符号学视角下的思考：PEEL 作为认识论负责任的 AI 辅助研究的支架框架

arXiv cs.AI 论文
llm-evaluation epistemics semiotics ai-literacy research-methodology prompt-engineering text-analysis

摘要

本文介绍了 PEEL（AI 认识参与素养协议）框架，该框架将 Voyant Tools 的确定性文本分析与 Claude 的大语言模型解释相结合，以皮尔斯符号学为理论基础，旨在揭示 AI 生成的研究摘要中的系统性失真，并促进认识论层面的问责。

arXiv:2606.04152v1 公告类型：新论文 摘要：大语言模型正在重塑研究实践，同时悄然侵蚀研究者的认识论问责意识。本评论介绍了 PEEL——AI 认识参与素养协议，这是一套工作支架框架，将 Voyant Tools 的确定性远读与 Claude 的大语言模型解释相结合，以皮尔斯符号学和溯因推理为理论基础。将 PEEL 应用于三篇源文本的 AI 生成摘要时，该框架揭示了在数量、词频和认识论表达方式上存在的系统性失真——这些失真在缺乏非 AI 测量手段的情况下是不可见的——并由此得出三项设计启示：确定性工具必须与 AI 工具配合使用；流畅性不等于忠实性；认识论权威必须被纳入设计，而非想当然地加以假设。
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缓存时间: 2026/06/05 02:04 

# 符号学视角下的思考：PEEL作为认识论可问责AI辅助研究的支架框架

来源：https://arxiv.org/abs/2606.04152
查看PDF (https://arxiv.org/pdf/2606.04152)

> **摘要：** 大型语言模型正在重塑研究实践，同时悄然侵蚀研究者的认识论可问责性。本评论介绍了PEEL——面向AI认识论参与素养的协议（Protocols for Epistemically Engaged Literacy in AI），这是一个工作支架框架，将通过Voyant Tools实现的确定性远读与通过Claude实现的LLM解释相结合，以皮尔斯符号学和溯因推理为理论基础。将PEEL应用于三篇源文本的AI生成摘要，揭示了在数量、词频和认识论语态方面的系统性失真——这些失真在缺乏非AI测量手段的情况下是不可见的——并由此提出三项设计启示：确定性工具必须与AI工具协同使用；流畅性不等于忠实性；认识论权威必须通过设计加以内置，而非想当然地加以假定。

## 提交历史

提交者：Juliana Ferreira J \[查看邮箱 (https://arxiv.org/show-email/e703b72b/2606.04152)\] **\[v1\]** 2026年6月2日（周二）19:19:52 UTC（1,821 KB）

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