先确定输出会影响什么决定
用 AI 整理资料和用 AI 决定一个人的机会，承担的责任不同。把材料摘要嵌进业务系统之前，维护者需要先说清楚：谁会看到结果，结果会进入哪一步判断，以及有问题时由谁重新核对。
AIGoCode 的使用政策把法律、医疗、金融、保险、就业、住房、教育评估、信贷、新闻内容、公共服务和重要基础设施等列入高风险用途要求。判断范围还包括其他可能对个人权利、安全、机会、财产或健康产生重大影响的场景，不能只检查自己的行业名称是否出现在列表里。
本文面向准备交付 AI 输出的应用维护者，整理人工复核的工作清单。以下记录方式属于建议由团队自行建立的流程，不是 AIGoCode 已提供的审核平台、专业服务或合规认证，也不构成具体法律、医疗或金融建议。
把人工审核、专业复核与最终决定分别交代清楚
高风险用途要求的额外保护措施包括人工审核、专业人员复核、准确性验证、清晰的 AI 参与披露、风险提示、申诉渠道和符合适用法律的合规流程。仅在末尾加一句“内容由 AI 生成”，没有完成其余检查。
建议在开始处理材料前，为本次交付写清三个责任：
- 材料核对者：对照有权使用的原始材料，标出错引、遗漏、时间不一致和无法确认的内容。
- 专业复核者：按实际用途审查内容是否适用，尤其注意摘要之外的背景和专业判断。
- 最终决定者：明确由谁作出影响个人权利或重大利益的决定，以及需要补充哪些非 AI 依据。
这些是工作责任划分建议，不要求必须是三个不同岗位；实际安排应适合业务风险并满足适用要求。关键是每项责任都有人承担，不能把“模型已经回答”视为审核已经结束。
用一张表复核准确性，不只检查文字通顺
建议把待交付内容拆成可核对的陈述，分别记录来源、核对结果和处置方式。下面的表是工作模板，不是已经完成的真实案例。
| 检查项 | 需要核对什么 | 尚未确认时的处理建议 |
|---|---|---|
| 来源与权限 | 输入材料是否有权使用，引用是否能对应到原材料？ | 不提交无权使用的材料，先补齐授权或移除相关内容 |
| 事实准确性 | 人物、日期、金额、条件等是否与来源一致？ | 标出差异，交由负责人员重新核对 |
| 完整性与时效 | 是否遗漏限制条件，依据是否已经过时？ | 补查当前资料，不把缺少的信息自行补成事实 |
| 偏差与适用性 | 是否把概括当结论，是否适合当前对象和场景？ | 交由专业人员复核，不沿用未经检查的结论 |
| 交付范围 | 最终展示的内容是否就是审核过的版本？ | 改动后重新检查受影响部分，再决定是否交付 |
使用政策明确，AI 输出可能不准确、不完整、过时、重复、带有偏差或不适合具体场景。检查结果因此应允许“无法确认”，而不是为了让流程通过，把所有项目都填成合格。
不把生成结果变成唯一决定依据
政策禁止将 AI 输出作为唯一依据，作出对个人权利、福利、安全或重大利益产生实质影响的决定。这一要求针对输出的实际用途，不会因为系统把按钮命名为“建议”就自动满足。
例如，团队让模型为教育评估材料整理摘要，复核者应回到授权原材料核对事实，再由具备相应职责的人员按适用程序判断。摘要不能单独决定评估结果，也不能代替专业复核。这只是流程示例，不是在提供评估标准或证明某个应用已经合规。
如果业务暂时找不到合适的复核人员，或缺少决定所需的非 AI 依据，建议先暂停这部分输出进入最终判断，补齐条件后再处理。
交付时同时安排披露、风险提示和申诉路径
对高风险用途，清晰的 AI 参与披露、风险提示和申诉渠道属于额外保护措施。建议在交付材料或相关业务页面中，明确哪些部分使用了 AI 辅助、输出有哪些待注意的限制，以及接收人发现错误后应通过什么渠道提出复核请求。
披露不要把结果包装成已经由专业人员确认；只有实际完成相应复核，才能如实说明复核范围。风险提示也不能代替准确性验证，更不能把责任简单转交给阅读者。
申诉安排建议写到可以执行的程度：谁接收问题、需要什么材料、由谁重新核对，以及发现错误后如何处理相关结果。具体期限、渠道和记录范围由实际业务及适用要求确定，本文不虚构平台提供的处理时限或申诉系统。
保存这次交付的复核结论
在向最终用户展示、发布、发送或嵌入输出前，使用者应自行审核、测试、过滤并承担责任。建议留下与权限和数据规则相符的简短记录：交付用途、依据来源、核对问题、复核人员、最终采用的版本，以及尚未解决的缺口；不为留档额外收集无权保存的个人信息或秘密。
如果任务属于代码安全审计，可以另看授权范围清单。那篇解决的是研究对象与权限边界；本文解决的是输出进入影响人的业务流程之前，如何落实复核与交付责任。具体使用仍须同时符合平台政策及适用要求。