AI 写出来的数字，怎么核才放心

三类走样：读起来都和真的一样

AI 交回来的数字，最难办的不是明显的错，而是读起来很顺、看着很专业，实际上源头不对的那种。

9 月下旬我们做了两轮出处核查：先由核查 AI 复核检索笔记，再由负责调度和复核的主控 AI，把 LinkedIn 和 Facebook 系列里的第三方数字逐条往原文追。核出来的错，大致分三类。

这些数字大多来自写作素材里的二手转引，写手 AI 照着写了进去。那个查不到的报告名，则是 9 月 26 日补出处时，主控 AI 照着素材脚注里的来源名写进正文的。

给 AI 写任务单那一课说过，任务单里要写明「材料里没有的，不许补」。但材料本身也可能是二手的，所以交回来的数字还得再核一遍。

第一步：找到原文，不认二手转述

核查的起点是一手原文：发布这个数字的机构自己的报告、博客或官方页面，而不是转述它的文章。

「Facebook 主页触达 1.6% 到 5.9%」就是这么核出来的。转述它的营销博客链到一个统计汇总页，那里写的是 1.37% 到 1.65%，区间在转述里走了样。

那个汇总页本身也是转引，所以这组数我们也没用，换成了 Socialinsider 2026 年 9 月发布的统计：截至 2026 年 8 月，Facebook 主页触达率约 1.25%，样本是 Facebook 和 Instagram 两个平台共 872,075 条品牌帖。

AI 的网页摘要也算二手转述。主控 AI 就踩过一次：网页摘要工具把 Meta 的两条日期写混了，是写手 AI 两次抓取原页才纠正过来的，此后改以直接取回的原文为准。

第二步：对口径，看样本、时间和层级

找到原文还不够，要看这个数字说的是什么：样本是谁、时间段是哪段、算的是哪一层。

审稿 AI 抓到过一个典型的错：Moz 2026 年 2 月的研究显示，AI Mode 引用的网址里只有 12% 与自然结果前 10 对得上；按域名算，也只有约五分之一来自前 10 的网站。稿子把 12% 写成了域名层面。

同一家机构的两份材料，口径也可能不同。Dreamdata 在自家博客里写，LinkedIn 占 B2B 广告总预算的 41%；它发的新闻稿里，同一个 41% 写成了占 B2B 付费社媒预算。

两种口径差得很远：一个是所有广告渠道的总盘子，一个只算社媒。遇到这种情况，以报告正文为准；正文拿不到时，按更保守的口径写，或者两种口径都写明。

样本和时间也要对：Dreamdata 报告里的 41% 来自它自己客户的汇总数据，ROAS 121% 是报告里 2025 年的数；Socialinsider 那 872,075 条帖子，是 Facebook 和 Instagram 两个平台合计。

第三步：写全出处，报告名搜得到、链接点得开

AI 交回来的出处，要能落到一份具体文件：机构名、发布时间、能点开的原文链接，缺一样就还没核完。

我们核出的「LinkedIn B2B 营销基准报告 2025」就栽在这一步：按这个名字查不到这份报告。它名下的「LinkedIn 占 B2B 付费预算 41%、ROAS 121%」，实际出自 Dreamdata 2026 年 3 月发布的 LinkedIn 广告基准报告。

同一个报告名下还挂着几组数字，比如「个人档案与公司主页在 Feed 里占比 65% 比 5%」「员工帖互动 9 倍」，都找不到公开出处，只能删掉。

讽刺的是，这个报告名正是为了写全出处才加上去的：照着素材脚注补出处，反而造出了一个查不到的出处。

我们的检查脚本只查年份是不是跟来源词写在同一句，查不了报告存不存在。「LinkedIn B2B 营销基准报告 2025」有名有年，脚本拦不住；是按名字找原文、找不到，才露了馅。

第四步：核不到就删

前三步都走完还核不到的数字，能换成核得到的新数字就换；换不了，再改成不带数字的定性说法，定性说法的方向也要有出处。

「Feed 里 54% 的内容来自未关注账号」就是这样被删掉的。素材里只写了「行业统计」；往上追，能找到的一篇转述写的是「约一半」，并标注出自 Meta 的一篇官方新闻稿，打开原文却没有这句话。

各家统计从约三成到一半都有，最后只好改成不带数字的写法。表格里那句「1 亿美元年化营收」也一样：9 月 26 日复核检索笔记时回原网页一查，没有这句，删了。

Anthropic 的官方文档建议：让模型给每个说法找出支撑它的原文引语，找不到就撤回。同一页也提醒，这些方法只能减少幻觉、不能根除，关键信息要再核实。

第四站讲怎么把这套核查接进固定的工作流，让它不靠哪个人记得去做。

— FELIX

常见问题

AI 给了链接，是不是就可信？

不一定。链接只说明它找到了一个页面，不说明页面里真有这句话。我们核查过的错里，有一类就是号称出自某份官方新闻稿，打开原文根本没有。要点开链接，在原文里找到那句话，才算核过。

找不到原文，能不能写「据报道」？

不能。「据报道」「有研究显示」这类说法，读者没法核，引用你的人也没法核。找不到原文的数字，能换成核得到的就换，换不了就删掉或改成定性说法，比挂一个说不清的出处更可信。

二手文章引用的数字能用吗？

能用，但要顺着它标的出处往一手原文追。我们核过的「1.6% 到 5.9%」，转述文章链到的汇总页写的是 1.37% 到 1.65%。一手拿不到（比如付费报告）时，至少要找到点名研究方和样本的转述，并写明经谁转述；连研究方都说不清的，就当没有。

数字对得上原文，但年份太老怎么办？

先查有没有更新的版本，再看新旧版本的口径是否一致。有新版就换新的；没有就照写原版，把年份写清楚，让读者自己判断时效。算法和平台政策类的数字变化快，更要先查新版。

让 AI 自己核查行不行？

可以让它先做一遍，但不能只听它说「核过了」。Anthropic 官方文档建议让模型为每个说法找出原文引语，找不到就撤回；同一页也提醒，这些方法只能减少幻觉，关键信息要再核实。最后一定要打开原文看一眼。

核不到的数字删了，文章还有说服力吗？

有，而且更稳。一篇文章的说服力来自读者能不能核实，而不是数字有多少。删掉核不到的，留下能点开原文的，再补上你自己做过的事，比一堆来路不明的数字更站得住。

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