要用 AI 创建决策备忘录，先确定权限、选项、标准和证据。AI 整理草稿，获授权的人作出决定。

关键要点

一份备忘录只对应一个决定、一个决策负责人和一个期限。

比较选项前先锁定范围、约束和强制标准。

维持现状若是现实选择，就应作为一个选项。

每个重要主张都应关联证据 ID、日期、负责人和适用范围。

评分与财务计算在语言模型之外完成。

保留不确定性、敏感性、冲突和异议。

人的正式决定与 AI 辅助形成的建议分开记录。

用 AI 创建决策备忘录意味着什么？

决策备忘录围绕一个具体选择，按既定标准比较可行方案，呈现证据与不确定性，并让获授权的人获得足够信息来决定。它不只是摘要；摘要可以介绍材料，却不说明必须做什么选择、谁有权限或哪些取舍最重要。

NASA 的决策分析指南要求决策报告涵盖决定、标准、备选方案、评估方法、过程与结果、建议和最终决定。［1］这套结构也适用于工程之外，因为它把分析与权限分开。

步骤 1：界定决定与权限

用带动作的一个句子写待决问题，例如选择、批准、延期、停止、资助、采用或测试某项内容，避免“我们的战略应该是什么”这样的开放问题。

字段	记录内容
备忘录 ID/版本	稳定记录及修订
待决问题	需要行动的精确选择
决策负责人	有权作出决定的人或机构
截止日	决定仍有价值的最晚日期
预期成果	决定要支持的结果
范围/非目标	包含与排除的问题
约束	政策、安全、容量、成本或进度限制
参与者	分析者、证据负责人和受影响审阅者
复审触发条件	要求重新考虑的事件或证据

撰写者可以推荐，但不能因此获得批准权。权限不明时，应停留在草稿并交给治理负责人。不要让 AI 根据职位、会议语气或组织习惯猜测谁能批准。

步骤 2：先建立决策证据台账

在写叙述前建立台账。每条记录都应支持一项明确主张，并说明它适用的边界。

证据字段	用途
证据 ID	备忘录使用的稳定引用
主张	证据能够证明什么
来源/负责人	原始系统、文档、研究或专家负责人
截止日期	证据的时间边界
范围	产品、人群、市场、流程或情景
方法	证据如何产生
质量/限制	缺失、偏差、不确定性或冲突
权限	是否允许使用 AI 处理该材料

只使用获准的最小摘录。设计流程时，用合成占位符替换姓名和机密值。不要把法律特权材料、未发布财务、客户数据、凭据或敏感人事信息传给未经批准的模型。

AI 可以分类证据、找出无来源主张并起草问题，却不得生成未提供的引用。NIST 将“虚构”描述为自信地产生错误内容，并指出生成的逻辑或引文也会误导。［4］因此，每个事实句都必须能回到人工独立打开的来源。

步骤 3：评分前定义选项

列出可理解且措辞中性的方案。若“维持现状”或“等待证据后再决定”确实是可选项，就把它们纳入。不要只因起草团队不喜欢某个选项就把它藏起来。每个选项记录稳定 ID、前提与依赖、预期影响、受影响群体、不可逆步骤、退出成本、支持与反对证据、未知项负责人，以及是否满足所有强制约束。

“安全方案”和“昂贵方案”会预先植入结论。给 AI 一条对称、描述性的命名规则。

步骤 4：预先确定标准与量表

在评估方案前定义标准。NASA 建议使用能够区分选项的客观可测标准，并区分强制标准和增益标准。［1］强制条件未通过时，应直接显示，不能被无关高分稀释。

标准字段	定义
ID/名称	稳定标识
决策相关性	为什么影响选择
度量/来源	使用的证据或计算
量表	每一级的操作定义
方向	越高、越低、通过/不通过或区间
是否强制	未通过是否淘汰方案
权重	经决策负责人批准的重要性
不确定性	区间、信心状态或未决条件

权重是偏好，不是事实。AI 可以检查权重之和并解释影响，但只能由决策负责人批准。无法达成一致时，应展示几套合理权重并测试建议是否改变。

步骤 5：选择与后果相称的分析

可逆、低影响的决定可能只需简短对照与明确风险。成本高、安全关键、受法律限制或难以逆转的决定，需要更深入的证据和专业审阅。

方法可以是强制条件筛选、取舍表、受控成本收益模型、试点、用户研究、技术测试或情景分析。NASA 系统工程手册提出，分析严谨度应与决策后果相称。［2］要记录方法为何合适，以及它不能说明什么。

涉及金额时使用可复算的成本效益分析流程；未来条件可能改变结论时使用AI 辅助的情景分析。备忘录引用这些产物，不在叙述中重新制造算术。

步骤 6：在 AI 之外计算并锁定结果

在受控表格、脚本或分析系统里建立公式，检查单位、正负号、期间、缺失值、重复记录、边界和勾稽总数。让 AI 起草说明前，保存模型版本、输入、输出与复核人。

结果字段	备忘录需要的内容
分析 ID/版本	可复算的计算引用
选项/标准	矩阵中的精确位置
输入来源	证据 ID 和截止日期
数值/评级	已锁定的结果
量表/单位	操作定义
不确定性	区间或未决状态
复核人	已复算该结果的人

不要把模型生成的总数直接复制进正式矩阵。AI 若指出疑点，应返回计算工具核验并产生新版本。

步骤 7：起草、质疑并记录备忘录

向模型提供决策契约、选项、标准、证据台账和锁定结果，并要求按以下标签输出结构化草稿：

待作决定：确切的选择和期限。
背景：理解决定所需的已核实背景，仅此而已。
选项：中性描述，适用时包括维持现状。
评估：对照既定标准的结果。
不确定性：未知项、冲突、假设和敏感性。
建议：分析人员提出的方案及理由。
异议：可信的反对意见或少数意见。
决定记录：在获授权者作出决定前保持空白。

重要主张后必须有证据 ID。禁止新增数字、来源、权重、事实或批准状态；找不到依据时输出 unsupported。

步骤 8：区分事实、推断与建议

标签	含义	必要支撑
事实	由证据直接建立	证据 ID 与范围
计算	确定性输出	模型版本与输入
推断	连接证据的解释	推理与不确定性
假设	尚未证实的条件	负责人和验证计划
建议	拟议行动	标准、取舍和权限边界

流畅的过渡不能把推断变成事实。“试点错误较少”可能是事实；“该方案会在所有场景降低错误”则是需要额外证据的预测。

步骤 9：测试不确定性与敏感性

Green Book 指出评估应考虑风险与不确定性，敏感性分析可揭示不确定假设如何影响结果。［3］可以按实际需要借鉴，但不要把公共部门规则说成其他组织的强制政策。

用合理的高低值替换临时输入，测试获批准的替代权重，找出一旦错误就会逆转建议的证据，并如实展示接近的方案。说明补充研究能减少什么不确定性，以及成本和延迟。如果建议很容易改变，就如实说明。诚实的结论可能是有限试点、推迟决定，或在几个排名接近的方案中选择。

步骤 10：进行反方与利益相关者审阅

分别安排人员挑战证据质量、可实施性、安全、财务、法律或政策、受影响用户以及交付能力。AI 可以提出挑战问题，答案必须来自证据负责人。

在备忘录中保留实质性异议：概述最有力的替代论点、支撑它的证据，以及建议为何仍然不同。不要让模型通过平均互不相容的判断来“消除分歧”。

涉及竞争者时，先使用基于证据的竞争分析。不要把无来源的功能说法或市场假设带进备忘录。

步骤 11：记录人的决定与后续

在获授权的人行动前，将决定区留空或标为 pending decision。之后记录选定方案或明确延期、决定人和时间、理由、条件与资金限制、行动负责人、期限、实施后所需证据，以及复审日期与触发条件。

决定记录应只追加或保留版本。不要回写建议，让它看起来像预先猜中了最后选择。

最终检查

一个决定、负责人和期限均明确。
范围、约束、选项与维持现状可见。
评分前已定义标准与量表。
每项重要事实都映射到证据和适用范围。
计算在 AI 之外锁定且可复算。
假设、冲突、不确定性和敏感性均被展示。
异议得到公平、循证的表述。
建议与获授权的决定分开。
后续负责人和复审触发条件已记录。

常见问题

决策备忘录与报告有什么不同？

报告可以只描述主题。决策备忘录围绕一个选择、权限、可行选项、明确标准、证据、不确定性、建议和单独的最终记录组织。

最小可用备忘录包含什么？

至少包含待决问题、负责人、期限、选项、强制约束、关键证据、重要未知项、建议和空白决定记录。后果越大、越难逆转，分析越深。

是否总要包含维持现状？

只有当维持或延期确实可行时才包含。若政策、安全或固定期限使其不可行，应说明限制，而非假装它是有效选项。

何时使用加权决策矩阵？

当多个区分性标准需要透明比较，且决策负责人能定义量表与权重时使用。不要用权重掩盖强制条件失败。

来源冲突怎么办？

保留双方，记录范围、日期、方法和负责人，并标明哪些主张仍未解决。再确定什么证据可以区分它们。

AI 可以撰写建议吗？

它可以根据已提供的标准、证据和锁定结果起草。分析者必须核验推理，获授权的人仍可选择其他方案或要求补充分析。

如何处理异议？

记录最强的循证反对意见，而非削弱版。注明审阅人、相关标准、证据，以及什么条件会让替代方案更好。

AI 可以填写最终决定吗？

只有在收到已核验的人类决定后才可起草，且仍需确认。不得从会议语气、沉默、日历事件或早先建议推断批准。

何时重新打开备忘录？

可用证据重大修订、假设被突破、法律变化、试点失败或成本越过阈值作为触发条件。保留原记录并创建新版本。

来源

NASA — Decision Analysis — https://www.nasa.gov/reference/6-8-decision-analysis/
NASA — Systems Engineering Handbook — https://www.nasa.gov/wp-content/uploads/2018/09/nasa_systems_engineering_handbook_0.pdf
HM Treasury — The Green Book 2026 — https://www.gov.uk/government/publications/the-green-book-appraisal-and-evaluation-in-central-government/the-green-book-2026
NIST — Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile — https://www.nist.gov/publications/artificial-intelligence-risk-management-framework-generative-artificial-intelligence

Sources checked 2026 年 9 月 4 日。

延伸阅读：

如何用 AI 创建决策备忘录：证据台账、选项评估与人工决定