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关于AI生成内容的可信度问题，这套方法论值得关注——特别是在需要高度透明性的应用场景中。
核心思路很简单：每个声明都要有来源标签[S#]，每个推理步骤要标注[R#]，然后关键是给出置信度评分（0-1）。置信度低于0.7就直接标注为不确定，并解释为什么。
这对Web3生态很有意义。试想在DAO治理、链上预言机、或NFT鉴真场景中，如果AI生成的内容都能这样追溯，用户就能判断哪些是高可信的结论，哪些是推测性观点。
关键不是让AI回答变复杂，而是让信息流动更透明——这本质上和区块链的可审计性是一个逻辑。对于依赖数据真实性的项目方和投资者来说，这种证据链路的标准化会大幅降低决策风险。