AI 研究报告现在写得很像那么回事。结构完整，语气肯定，末尾还有一串参考文献。读完很难立刻判断：这是查过的，还是模型把几段印象拼成了一句。
市面上的核对，大多停在「有没有给链接」。
点进去是一篇文章，或者一个页面标题。这句话到底对应哪一段，文里没有标。你要自己滚动、搜索，再猜是不是这一处。一篇报告十几条结论，就得把十几页再读一遍。忙的时候，人们就看链接在不在，把「列了出处」当成「这句话有依据」。
还有一种更麻烦。链接是真的，页面也打得开，但那一页并没有说报告里的那句话。模型把两个来源捏在一起，或者用一个真实的标题，配了一个它自己补上的结论。这种胡说，只看参考文献列表是看不出来的。
所以核对不要从参考文献开始。要看的是一句结论，和它声称依据的那一段原文，能不能对上。对得上，这句话可以留。对不上，就是这句在胡说，跟整篇写得流不流畅没关系。
我们怎么处理
报告会胡说，常常是文章起笔太早。链接和摘要一到，就按印象写成一段。页面没有作为完整数据留下，论点和证据也没有先收好。
我们把写作放在后面。收集到的数据先做一次精选，选出和这次研究相关的完整数据。然后在这些数据里收集证据和论点：哪一段原文在说什么，哪个判断是从这些段落里来的。文章基于这些论点和证据来写。
一句结论用的就是收好的那段证据。写完的报告在资料库的文档里。打开结论旁边的来源，看它指回的那段，和这句话是不是一回事。对不上，就改这句，或者删掉。出处还挂在这句话上，改完可以对着同一段再看一次。
读错、把两段拼成一句，仍然可能发生。差别是句子从收好的证据里写出来，对不上时能回到那一段去改。