Belief System 分析 · 更新于 .
校对人工智能制作的内容必须从其主张的内容开始。在制定风格之前，您必须检查事实、来源、推理和承诺。文本的流畅性可以使错误不那么明显；它不构成准确性证明。
控制必须与主题相称。对经过验证的文本进行格式调整和对监管问题的分析不需要相同的验证。通讯部门必须定义风险级别和能够检查该物质的人员。
提取可验证的断言
一读确定数字、日期、名称、参考文献和因果表述。它还确定了比较和承诺：“减少”、“保证”、“第一”或“始终”。这些词可以扩大信息范围，而又不会使句子看起来明显错误。
每个重要的陈述都必须链接到可搜索的来源。文本中存在的参考文献是不够的：必须验证它是否存在并且确实支持该段落。 NIST 描述了生成系统中的制造风险，这证明了这种独立监控的合理性。 [1]
检查意义的变化
重新制定可以消除保留、改变总体或将假设转化为结果。控制必须将文本与起始材料进行比较，特别是当它涉及研究或采访时。即使修改了引人入胜的细节，总体含义仍然可以保持接近。
对于引用，检查的是确切的单词和上下文。对于归因意见，它涉及该人的同意。比如说，关系到他的地位。一个看似合理的句子不应仅仅因为它使文本更生动而成为客户推荐或反馈。
寻找重要的遗漏
内容可能是事实正确的，但也会因遗漏而产生误导。它可以在没有条件的情况下展示选项的好处，在没有主要反对意见的情况下总结争议，或者在没有指定其范围的情况下描述程序。因此，校对必须检查论证的结构。
一个有用的问题是：知情的读者会立即添加什么？这种矛盾的解读避免了将验证视为对偶尔错误的简单搜寻。它有助于保持建议的深度和文本经受严肃讨论的能力。
分配控制
专家证实了这一事实及其意义。主题负责人审查承诺和后果。编辑团队致力于理解、连贯和语气。根据内容的不同，可以在其范围内咨询法律、安全或数据保护。
CNIL 建议对使用进行治理。在出版领域，这种治理必须避免普遍验证，即每个人都假设另一个人控制了来源。验证表表明了检查的内容和检查者，而不会为每个较小的更正创建不成比例的形式。 [1] (FR)
示例：试点结果
一篇虚构的文字描述了一篇关于团队的文章。重新制定后，他断言该方法提高了整个组织的绩效。身形没有变化，但周长却消失了。纯粹的文体重读可以让这种滑点过去。
该修复恢复了驱动程序的范围、持续时间和限制。它还可以用扩展问题代替一般结论。因此，验证可以提高推理能力，而不仅仅是细节的准确性。
保留有用的轨迹
重复出现的错误必须纳入说明和培训中。如果同一类型的内容仍需要大量修正，则必须审查工具或所提供材料的使用情况。必须在整个工作（包括控制）中评估节省的时间。
成熟的重读并不寻求消除所有不确定性。她确保文本描述正确，并且任何引人入胜的断言都不是基于简单的可信度。