研究或採訪時。即使修改了引人入勝的細節，總體含義仍然可以保持接近。
對於引用，檢查的是確切的單詞和上下文。對於歸因意見，它涉及該人的同意。比如說，關係到他的地位。一個看似合理的句子不應僅僅因為它使文字更生動而成為客戶推薦或反饋。
尋找重要的遺漏
內容可能是事實正確的，但也會因遺漏而產生誤導。它可以在沒有條件的情況下展示選項的好處，在沒有主要反對意見的情況下總結爭議，或者在沒有指定其範圍的情況下描述程式。因此，校對必須檢查論證的結構。
一個有用的問題是：知情的讀者會立即新增什麼？這種矛盾的解讀避免了將驗證視為對偶爾錯誤的簡單搜尋。它有助於保持建議的深度和文字經受嚴肅討論的能力。
分配控制
專家證實了這一事實及其意義。主題負責人審查承諾和後果。編輯團隊致力於理解、連貫和語氣。根據內容的不同，可以在其範圍內諮詢法律、安全或資料保護。
CNIL 建議對使用進行治理。在出版領域，這種治理必須避免普遍驗證，即每個人都假設另一個人控制了來源。驗證表表明瞭檢查的內容和檢查者，而不會為每個較小的更正建立不成比例的形式。 [1] (FR)
示例：試點結果
一篇虛構的文字描述了一篇關於團隊的文章。重新制定後，他斷言該方法提高了整個組織的績效。身形沒有變化，但周長卻消失了。純粹的文體重讀可以讓這種滑點過去。
該修復恢復了驅動程式的範圍、持續時間和限制。它還可以用擴充套件問題代替一般結論。因此，驗證可以提高推理能力，而不僅僅是細節的準確性。
保留有用的軌跡
重複出現的錯誤必須納入說明和培訓中。如果同一型別的內容仍需要大量修正，則必須審查工具或所提供材料的使用情況。必須在整個工作（包括控制）中評估節省的時間。
成熟的重讀並不尋求消除所有不確定性。她確保文字描述正確，並且任何引人入勝的斷言都不是基於簡單的可信度。