AI 會亂講嗎？用 5 步驟查證答案，避開 AI 幻覺

5 步驟查證 AI 答案

1. 先要求 AI 列出可核對來源

不要只問答案是什麼。改成要求 AI 把每一個重要主張和來源對齊，例如：

請列出支持這個答案的來源，優先使用官方文件、原始研究、政府網站、公司公告或資料庫，並說明每個來源支持哪一個主張。

如果 AI 只寫研究顯示、專家指出、許多報導提到，卻沒有文件名稱、發布單位、連結或可搜尋資訊，先把那段內容視為未查證。來源可追溯，比回答看起來完整更重要；NIST 也將資料來源追溯與稽核評估列入生成式 AI 風險管理相關做法^[1][2]。

2. 打開來源，確認原文真的支持答案

AI 附上來源，不代表答案已經正確。查證時至少確認三件事：

• 連結是否真的存在，而且能正常打開。
• 原文是否真的包含 AI 提到的資訊。
• AI 是否把原文過度延伸、簡化，或改寫成不同結論。

最常見的風險之一，是答案看起來有引用，但引用內容和結論其實對不上。查證的目的，是把 AI 說它有根據，變成你親自看過它的根據。

3. 優先核對最容易出錯的細節

不必一開始就讀完整份資料。先抓最容易驗證、也最容易暴露錯誤的項目：

• 人名、機構名稱
• 日期、年份、版本號
• 統計數字、百分比、排名
• 法條、政策名稱、文件標題
• 論文標題、作者、期刊名稱
• 直接引述的原文

如果 AI 說某研究指出、某公司宣布、某法規規定，就直接搜尋該研究、公告或條文。找不到原始資料時，不要把它當成已確認事實。

4. 用獨立來源交叉比對

單一來源可能不完整，AI 的摘要也可能漏掉限制條件。遇到以下主題，最好再找至少一個獨立來源交叉比對：

• 醫療與健康資訊
• 法律、稅務、合約問題
• 投資、金融、保險決策
• 即時新聞與公共事件
• 技術規格、安全風險、政策要求

如果不同來源說法不一致，不要只挑自己想相信的版本。應優先回到發布單位、原始文件、專業資料庫，或向有責任關係的專業人士確認。

5. 高風險問題不要讓 AI 當最後決策者

NIST 的生成式 AI 風險管理取向強調依風險採取控制、監測與評估，而不是把所有輸出都視為同等可信^[1][2]。個人使用時也可以採取同樣邏輯：風險越高，越不能只依賴 AI 的二手回答。

如果答案會影響健康、法律權利、財務安全、工作決策或公共安全，AI 可以幫你整理背景與問題清單，但最後仍應回到原始文件，或請醫師、律師、會計師、投資顧問等相關專業人士確認。

看到這些跡象，要提高警覺

AI 幻覺的危險在於，它不一定看起來像錯誤；它可能流暢、有條理，卻仍然不準確^[3][4][5]。看到以下情況，先暫停採信：

• 語氣非常肯定，但沒有任何來源。
• 引用看起來完整，卻搜尋不到原文。
• 來源存在，但內容沒有支持 AI 的結論。
• 數字、日期、版本號沒有標明出處。
• 同一段回答前後矛盾。
• AI 把推測、常識或意見包裝成事實。

可直接複製的查證提示詞

下次使用 AI 時，可以貼上這些句子，讓答案更容易檢查：

請把你的回答拆成事實主張／來源／原文依據／不確定之處四欄表格。

請標出哪些說法有來源支持，哪些只是推論或需要人工查證。

請只根據我提供的文件回答；如果文件沒有提到，請直接說資料不足。

請列出這個答案中最需要查證的 5 個細節，例如日期、數字、引文、政策名稱或人名。

常見問題

AI 引用來源，就代表答案可信嗎？

不一定。來源可能不存在、連結可能失效，或原文根本沒有支持 AI 的結論。真正的查證不是看有沒有引用，而是打開來源、讀到原文、確認主張和證據是否對得上。

每個 AI 答案都要完整查證嗎？

不必用同一套強度處理所有問題。低風險問題可以快速核對；但牽涉健康、法律、財務、公共安全或重大工作決策時，應提高查證強度。NIST 的風險管理文件也採取依風險採取控制與監測的取向^[1][2]。

找不到來源時怎麼辦？

把答案標記為未確認，不要把它當成事實引用或轉傳。你可以要求 AI 改用可查來源重答，也可以自己搜尋官方文件、原始研究、公司公告或可信資料庫。

結論：不要相信語氣，要相信可核對的證據

AI 會亂講，重點不是完全不用 AI，而是不要把流暢文字當成證據。最實用的查證流程是：要來源、看原文、核對細節、交叉比對，高風險問題找專家。這樣使用 AI，它會更像一位有效率的研究助手，而不是一台未經查證的答案機器。