AI 会一本正经地编：怎么防

AI 给的答案，你打算直接转述给客户之前，先有一句该说出口的话。

这句是对客户说的，不是对 AI 说的：「这个我确认一下，回头给你准确值。」

这句不是拖延，是你替自己留的余地。现场拿不准，你先这么回一句，回去核完再发；不这么说，回来发现错了，一句「我之前说的不作数」比什么都难开口。

为什么会有这个需要？你问「这款保修多久」。它答「一年」，语气笃定，理由还列得挺全。你记下来，转头报给客户、写进了方案。

它凭什么答「一年」？它读过的地方，这类产品和「一年保修」经常挨着出现，它接了最像的那个。你们公司实际是两年，还是分部件算，它不知道。错这一句没人核对，你原样转述出去，错的就变成你说的了。

AI 生成

它为什么会编

它判断的是「像不像」，不是「对不对」。猜下一个字接什么最像样，接得顺就算成了。它自己并不知道猜错了，所以不会在句子前面加一句「我不确定」——它没有那个自觉。

什么样的人特别容易编？越硬越容易。 参数、价格、税率、工期、标准号、条款编号——这类东西在它世界里没有对应的实物，它只能按「这类东西后面通常跟什么数字」去接，接得越像真的，越容易错。越软越不容易编：写一段话、起个标题、聊聊思路，周围全是可模仿的句式，编错了也不显眼。

答得越顺，越该先说那句「我确认一下」。

能信的部分也得分开看。组织语言这类活，它写完你过一眼就能用。常识判断信个七八成，拿不准的另外确认。硬数字另说：参数、价格、税率、工期、标准号是重灾区，一律自己核。

三招能把它问实

还是拿保修这件事说。

AI 生成

第一招，要出处，最省事。回它一句：「你这句的依据是什么？给我一个能查到的出处，查不到就直说查不到。」它说查不到，那句多半就是在猜。

第二招，把问题拆碎了问。别问「这款保修怎么算」，切成三句：「保修政策写在哪个文件里？」「文件上怎么写的？」「有没有例外？」切得越碎，它越难拿一句笼统话糊过去。

第三招，换工具。同一个问题问两家，答得一样可以先信，不一样就都别信，回头查原始来源。

再往前一步，把规矩写进提示词。

「你刚才说保修期一年是错的，我们这款是两年，写在购买合同第 5 条。以后报我们公司的保修政策，只报合同里写的；没看到合同，就答『这条我这边没有有效来源，请以合同为准』，不许按行业常见值推断。」

这是在定规矩。之后报保修政策，它会照合同答；看不到合同，就答没有有效来源。提示词不只是提问用的。

最后一句留给你自己。它报来一个硬数字，你当场拿不准，别顺着答，也别硬顶。回头核完再说——那句「我确认一下」本来就是买时间的。

今天就试：问它一个你确知答案的硬数字（你们公司的某项政策、某个产品参数、某个标准的中文全称），看它答得笃定却不完全对，把错的那句截图存下来。