EP15. "怎么写一份 AI Diligence Statement：披露 AI 参与度的实操模板"

• 写完一份产出，附一段话交代"AI 参与了哪些、我核实了什么、出错算我的"——这份东西有个正式名字，叫 AI diligence statement
• 官方标注 15 分钟，教怎么写好这份声明，对应 4D 框架里的 Diligence（负责），是 EP06《4D 框架速查表》里"该说明 AI 参与的地方就说明"这条行为指标的实操延伸
• 前置知识：建议先看过 EP06 里 Diligence 那 4 条，这篇是把其中"披露 AI 角色"这一条具体落地成一套可以直接照抄的写法
• 尤其适用生命科学、金融、教育这类特别看重可追溯性的受监管行业，但其他场合一样用得上
• 学完能用一套 4 步流程，请 AI 帮自己写出一份具体、不是空话的 AI diligence statement

重点内容

什么是 AI diligence statement

官方定义：「一份 AI diligence statement，是对 AI 在你的工作中扮演了什么角色的透明承认，同时搭配你愿意为最终产出负责的承诺」。它的作用类似论文里的"方法"章节——交代 AI 做了什么、你自己贡献了什么、你怎么核实结果。

官方给的范例声明：

「在制作这份教程的过程中，我跟 Claude 合作，请它协助整合内容、调整语气和格式。我确认所有 AI 生成或共同创作的内容都经过充分的审查和评估。最终产出准确反映了我自己的理解、专业判断和想表达的意思。虽然 AI 协助在过程中起了重要作用，但我对内容本身、准确性和呈现方式负全部责任。这份披露是出于透明的精神，同时承认 AI 在创作过程中扮演的角色。」

为什么要写

• 建立信任——展现出自己是经过思考地在用 AI，不是随便丢给它了事
• 展现专业判断——用文字记录下来，本身就是一种专业素养的体现
• 保护自己——留下清楚的责任归属记录
• 带动组织一起进步——公开的标准会带动身边人一起养成好习惯

一份好的声明要包含的五个要素

1. AI 具体帮了什么——点名具体任务，比如草拟初稿、整合研究资料、分析数据、编辑、排版，不要用模糊笼统的语言带过
2. 用的是哪个 AI 工具——写清楚具体的模型或平台名字，用了不止一个工具的话也都要提到
3. 你审查了什么、你的参与程度——描述自己怎么主导整个过程、提供了哪些反馈和背景信息，以及具体的核实方式（对照原始来源查证事实、交叉核对统计数字、找同事复核）
4. 你改了什么——记录你在哪些地方用自己的专业判断修改、补充，或推翻了 AI 产出的内容，这是展现专业判断力最直接的部分
5. 谁负责——确认自己对最终产出负全部责任，把"披露"这件事变成一份实实在在的承诺

用 AI 帮自己写：四步流程

整个过程大约 10 分钟，给的项目细节和审查信息越具体，写出来的声明越有用。

第一步：描述项目和 AI 的角色

细节越具体，写出来的声明越精准。

"I need to write an AI diligence statement for a competitive landscape analysis I just completed. Here's how I used AI in the process: I used Claude to synthesize publicly available information about five competitor companies in the oncology therapeutics space. Specifically, I asked Claude to summarize each company's pipeline status, recent clinical trial results, and strategic partnerships based on information I provided from SEC filings, press releases, and published trial data. I then reviewed each summary against the original source documents, corrected two instances where Claude mischaracterized the phase of a clinical trial, added our internal team's strategic interpretation that Claude wouldn't have access to, and restructured the competitive positioning section based on conversations with our BD team. Please draft an AI diligence statement I can include at the end of this report. Keep it concise but specific."

第二步：审查并修改草稿

核实草稿有没有准确描述自己实际的流程，常见的修改方向包括调整涵盖范围、补上具体的核实细节、确保用词符合所在领域的规范。

"This is close, but I want to add that our VP of Clinical Development also reviewed the trial data summaries before I finalized the report. And can you make the language about my corrections more specific? I want to note that the corrections were about trial phase classifications, not about the underlying data."

第三步：针对不同受众调整版本

不同场合需要的详细程度不一样——内部策略文件可以简短，监管submission则需要写得非常完整。

"Can you create two versions of this AI diligence statement? One for the full internal report (2-3 paragraphs with specific details about the review process) and one shorter version for the executive summary slide deck (2-3 sentences that capture the essentials)."

第四步：核实声明本身的准确性

定稿前要仔细检查——「你的 AI diligence statement 本身也是一份关于你的工作流程的主张，它自己也必须是准确的」。确认声明里写的核实方式，真的跟自己实际做的流程对得上，不能顺手写得比实际做的更严谨。

怎么在组织内部养成"愿意披露"的文化

写这类声明需要心理安全感——如果政策不清楚、同事对披露的人评价苛刻，或者大家觉得"讲了 AI 参与好像会贬低这份工作的价值"，就不会有人愿意主动披露。

组织层面可以做的事：

• 领导自己带头披露，用具体范例定调
• 把 diligence statement 整合进既有的模板和工作流程里，不是额外加的负担
• 把"披露得详细"当成值得表扬的事来对待，就像看待严谨的研究方法一样
• 不要把"用了 AI"本身当成可疑的事来制定政策——负责任地用 AI，需要的是诚实，不是藏着

常见问题

怎么知道 AI 给的东西能不能信？ 按任务的重要程度、风险高低、能不能被验证来调整查证力度；要求 AI 给来源并自己核实；同一个问题换几种问法重新问，看答案一不一致；处理文件类工作时，要求直接引用原文而不是转述。

是不是我用 AI 做的每一样东西，都要扛全部责任？ 自己决定投入的审查深度，diligence statement 是在告诉别人该用什么态度看待这份产出——不同任务本来就可以有不同的查证深度。

公司还没有 AI 披露政策怎么办？ 现在就开始给自己定一套标准，这样做同时也能为将来组织制定政策提供参考，可以主动把自己的做法分享给管理层。

写 AI diligence statement 会不会让这份工作看起来更不可信？ 恰恰相反——写得具体，反而展现出用心、查证的严谨度，以及对自己方法论的信心。「含糊其辞或完全不披露，才是真正会侵蚀信任的东西，尤其是如果之后被别人发现你用了 AI 却没说」。

可以重复用同一份声明模板吗？ 结构可以固定沿用，但内容要照每个项目客制化；直接复制贴上一份通用声明，参考价值很低。

常见错误

• ❌ 写得含糊笼统，比如只说"用了 AI 协助"，不说清楚 AI 具体做了什么、自己核实了什么——含糊反而比完全不写更伤信任
• ❌ 声明写完就没检查过，里面描述的核实方法其实跟自己实际做的流程对不上——这份声明本身也是一份需要准确的"主张"
• ❌ 复制贴上同一份通用声明套用在不同项目上，没有针对这次项目客制化——参考价值很低

Sources

官方文档：

1. Writing an AI Diligence Statement — https://academy.claude.com/tutorials/writing-an-ai-diligence-statement