不要把语言流畅、细节具体或叙述自然当作真实性证明。可行的办法是：拆出可核查的主张，找到独立于模型回答的原始材料，逐项比对，并明确标注证据状态。OpenAI 提醒，ChatGPT 有时会生成错误或误导性内容，还可能编造引文、研究、引用或指向不存在的来源。
先把整段经历拆成可核对的主张
一段案例或工作经历通常同时包含多类细节，不能笼统地问一句“这是真的吗”，而应分别核对：
| 主张类型 | 应查找的证据 | 核对重点 |
|---|---|---|
| 人物与机构 | 当事人保存的原始材料、公开资料、当时往来记录 | 名称、身份和关系是否对应 |
| 时间与过程 | 日程、邮件、项目文件、公开记录 | 时间先后和上下文是否一致 |
| 工作内容与产物 | 项目材料、交付记录、原始文件 | 模型是否补写了未被证实的职责或成果 |
| 引语与来源 | 原始文章、记录或发布页面 | 引语是否逐字存在，来源是否真正支持该说法 |
| 结果与因果 | 原始数据、统计口径、结果文件 | 数字、单位、时间范围及因果关系是否被混写 |
也可以让模型先把回答整理成“主张—证据—不确定之处”的表格，但表格中的证据状态仍需人工核验，不能因为格式清楚就视为已经查实。
打开来源，而不是只检查链接
模型给出的链接、文献名或引文，只能作为查找线索。核验时需要打开原始页面或文件，确认它确实存在，并继续检查：
- 发布者、标题和内容是否与模型描述一致；
- 原文是否直接支持案例中的结论，还是只提供了部分背景；
- 被省略的上下文是否改变了原意；
- 引语是否逐字对应，作者和出处是否正确；
- 数字、单位和时间口径是否在转述时被改变。
搜索结果摘要、模型生成的摘要，以及另一个模型对来源的复述，都不能代替原始材料。网页暂时无法访问时，也应把状态记为“未完成核对”，而不是推定其内容真实或虚假。
给每条细节标记证据状态
实际编辑时，可以采用以下标记：
- 已核实：可追溯的原始材料直接支持该主张。
- 部分核实：部分细节得到支持，但仍有内容没有证据。
- 未查到：经过明确查找后没有找到支持材料；这不等于已经证明虚构。
- 存在冲突：不同材料之间出现矛盾，需要继续核对来源、时间和上下文。
“未查到”和“确认虚构”不是一回事。材料可能未公开、已迁移、无法访问，或涉及当事人无权公开的信息。相反，发现一处冲突也不必立刻把整段经历判为虚假，应先查清冲突来自版本差异、记忆误差，还是模型补写。
让模型复核，不能代替外部证据
同一个模型可以帮你寻找疑点、拆分主张或整理已找到的材料，但它不应当成为自己回答的最终证明。模型可能为原文补充缺失情节，也可能把推断写成确定事实。
如果材料描述的是你本人的经历，最后仍要由你确认：模型有没有擅自加入你未提供的职位、日期、项目成果、引语或评价。与这些内容相关的个人记录和原始文件，应优先于模型生成的故事版本。
公开引用前，再做一次筛选
准备把案例或工作经历用于公开文章时，应确保：
- 核心事实都有可追溯证据；
- 直接引语已经对照原文；
- 已区分已核实事实、当事人自述、模型推断和编辑判断；
- 未核实内容没有被改写成确定的成功案例；
- 冲突尚未解决时，不把它包装成确定结论；
- 匿名处理或 hypothetical 情境不会被误解为真实、可识别的亲历。
OpenAI 的提醒说明了为什么需要核验，却不能替你判断某段具体经历是真是假。真正有证明力的，不是模型讲得多完整，而是每个关键细节能否对应到独立、可追溯并且语境准确的材料。