demo：更新决策数学模型的版本https://www.coze.cn/s/yCV7zGc-F6A/ #人的一生处处在决策，决策的好坏决定结果有没有遗憾，有的人寻求外在建议综合决策，而无法判断建议是否可靠，因此，提出**Cognitive Trustworthiness Evaluator, CTE，**这是一个极具潜力且前沿的交叉领域项目——将认知科学、行为经济学、概率推理与人工智能结合，构建一…
demo：更新决策数学模型的版本https://www.coze.cn/s/yCV7zGc-F6A/
#人的一生处处在决策，决策的好坏决定结果有没有遗憾，有的人寻求外在建议综合决策，而无法判断建议是否可靠，因此，提出Cognitive Trustworthiness Evaluator, CTE，这是一个极具潜力且前沿的交叉领域项目——将认知科学、行为经济学、概率推理与人工智能结合，构建一个基于认知偏差建模的建议可信度评估智能体（Cognitive Trustworthiness Evaluator, CTE）
构建一个智能体（Agent），通过分析用户在表达观点、提出建议时所体现出的认知特征（尤其是与概率感、事后归因、幸存者偏差、反事实思维等相关的模式），对其认知可靠性进行量化评分，并据此判断其建议是否值得采纳。
核心假设：一个人对不确定性的理解能力（即'概率感'）及其对因果关系的误判倾向，是其建议质量的重要预测指标。
我们聚焦以下五个核心认知维度，每个维度均有心理学/行为经济学实证支持：
表格
| 维度 | 定义 | 行为表现 | 可观测信号 |
|---|---|---|---|
| 1. 概率感（Probabilistic Intuition） | 对随机性、不确定性、贝叶斯更新的理解能力 | 能区分'可能'与'必然'，避免确定性幻觉 | 使用模糊语言（如'大概''可能'）、校准度（预测 vs 实际结果） |
| 2. 事后诸葛亮偏差（Hindsight Bias） | 事后将事件视为'本可预见'的倾向 | '我早就知道会这样'、'这很明显' | 过度简化因果链、使用确定性回溯语言 |
| 3. 幸存者偏差（Survivorship Bias） | 只关注成功案例而忽略失败样本 | '你看他成功了，所以方法一定对' | 忽略基线率、选择性引用案例、缺乏对照组思维 |
| 4. 因果错觉（Illusory Causality） | 将相关性误认为因果 | '因为A发生，所以B发生'（无控制变量） | 缺乏反事实思考、过度归因于单一因素 |
| 5. 波函数坍缩隐喻（Quantum Collapse Metaphor） | （非物理意义）指将未实现的可能性彻底否定，忽视多重可能性 | '既然结果是X，那其他路径就不存在' | 否认替代历史、拒绝考虑反事实情景 |
注：'波函数坍缩'在此作为认知封闭性的隐喻，强调个体是否能保持对未实现可能性的开放态度。
表格
| 维度 | 特征示例 |
|---|---|
| 概率感 | - 模态动词频率（'可能''或许' vs '肯定''绝对'） |
| - 概率词汇校准（如说'90%可能'但实际准确率仅60%） | |
| - 使用置信区间或范围表述 | |
| 事后诸葛亮 | - 时间副词（'本来''早就''显然'） |
| - 回溯性确定语言（'注定''必然导致'） | |
| - 与事前预测对比（若存在） | |
| 幸存者偏差 | - 成功案例提及次数 / 失败案例提及次数 |
| - 是否提及'失败者'或'沉默证据' | |
| - 基线率忽略指数（如讨论创业成功但不提90%失败率） | |
| 因果错觉 | - 因果连接词密度（'因为…所以…'） |
| - 是否包含'控制变量''其他可能'等缓冲语 | |
| - 反事实句式缺失（如'如果当时没…'） | |
| 认知封闭性（波函数隐喻） | - 否定虚拟语气（'那种情况根本不可能'） |
| - 历史决定论语言（'历史必然如此'） | |
| - 对'其他可能性'的排斥程度 |
技术实现：使用LLM（如Qwen、Llama）进行零样本/少样本提示工程提取认知特征，或微调BERT类模型进行多标签分类。
采用分层加权评分模型 + 动态贝叶斯网络：
对每个维度计算标准化得分（0–1，越低表示偏差越严重）：
CR=w1S1+w2S2+w3S3+w4S4+w5S5CR=w1S1+w2S2+w3S3+w4S4+w5S5
可附加解释模块：指出'该建议在'幸存者偏差'维度得分较低，因其仅引用成功案例'。
# 示例：用Qwen API分析一段建议的认知偏差 import dashscope from dashscope import Generation def analyze_cognitive_bias(text): prompt = f""" 你是一个认知科学专家。请分析以下文本在以下五个维度的表现（每项0-1分，1表示认知质量高）： 1. 概率感：是否合理表达不确定性？ 2. 事后诸葛亮：是否将结果描述为'本可预见'？ 3. 幸存者偏差：是否只提成功案例？ 4. 因果错觉：是否错误归因因果？ 5. 认知开放性：是否承认其他可能性？ 文本：{text} 请按JSON格式返回：{{"prob_sense": 0.8, "hindsight": 0.3, ...}} """ response = Generation.call( model="qwen-max", prompt=prompt, api_key="YOUR_API_KEY" ) return eval(response.output.text)
scores = analyze_cognitive_bias("你应该买这只股票，它肯定会涨！") cr = sum(scores.values()) / 5 print(f"认知可靠性得分: {cr:.2f}")
最小MVP/demo地址：https://www.coze.cn/s/rFp1BCAVUnU/
展示：示例1 最开始的版本
示例2 更新决策数学模型的版本https://www.coze.cn/s/yCV7zGc-F6A/
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