结构优先原则 | AI 放大效应的起点在强结构领域: 来自医疗・金融・气象・制造的系统性证据
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| Titel: | 结构优先原则 | AI 放大效应的起点在强结构领域: 来自医疗・金融・气象・制造的系统性证据 |
|---|---|
| Autoren: | Wei, Xinliang |
| Verlagsinformationen: | Zenodo, 2025. |
| Publikationsjahr: | 2025 |
| Schlagwörter: | Structure-First Principle, Healthcare Informatics, Protocolized Structure in AI, Collaborative Structural Linguistics, Machine Learning, Structural Amplification Effect, Artificial Intelligence, Financial Risk Modeling, Industrial Engineering, CSL, Structured Collaborative Language Systems, SCLS, Structured Path Resonance Loop, SPRL, Meteorology and Climate Science, Governance and Ethics of AI, Natural Language Processing, Human–AI Collaboration, Healthcare AI, AI Hallucination Mitigation, Structured Expression Resonance, Meteorological Forecasting, Data Science, Software Engineering, Rhythm OS, Code Generation, Computational Linguistics, AI Reliability, SER, Manufacturing and Industrial AI, Financial Technology |
| Beschreibung: | 本白皮书提出并论证了 结构优先原则(Structure-First Principle):AI 的放大效应,首先、也最显著地出现在结构强、约束稳定的领域。 当代 AI 的优势并不在于“理解语义”,而在于 识别并放大数据中的结构模式。我们将此定义为 结构放大效应(Structural Amplification Effect),并指出其性能与可靠性取决于输入的 结构信噪比(S-SNR):当数据具备清晰的格式、逻辑约束与时间序列规律时,噪声被压缩,预测更稳定;而当结构缺失时,则更易出现漂移与幻觉。 本文系统整合了 跨行业的实证证据: 医疗健康|电子病历、基因组、生活方式数据支持个体化风险轨迹(如 Delphi-2M,经跨国大样本验证)。 金融风控|交易与市场流水帮助 AI 在风险信号检测上优于传统统计模型。 气象预测|标准化传感器数据使 AI 在短期预报准确率上超越物理模型。 制造与代码生成|流程参数与语法规则明确的编程语言,使 AI 达到高成功率与可审计性。 在 自然结构不足(如开放式语言生成、社会动态)的领域,本文提出通过 SCLS 协议栈 注入结构:SER(结构化输入)、CSL(角色与路径约束)、Rhythm OS(运行时节奏与回滚)、SPRL(生成—评估—修复闭环),从而将黑箱生成转化为 可追溯、可协作的工作流。 主要贡献: 给出“结构放大效应”的统一定义; 提供跨行业的证据与指标体系; 提出 SCLS 协议栈,实现结构的制度化注入,使 AI 在弱结构场景中同样可复用、可治理。 核心启示:下一阶段的竞争,不在于“更大模型”,而在于 更清晰的结构、更成熟的协议与更可验证的治理。 |
| Publikationsart: | Report |
| DOI: | 10.5281/zenodo.17148469 |
| Rights: | CC BY |
| Dokumentencode: | edsair.doi...........727a0576a78399490164d02fa64bcffb |
| Datenbank: | OpenAIRE |
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