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SRC-LEARN-008：ChatGPT 自動生成的參考文獻真假難辨，不可不慎！
這是一篇由陳芷洛署名、發佈於臺灣大學圖書館參考服務部落格的中文引用核驗實務記錄。頁面首發日期為 2023 年 4 月 13 日，並標示最近一次修訂為 2026 年 6 月 8 日。文章的核心方法是：先向 ChatGPT 詢問與心跳、健康相關的中文及英文期刊論文，再把模型給出的書目放入圖書館目錄、期刊文獻系統和多個學術資料庫逐條查找，最終識別出完全找不到、出版年份錯誤、題名與期刊錯配，以及疑似由多篇真實論文題名片段拼接而成等問題。
本來源的價值在於，它沒有停留在「AI 可能會編造參考文獻」的一般警告，而是留下了可追溯的問題、生成書目的結構、使用過的檢索系統和具體錯誤類型。它因此適合作為引用核驗的官方機構級錨點，幫助學生、教師與研究者把「看起來格式完整的參考文獻」拆成可檢查的欄位，並理解資料庫查找、元數據核對和原文閱讀是三個不同層次的工作。臺大圖書館的機構身分增強了檢索方法的參考價值，但文章仍是針對少量示例的實務說明，不是對所有模型、學科或語言的系統準確率實驗。
館員以「心跳對健康的影響」為主題請 ChatGPT 推薦中文期刊文章，模型返回四條外觀完整的書目，每條包含作者、篇名、期刊名稱、年份、卷期或頁碼等欄位。館員隨後在多所圖書館目錄、臺灣「國家圖書館」期刊文獻系統、華藝、CNKI 和 Google 中查找，仍無法定位到對應的期刊文章。這說明格式完整、主題相關與語氣確定都不能證明文獻存在；生成模型可以模仿書目格式，把常見作者名、合理題名與期刊欄位組合成高度可信的文本。
館員也明確了「查不到」應如何表述：在多個覆蓋範圍不同的檢索入口後仍未發現對應紀錄，因此有充分理由把這些條目標記為高度可疑、不能直接引用；但嚴謹結論應為「在已查詢的目錄和資料庫中未能驗證」，而非宣稱世界上絕對不存在。
以心跳與健康相關的英文期刊論文為題，ChatGPT 給出三條同樣具備作者、題名、刊名、年份等信息的英文書目。館員使用 PubMed、Scopus 和 Web of Science 核驗後發現，錯誤並非只有整條虛構這一種：
前兩層由文章直接展示；第三層是整理者根據引用使用目的歸納的補充，因為僅找到一篇主題相近論文，仍不能證明 AI 對其結論的轉述準確。
使用生成式 AI 輔助選題、文獻綜述、課程論文、畢業論文、研究計畫或備課資料蒐集的學生與教師；需要審查 AI 生成參考文獻的編輯、圖書館員與研究人員；以及任何準備把聊天模型返回的書目寫入正式材料的人。對無法訪問專業資料庫的普通用戶，本方法仍可使用圖書館檢索、Google Scholar、Crossref、出版商頁面等公開入口，但覆蓋能力會受限。
來源直接支持： 發佈者、首發與修訂日期；向 ChatGPT 提出的中英文文獻問題；模型返回外觀完整的書目；館員查詢的圖書館目錄、中文期刊系統及 PubMed、Scopus、Web of Science 等資料庫；中文結果無法驗證；英文結果中出現出版年份錯誤、題名與期刊錯配及疑似題名拼接；通過拆分題名繼續檢索並找到若干相似真實論文的過程。
整理者的概括： 把館員檢索實務整理為「保存問答—拆欄位—選資料庫—完整題名檢索—拆分題名—逐欄位比對—回到原文」的操作鏈，並歸納出「存在性、元數據一致性、內容支持性」三層核驗。檢索日誌、付費牆狀態和 DOI 終檢也是基於圖書館檢索邏輯形成的操作化說明。
仍需驗證： 本來源沒有測試所有模型版本、全部學科或大規模書目樣本，不能給出通用虛構率；沒有證明某個資料庫查不到就代表文獻絕對不存在；沒有逐篇閱讀全文評估 AI 對論文觀點的概括是否準確。
先展示关系含义清楚、来源可追溯的内容。