如何避免AI写作中的常见错误？

在实际项目中，常会发现 AI 生成的稿件看似完整，却暗藏“幻觉”——数据凭空出现、案例无踪可循、结论缺乏支撑。面对这种局面，内容把关者需要从根源入手，才能真正压缩错误率。

常见错误概览

最典型的三类失误包括：
① 虚构统计数字；② 使用“显而易见”“研究表明”等模糊表述；③ 直接给出结论，却不提供任何来源或分析过程。尤其是当模型被要求“快速输出”时，这类错误往往以“流畅”掩盖。

实用规避策略

经验表明，明确的提示结构能显著降低幻觉。可以采用“证据 → 分析 → 结论”的三段式，让模型在每个论点前先检索记忆中的具体信息。与此同时，禁止使用绝对化词汇（如“一定”“必然”），并要求对无法确认的内容加上【待核查】或【推测】标记。这样既迫使模型给出可追溯的来源，也让读者一眼辨别不确定信息。

案例剖析：从幻觉到可信

假设需要写一段关于 AI 对教育评估的影响。未经约束的输出可能是：“AI 能让评估更客观，几乎所有学校都在使用”。加入约束后，模型会给出类似如下的结构：
[行业报告] 2023 年教育部《数字评估白皮书》显示，已在 350 所中学试点 AI 评分系统，误差率比传统人工评分低 12%。
基于该证据，得出结论：在特定场景下，AI 可提升评分一致性，但仍需人工复核以防系统偏差。

自检清单

• 每条论点前是否出现具体来源或数据？




• 是否使用了绝对化词汇？如有请改为“可能”“部分”。




• 未确认的信息是否已标注【待核查】或【推测】？




• 结论是否直接基于上述证据，而非空洞概括？




• 稿件整体是否保持专业语气，避免口号式语言？

别忘了给模型留点余地。