本週的具名觀點已經寫進今日主線第 2、3 點，本欄出一則舊而重要的：別問模型會不會做研究，問它讀的東西有沒有被過濾過。

本篇出自 2026年9月14日 晨報

普林斯頓大學電腦科學教授、《AI Snake Oil》共同作者 Arvind Narayanan 提出一套兩層處方。他的診斷是，科學自我修正的正常機制太慢，跟不上 AI 讀進去的速度：這個機制指的是後續研究重現失敗、發現計算錯誤、挑戰假設。第一層在檢索。文獻的 AI 介面應該設計成：查一篇論文時，主動幫你找出後來挑戰它的研究。 第二層在訓練之前，他自評更難但影響可能大得多：用 AI 依後續文獻對預訓練語料裡的論文自動標註並重新加權，讓錯的東西學得輕一點（Arvind Narayanan，2026-08-28）。⚠️ 同一則貼文開頭有一個粗估的比例數字，本報刻意不引用：他本人標明那是粗估，沒有給方法、樣本或學科範圍。它支持或反駁了本報過去哪條判斷： 本報關於 AI 做科學的紀錄多半按「能力夠不夠」歸類，這是第一條把瓶頸押在語料品質上的。現場就能問的一個盡職調查問題：你的文獻檢索工具，會不會主動告訴我這篇後來被反駁了？

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