概述
他们可以帮助提纲、措辞和编辑，但出版作品的人仍然对准确性、预期含义、归属和对读者的影响负责。
主要要点
- 给作者一个目的和证据。
- 根据原始来源验证添加内容。
- 在编辑过程中保留不确定性和条件。
深入探讨
从受众、目的和证据开始。初学者的草稿需要技术变更日志中的不同词汇和示例。提供必须保持固定的事实，并将这些事实与有关语气或结构的建议区分开来。将起草与验证分开。模型可以重新组织提供的材料，同时还可以添加不受支持的细节。对照原件检查名称、日期、数量、报价和来源。要求明确标记缺失的信息，而不是用看似合理的散文来填充。编辑应保留承诺和不确定性。用“意愿”代替“可能”可以将可能性变成承诺。较短的句子可以省略必要条件。审查每个实质性变化的含义，尤其是当写作影响指示、政策或读者的决定时。保留工作版本历史记录和可识别的最终审阅者。删除所选服务无权处理的机密材料。对于公开写作，添加您自己的观察、分析和相关示例；制作更多页面并不能代替为读者提供有用的答案。
04工作示例
抓住意义的变化
从发明的源语句“如果测试成功，试点可能会在十月开放”开始。
一名助理将其重写为“该服务于 10 月推出”。确定飞行员和服务之间失去的不确定性、状况和区别。
修改它以保留所有三个事实，然后检查较短的措辞是否仍然适合目标读者。
它显示了什么
该练习评估忠实的编辑，而不仅仅是有吸引力的措辞。
现实世界的实施
在撰写最终文章之前，将经过验证的笔记转化为大纲。
比较两个短语，同时保留原始限定和事实含义。
付诸实践
为什么这很重要
- 速度与规模. 语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。
- 交通与覆盖范围. 它扩展了跨语言和沟通方式的访问。
- 更清晰的判决. 团队可以花更多时间进行判断，而自动化则可以处理重复。
留意
- 幻觉的事实可以悄悄地进入报告、支持流程或研究成果。
- 及时的敏感性可能会在类似的请求中产生不一致的结果。
- 如果访问控制薄弱，敏感文本数据可能会暴露。
后续步骤
- 在推出之前定义输出格式、语气和质量标准。
- 当准确性很重要时，请使用可信来源进行地面响应。
- 为高风险输出保留人工审查检查点。
- 跟踪故障模式并定期重新训练提示或工作流程。
资料来源与延伸阅读
- NIST生成式人工智能风险概况
不断探索
常见问题
我可以信任书写工具生成的引文吗？
仅在打开来源并确认其存在并支持相关声明后。