AI模型喺能源系統分析中嘅推理可靠性基準測試

2.1 分析可靠性基準（ARB）框架

ARB框架代表咗能源文獻中首個用於驗證AI系統中因果、概率同政策驅動推理嘅量化方法。佢提供咗一個可重現嘅框架，用於量化應用於能源系統分析嘅大型語言模型嘅推理可靠性。

該基準使用開放技術經濟數據集（包括NREL ATB 2024、DOE H₂A/H₂New同IEA WEO 2024）評估模型喺確定性、概率性同認知性場景中嘅表現。

2.2 評估指標

該基準整合咗五個子指標：

• 準確性：輸出嘅定量正確性
• 推理可靠性：分析鏈中嘅邏輯一致性
• 不確定性紀律：對概率場景嘅適當處理
• 政策一致性：與監管框架嘅對齊
• 透明度：推理過程嘅可追溯性

2.3 測試場景同數據集

四個前沿模型喺相同嘅事實同監管條件下進行測試：

• GPT-4 / 5
• Claude 4.5 Sonnet
• Gemini 2.5 Pro
• Llama 3 70B

測試使用標準化能源數據集，確保模型評估之間嘅可重現性同可比性。

3.1 模型表現比較

結果表明推理可靠性可以客觀噉測量：

表現層次揭示咗模型之間推理能力嘅明顯差異，對能源分析中嘅專業部署具有重要意義。

3.2 統計驗證

統計驗證確認咗表現差異喺多次測試迭代中係顯著且可重現嘅。ARB框架展示咗強大嘅區分能力，能夠區分具有唔同推理能力嘅模型。

驗證過程包括交叉驗證技術同敏感性分析，以確保結果喺唔同能源系統場景同數據集變化中嘅可靠性。

4.1 數學框架

分析可靠性指數（ARI）計算為五個子指標嘅加權組合：

$ARI = \sum_{i=1}^{5} w_i \cdot m_i$

其中$w_i$代表分配畀每個指標$m_i$嘅權重，且$\sum w_i = 1$。權重通過專家校準確定，以反映每個維度喺能源系統分析背景中嘅相對重要性。

對於推理可靠性評估，該框架採用基於命題邏輯同概率推理框架嘅邏輯一致性度量：

$R_{rel} = \frac{1}{N} \sum_{j=1}^{N} \mathbb{I}(\text{logical_chain}_j)$

其中$\mathbb{I}$係跨N個測試場景嘅有效邏輯鏈嘅指示函數。

4.2 代碼實現示例

雖然研究冇提供具體代碼，但呢度係ARB評估嘅概念實現框架：

# ARB評估框架嘅偽代碼
class AnalyticalReliabilityBenchmark:
    def __init__(self, datasets, metrics_weights):
        self.datasets = datasets  # NREL、IEA、DOE數據集
        self.weights = metrics_weights
        
    def evaluate_model(self, model, test_scenarios):
        scores = {}
        for scenario in test_scenarios:
            # 執行模型進行能源分析任務
            response = model.analyze(scenario)
            
            # 計算指標分數
            accuracy = self._calculate_accuracy(response, scenario.expected)
            reasoning = self._assess_reasoning_chain(response, scenario)
            uncertainty = self._evaluate_uncertainty_handling(response)
            policy = self._check_policy_compliance(response)
            transparency = self._measure_transparency(response)
            
            # 綜合分數計算
            composite_score = self._compute_composite_score(
                [accuracy, reasoning, uncertainty, policy, transparency]
            )
            scores[scenario.id] = composite_score
        
        return self._aggregate_scores(scores)