human-reasoning

这篇立场论文认为，用于高风险决策的AI系统应以与其用户相似的方式进行推理，并忠实地传达这种推理，同时概述了实现这种“认知对齐AI”的研究议程。

《哈佛商业评论》文章探讨AI工具如何削弱批判性思维，并提出设计原则以强化人类推理能力。

RealMath-Eval是一个包含224份真实高中数学考试答题的基准测试，揭示了显著的“评估差距”：相较于由LLM生成的合成解决方案（MSE约1.17），最先进的LLM评判者在真实人类推理上的表现较差（MSE约2.96），原因在于人类错误模式具有更高的多样性和惊异度。

本文认为，AI最大的风险并非幻觉，而是人类验证能力的逐渐退化，最终导致一个无法质疑AI输出的文明。