AI 可以帮助心理测评系统整理报告初稿，把量表维度、变化趋势和建议内容写成更顺的文字。效率提高之后，审核责任也更重。报告初稿进入发布前，人工审核要看风险等级、建议边界和敏感信息。
NIST 生成式 AI 风险管理资料把可信、可管理和可评估作为 AI 风险治理的重要方向。心理测评报告涉及敏感信息，AI 初稿更要进入可追溯流程。
审核要先看风险等级
AI 初稿可能把风险写轻，也可能把风险写重。审核人要检查分数、阈值、历史变化和危机线索是否匹配，尤其要看自伤、自杀、严重失眠、明显功能受损等内容是否进入人工复核。
橙星云可以把 AI 初稿分为待审核、需修改、可发布、退回重写几个状态。每次审核都记录审核人、审核时间、修改内容和发布版本。
风险等级还要和报告对象相连。本人版需要说明支持和求助入口，专业版可以保留更多量表依据，管理端只能看群体趋势和资源需求。AI 初稿不能把一个版本的语言直接套到所有对象。
建议边界要人工确认
AI 写建议时容易把普通支持建议写成确定判断。审核人要看建议是否超出量表证据，是否把短期状态写成长期人格，是否把筛查结果写成诊断结论。
建议还要可执行。比如“建议关注压力”太空泛，系统更适合给出预约咨询、复测时间、睡眠资源、EAP 入口或心理中心会谈等具体路径。
审核时也要看敏感信息。AI 初稿如果带入开放题里的姓名、单位、家庭冲突细节或第三方信息，应先脱敏或删除。
发布前要保留草稿
正式发布后，机构仍应能回看 AI 原始草稿和人工修改记录。这样报告发生争议时，可以说明哪些文字由 AI 生成，哪些文字经过人工确认。
审核记录还应支持追责和培训。新审核人员可以回看过去被退回的初稿，理解哪些表达容易越界，哪些建议需要改成可执行支持动作。
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