🚨 先搞懂：AI 为啥总犯事实性错误？
别光骂 AI 不靠谱。它生成的内容出事实错误，多半是你给的指令有问题。AI 本质是个超级联想机器，它不是在 "回忆事实"，而是根据训练数据里的概率模型猜答案。你给的 prompt 越模糊，它猜偏的概率就越大。
最常见的坑是时间线混乱。比如让 AI 写 "今年新能源汽车销量排名"，但没说清 "今年" 是哪一年。AI 可能把 2023 年的数据套用到 2024 年，或者混用上季度的临时数据。它对 "时效性" 的敏感度远不如人类，必须明明白白告诉它时间边界。
还有概念混淆。比如写 "苹果的最新产品"，你是指水果还是科技公司？AI 可能两种都给你揉在一起说。专业领域更麻烦，医学里的 "卒中" 和 "中风" 是一回事，但 AI 可能分开解释，甚至张冠李戴。
数据来源也是重灾区。你让 AI 列 "中国 GDP 增长率"，它可能随便抓一个第三方机构的预估数据，而不是国家统计局的官方发布。这不是 AI 故意造假，是你没告诉它 "必须用官方数据源"。
📝 写 prompt 的黄金原则：把 AI 当 "实习生"
别指望 AI 能举一反三。你得像带新人一样，把要求拆到不能再细。记住一个公式：目标 + 细节 + 约束 + 示例，四个要素缺一个，就可能出岔子。
目标要具体到 "能落地"。不说 "写一篇关于 5G 的文章"，要说 "写一篇给老年人看的 5G 生活应用指南，重点讲健康监测和远程就医"。限定受众和核心内容，AI 就不会扯一堆技术参数。
细节得抠到 "毫米级"。比如写历史事件，必须加 "发生在 1945 年 8 月 15 日之前的抗日战争重大战役"，而不是笼统说 "抗战时期的战役"。涉及数据时，明确 "需包含 2024 年第一季度全国居民消费价格指数，精确到小数点后两位"。
约束条件不能少。直接告诉 AI"所有数据必须标注来源，如 ' 根据国家统计局 2024 年 4 月发布数据 '"，"涉及医学建议需注明 ' 仅供参考，具体请遵医嘱 '"。这些限制能大幅降低错误传播风险。
🔍 信息维度要明确：5W1H 法则用起来
Who、What、When、Where、Why、How，这六个维度写不全，AI 就容易瞎编。特别是写新闻类、数据类内容，每个维度都得敲死。
比如写企业新闻，不说 "某科技公司发布新手机"，要说 "2024 年 6 月 1 日，华为公司在上海举办的新品发布会上推出的 Mate 70 系列手机，搭载的麒麟芯片制程是多少"。把主体、时间、地点、事件全列清楚，AI 想错都难。
写地理类内容更要注意。"秦岭淮河一线的地理意义"，得补充 "从气候、农业、植被三个方面说明，引用中学地理教材中的标准表述"。加上来源限定，能避免 AI 混入错误的民间说法。
Why 和 How 是最容易被忽略的。让 AI 分析 "某政策出台的原因"，必须加 "基于国务院官网发布的政策解读原文，分点说明，不添加个人推测"。没有这个约束，AI 会把网友评论当事实写进去。
⏰ 时间范围要锁死：别给 AI"穿越" 的机会
AI 对时间的敏感度低得惊人。你不明确说，它能把十年前的信息当成昨天发生的事。写任何带时效性的内容，都要加三重时间锁：基准时间 + 数据截止时间 + 更新要求。
比如写财经报道："以 2024 年 7 月 1 日为基准，统计 2023 年全年 A 股上市公司净利润排名前 10 的企业，数据需来自东方财富网的年度报告汇总，不包含 2024 年一季度的预增数据"。三个时间节点卡死，AI 就没法乱穿越了。
历史类内容也要防 "年代混淆"。写 "唐朝的科举制度"，要注明 "仅限唐太宗至唐玄宗时期的制度，不包含武则天时期的特殊变革"。别高估 AI 的历史分期能力，它经常把不同朝代的制度混为一谈。
📌 专业领域要 "降维"：用 AI 懂的方式说行话
医学、法律、金融这些领域，术语体系复杂。直接甩专业词，AI 很可能理解偏差。正确做法是 **"术语 + 白话解释 + 限定范围"** 三重组合。
比如医学内容："解释房颤（即心房颤动，一种心律失常疾病）的常见治疗药物，需列出 2024 年版《中国房颤防治指南》中推荐的一线用药，不包含已退市或临床试验阶段的药物"。先解释术语，再限定权威来源，错误率能降 60% 以上。
法律领域更要谨慎。写 "离婚财产分割规则"，必须加 "依据 2024 年生效的《中华人民共和国民法典》婚姻家庭编及最高人民法院相关司法解释，仅限中国大陆地区适用，不涉及港澳台地区规定"。法律条文的时效性和地域性极强，少一个限定都可能出错。
🧪 实操案例：从错误 prompt 到精准 prompt 的改造
看看反面教材。有人让 AI 写 "2024 年最好的十款笔记本电脑"，得到的结果里混进了 2023 年停产的型号。问题出在哪？原 prompt 没说 "仅限 2024 年 3 月后发布的新款"，也没限定 "需包含电商平台在售状态"。
改后的版本应该是："推荐 2024 年 3 月 1 日至 2024 年 7 月 1 日期间发布的十款笔记本电脑，要求在京东、天猫有官方旗舰店在售，每款需标注发布日期、处理器型号、售价区间，数据来源注明具体店铺链接中的产品参数"。这样改完，AI 想胡编都没空间。
再看一个教育类的例子。原 prompt："小学生必读书目"，AI 可能把成人读物也列进去。优化后："根据教育部 2024 年发布的《小学生阅读指导目录》，列出 3-4 年级推荐的 10 本童话类书籍，每本需注明作者国籍和首次出版时间"。锚定官方来源，错误自然消失。
✅ 最后一道关：给 prompt 加 "校验指令"
光让 AI 写还不够，得让它自己查错。在 prompt 末尾加一句："请检查上述内容是否存在事实性错误，重点核对数据来源、时间、名称拼写，发现不确定的信息请标注 ' 此处信息可能存在偏差，建议核实 '"。
这个小技巧能让 AI 的错误率再降 30%。它虽然不总能发现问题，但会对存疑的内容加上标注，相当于给你提了个醒。
还可以要求 AI 做 "交叉验证"。比如写科技新闻时加一句："关键信息需同时符合 36 氪、虎嗅网的相关报道，如有冲突以企业官方公告为准"。多源比对能大幅降低单一信源的误导风险。
记住，AI 生成内容的准确性，90% 取决于你的 prompt 质量。别当甩手掌柜，把指令打磨到 "傻瓜都能看懂"，AI 才能少犯低级错误。现在就把这些方法用起来，下次写 prompt 时，先在心里过一遍 "是否明确了时间、来源、范围" 这三个问题。
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