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雷达卡
这份简报全文只有一页网页的长度，核心是一句话：把 AI 当助手，不能当权威。它由英国下议院图书馆（House of Commons Library）在 2026 年 5 月 19 日发布，编号 CBP-10823，属于该馆"优质信息工具包"（good information toolkit）的一篇，读者设定是议员及其助理，但里面那套核查流程对写报告、做摘要、引用资料的普通职场人一样能用。
AI 能替你做什么、做不了什么
能用的场景列得很具体：想选题结构、给邮件提供回复思路、把长文档压缩成摘要、生成提问清单、改写句子让它更通顺或更正式、把复杂话题讲短、整理会议录音稿。作者加了一个前提：你最好本来就懂一点这个题目，否则看不出哪里错、哪里漏、哪里被含糊过去了。
不可靠的场景同样清楚：给出确定的事实答案、处理有争议或政治敏感的问题、解释法律与议会程序、在没有人工把关的情况下产出中立分析。
五步流程：责任留在人这边
它给的研究工作流是五步：先把任务定义清楚并判断该不该用 AI；用 AI 做；把每一条事实性主张拿去对权威来源；找有专业背景的人复核；最后由人改写、补上下文，并对成品负责。第三步和第五步是这整份文件的重心，前一步防错，后一步定责。
其中一条操作细节值得单独拎出来：永远让 AI 给出来源，并且真的点开那些链接核对。模型编造引文是常见问题，链接看起来像模像样，点进去可能是 404 或者根本对不上。
问得越具体，答得越能用
简报借用微软的 GCSE 框架讲提示词，四个字母各管一件事：Goal 说清要它做什么（比如"把这份文档压到 600 字"）、Context 给背景（读者是谁、为什么要、主题是什么）、Source 指定去哪找（点名网站或机构）、Expectation 定格式与语气（不要项目符号、全用英式英语、用中立表述）。它还提醒一句：所有 AI 工具出厂就被开发者用"系统提示"预设过行为，用户后面补的指令才是决定输出是否可用的那部分。
核事实的四步：每句话先当没核过
AI 说出口的每一个事实陈述，在处理完之前都应视为未核实。流程是：先把"事实"从文本里挑出来，日期、数字、引语优先；再拿一手来源或权威二手来源确认，必要时直接问专家；然后判断这条信息是不是已经过期；最后尽量找到第二个独立来源交叉确认。它列的可信来源包括英国国家统计局（ONS）的官方统计、一级立法、政府部门、被认可的监管机构、同行评议研究，以及下议院图书馆自己的简报。
九条特征：看出这段文字是不是机器写的
机器写文本几乎不花成本，有人可以生成几十页一个字不看就发出去，这类文本出错概率更高，也更少承载真实的判断。简报给了九条观察点：条款或段落之间用横线分隔；大量项目符号，且常常嵌套子项；在惯用英式英语的机构文件里出现美式拼写；相似的观点换着说法反复出现；语言流畅但空泛、缺具体细节；断言没有出处；引用了大量冷门来源，或引文与论点只沾一点边；详略突然不均、语气突然跳；日期、人名、职务写错。
紧接着三条提醒更重要：这些只是迹象，人写的也可能中几条，机器写的也可以改到看不出来；市面上确实有 AI 检测工具，但不可靠，不能当结论；最稳的办法是回到内容本身，问它的主张有没有证据支撑、来源是否可查可信。
收到像 AI 写的来信怎么办
简报专门有一节讲议员个案工作：越来越多的选民来信像是 AI 生成或至少由 AI 起草，特征是长串相似或技术性的问题、套着法律与程序腔、诉求不切实际，容易盖住真正想解决的问题。它给的处理办法叫 de-prompting，四步：先判断这是哪类询问，反推"什么样的问题或指令会生成这封信"；再拆解，分出子问题、找出它默认成立的前提、看它没提但暗示了什么；然后猜底层关切，列出几种可能的动机，这一步是为了理解对方而不是下诊断；最后生成追问，按"个人实际影响、期望结果、关键假设"三项排序提问。这四步可以自己走，也可以交给 AI 走。
偏见与数据：两条容易被忽略的线
模型反映训练数据与开发者的选择，输出可能偏向某个立场或群体；你写的提示词同样会放大这种偏向，写"客观一点"是一层，写"列出不同视角"是另一层。在需要中立的地方，作者建议主动问自己：这段回答里谁的视角在、谁的不在。
数据那条更硬：不要把敏感、个人或机密信息交给 AI 处理。工具怎么存、怎么用、怎么共享输入内容往往不透明，而这些内容有可能被拿去训练下一代模型，等于你输入的信息将来可能出现在别人的回答里。
真要用，最简单的做法是先让 AI 把稿子写成一份"主张清单"，每条附上它自己的来源，然后你从第一条开始核，核不完就不发。
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回复本帖，可见这份简报的原文与 PDF 直达链接，以及九条识别特征的英文原文。
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