生成式AI、AI工具、AI幻覺、職場效率
AI 寫的報告越看越專業，卻有 8 成人沒抓到錯？交出 AI 文稿前必做的 5 個檢查
用 AI 寫報告、簡報、文案，越寫越順、越看越專業，你還會一句一句檢查嗎？
📊 研究怎麼說？
華頓商學院 Steven Shaw 與 Gideon Nave 的研究（2026 年發表於 SSRN），讓 1,372 位受試者解邏輯題，可以自由問 AI 聊天機器人，但 AI 有時會給錯誤答案。結果：
．AI 答對時，超過 9 成的人照著用
．AI 答錯時，仍有約 8 成的人照單全收
．有 AI 協助的人，就算答案是錯的，信心也跟著變高
．加上獎金和即時對錯回饋後，推翻錯誤答案的比例從約 2 成提高到 4 成多，但多數人還是接受了錯誤答案
研究者把這種「把思考整個交給 AI」的狀態稱為「認知投降」（cognitive surrender）。
專業人士也一樣。Anthropic 在 2026 年 10 月發表的研究，請 50 位專業資料分析師用 AI 代理完成一份商業分析，研究人員暗中用擲硬幣決定 AI 在每個判斷點偏向哪一邊。結果分析師有 86% 的選擇跟著 AI 的傾向走（沒有影響時應該約 50%）；77% 的人在事後說明裡重複了 AI 的論點，卻只有 15% 提到 AI 的影響，而且沒有人發現 AI 的偏好是被設定的。
文字越流暢，越容易讓人放下戒心。所以交件前，請用下面 5 個檢查把關。
✅ 交出 AI 文稿前必做的 5 個檢查
1️⃣ 數字與出處：每個數字都找得到原始來源嗎？
．把文中所有百分比、金額、日期、統計數字圈出來，一個一個回原始報告或官方網站核對
．AI 給的連結要實際點開，確認頁面存在、內容真的有寫這個數字
．找不到出處的數字，寧可刪掉，也不要「看起來合理」就留著
2️⃣ 專有名詞：人名、機構、法規、產品名都是真的、而且是最新的嗎？
．AI 常把相似的名稱混在一起，或編出不存在的報告、書名、條文
．法規、政策、價格、產品版本特別要核對年份，AI 的資料可能已經過時
3️⃣ 推論：結論真的能從資料推出來嗎？
．檢查有沒有把「相關」寫成「因果」，或用一個例子推論全部
．看到「研究顯示」「專家指出」卻沒說是誰，就要追問
．每段的主張和證據要對得起來，不能只有漂亮的形容詞
4️⃣ 判斷：這個結論是你的，還是 AI 的？
．先寫下自己的初步看法，再請 AI 協助，避免一開始就被 AI 的方向帶走
．請 AI 為你「沒選的那個方案」提出最有力的理由，看看自己是否真的考慮過
．問自己：如果主管問「為什麼這樣判斷」，你答得出來嗎？
5️⃣ 責任：每一句話你都願意署名負責嗎？
．確認沒有把客戶資料、內部數字等機密內容貼進不該用的 AI 工具
．語氣、用詞、格式是否符合公司規範與讀者身分
．最後把文稿從頭到尾讀一遍，能對每一句話負責，才交出去
⚠️ 三個常見錯誤
❌ 只看開頭和結論，中間段落直接放行：錯誤最常藏在細節數字裡
❌ 請同一個 AI「幫我檢查有沒有錯」就算數：它可能再次確認自己的錯誤，關鍵數字還是要回原始來源查
❌ 越趕時間越相信 AI：時間壓力下最容易照單全收，越急越要至少做第 1 項檢查
✏️ 小練習
拿你最近一份用 AI 寫的文稿，把所有數字和專有名詞用螢光筆標出來，數數看：有幾個你能在 3 分鐘內找到原始出處？
📚 想把 AI 用得更好？這幾堂免費課可以先看
．【免費課程】AI工作術 第1堂｜用AI寫企劃
．【免費課程】AI工作術 第2堂｜用AI做研究（比對來源、區分事實與推測）
．【免費課程】AI工作術 第3堂｜用AI看數據
．【免費課程】AI工作術 第4堂｜用AI審提案（請 AI 扮演反方）
你交出 AI 文稿前，最常檢查的是哪一項？有沒有被 AI 的錯誤坑過的經驗？歡迎留言分享！
資料來源：
．Shaw, S. D. & Nave, G.〈Thinking—Fast, Slow, and Artificial〉, Wharton School Research Paper, SSRN（2026）：https://papers.ssrn.com/abstract=6097646
※ 華頓研究的「8 成」指 AI 給出錯誤答案、受試者有查看 AI 建議時，照著錯誤答案作答的比例；實驗題目為邏輯題，非職場報告。
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