🧩 文獻引用別再「一本正經的胡說八道」—用 AI 做事實核查

2025年10月24日 · 閱讀時間約 4 分鐘

專案負責人

AI 研究輔助的最大阻礙是什麼？

大家好，我是 Ted。

在我們談 AI 輔助論文研究的這一年，最常被問到的問題大概是：「AI 能不能真的幫我寫論文？」

我的回答一直是：「AI 可以幫你，但不能亂幫你。」

所謂「亂幫」，最典型的例子就是——一本正經的胡說八道。
AI 很會一本正經地編故事：它能幫你引一篇根本不存在的文獻，還附上聽起來合理得不得了的解釋。
這就是我們熟知的「幻覺（hallucination）」問題。

而最可怕的是，如果你沒有足夠時間查證，這些「看似完美的引用」就會直接被寫進你的論文。

應用情境示意圖

所以，今天這一集，我想跟大家分享一個小而實用的範例：
👉 如何用 AI 來防治 AI 胡說八道。
我們會一起看看，如何用簡單的流程，讓 AI 幫你核查文獻的真偽。

我們要介紹的驗證流程，其實很簡單，但背後的設計概念非常關鍵。

核心概念

整體流程分成三步：

資料提取
從 AI 生成的文字中，自動抽出所有「引用文獻資料」，像是作者、年份、標題、網址等。
這個步驟能把 AI 產生的「文字雜訊」轉換成有結構的資料。
事實查核
將這些抽出的文獻資料，一筆筆交給另一個 AI 去搜尋、對照網路資料，確認這篇文獻是否真的存在。
報告整合
將所有查核結果整合成一份報告，標示哪些文獻真實存在、哪些可疑、哪些是虛構。
這樣的報告不只是一份查核結果，更是你研究透明化的證據。

實做細節說明

在實際操作上，我們準備了兩份「規格書」：

資料規格書：
定義每筆待查核文獻應該包含哪些欄位，如 作者 (authors)、年份 (year)、標題 (title)、DOI、URL 等。
查核流程說明書：
定義整個自動查核流程的順序，包括資料提取、搜尋、比對、報告整合等階段。

這兩份文件的設計，讓整個查核系統能以模組化方式自動運作：

這樣的流程幾乎全自動完成，能夠節省超過 90% 的人工查證時間。
而中繼的「待查核資料」也會被獨立存檔，方便日後追蹤、稽核或再利用。

查核報告中，我們會看到一個清楚的「驗證摘要表」。
它列出了每一條文獻的驗證狀態：

報告最後也會列出驗證方法與搜尋依據，確保整個過程可被外部審查。

如果你想看完整範例報告，可以到：
👉 事實查核報告-虛構背景

這不只是一個技術展示。
它是一個研究透明化的小實驗。

在 AI 成為研究者日常夥伴的時代，我們需要的不只是「更快」，而是「更可信」。
每一份自動生成的內容，都應該能被驗證、被追蹤、被信任。

而這，就是我們事實核查系列想要推動的第一步——
讓 AI 不只是生成的工具，也成為學術信任的守門人。

如果你對「使用 AI 來做論文輔助研究」有任何想法、實驗經驗或困惑，
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