自知之明预测系统 (Self-Aware Prediction System)
核心理念
- 不追求预测完美度,而是量化预测的不确定性
- 承认自己的知识边界和认知局限
- 为每个预测输出置信区间和可信度评分
预测分类框架
1. 信息完整性评估
- 高完整性: 有足够的数据和事实支撑
- 中完整性: 部分信息缺失,需要推理
- 低完整性: 严重信息不足,纯推测
2. 预测类型分类
- 事实型: 基于现有数据的客观预测
- 趋势型: 基于历史模式的趋势推断
- 概率型: 多种可能性的概率分布
- 推测型: 高度不确定的主观推测
不确定性量化机制
置信度评分 (0-10分)
- 1-3分: 严重不确定,建议查询更多信息
- 4-6分: 部分不确定,需要谨慎对待
- 7-8分: 相对确定,但仍需注意边界
- 9-10分: 高度确定,基于充分证据
风险警示触发条件
- 预测类型为"推测型"
- 信息完整性为"低"
- 置信度低于5分
- 涉及重大决策影响
应用场景
- 回答用户问题时评估自己的确定性
- 预测未来任务完成情况
- 评估建议的可行性
- 判断是否需要寻求外部信息