Sådan skelner du kildebelagte påstande fra antagelser i AI-udkast

En kildebelagt påstand i et AI-udkast kommer fra et bestemt dokument, et datasæt eller en godkendt kilde, som du kan åbne og tjekke lige nu. En antagelse er noget, modellen har fyldt ud, fordi kildematerialet ikke sagde det direkte. På siden ser de to ens ud, og det svære er at skille dem ad, før nogen godkender udkastet.

Hvorfor de to er svære at skelne i et AI-udkast

Flydende tekst er ikke det samme som tekst med kilder, og når et udkast er velskrevet, kan du ikke vide, hvilken af delene du har foran dig. Får en model en prompt, der lyder som en hasteopgave, gør den ofte sætningen færdig, så den lyder som et sikkert svar, uanset om der er belæg for det. I den færdige tekst kan du ikke længere se forskel på »kilden siger det« og »det er et rimeligt gæt«, og en læser kan ikke finde forskellen frem igen bagefter.

Det sker med alle værktøjer, så snart den sikkerhed, et udkast lyder med, ikke længere hænger sammen med belægget bag det. Det er firmaet, der sender udkastet videre, som bærer risikoen, fordi kunden ser et færdigt afsnit og ikke ræsonnementet bag.

Forskellen på en kildebelagt påstand og en antagelse

Tjek hver påstand på disse punkter, før udkastet går til gennemgang.

Tjek	Kildebelagt påstand	Antagelse
Kan du åbne kilden?	Ja, den peger på et bestemt dokument eller datasæt	Ingen kilde, eller en vag henvisning som »branchedata«
Siger kilden præcis det her?	Kilden siger det, påstanden siger, ikke noget, der ligger tæt på	Påstanden går videre end kilden eller generaliserer ud over den
Er den markeret?	Vist som kildebelagt, med kilden vedhæftet	Vist som antagelse og markeret, så den, der gennemgår, kan tage stilling

Den midterste række er det vigtigste tjek. En kilde kan være ægte og alligevel blive strakt. En rapport, der siger, at brugen voksede i én region, bliver et afsnit senere til en påstand om, at brugen voksede overalt. Kildehenvisningen er ægte, men den påstand, den nu står ved, er ikke det, rapporten sagde.

Sådan ser en korrekt markeret antagelse ud

En antagelse er ikke et problem i sig selv. Ethvert udkast skal fylde huller ud, som kildematerialet ikke dækker, og tit er det netop dér, firmaets egen vurdering hører hjemme. Problemet er en antagelse, der er forklædt som et faktum, så den, der gennemgår udkastet, ikke kan se forskel uden selv at lave researchen om.

Du markerer en antagelse korrekt ved at skrive klart, hvad du antager og hvorfor, lige ved siden af påstanden, i stedet for at gemme det i en fodnote eller lade det være underforstået. »Vi antager, at kundens nuværende antal medarbejdere er uændret frem til 3. kvartal« er en sætning, som den, der gennemgår, kan godkende, justere eller afvise på få sekunder. Bygger et afsnit stille og roligt videre på samme antagelse uden at nævne den, må vedkommende genskabe ræsonnementet fra bunden, og det tager længere tid end at skrive afsnittet selv.

Et konkret eksempel

Tag et afsnit om konkurrencebilledet i et udkast til en markedsanalyse. Kildematerialet er en række virksomheders hjemmesider og to brancherapporter, som teamet har godkendt til netop denne opgave.

En kildebelagt påstand, skrevet korrekt: »Ifølge [Rapport X] har tre af de fem største leverandører i kategorien lanceret en mobilapp inden for det seneste år.« Sætningen nævner kilden og siger kun det, rapporten siger. Den, der gennemgår, kan åbne rapporten, finde linjen og gå videre.

En antagelse, skrevet korrekt: »Vi antager, at mindre leverandører følger samme mønster inden for 12 til 18 måneder, ud fra den måde, kategorien tidligere har taget nye funktioner til sig på.« Intet her bliver præsenteret som et faktum fra rapporten, for det er det ikke. Det er en prognose, teamet vælger at stille, og den står som sådan.

Fejlen ligger et sted midt imellem. Lad os sige, at udkastet skriver »markedet bevæger sig hurtigt mod mobile first-produkter«. Det lyder mere sikkert end begge versioner ovenfor, men der er hverken en kilde eller en navngiven antagelse bag. En læser vil tro, at det kommer fra rapporten, og det har rapporten aldrig sagt. Det er den sætning, der skal fanges i gennemgangen, og den er let at overse, når udkastet ikke viser, hvilke linjer der er kildehenvisninger, og hvilke der er prognoser.

Et kort tjek, før udkastet går til gennemgang

Kør ethvert udkast, der er lavet med hjælp fra AI, igennem disse trin, før det går videre til gennemgang:

Træk alle konkrete påstande ud: et tal, en dato, et navngivet faktum, en sammenligning.
Spørg for hver enkelt, om den kan føres tilbage til en rigtig kilde, du kan åbne, eller om den fylder et hul ud.
Bekræft, at kilden faktisk siger det, påstanden siger, og ikke en nærliggende eller bredere version af det.
Tjek, at antagelser er markeret som antagelser i selve teksten og ikke kun i dit hoved, når du gennemgår.
Løs eller markér alt, der falder igennem i trin 2 til 4, før det når kunden.

Tjekket går hurtigt, hvis udkastet er bygget med det for øje, og langsomt, hvis det ikke er. Er der ikke noget belæg vedhæftet, må den, der gennemgår, gøre det ud fra hukommelsen eller en ny søgning, for hver påstand, hver gang. De fleste firmaer betaler allerede den pris uden at sætte navn på den.

Hvor det passer ind i firmaets arbejdsgang

Intet af det her erstatter en faglig gennemgang, men det ændrer, hvad gennemgangen består i. Er belægget allerede knyttet til hver påstand, tjekker eksperten det. Starter eksperten med et afsnit uden kilder, laver vedkommende researchen om, med modellens selvsikre formuleringer foran sig i stedet for sine egne. I guiden til pålideligt kundearbejde med AI kan du læse om hele forløbet, det her indgår i: godkendte kilder ind, synligt belæg hele vejen og faglig gennemgang før aflevering.

Når et firma har en måde at gennemgå på, der virker for én type leverance, er det værd at gøre den til noget, der kan gentages, i stedet for at bygge den op fra bunden ved den næste lignende opgave. Det handler genbrugelige AI-arbejdsgange om.