收益：
- 能够将长文档和进展转化为有目的的页内执行摘要和编辑简报
- 能够监控摘要中的添加（幻觉）、遗漏（遗漏主要发现）和上下文丢失，并养成从原始信息中验证关键信息的习惯。
- 在将新闻报道重新打包成不同的格式和平台时，能够理解如何保持事实不变并重新检查每种格式的标题和问题。
现代新闻编辑室不仅制作新闻，还制作新闻。不断地磨出信息。记者必须早上读懂200页的审计报告，中午读懂部长的一小时声明，晚上还要读懂竞争对手出版物的数十篇新闻报道。总结——在保留主要信息的同时压缩长文本——和准备简报是一天中最重复的任务。人工智能（AI）在这里是一个强大的加速器：在几分钟内扫描长文档并提取关键标题，起草报告的执行摘要，在时间轴上安排当天的进展，为不同平台重新包装新闻报道。但总结有一个陷阱：总结与它省略和添加的内容一样危险。人工智能可能会错误地总结一个句子，放弃上下文，甚至编造一个不存在的“主要发现”。规则：AI简介是方向图；每个关键信息在未经原始文件中的位置验证的情况下都不会包含在简报或新闻中。
一步一步：生成可靠的摘要
第 1 步——确定目的。 “总结什么？”问题决定一切：为编辑提供 5 点简报，为读者提供执行摘要，为自己快速浏览？目的决定了长度和焦点。
第 2 步 — 准备文件并保密。清除敏感文档中泄露来源的所有痕迹（第 1 单元、第 10 单元）。决定是提交整个文件还是仅提交其中的相关部分。
第 3 步 — 请求基于来源的摘要。要求 AI 标记每个摘要项引用文档中的哪个部分/页面。这将验证时间缩短到几秒钟。
第 4 步 — 添加并跳过检查。当您阅读摘要时，问两个问题：“是否添加了文档中未包含的内容？” （幻觉）和“有重要信息丢失吗？” （跳）。两者都经常发生。
第 5 步 — 验证原始件中的关键项目。简报或新闻中包含的每个数字、名称和条款均由文件本身确认。
第 6 步 — 维护上下文。摘要不应断章取义并造成误导。如果诸如“该人被判有罪”之类的句子缺少“在一审法院，上诉正在审理中”的上下文，则摘要将具有误导性。
注意：摘要中最容易产生误导的是“失去上下文”。人工智能可以在技术上正确地传达句子，但无需上下文；这与错误信息一样有害。从摘要中省略关键条款的条件（术语、时间、来源）。
重新包装：相同信息，不同格式
将故事重新格式化为网络、时事通讯、社交媒体卡、音频新闻和时事通讯条目是一种分发要求。人工智能加速了这一转变；但对于每种新格式，标题、第一句和数字都会重新检查，因为压缩总是会增加出错的风险。
三个迷你箱子
案例 1 — 上下文下降。记者收到了AI一份法院判决摘要。摘要称“被告被无罪释放”；然而，该决定“由于缺乏证据，上诉的可能性是开放的”，另一起诉讼正在进行中。记者回到原文，补充了背景。如果原始摘要被公开，就会产生“无罪释放”的误导性看法。
案例 2 — 节省时间，审计报告。阅读一份 180 页的报告并制作一份 8 项的简报大约需要 3 个小时。 AI 在 10 分钟内交付了链接到该页面的概要初稿；记者逐页查阅该文件，核实了8项关键内容。总时间缩短至约 50 分钟；在两项中，发现AI汇总数字错误并被纠正。
案例 3 — 遗漏了主要发现。一位经济记者注意到，人工智能摘要没有提及该报告的主要惊人发现：滥用资金；人工智能专注于次要细节。记者扫描文件，发现了真实的情况。如果只依赖摘要，就会错过新闻的核心。
可复制模板
1) 链接到页面的执行摘要：
根据以下文档创建最多 8 项的执行摘要。在每个项目旁边，写下它所基于的页面/部分，如 [p.14]。不要添加文档中未包含的任何信息。将您不确定的地方标记为[文档中不清楚]。文档：[此处]
2) 编辑简介（5分+为什么重要）：
我将向编辑报告这一进展。写一份 5 点简报：每个要点指出一个事实 + 一句话“为什么具有新闻价值”。不夸大，不加评论；仅有待核实的事实和新闻的合理性。来源：[此处]
3）跳过/插入控制：
我会给你一份原文及其摘要。删除：(1) 摘要中存在但原文中没有的信息（添加），(2) 原文中很重要但在摘要中保留的信息（省略），(3) 上下文已更改的句子。原文：[A] 摘要：[B]
4）多格式重新打包：
将以下经过验证的新闻改编为三种格式：(1) 280 个字符的社交媒体介绍，(2) 3 句话新闻通讯介绍，(3) 5 项网络摘要。改变事实、夸大事实；保持所有格式的数字和名称完整。新闻：[此处]
弱提示/强提示
弱提示：“总结这份报告。”
结果：人工智能选择重要的内容，放弃上下文，有时会添加不存在的发现；目前还不清楚它是基于哪个页面。
强烈提示：“对该报告中最多 8 项进行摘要；添加每个项目所基于的页面 [p.#]，不要添加文档中未包含的内容，如果您不确定，请标记 [不清楚]。然后还列出可能被跳过的 3 个最重要的部分。”
区别：强烈的提示将摘要链接到页面，使幻觉和跳过可见；验证需要几秒钟。
对比图
摘要型
目的
主要风险
强制检查
执行摘要
为读者提供的一般图片
上下文删除
链接到页面
编辑简报
用于决策的快速信息
夸大/评论
事实与理由的区别
时间线
事件流
订单/日期错误
日期已确认
社交媒体卡
分布
过度压缩
标题编号控制
语音/新闻通讯条目
广播
音调转变
第一句话验证
常见错误
- 放弃上下文。即使句子正确，省略条件、时间或来源条件的摘要也会产生误导。
- 没有注意到跳跃。仅仅依靠摘要而没有看到人工智能遗漏了主要发现。
- 俯瞰添加。将毫无根据的“发现”泄露到新闻摘要中。
- 不链接到该页面。在不参考来源的情况下验证摘要需要数小时而不是几分钟。
- 不重新检查每种格式。忽略压缩时增加的错误风险。
发展新闻的时间表和摘要
总结的一种特殊形式是为快速发展的事件创建一个时间表：一场危机、一场诉讼、一项调查，在几天或几周内逐步展开，让读者想知道“发生了什么？”这个问题需要快速回答。人工智能对于将分散的新闻和声明按时间顺序进行排序并建立粗略的时间表非常有用。但这里存在两个特殊的风险：序列和日期错误（人工智能可能会错误地记录事件的日期或混淆它们）和过时的信息（将旧的开发呈现为最新的）。这就是为什么时间线中的每个日期和每个“最新”声明都会根据最新的经过验证的来源进行检查。
新闻报道的第二个微妙之处是使用准确的语言。截至目前，大多数信息仍未经证实；摘要应诚实地用诸如“据称”、“尚未证实”、“当局尚未发表评论”等短语来显示不确定性。人工智能摘要往往会消除这些不确定性的标记，并将事物呈现得好像它们是确定的一样。这对于新闻报道来说是危险的。无论摘要多么流畅，如果它以确定的语言传达了未经证实的信息，那么它就会产生误导。摘要的任务是压缩信息并诚实地向读者传达该信息的可靠性。
综上所述
摘要和简报是新闻编辑室最重复的工作；人工智能将这些时间缩短到几分钟。但摘要可能会通过添加（幻觉）、遗漏（遗漏主要发现）和脱离语境而产生误导。安全的方法是澄清目的，将摘要链接到页面/章节，检查是否包含和遗漏，并验证原始信息中的任何关键信息。在重新包装时，事实保持不变，每种格式的标题和数字都经过仔细检查。
应用任务
选择一份长文档（报告、决定、解释性文本）。通过“执行摘要链接到页面”提示获取 8 点摘要。然后使用“省略/插入检查”提示将原始内容与摘要进行比较；记下你发现了多少添加、多少遗漏、多少上下文丢失并修复它们。
清单
- [ ] 我从一开始就定义了摘要目的（针对谁，为了什么）。
- [ ] 我有链接到该页面/章节的摘要；我加快验证速度。
- [ ] 我分别控制插入、跳过和上下文丢失。
- [ ] 我确认简报/新闻中包含的每个问题和判断均来自原文。
- [ ] 在重新包装时，我保持事实不变并检查每种格式的标题/编号。