檢查 AI 的配料解釋是否得到引用來源支持

配料解釋聽起來可能很精確，但引用資料也許只支持句子的一部分。請將每條陳述與它引用的來源逐一核對。連結到權威機構，只有在連結中的資料確實涉及這條陳述時才有用。

將解釋拆成不同陳述

把配料的身分、可能的製程功能、在產品中的含量，以及任何聲稱的效果分別列出。它們需要不同的證據。某種配料的一般說明，不能證明特定配方含有多少這種配料。

FDA 的食品配料類型指南提供了配料功能範例，並指出一種配料可能具有多種用途。可以用這類資料說明有文獻支持的一般功能，但應將特定製造商的配方問題單獨處理。

比較措辭與證據

假設有一段虛構的 AI 解釋，稱某種物質用作乳化劑，占這款零食的 2%，並保證帶來更好的質地。應將它們視為三條陳述。列有乳化用途的資料可能支持第一條，但不能證明 2% 的含量，也不能保證這款零食會出現某種結果。

建立陳述核對表，使用「有依據」「無依據」和「不明確」三種狀態。對於有依據的陳述，儲存來源中的相關段落。對於無依據的陳述，註明還需要什麼證據，例如製造商提供的含量。不要把缺少的證據變成推斷出來的估計值。

檢查配料是否準確相符

確認來源講的是包裝上完全相同的物質或類別。相似名稱、縮寫或翻譯詞可能指向範圍更廣或不同的事物。核對是否相符時，保留來源中的所有限定條件，以及配料名稱周圍的完整表述。

還要檢查解釋是否從「可能的功能」轉變為「在這款產品中的確定作用」。「可能有助於穩定某種混合物」比「在這裡用於穩定這種混合物」的表述範圍更窄。除非產品專屬證據支持更強的陳述，否則應保留範圍更窄的措辭。

最後形成一份修訂後的解釋，只包含有依據的陳述，並明確呈現不確定之處。不要僅憑物質名稱就增加健康評分或食品安全判定。將 AI 原始輸出與你核實後的版本分開儲存，以便追溯審核修正過程。目標是形成有用、界線清楚且讀者能夠核實的解釋，而不是用無關引用讓更長的段落顯得可信。