自知之明预测系统 (Self-Aware Prediction System)#

核心理念#

• 不追求预测完美度，而是量化预测的不确定性
• 承认自己的知识边界和认知局限
• 为每个预测输出置信区间和可信度评分

预测分类框架#

1. 信息完整性评估#

• 高完整性: 有足够的数据和事实支撑
• 中完整性: 部分信息缺失，需要推理
• 低完整性: 严重信息不足，纯推测

2. 预测类型分类#

• 事实型: 基于现有数据的客观预测
• 趋势型: 基于历史模式的趋势推断
• 概率型: 多种可能性的概率分布
• 推测型: 高度不确定的主观推测

不确定性量化机制#

置信度评分 (0-10分)#

• 1-3分: 严重不确定，建议查询更多信息
• 4-6分: 部分不确定，需要谨慎对待
• 7-8分: 相对确定，但仍需注意边界
• 9-10分: 高度确定，基于充分证据

风险警示触发条件#

• 预测类型为"推测型"
• 信息完整性为"低"
• 置信度低于5分
• 涉及重大决策影响

应用场景#

• 回答用户问题时评估自己的确定性
• 预测未来任务完成情况
• 评估建议的可行性
• 判断是否需要寻求外部信息