检测到异常活动，你的会话已被标记。
请确认你是真人后继续。
Auto Verification 让 Gemini 担任独立审核者，自动对 AI 回答进行事实核查。你得到的不只是快速的回答，而是经过准确验证的结果。
无需设置，开箱即用。
每天都有数千条 AI 回答在 MultipleChat 中接受验证。
我们对 AI 的信任，早已超出了应有的程度。
而且根本无从得知它什么时候出了错。
AI 回答（验证前）
“在美国开展业务的所有 SaaS 企业都必须依法通过 SOC 2。”
听起来完全正确，但其实是错的。
经过 Auto Verification 之后
SOC 2 并非法定义务，但企业级客户在签约前往往会要求提供。
发现问题：法律说法有误。原回答称 SOC 2 是法律强制要求，这与事实不符。
正是这类错误会造成实实在在的损失。Auto Verification 会自动把它找出来。
错误的 AI 回答看起来并不像错的。它们语气笃定、内容详尽、貌似可信，这正是危险所在。
AI 可能编造听起来可信、实则不实的内容
训练数据可能比当前事实滞后数月甚至数年
AI 即使出错，听起来也信心十足
重要的细微差别和前提条件可能被遗漏
由 Gemini 担任独立事实核查者的三步验证流程。
Gemini 首先分析是否需要验证。没有可核查事实的内容会直接跳过。
以下情况会跳过：
• 代码示例 • 创意内容
• 主观观点 • 操作指南
• 简单计算 • 基本定义
Gemini 分析回答中哪些内容是正确的，识别出有效的事实和准确的信息。
“这个回答中哪些内容是正确的？”
接着，Gemini 分析哪些内容是错误的，找出事实错误、不准确之处和可疑的说法。
“这个回答中哪些内容是错误的？”
验证完成后，AI 回答上会显示一个徽章。点击即可查看完整分析。
该内容属于创意性、主观性内容，或没有可核查的事实，无需进行事实核查。
Gemini 没有发现事实错误，该回答已通过验证。
Gemini 发现了潜在问题。点击即可查看哪些内容准确、哪些需要复核。
Auto Verification 专注于可以核实准确性的事实性陈述。
让同一个模型检查自己的回答，会产生自我确认偏差。所以我们使用 Gemini。
训练方式不同的模型，不会重复同样的错误，也不会不加批判地附和错误。
Gemini 针对事实分析以及跨领域信息交叉核对进行了优化。
多个 AI 模型协同工作，能产出比单一模型更可靠的结果。
Auto Verification 不只在聊天中起作用。文档、演示文稿、分析报告，所有输出都可以在使用前先行验证。
报告和文章在导出前先验证。
幻灯片内容在演示前先核查事实。
交叉核对数据性陈述和统计数字。
每条 AI 回答都会自动验证。
确信事实已经过验证，再放心发布。
降低学术和工作成果中出现错误信息的风险。
避免对外内容和营销活动中出现事实错误。
基于经过验证的洞察做决策，而不是 AI 的猜测。
确认技术说明和文档的准确性。
用经过验证的信息学习，而不是 AI 的幻觉。
AI 即使出错，听起来也像是对的。现在你能分辨出其中的差别了。
一个 AI 生成，另一个 AI 验证。每条回答都会自动接受检查。
无需设置，开箱即用。验证开关可在设置中找到。
