Mecanismo de verificação tripla para garantir a precisão do conteúdo
O sistema de proteção a seguir é recomendado para erros de conhecimento que podem ser gerados pela IA:
- PreliminaresNas configurações de geração: 1) Marque "Rigorous mode" (modo rigoroso) (para reduzir expressões especulativas) 2) Configure uma lista branca de terminologia 3) Limite o número de anos em que a referência foi publicada (por exemplo, os últimos 5 anos). Por exemplo, os artigos médicos devem ter a opção "Clinical Evidence Level Filtering" ativada.
- Teste de processoUtilize a função "Contradiction Point Scanning" da plataforma para detectar automaticamente: 1) inconsistências de dados 2) definições de conceitos conflitantes 3) contradições entre referências e o texto principal. Para parâmetros-chave (por exemplo, dados experimentais, resultados estatísticos), recomenda-se inserir manualmente em vez de gerar automaticamente.
- Pós-verificaçãoFormule uma equipe de validação com três membros (mentor + colegas + pessoas de fora da área) para verificar: 1) precisão profissional 2) coerência lógica 3) legibilidade. Preste atenção especial à verificação de: a) derivação de fórmulas b) tradução de nomes próprios c) expressões sensíveis a diferentes culturas.
Pontos de risco comuns a serem tratados: erro de data do histórico usando o "verificador de linha do tempo", confusão de informações geográficas chamando a "verificação de geocódigo", atualização de disposições legais para ativar a função "rastreabilidade de regulamentação". A função "Regulatory Traceability" é ativada para atualizações de disposições legais. Lembre-se: a IA tem uma alta taxa de erros em campos interdisciplinares, emergentes e tópicos culturalmente relevantes, e requer uma revisão manual focada.
Essa resposta foi extraída do artigoThousand Pens Writing: uma ferramenta de IA para auxiliar na redação de ensaiosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar erros intelectuais em documentos gerados por IA?
