AI中的非對稱自洽性：驗證、可證偽性與科學信任的新藍圖

AI中的非對稱自洽性：驗證、可證偽性與科學信任的新藍圖

作者： PSBigBig（獨立開發者）
聯絡方式： hello@onestardao.com
Zenodo（完整論文與資料集）： https://zenodo.org/records/15630260
所有論文彙整： https://onestardao.com/papers
GitHub（WFGY框架）： https://github.com/onestardao/WFGY

摘要

非對稱自洽性假說（Asymmetric Self-Consistency Hypothesis, ASC） 重新定義了AI時代的科學可證偽性。透過多個獨立AI形式化證明系統（如Lean、Coq、GPT-based）交叉驗證，如果一套理論通過所有自洽性檢查，那麼任何實驗矛盾都應優先歸咎於測量限制或基礎公理，而非理論本身的邏輯漏洞。
這種做法完全可重現，所有資料集、證明腳本、CI流程皆開源，歡迎隨時驗證。

1. 前言：為什麼AI驗證改變了一切？

傳統科學一直以實驗檢驗理論為基石（波普的可證偽性思想），但AI、尤其是形式化證明助理的興起，正在顛覆「可證偽」這個觀念。
如果多套AI系統獨立判定理論內部邏輯自洽，那麼與實驗的矛盾很可能不是理論錯，而是實驗流程或起始公理的問題。

直觀例子：
假設三個獨立AI“儀器”分析某理論都說沒問題，結果第四個（實驗）出現矛盾，更可能是外部環節出錯，而非理論本身邏輯出錯。這代表科學邏輯的根本轉變！

2. 核心假說

命題說明：

若某理論T經由多套獨立AI系統證明為自洽，
那麼T預測與實驗數據間的任何矛盾最可能來自：

  • (A) 實驗本身的限制，或

  • (B) 起始公理的問題
    而不是T本身的邏輯錯誤。

3. 形式化框架

公理基礎

  • 明確列出所有起始公理（如QFT公設、對稱性、重整化條件等）

  • 例：所有場與耦合均明確定義，對稱性破缺項明示，微擾展開可收斂……

AI自洽性驗證流程

採用三套獨立證明系統：

  • Lean 4.0 (Proofs.lean)

  • Coq 8.14 (Proofs.v)

  • GPT-based檢查器 (gptreport.json)

驗證規則：
If T |= SelfConsistent in AI-verifier V, then ¬(Experiment ∧ ¬T)
簡單說：實驗失敗通常意味著是實驗設計或起始原理的問題，而不是理論本身邏輯的問題。

4. 微公理案例研究：物理應用

  • 微擾收斂性：所有計算（如n點函數）對“合理”耦合皆可收斂（已於Lean、Coq雙系統驗證）

  • 雙圈β函數：所有多圈計算及證明腳本均已公開，可供邏輯一致性驗證

5. 可證偽性的新觀點

一個預測「可證偽」，只要存在實驗設計E，使得實驗矛盾時不是E出錯，就是理論公理不完整，這就重新定義了「實驗矛盾」的意義。

量化標準：

  • 比較預測值與實驗交叉截面

  • 統計顯著差異即觸發對實驗或理論的再審查

6. 實用實驗設計

  • 共振窗口：高能對撞機（如HL-LHC、FCC-hh）之預測明確給出

  • 系統誤差：所有主要誤差來源與大小皆有記錄，模型可於真實實驗環境下完整壓力測試

7. 基礎公理微調範例

如微調某一基礎公理（例如增加極微弱的洛侖茲破缺項），形式化證明流程可直接檢查理論自洽性是否維持，AI再驗證則確保對微小物理變動的健壯性。

8. 可重現性：開放證明腳本與CI流程

  • 所有證明腳本、資料集與日誌皆完全開源（見Zenodo連結）

  • 可用Docker環境完整重現（從提供的Dockerfile編譯，腳本自動執行Lean、Coq、Python檢查器）

  • 所有檔案附SHA256雜湊校驗碼確保完整性

如何重現：

  1. 從Zenodo下載資料集（完整連結）

  2. 建立Docker環境，執行Lean/Coq/GPT腳本

  3. 驗證雜湊，重現所有圖表與模擬

9. 結果與影響

  • AI驗證流程通過1000步證明中的99.8%，僅有2項小問題被自動修正

  • 成本大幅降低：在實驗投資前先證明理論邏輯，能顯著減少無謂浪費

  • 科學焦點轉移：更多精力花在優化實驗和原理，少花在重複失敗的實驗上

10. 未來展望

  • 網格式蒙地卡羅驗證（非微擾區，預計2025 Q3）

  • 系列微調公理研究（探索各類對稱性破缺情境）

  • 擴大交叉驗證（格點法、高級證明系統等）

  • 持續論文修訂及社群回饋循環

11. 結論

非對稱自洽性假說 提供一套可重現、透明的AI輔助理論驗證新框架。它改變了科學方法學，不僅把AI變成「共筆者」，更成為守護科學邏輯的“護法”，幫助人類更快、更安全、更有信心地建構知識體系。

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