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差異建模九步法 v1.0

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差異建模九步法是一套用來辨識差異、建立模型與檢查推導過程的思考框架。當 AI 越來越擅長生成答案時,真正困難的問題不再是產生結論,而是判斷哪些結論來自推導,哪些只是類比、聯想或敘事。本文同時提供探索用的寬鬆版,以及檢查推導用的嚴格版。簡而言之,它不是幫助我找到答案,而是幫助我建立一個理解問題的模型。

差異建模九步法

前言:

這一陣子我在建立自己的宇宙模型。其中一個意外的副產品,是逐漸形成了一套讓 AI 分析任何主題的推理流程。

最初,我曾讓 Gemini 用較寬鬆的規則分析「貨幣」這個主題。經過數輪推導後,它一路從交易工具推到價值衡量,再推到自我認同,最後甚至出現了類似「意識在虛空中自我遊戲」的巨大敘事。

那次經驗讓我發現:AI 很擅長尋找關聯,但也很容易把類比誤當推導,把故事誤當結論。

因此我開始不斷增加限制條件,希望讓推理過程更透明、更可檢查、更容易發現跳躍推論。

最後逐漸形成了下面這套「差異建模九步法」。

以下同時附上較適合探索的寬鬆版,以及較適合檢查推導過程的嚴格版

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差異建模九步法(寬鬆版)

1. 辨識差異

2. 細緻化差異

3. 歸納高張力圖樣

4. 推理新差異

5. 權重配置

6. 修正權重配置

7. 回溯既有圖樣

8. 拆解不必要預設

9. 重新建模

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差異建模九步法(嚴格版)

1. 辨識差異

2. 細緻化差異

3. 尋找能容納更多差異的圖樣:往下找共同基礎,而非往上找更大的故事。共同基礎必須由前兩步直接支持;共同基礎不等於更低物理層級,也不得預設越低層越真實。共同基礎可以是邏輯條件、形式條件、操作條件或結構條件。

4. 由圖樣推理新差異

5. 對路徑進行權重配置(在多條可能路徑之間,決定下一步探索方向的機制)

6. 修正權重配置

7. 回溯既有圖樣

8. 拆解不必要預設

9. 重新建模

同時請遵守下面規則:

請用上面九步循環分析主題,但必須遵守以下規則:

1. 每一輪第3步「尋找共同基礎」時,只能提出能由前兩步直接支持的共同基礎。

2. 若只是相似、比喻、啟發,必須標明「類比」,不得寫成「本質是」或「共同基底是」。

3. 每次從 A 推到 B,必須補一句:「A 如何必然或合理導向 B?」

4. 若無法說明導向關係,請標記為「跳躍」或「待驗證」,不可繼續當作基礎往下推。

5. 禁止使用「終極、源頭、本質、絕對、宇宙級、大圓滿」等詞,除非前面已有明確推導。

6. 每一輪最後請列出:

- 本輪可保留的推導

- 本輪只是類比的部分

- 本輪可能偷渡的概念

- 下一輪允許使用的基礎

以上6點再簡化說明為:

請嚴格區分「推導」與「類比」。凡是不能由前一步明確推出的內容,只能標為類比或假設,不能作為下一輪基礎。

7. 若推導無法繼續,必須停止於「不可推出」;不得為了完整性生成終極敘事。

8. 不得預設存在唯一共同基礎。

如果出現多個彼此競爭的共同基礎:

• 必須並列列出

• 不得任意選擇其中之一

• 除非能證明其他路徑被排除

9. 不得因為層級更低就視為更真實。

解釋層級 ≠ 存在層級

10. 每輪必須回答:

「這一步真的增加了解釋力嗎?」

11. 若出現跨學科跳轉,必須額外證明。

12. 允許出現多條不可合併路徑。不得預設所有路徑最終必然收斂;若證據不足,允許多條路徑並存並停止推導。

13. 完成指定輪數不是目標;推導停止也是有效成果。若某一輪已無可推導基礎,應停止,不得為了跑完輪數而硬接。

並且遵循以下幾點:

1. 避免把「實作層」誤認成「本體層」:

依賴關係 ≠ 共同基礎

2. 避免類別錯誤(Category Error)

3. 避免還原論過度擴張:

可追溯鏈 ≠ 共同基礎

4. 避免關聯鏈謬誤(Association Chain Fallacy)

避免每一步都是真的但整體是假的。

5. 避免把可類比誤認為可推導。

6. 「推導停止」本身,就是一個有效結果。


本文本身也是一個持續修正中的圖樣。

歡迎引用、批評、修改與重新建模。

若引用,請附原文連結。


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