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布兰多里尼定律识别工程与设计中的虚假信息

.布兰多里尼定律:识别工程与设计中的虚假信息。算法

根据麻省理工学院 2023 年的一项研究,虚假信息的传播速度是真实信息的六倍。这种不平衡使揭穿错误信息成为一场耗费心力的战斗。一个被称为 "布兰多里尼定律 "的概念解释了其中的原因。

"驳斥废话所需的能量要比制造废话大一个数量级"。

阿尔贝托-布兰德里尼

2013 年,程序员阿尔贝托-布兰德里尼(Alberto Brandolini)指出,反驳胡言乱语要比制造胡言乱语耗费更多精力。这一原则也被称为 "废话不对称原则",它影响着每天与错误信息作斗争的专业人士。

工程师、设计师和事实核查人员都面临着这一挑战。反驳虚假信息需要花费时间和精力,而不良信息的传播却毫不费力。数字世界放大了这一问题。

了解这一规律有助于专业人士制定更好的策略。接下来的章节将探讨有效反击错误信息的实用方法。

了解布兰多里尼定律

揭穿虚假宣传所需的努力是制造虚假宣传的十倍,这是许多专业人士每天都要面对的现实。这种不平衡被称为 废话不对称原则这篇文章强调了错误信息猖獗的原因。工程师、科学家和记者往往要花费数小时来推翻几分钟内的说法。

废话不对称原理详解

阿尔贝托-布兰德里尼的比喻概括了这场斗争:"与错误信息传播者争论就像与鸽子下棋。它打翻棋子,大摇大摆,然后宣布胜利"。驳斥无稽之谈所需的精力使制造无稽之谈的努力相形见绌。

2013 年,程序员阿尔贝托-布兰德里尼(Alberto Brandolini)在观察网络辩论时创造了这个词。与希钦斯的 "剃刀法 "不同,布兰多里尼的 "剃刀法 "将举证责任转移给了主张者,而他的 "剃刀法 "则强调纠正错误所需的精力。

爱德曼 2024 年的一份《信任报告》发现,68% 的工程师每周都会遇到错误信息。超无知主义--非专业人士对技术话题发表意见--助长了这一趋势。

超pidarianism: ultracrepidarian 来自 ultra-("超越")和 crepidarian("与鞋子有关的东西"),是指被认为无视这一忠告,并提出自己一无所知的观点的人。英国散文家威廉-黑兹利特(William Hazlitt)在 1819 年公开发表的 "致《季度评论》编辑威廉-吉福德的信 "中首次证实了这一点:"你被称为极端无畏派批评家,这一点很好"。四年后,哈兹利特的朋友利-亨特(Leigh Hunt)在其 1823 年的讽刺作品《Ultra-Crepidarius:对威廉-吉福德的讽刺。后来,"ultra-Crepidarius"(超无畏)一词--即超出个人知识范围说话的行为或一般做法--也偶尔被类似地使用。(来源:维基百科)

为什么虚假信息比真相传播得更快

混乱的社交媒体环境充斥着虚假信息、错误信息和点击诱饵。布兰多里尼定律:在工程与设计中识别虚假信息。算法神经科学揭示了为什么人们更快地分享未经证实的说法,而不是事实更正。与复杂的真相相比,大脑更倾向于认知轻松、快速、情绪化的内容。社交媒体利用了这一偏差,将错误信息变成了野火。

编造虚假说法只需花费极少的精力。而揭穿它们则需要详尽的研究。波音 787 的谣言声称复合材料不安全。美国联邦航空局(FAA)花了数周时间予以驳斥,而谣言却在数小时内传遍全球。

  • 74% 的转发量 脱节 验证.
  • Facebook 用户平均 3 秒钟 在分享之前审查事实。

社交媒体在放大错误信息方面的作用:一个算法优先考虑的是参与度,而不是准确性。耸人听闻的说法赢得点击量,却淹没了细致入微的更正。注意力经济助长了这种循环。工程师和设计师们与病毒式传播的虚构进行着规格上的较量--胡说八道轻而易举,而真相却背负着沉重的包袱。

识别工程和设计中的虚假数据

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工程中的虚假数据可能导致代价高昂的召回,这在备受瞩目的产品故障中可见一斑。

专业人员需要一些工具,以便在误导性索赔升级之前发现它们。严格 验证 标准 和同行评审是第一道防线。

技术索赔中的常见红旗

七个警示信号往往预示着数据是捏造的:

  • 缺少误差范围。可靠的研究包括统计不确定性范围
  • 未经同行评审的资料来源
  • 过于简单的衡量标准
  • 文件不一致
  • 未经验证的原型
  • 一堆未经证实的论点,而不是一两个经过证实的事实。数量 > 质量
  • 作为全局规则提出的断言("众所周知"......)

 

识别错误信息的工具

当缺乏批判性思维工具时,错误信息就会大行其道。工程师和设计师每天都要面对捏造的数据,因此结构化的验证方法至关重要。两个原则--希钦斯剃刀和奥卡姆剃刀--提供了有效评估主张的实用方法。

昏暗的办公室环境,中间是一张气派的大办公桌,桌上放着一叠文件。布兰多里尼定律:发现工程与设计中的虚假信息。算法希钦斯的剃刀:举证责任

这一原则指出"非同寻常的申诉需要非同寻常的证据"。它将举证责任转移给了索赔者,从而节省了时间来处理无凭无据的论点。

SAE 国际公司的 FMEA 框架 应用了这一理念。团队在接受设计规格之前会分析失效模式。

简化复杂索赔的奥卡姆剃刀

最简单的解释往往是正确的。NTSB 的根本原因分析就是利用这一点来确定技术故障。将 FDA 的 510(k) 流程与 CE 标志的自我认证(用于最简单、监管较少的产品)进行对比 - 减少验证步骤 引领 到更多的召回。

TRIZ 的矛盾矩阵通过消除不必要的复杂性来解决工程问题。加拿大关于 "自然周期 "的气候说法在冰芯数据的检验下不攻自破。结构化工具将混乱的论点转化为可操作的见解。

专业人士的解惑策略

专业人员需要结构化的方法来有效地拆除虚假索赔。被动的纠正会耗费资源,而主动的框架则能节省时间和信誉。关键在于将工作量转移回错误信息的制造者身上。

将举证责任推后

要求索赔人验证其论点,可以避免浪费精力。例如,六西格玛的 DMAIC 框架要求在接受设计规格之前进行严格的验证。或者 ISO 17025 检查单使验证标准化,确保所有证据符合实验室等级标准。

一种 "牢不可破 "的手机保护玻璃在消费者复制跌落测试时受到质疑。通过要求第三方提供数据,工程师们揭露了夸大其词的市场宣传。

利用假设检验质疑主张

将可疑的主张视为需要证伪的假设。ASME 的 V&V 40 框架通过测试假设与现实世界的数据来评估风险。JIRA 跟踪系统会将未经验证的主张记录为 "技术债务",优先处理影响较大的驳斥。

"假设检验将观点转化为可测量的变量"。

ASME V&V 40 指南

参与恶意论证的代价

花在纠正蓄意谬误上的时间就是从实际工作中窃取的时间。专业人士面临着一个悖论:与无稽之谈打交道会使其合法化,而对其视而不见则有可能使其肆意传播。

何时离开?国际象棋与鸽子的两难选择

阿尔贝托-布兰德里尼的国际象棋比喻是正确的:不良行为者 "打翻棋子并宣布胜利"。

教训? 计算时间/增益权衡和 l决定何时脱离的是数据,而不是自我。

"永远不要和猪摔跤。你们俩都会被弄脏,而猪喜欢这样。"

认识上的枯竭是真实存在的。把精力用在针尖上,而不是鸽子大摇大摆的地方。

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    1. Mac Potter

      勃兰登堡法律本身就被用来打着真相的幌子传播虚假信息,这难道不是一种讽刺吗?

      1. 法布里斯

        的确,这不失为一种讽刺。但这不正是操纵和感知的魅力所在吗?

    2. Maleah

      Brandolinis 法概述了 "废话不对称 "的问题,而在设计和工程领域探讨解决这一问题的策略也很有意义。

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