AI for Science 警示:ground truth 往往不是真值
bravo_abad · x · 2026-09-15
研究者 bravoabad 发长文指出,AI for Science 中所谓的 ground truth 很少是真正的真理:模型学到的是产生标签的过程,而非自然本身。
- 实验标签带有仪器噪声、校准误差、检测限与系统性偏差;计算标签则来自 DFT、分子动力学等近似方法,继承其假设与失效模式。例如 DFT 算出的形成能不是对自然的测量,而是某个泛函的输出。
- 因此模型可以完美复现训练标签、看起来比测量更精确,却并不更物理准确,还继承了标签中的全部偏差。
作者提出一个实用原则:训练前先追问目标量是什么、如何测得或计算、不确定度多大、由什么近似生成、是否真是我们关心的科学量——把标签当作科学观测而非不可质疑的真值。
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