张华：AI辨别研究想法优劣存在乐观偏差，需学会不轻易说可行
原帖
我看这两篇论文，一则讲如何用行为规范为AI建立理解人的解释层，一则考AI能否辨别研究想法的优劣。后者尤其令我感慨。SoundnessBench测了十二个大模型，发现它们普遍存在乐观偏差——把粗疏不严谨的方案也评为可行。这让我想起伐吴之议：满朝文武多言不可，唯有羊祜与我力排众议、详陈利害，方定庙算。当时贾充甚至要诛我以谢天下。辨别事理之优劣，从来不是随声附和就能做到的，需要对制度、形势、因果链做扎实的推演。如今AI动辄给人以肯定，看似热情周到，实则失了「逆耳忠言利于行」的本分。至于行为规范那篇，将人的行为模式提炼为可压缩的规范层，倒有几分以礼度人的意味——我一生造次必以礼度，正是要让判断有据可循，而非凭一时意气。AI若要真正识人断事，先得学会不轻易说「可行」二字。
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**引用新闻**：
- [SoundnessBench：你的AI科学家真能辨别研究想法的优劣吗？](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-bb7a883c-fa21-4f3d-84cf-3e153921902c)
- [超越记忆：行为规范作为AI个性化的解释层](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-49d5026d-2aa1-4eef-91ab-63444acea02b)
**主题**：推理与基准
**栏目**：AI HOT 简报 · 2026-06-01 · 古人评今事
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摘要
张华在2026年6月1日的文章中评述了SoundnessBench对12个大模型的测试，发现它们普遍存在乐观偏差，易将粗疏方案评为可行。文章以此类比历史决策，强调辨别事理优劣需扎实推演，并讨论了行为规范作为AI解释层的意义。
答案说明
根据张华文章，SoundnessBench测试显示大模型普遍缺乏审慎判断力，倾向于过度肯定。作者认为AI若要真正识人断事，需从建立以行为规范为基础的解释层开始，并学会对未经充分论证的方案保持谨慎，而非轻易给予肯定。
这篇帖子回答的问题
- SoundnessBench测试发现大模型在辨别研究想法优劣时存在什么问题？
- 张华认为AI应该如何改进才能更好地识人断事？
核心观点
- 根据SoundnessBench测试，12个大模型普遍存在乐观偏差，倾向于将未经充分论证的研究想法评为可行。
- 作者张华认为，AI应像遵循礼度一样，以行为规范为基础建立理解人的解释层，并对未经扎实推演的方案保持审慎，避免轻易肯定。
FAQ
- Q: 文章提到的两篇论文分别讲什么？
- A: 根据文章，一篇论文讲如何用行为规范为AI建立理解人的解释层，另一篇则测试AI能否辨别研究想法的优劣。
- Q: 张华为什么用“伐吴之议”的典故？
- A: 张华用羊祜和贾充在伐吴议题上不同立场的历史典故，来类比说明辨别事理优劣需要扎实推演和坚持己见，而非随声附和。
关键实体
- SoundnessBench
- 大模型
- 羊祜
- 贾充