结论：缺乏标注训练导致“因果推理能力弱化”，解释力不足。
?
三、类比视角：大模型 vs 人类学习
我们可以做几个有趣的类比来更好理解：
模型机制
类比人类
结果
自监督训练
看大量书籍和对话，但没人教你正确答案
可形成语言风格、思维路径，但很难准确判断对错
监督训练
老师出题、讲解并纠错
能建立清晰的“任务-结果-反馈”链条
强化学习
实践中不断试错并获得反馈
学会策略优化，但很依赖奖励设计
未训练领域
没人讲解、也从没见过的知识
只能“猜”而不是“知道”
所以，大模型并非“全知”，而是“巨量输入+相关性建模”的结果。没有明确监督和反馈，它可以“模仿得很好”，但无法“知道得准确”。
?
四、哲学层面：知识的完整性依赖于目的性与验证路径
知识完整性的构建不仅依赖数据，而更依赖：
1. 目的性（Goal-oriented learning）：你学习是为了什么？没有目标就没有选择与筛选；
2. 验证路径（Validation mechanism）：你怎么知道你学对了？没有反馈就无法修正偏差；
3. 理论抽象（Theory abstraction）：你是否能将个例升华为结构？这需要引导和模型建设。
AI大模型很多时候是在缺乏明确目标与反馈的语料中“游荡式学习”。它学得多，但结构不稳、推理不深，因此无法获得“完整性”。
?
五、现实世界中的补救机制