Возьмите типичный AI-пост: «87% пользователей отмечают рост продажи». Спросите у модели — где это взяла. Ответ: «в среднем по источникам». Такого источника нет. Но в посте находится 87%.
Откуда берутся 87%
Модель обучена на миллионах текстов, где «по данным опроса» почти всегда соседствует с круглой цифрой. Когда фактов в источнике не хватает, модель достраивает правдоподобный шаблон — с той же уверенной интонацией, что и настоящие факты. Она не отличает «было в расшифровке» от «обычно так бывает». Отличать — ваша работа.
Три проверки перед публикацией
Первая: каждая цифра из поста ищется в расшифровке — поиск по тексту, минута дела. Вторая: у цифры есть владелец — человек, который произнёс её в записи. Третья: округления помечаются словами «около» и «порядка»; если в источнике было точное значение — в посте оно тоже точное.
Цифры, которым можно верить
Три свойства. Цифра звучит в самой записи — не в памяти автора, а в расшифровке. У цифры есть владелец: «мы измерили так» — а не «все знают». Цифру можно проверить по внешнему следу: отчёт, документ, скрин. Нет одного из трёх — цифре в пост не место, даже если она «примерно верная».
Что проверяет машина, а что человек
В PostZavod после генерации проходит авто-валидация. Каждая цифра в посте обязана встречаться в расшифровке. Не встречается — пост перегенерируется. Расхождение с источником — возврат к работе, а не «написал и сдал».
Деление простое: машине — совпадение строк, человеку — смысл. Скрипт находит все числа и сверяет с транскриптом за секунды; человек на приёмке смотрит логику и выводы, а не ловит выдумки по буквам. Транскрипт — единственный факт-источник: у видеосъёмки есть контекст, который нельзя выбросить. Цифра «87%» без источника — откровенная ложь.