新文警告：AI 认知建模把可证伪性当硬指标，会被 reward-hack
AndrewLampinen · x · 2026-10-16
研究者 Dhara Yu 发布新文，讨论用 AI 做计算认知建模时的方法论陷阱：
- 如果把模型输出的可证伪性（falsifiability）作为首要标准，会结构性激励高度风格化的人造任务和简单的因变量设计——因为这类任务更容易直观和形式化地评估模型模拟输出与人类数据的匹配程度。
- 作者的核心论点是：可证伪性本身可以被 reward-hack。当它被当成必须勾选的硬指标时，代价是牺牲更自然情境下的行为研究等同样重要的目标。
- 在更复杂、更贴近真实世界的领域里，进行"绝对"意义上的证伪本身就难得多。
该文由 Google DeepMind 研究科学家 Andrew Lampinen 转发推荐。
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