我們真的能在做決定之前把一切都調查清楚嗎？
AI大幅增加了我們在短時間內能夠調查的資訊量。然而，即使可研究的資訊量增加了，人類在做決定之前擁有的時間也不會因此變得無限。透過思考新增資訊是否真的會改變判斷，以及繼續調查可能會失去什麼，我們來探討如何在有限時間內結束調查的條件。
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研究
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Когда ИИ может продолжать исследование неопределённо долго, где должна остановиться научная работа?
ИИ может многократно выполнять поиск, сравнение, генерировать гипотезы и проводить дополнительный анализ, расширяя тем самым область исследования. Однако даже по мере роста возможностей для дальнейшего изучения время исследователей, сроки принятия решений и изменения объекта исследования остаются конечными. Мы рассматриваем условия остановки исследования, рассчитанные на конечных субъектов и учитывающие одновременно ценность дополнительного изучения и издержки отложенного суждения.
專業「試過之後發現不一樣」，是資料而不是失敗嗎？
沒有如預期發展的經驗，常常會被視為一種讓我們離目標更遠的失敗。然而，嘗試之前的預期與現實實際給出的反應之間的差異，包含著關於我們自身和所處環境的資訊。本文並不把日常生活中的小行動等同於嚴謹的實驗，而是思考如何從驗證的視角重新理解這些行動。
一般能否將小行動設計為理解人的「實驗」？
人的自我理解中包含一些僅靠內省無法檢驗的假設。因此，本文不把小行動視為達成目標的任務，而是將其視為一種低負擔的介入，使本人能藉此檢驗關於自己的一些認識。不過，這種設計絕不能把人當作實驗對象；必須維持安全性、詮釋的限度以及本人的同意。
專業當AI判斷「這是一個關於認可的問題」時，我們該如何驗證？
即使AI能夠用「自由」「認可」「規範」等概念解釋人的困擾，這本身也不代表這些概念以有意義的形式存在於AI內部。本文探討，當我們把哲學視角描述為AI的內部表徵時，需要驗證什麼。它們是否會在不同脈絡中再次出現？能否與相近概念區分開來？當與該表徵相關的處理發生改變時，行為是否也會改變？要把優美的解釋轉化為研究主張，就必須具備能夠使其被證偽的條件。
一般如何檢驗「保留多個意義座標」的AI？
「AI保留多個哲學視角」這一主張，不能僅憑它能夠輸出多位哲學家的名字或概念來檢驗。本文探討如何設計評估，將多重表徵轉化為可證偽的研究假設。對同一輸入套用不同座標時，重要條件是否會改變？抑制某一座標後，系統能否轉向另一種表徵？能否根據新資訊更新權重？人類對問題的理解是否會改變？本文整理將設計原則與可觀察行為連接起來所需的條件。
專業如果AI讓研究變快了，研究時間也應該縮短嗎？
AI可以加快資料的搜尋與整理，但研究進行得更快，並不等於更快地達到可靠的理解。不要把節省下來的時間只用於繼續搜尋，而是留下時間核對來源、反例、條件與遺漏，這樣，速度所帶來的餘裕才能成為支撐研究可靠性的空間。
一般如何將AI節省的時間重新分配給研究品質？
AI可以縮短探索、整理和初步分析等研究流程。如果不把這些收益全部重新投入增加產出，而是預留給核查來源、尋找反面證據、進行可重現性檢查以及考察替代假設，會發生什麼變化？本文將節省時間的重新分配視為一種可檢驗的研究設計，並整理候選指標及其可能成立的條件。
專業如果我們問AI「為什麼？」，就能知道原因嗎？
當我們向AI詢問某個結論背後的原因時，它可能會給出連貫的解釋。但我們是否應該把這種解釋視為AI內部實際發生過程的完整記錄？本文區分呈現給使用者的解釋與產生輸出的內部過程。對於AI的元層次思考，並不是拒絕解釋，而是分辨解釋說明了什麼，以及沒有說明什麼。
一般支持後設認知的AI真的能改善人類判斷嗎？
人們期待，如果AI能夠呈現前提、相反觀點與不確定性，人類的後設認知就會提高，判斷也會改善。但感覺自己進行了深入思考，並不等同於判斷實際上得到了改善。本文探討如何以校準、錯誤偵測、向其他任務的遷移、決策時間與過度自信等可測量結果，檢驗AI後設認知支援的效果。同時也考察支援無效的條件，以及過度介入可能產生的不利影響。
專業隨著資料增加，「真相」會變成唯一的嗎？
在調查和研究中，更多的資料似乎能讓我們更接近一個確定的結論。但觀察到的事實，並不等同於從中得出的意義或假設。本文將資料與結論之間的詮釋過程呈現出來，並探討即使證據不斷增加，如何避免過早地將結論固定下來。
一般AI推理能否保持「暫定」狀態，同時仍可驗證？
在研究支援中，AI生成的假設與解釋即使在邏輯上成立，也未必已完成外部驗證。本文探討一種描述與稽核框架，將依據、推理、未驗證部分與證偽條件分開保留，防止AI生成的內容在預設情況下成為既定事實。
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