AI 草稿送出前，核對這 12 件事
核對來源、數字、授權和承諾。AI 可以先標疑點，最後仍由人通讀並確認。
這篇會聊到
AI 寫完草稿後，最容易漏看的是那些「讀起來沒問題」的句子：舊價格、錯日期，或一項還沒確認的承諾。文章順，不等於內容已經核對過。
這份清單供審稿時參考。可以讓 AI 先標疑點，但它也會漏標，負責的人仍要通讀全文，並核對重要來源。
為什麼需要清單
先把容易發生的情況想清楚：參考舊文件時沿用舊數字、把內部備註帶到公開稿、在回信裡加上未確認的條件。這些錯誤未必影響文句是否通順，光靠讀感很難抓到。
清單的用途是提醒要查哪些地方。團隊也應有一份可公開資訊的規則，讓 AI 起草和人審稿時都有同一份依據。
12 項清單
- 每個數字都找得到來源，而且適用時間與文章相符。 找不到來源的數字，刪掉，或改成明確標示的估計。舊簡報只算線索，不算來源，要回頭查原始出處。
- 日期、價格、功能是「現在」的，不是舊版資料搬過來。 AI 參考舊文件時，最容易把當時的狀態當成現在的狀態。價格和功能以官方當下的頁面為準。
- 人名、公司名、產品名拼對，大小寫照官方。 這是最小、也最傷信用的錯，對方一眼就看得到。
- 來源互相矛盾的地方有寫出來，沒有替誰圓。 兩份資料對不上時，就寫「這份說 A，那份說 B」，不要自己挑一個當成事實。
- 實測、案例和合作紀錄確實存在。 收到邀約不等於合作完成；依文件推想的用法，也不能寫成實際做過。
- 數據與作品的歸屬寫清楚。 平台整體數據不能當成自己的成效，引用他人作品也要標出處。
- 還沒簽約、還沒公開的對象沒有被點名。 內部文件可以有名字，對外就用泛稱，或乾脆不提。
- 照片有授權，臉該遮的遮了，商標該避的避了。 長輩和小孩特別留意。不確定有沒有授權的圖，直接換一張。
- 兩套對外版本（例如給不同對象的提案）沒有混在一起。 檢查檔名、頁首、內文，有沒有出現另一套版本才有的內容。
- 語氣是我們的，不是 AI 的套話（「總之」「綜上所述」「值得注意的是」這類刪掉）。 套話讀起來沒錯，但讀者一聞就知道是機器寫的，我們說話不是這個樣子。
- 承諾的事做得到：交期、價格、效果都沒有講過頭。 AI 很會寫保證的句子，但負責兌現的是我們。
- 這篇出去後，如果被截圖放大看，我們願意負責。 這是最後一道關，前面都過了，也要用這個標準再看一次。
圖：對外發布前要核對的 12 件事，一格一項；第 12 項是最後一道關。資料：本文檢查清單。
怎麼用這份清單
我們的流程很單純，三步。
第一步，AI 先跑一次。 內容產出之後，請 AI 逐項對照這 12 項，把不確定的地方標成「待確認」，並且寫出原因，例如「這個數字的來源是去年的資料」「這句寫了合作過，但找不到往返紀錄」。要知道 AI 能做的是比對和標記，它沒辦法替我們確認一件事實際上有沒有發生過，所以第 5、6、7、8 項，它多半只能標出疑點，由人來回答。
第二步，人看標記處，再通讀一遍。 每一個標記都要處理完：確認沒問題、修改，或刪除。處理完之後還是要通讀，因為清單抓不到所有東西，尤其第 10 和第 12 項，靠的是人的判斷。
第三步，清單放在知識庫，大家用同一份。 我們是分散式辦公的小團隊，成員在不同城市，不一定進辦公室，沒辦法隔著桌子問一句「這個你確認過了嗎」。清單就是那句話。誰接手都照同一份走，不用先問「上次是怎麼審的」。有新的踩雷，就加一條或改一條，順便寫下當初為什麼。
圖：AI 負責比對與標記，人負責回答與承擔，清單放在知識庫讓大家用同一份。資料：本文流程建議。
常見的反對意見
「太慢了。」 清單本身不花多少時間，花時間的是補救。AI 可以先標出疑點，但人還是要核對來源和通讀，所需時間會依稿件而不同。對外文件一旦出錯，要花的是更正、道歉、重發，還有說不清楚的信用損失，而且這些通常出在最趕的時候。
「AI 已經很準了。」 準，和對，是兩回事。AI 對的是它看得到的資料，但不少審稿錯誤，都不是文法或常識問題，而是「它不知道我們的界線」和「舊資料長得像新資料」。越準的工具，人越容易放鬆警覺，這正是需要寫死一張單子的理由。
「團隊太小，不需要這麼正式。」 我的看法剛好相反。小團隊沒有專職的編輯或法務幫忙擋第二關，每個人都身兼數職，更容易漏。清單不是官僚，是把原本存在某個人腦袋裡的經驗，變成大家都能拿來用的東西。先保留和你們工作有關的項目，確認負責的人真的會用。
用過後，再改成自己的版本
每個團隊需要檢查的內容不同。做廣告的可能特別在意宣稱和素材授權，寫工具文章的則要盯緊版本、價格和使用資格。先拿這份清單審一篇稿，再把沒有用的項目刪掉，漏掉的補進去。
保留最後確認的人和日期。有錯需要更正時，才找得到當時使用的資料和版本。
