Scaling 假说为何永远无法被证伪？一条 Duhem-Quine 视角的长文

burny_tech · x · 2026-09-27

• 作者提出：AI 的 scaling 假说在原则上永远无法被彻底证伪——任何失败都可以归咎于辅助假设：归一化没做够毁掉表征、数据质量不足、RL 奖励设计不当或训练不稳定、架构改动破坏梯度、学习率调度不当、评测指标有缺陷等。
• 他认为同样的逻辑适用于神经符号 AI（neurosymbolic）：它至今没成，可能只是因为「还没人做对、没 scale 对」；机制可解释性的部分工具也可能陷入同样「无限调参直到凑效」的循环。
• 作者将这一现象归结为科学哲学中的 Duhem–Quine 论题：由于经验检验必然依赖背景假设，对主假说的明确证伪是不可能的——失败总能归咎于某个辅助假设，而非假说本身。文中引用了地动说早期反对者以「松开树枝的鸟不会被抛向天空」为据的经典例子。

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