現在很多人用 AI 聊天機器人來查資料、問問題，像是ChatGPT這類大型語言模型（Large Language Model，LLM），已經變成很常見的工具。不管是想了解健康資訊、找資料、還是幫忙整理報告，它都能快速給出看起來很專業的答案，大大提升我們找資料的效率。不過問題來了，AI講的內容，真的都對嗎？因為AI回答的範圍太廣，有時候會講錯或是「看起來很合理但其實是假的資訊」。為了改善這問題，有些系統會把AI接上外部資料庫（Retrieval-Augmented Generation，RAG），讓它參考更多資料來源，幫助它回答得更準確。但即使這樣，AI還是有可能理解錯內容、或是把資料搞混。因此，現在研究人員和開發者正努力找出一種更通用、有效的方式，幫AI自動檢查自己說的話對不對，這已經成為發展AI的重要方向。
為了讓 AI 輸出的內容更可信，有一個實用的方法，就是讓它根據自己說的話，再產生一組「驗證問題」來檢查內容對不對。這就像是它講完一段話後，再回頭檢查自己有沒有講錯。比方說，有人問 AI：「請提供三位出生在台北市的男性體育明星，並列出他們的最佳成績。」AI 回答的內容可能是：王建民在 2006 和 2007 年拿下美國職棒 MLB 美聯的勝投王；林昀儒在 2023 年奪得 WTT 冠軍賽男子單打冠軍；周天成在 2020 年東京奧運羽球男單項目拿下第四名。這些答案看起來很合理，但我們怎麼知道它們是不是真的？
這時候，我們可以請 AI 根據自己的回答，再反過來提出幾個問題來驗證內容的正確性。它可能會問：「王建民真的出生在台北市嗎？」「林昀儒真的在 2023 年拿下 WTT 冠軍嗎？」「周天成當年奧運的名次是不是第四名？」這些問題就是所謂的「驗證問題」，是從原本的答案中拆解出來，用來逐一查證裡面的每一項關鍵資訊。透過這樣的方式，我們可以把原始問題和 AI 的回答當作提示，再讓它自己動腦產出相關的查核問題，並嘗試回答。這等於是讓 AI 幫自己複查一次，進而提高整體回答的正確性和可信度。
當 AI 產生出驗證問題之後，接著再讓它自己回答這些問題，其實能大幅提升整體內容的準確度。因為 AI 在回答原始問題時，可能會提供很多不同面向的資訊，而透過這種「先回答、再檢查」的流程，我們就能更清楚知道哪些部分是正確的、哪些需要修正，甚至哪些是完全錯誤的。舉個例子來說，如果原本 AI 告訴我們王建民是出生在台北市，但當我們再問它：「王建民真的出生在台北市嗎？」AI 卻回答：「王建民實際上出生於台南市善化區」，那就代表原本的回答是錯的。相反地，如果我們驗證周天成的出生地，AI 回答：「是的，周天成出生於台北市」，這就表示原來的資訊是正確的。不過也有可能出現資訊「有一點對，但又不完全正確」的情況。像是當 AI 原本說周天成在 2020 年東京奧運拿下羽球男單第四名，但後來又自己說他當年其實止步於八強，那就代表它的回答只能算部分正確。
透過這樣的驗證機制，AI 就像是在幫自己做校正，能夠自動排除錯誤的內容，也能調整那些講得不夠精確的部分，最終提供給使用者一個更正確、也更值得信賴的答案。這樣的設計，對於提升 AI 智能問答的可靠性來說，是一大進步。
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