用 AI 必須 FACT CHECK — 質問結論，要求 SOURCE URL

🎯 為什麼重要

AI 嘅 URL 經常係 fabricate 嘅 — 2025 一個 published study 估算大約 15 萬個 fake AI citations 漏入科學文獻（"LLM hallucinations in the wild"，phys.org / Times of India 報導）。客戶領域 catch 率更高：1 次 hallucination 入到 deliverable = 信任崩 = churn = 失去整個 client LTV（12-36 個月 revenue）+ 連鎖 referral 受損。AI 錯了客戶找你，不找 Claude。

📊 量化好處

• Fact check 訓練你看 AI limit — 變強的 operator
• 5 年差異化：誰 FACT CHECK 誰贏
• 錯 pivot = 6 個月 + $50k 機會成本

⚠️ 常見錯誤

• 直接 copy-paste AI output 到 deliverable — 沒 verify
• AI 給的 URL 不點開就信 — 50% 機率是編
• 「Claude 給我這 answer，所以一定對」— 你才是責任人
• 跨家 AI 都不問 — 一家有 blind spot 另一家可能 catch
• AI fact check 自己 — 同一個 prior，沒意義

✅ 行動清單

• 每個關鍵 AI 結論：問「為什麼？SOURCE URL？」
• URL：每個都點開 verify
• 每個關鍵結論：第二家 AI cross-check
• 客戶 deliverable：發出前最後手動 verify
• 建 fact-check checklist — 你常 catch 到 hallucinate 的 5 個點