AI 有时会"编"——给出一个听起来合理、但实际上不存在的内容。
在客服数据分析场景，这种错误代价很高：你可能会基于一个不存在的客户需求做决策。
方法一：看有没有出处
AI 说"客户提到过要退款"，问它：哪条会话、哪句话？
如果它给不出具体出处，或者出处点进去对不上，就是编的。
方法二：看细节是否具体
编造的内容往往"合理但模糊"。
"客户对产品有一些意见"——模糊，可能是编的。 "客户说导出功能在 Safari 上没反应"——具体，可信度高。
方法三：问反向问题
先问"有没有客户提到退款"，再问"上周有客户提到退款吗，如果没有请说没有"。
如果两次答案不一致，说明第一次可能是顺着你的问题编的。
给明确的否定选项
不要问"客户在抱怨什么"，要问"客户有没有抱怨物流？如果没有请说明"。
要求逐条列举
"列出三条"，比"总结一下"更容易核对。
限定数据范围
"只看上周的会话"，范围明确，编造空间小。
AI 编造在"开放性问题"上更容易发生，在"封闭性查询"上很少发生。
建议：重要的判断，用封闭式提问。
看到任何一个让你意外的结论，第一反应应该是：出处在哪？
养成这个习惯，大部分编造问题都能拦住。
一个运营问 AI 客户整体情绪怎么样，得到一段听起来很对但没法验证的话。换成上周有几条会话提到退款，答案变成具体数字加原话，可以直接核对。开放性问题容易编，封闭性查询不容易。
补充一点：AI 编造在开放性问题（客户整体情绪怎么样）上更容易发生，在封闭性查询（上周有几条提到退款）上很少发生。重要的判断，用封闭式提问。
AI 编造多发生在开放性问题（客户情绪怎么样）上，很少发生在封闭性查询（有几条提到退款）上。重要判断，用封闭式提问。
实操上，把开放性问题改成封闭性问题，是最省力的降错方法。客户有没有提到退款，比客户满意吗 好答也好验。
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