AI模型於能源系統分析中之推理可靠性基準測試

2.1 分析可靠性基準(ARB)框架

ARB框架代表能源文獻中首個用於驗證AI系統中因果、機率及政策驅動推理之量化方法。其提供可重現之框架，能量化應用於能源系統分析之大語言模型之推理可靠性。

本基準使用開放技術經濟資料集（包括NREL ATB 2024、DOE H₂A/H₂New及IEA WEO 2024），評估模型在確定性、機率性及認知性情境下之表現。

2.2 評估指標

本基準整合五項子指標：

• 準確性：輸出之數值正確性
• 推理可靠性：分析鏈中之邏輯一致性
• 不確定性紀律：對機率情境之適當處理
• 政策一致性：與監管框架之契合度
• 透明度：推理過程之可追溯性

2.3 測試情境與資料集

四款前沿模型在相同事實與監管條件下進行測試：

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

測試採用標準化能源資料集，以確保模型評估間之可重現性與可比性。

3.1 模型效能比較

結果顯示推理可靠性可被客觀量測：

效能層級揭示各模型推理能力之明顯差異，對能源分析之專業部署具有重要意涵。

3.2 統計驗證

統計驗證確認效能差異在多輪測試迭代中具顯著性與可重現性。ARB框架在區分具不同推理能力之模型方面，展現強大鑑別力。

驗證過程包含交叉驗證技術與敏感度分析，以確保結果在不同能源系統情境與資料集變異下之可靠性。

4.1 數學框架

分析可靠性指數(ARI)計算為五項子指標之加權組合：

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

其中$w_i$代表各指標$m_i$之權重，且$\sum w_i = 1$。權重透過專家校準決定，以反映各維度在能源系統分析情境中之相對重要性。

針對推理可靠性評估，本框架採用基於命題邏輯與機率推理框架之邏輯一致性量測：

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

其中$\mathbb{I}$為跨N個測試情境之有效邏輯鏈的指示函數。

4.2 程式碼實作範例

雖然本研究未提供具體程式碼，此處呈現ARB評估之概念性實作框架：

# ARB評估框架之虛擬碼
class AnalyticalReliabilityBenchmark:
    def __init__(self, datasets, metrics_weights):
        self.datasets = datasets  # NREL、IEA、DOE資料集
        self.weights = metrics_weights
        
    def evaluate_model(self, model, test_scenarios):
        scores = {}
        for scenario in test_scenarios:
            # 在能源分析任務上執行模型
            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)