01基础认知
大模型不是“万能搜索框”
大模型根据训练数据和上下文生成回答，表达流畅不代表内容一定正确。它可以帮助整理思路，但不能替代事实来源、专业判断和人的责任。
记住：把模型当作“协作工具”，不要当作“最终裁判”。
WHY IT MATTERS
真正的科技素养，不只是会提问
生成式人工智能可以提高学习和工作效率，但模型输出不等于事实，方便也不等于可以无条件使用。可信使用的核心，是把“判断、核验、保护、规范”放在每一次调用之前和之后。
01先判断明确任务边界
02再核验重要事实查来源
03要保护不输入敏感信息
04负责任遵守规范并标识
KNOWLEDGE CARDS
六张卡片，掌握可信使用
02风险防范
遇到重要事实，必须核验
模型可能编造不存在的论文、链接、数据和人物经历。涉及成绩、政策、法律、医学、科研数据等内容时，应回到原始来源，至少完成“查来源—交叉核对—标注不确定”三步。
记住：越重要、越具体、越容易造成损失的信息，越不能只看模型一句话。
03风险防范
不要把隐私和未公开数据直接输入
身份证号、手机号、账号密码、未公开成绩、他人联系方式、未发表论文和未公开科研数据，都不应直接粘贴到不明确的数据处理服务中。
记住：先脱敏、再提问；能不上传，就不上传。
04学习规范
辅助学习，不替代独立思考
可以让模型协助列提纲、解释概念、检查表达和模拟问答，但作业、实验、论文中的事实、数据、引用和结论必须由本人核验并承担责任，按课程要求说明使用情况。
记住：使用 AI 不等于把思考外包；成果必须经得起追问。
05学习规范
AI 生成内容，要让别人知道
文字、图片、音频、视频等生成合成内容在传播时应关注标识要求。公开发布或用于展示时，主动说明生成方式，避免让他人误以为内容完全由人工创作或来自真实现场。
记住：透明说明来源，是对读者负责，也是对技术负责。
06操作方法
好提示词 = 任务 + 背景 + 约束 + 格式
不要只说“帮我写一下”。可以说明角色、任务、已有材料、读者对象、字数限制、输出格式和评价标准，并要求模型列出不确定之处，方便后续核验。
记住：先把问题说清楚，再把结果查清楚。
没有找到匹配内容，换个关键词试试。
ONE-MINUTE CHECKLIST
提交、发布或分享前，问自己五个问题
- 01这件事真的适合交给模型吗？
- 02模型给出的事实和来源核验了吗？
- 03我有没有输入不必要的个人或未公开信息？
- 04成果是否符合课程、学校和学术规范？
- 05如果使用了生成内容，是否进行了必要说明？
INTERACTIVE SELF-TEST
八道题，看看你掌握了多少
SOURCE NOTES
资料来源与使用说明
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