用 200 年文献学审视 LLM:模型没有「证据到此为止」的标记
vasilisvj · reddit · 2026-10-28
作者从事古典语料 AI 工作,提出一个被 ML 界忽视的跨学科视角:古典文献学两百年积累的「从残篇诚实推理」的方法,正是 LLM 缺失的东西。
核心论点
- 前苏格拉底哲学家的原著几乎全部散佚(泰勒斯无一字存世,阿那克西曼德仅存一句),但文献学在残篇之上建立了严谨纪律:重建部分用方括号/异体字标出,Diels-Kranz 标准版把「原话(ipsissima verba)」与「后人转述(testimonia)」分栏,亚里士多德区分了必要证据(τεκμήριον)与或然征象。
- 相比之下,LLM 在上下文缺失时会流畅地填补空白:没有括号、没有分栏、输出表面置信度完全一致。模型没有「证据到此为止」的内部表征。
- 作者认为这不只是幻觉问题——幻觉话语把失败当偶然,以为更好的训练/检索能修复;实际上是结构性的:输出格式和训练信号都不要求区分证据与推断,偏好评分奖励流畅完整,「没人给括号点赞」。
- RAG、引用溯源、置信度校准都是外挂补救;真正的课题是让证据状态成为推理过程内部的一等公民,如同德国文献学把它做成校勘版的一等对象。
作者也回应了「人也会编造」的反驳:人类学术共同体用制度、记号系统(括号、校勘记)社会化地捕捉编造,这些正是对人类推理者的对齐技术。
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