AI与世界难题 · 地球与气候科学 · arXiv · 2026-10-23
当语言模型误读地球系统机制归因中的不确定性时
原标题: When Language Models Misinterpret Uncertainty in Earth System Mechanism Attribution
本研究探讨地球系统机制归因中的不确定性量化与沟通。它根据集合估计构建概率指纹，并通过证据阶梯改变提供给大语言模型的信息。在理想化系统中，数值区分将GPT-4o与干预标签的一致性从0.80提高到0.98，但没有改变GPT-4o-mini的一致性；在耦合的厄尔尼诺模型中，提供带有文字解释的完整指纹后，两个大语言模型都能识别八个模糊事件中的七个，并将GPT-4o的虚假模糊报告从82个中的10个减少到82个中的1个。