AI FactScan
寫過《全民策展時代》（Curation Nation，暫譯）的作者史蒂文・羅森鮑姆（Steven Rosenbaum），發表了一本探討 AI 與真相的新書。五天後，有位記者跑來問他：書中引述某位美國國防高等研究計畫署（DARPA）匿名研究員的話，出處到底在哪裡？
這一問，直接問出了一個大包。羅森鮑姆的出版社趕緊找來兩位真人事實查核員，把整本初稿從頭到尾翻一遍。結果不查還好，一查發現竟然有高達 26 段引言完全經不起考驗！這些引言後來只能逐一對照原始資料，有的緊急更正、有的改寫成摘要，有的則是乾脆整段刪除。
最諷刺的莫過於此：一本書名叫做《真相的未來》（The Future of Truth，暫譯）的書，裡面的文字竟然被 AI 修飾得比真實資料還像一回事。
一本講真相的書，卻在「查證出處」上翻車
羅森鮑姆澄清，這本書並不是 AI 代筆寫的。他只是把 AI 當作工具，用來整理研究資料、抓文件重點和潤飾文字。而且在出版前，初稿早就經歷過五輪嚴格的編輯審查，留下超過 4,000 處修訂紀錄。
這些把關機制確實讓文筆變得更漂亮，卻漏掉了一個最根本的問題：書裡引述的每一句話，真的是真人講過的話嗎？
那種爛得很明顯的錯誤，其實一眼就能抓出來。像是無效的 DOI（數位物件識別碼）、死連結，或是根本找不到出處的資料，都很容易被標記。但如果是一句冠上某位名人頭銜、語氣又修得極為順暢的話，可就難捉摸了。它讀起來就跟真的引言沒兩樣，特別是當內容完全符合該人士一貫的公開發言時，大家更不會去懷疑。
校對（Proofreading）看的是：這句話讀起來順不順、有沒有錯字？
來源查核（Source Checking）問的則是：你能不能一路追回這句話的原始出處？
怎麼確定 AI 給的答案沒有「拿明朝劍斬清朝官」？
請先從一旦翻車會造成嚴重傷害的內容開始檢查：直接引言、統計數據、法律依據、科學發現，以及對特定名人的立場描述。
接著，請順藤摸瓜一路查回最原始的資料。引用來源要有用，前提是它能帶你找到原始內容，並證明原話真的有支援你的觀點。
Ctrl+F 搜尋這段引言。為什麼「連結點得開」不等於「內容是真的」？
AI 要坑你，根本不需要憑空捏造一個假的資料來源。它可能會引用一篇真實存在、但裡面壓根沒提到這件事的文章；或是把正確的 DOI 錯貼到別的標題上；甚至把一段隨手改寫的摘要，直接包裝成句句屬實的「直接引言」。
你在挑選 AI 事實查核工具時，這點特別關鍵。好用的工具會把引用來源看得見、點得開。如果一個工具只給你一個查核分數，卻不給原始網址，你根本沒辦法親自驗證證據。
哥倫比亞大學護理學院團隊掃描約 250 萬篇開放取用的生物醫學論文，結果在 2,810 篇論文中揪出 4,046 筆根本不存在的參考文獻，研究並刊登於《刺胳針》（The Lancet）。這還只是最容易查出的錯誤：文獻到底存不存在。至於那些確實存在、卻被錯引或根本不支持論點的文獻，這次稽核還沒有算進去。研究無法證明每一筆假文獻都由 AI 生成，但問題已經很清楚：羅森鮑姆的書經過五輪編輯，這些論文也通過同儕審查，錯誤來源仍然一路過關。
當 AI 徹底給不出來源時？
請再問它一次，要求提供原始網址，以及能支援該觀點的確切段落。如果 AI 還是給不出來，就把這項說法直接當作「未經證實」。
對於引述別人的話，原則可以更簡單粗暴：找不到追溯得了的原文，就絕對不放引號。
這件事告訴我們：重點不是因噎廢食不用 AI
面對這次的大翻車，羅森鮑姆並沒有裝作可以回到那個「沒有 AI 的時代」。他選擇更正錯誤、公開事情經過，並重新發行修訂版。
這個務實的教訓其實很直白：AI 確實是整理研究、潤飾文字的好幫手，但它絕不能當作內容的「最終裁判」。在正式發表或送印前，依然需要有人親自點開那個原始連結，做最後的把關。
這也是 AI FactScan 存在的原因：整理 AI 回答附上的來源，讓你在引用內容前，直接打開原始網頁完成最後一次確認。