One Intelligence（1-i.ai）正式推出 FALCON Verify，旨在解决生成式 AI 的核心痛点：即使内容存在部分或全部错误，AI 生成的回答往往仍极具说服力且显得高度自信。
FALCON Verify 可直接集成于 ChatGPT 和 Claude 中。用户在依赖关键 AI 生成内容前，只需输入指令“FALCON，验证一下”，系统即可在不中断当前对话的情况下，对 AI 回答进行实时核查。其免费计划每月提供 25 次验证机会。
自信并非可靠：AI 幻觉的信任危机
随着 AI 助手广泛应用于研究、数据分析、商业决策等场景，其回复虽快速流畅，却常混合准确信息、错误数据、无依据断言甚至捏造细节。这种“自信的错觉”引发了根本性的信任难题：用户难以辨别哪些内容可信。
多项研究佐证了这一风险。2025 年欧洲广播联盟与 BBC 的一项研究显示，在 3,000 多个 AI 回答中，45% 存在至少一个重大缺陷；斯坦福大学研究人员发现，专业 AI 法律工具的幻觉率介于 17% 至 33% 之间；而在 One Intelligence 内部的 SEC 文件测试中，54% 的 AI 生成陈述缺乏文件支持。
基于证据的四维验证机制
FALCON Verify 通过将验证环节嵌入对话流程，让用户能够“向 AI 提问，再向 FALCON 求证”。系统会依据现有证据对 AI 回答进行逐项检查，并给出以下四种判定及原因：
- SUPPORTED（已支持）：证据充分支持 AI 所述内容。
- UNSUPPORTED（未支持）：现有证据无法支持 AI 的回答。
- CONTRADICTED（相矛盾）：证据表明的事实与 AI 回答相悖。
- INSUFFICIENT（证据不足）：现有证据不足以确认 AI 回答的真伪。
该设计旨在让验证依据透明化，而非让用户盲目信任另一个 AI 模型。每次验证均生成带有可分享 ID 的记录，提供关于检查内容、证据来源及时间的完整可追溯信息。
例如，若 AI 声称某公司收入增长 18% 至 24 亿美元且上调业绩指引，而源数据显示增长仅为 12% 且指引维持不变，FALCON 将逐一识别并标记这些差异，帮助用户聚焦于真正需要关注的错误点。
One Intelligence 创始人兼 CEO Deepesh Desai 表示：“AI 的挑战已从获取答案转向判断是否应依赖答案。FALCON Verify 将验证融入正常 AI 体验，有助于捕捉代价高昂的错误，减少人工审查，从而辅助更明智的决策。”
无缝工作流与企业级部署
FALCON Verify 的工作流程极为简洁：提问 → 回答 → 验证 → 决策。用户无需复制答案至其他应用或手动重构提示词。
除直接连接 ChatGPT 和 Claude 外，FALCON 还可集成至软件、AI 代理及产品中。免费用户每月可享 25 次验证且无需绑定信用卡；企业客户则支持在其自有网络内部署 FALCON，以满足数据安全与合规需求。
作为 1-i.ai 构建稳健、可靠且负责任 AI 基础设施的一部分，FALCON Verify 与其 AI 控制平面（AI Control Plane）协同工作，前者聚焦于答案层面的验证，后者帮助组织跨应用、模型和提供商治理 AI 运营，共同推进可信 AI 的建设。