假设验证在科学发现、决策制定与信息获取中扮演着基础角色。无论是生物学、经济学还是政策制定，研究人员通常依赖检验假设来引导其结论。传统的假设验证过程包括设计实验、收集数据并分析结果，以确定假设的有效性。
然而，随着大型语言模型（LLMs）的出现，AI 生成的假设数量已显著增加。这些假设虽能提供新颖见解，但其合理性却存在较大差异，因而手动验证变得愈发不切实际。
传统的假设验证方法通常依赖人工干预来设计证伪实验并解释结果，无法确保结论在统计上是可靠的。与此同时，多种由 AI 驱动的验证工具则未能通过严格的证伪实验系统性地挑战假设，从而增大了误导性发现的风险。因此，科研领域亟需一种可扩展且统计上可靠的解决方案，以高效地自动化假设验证过程。
近期，斯坦福大学与哈佛大学的研究者提出了 POPPER，一个将严格的统计原则与基于 LLM 的智能体相结合的自动化假设验证框架。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.09858
POPPER 概览
POPPER 系统性地应用了卡尔·波普尔的证伪原则，强调假设的证伪而非证明。
图示：POPPER示意图。（来源：论文）
POPPER 聘请了两个专门的 AI 驱动智能体：
- 实验设计智能体：负责制定证伪实验。
- 实验执行智能体：负责实施实验。
每个假设被细分为具体、可测试的子假设，接受证伪实验的检验。通过持续优化验证流程并整合证据，POPPER 确保只有得到充分支持的假设才能被推进。与传统方法不同，POPPER 通过依据先前结果动态调整其策略，在保持统计完整性的同时显著提高了效率。
POPPER 的运行遵循迭代过程，证伪实验依次检验假设。实验设计智能体首先识别给定假设的可测量影响，并生成实验方案。随后，实验执行智能体运用统计方法、模拟以及现实世界数据收集来执行实验。
图示：实验设计与实验执行实例。（来源：论文）
POPPER 方法的核心在于严格控制 I 型错误率，确保虚假阳性结果最小化。与传统方法孤立分析 p 值不同，POPPER 引入了顺序测试框架，将单个 p 值转换为 e 值，一种允许在保持错误控制的前提下持续积累证据的统计度量。这种自适应方法使得系统能够动态优化假设，减少得出错误结论的可能性。
POPPER 的灵活性使其能与现有数据集协同工作，进行新的模拟，或实时交互，使其在跨学科领域中展现出高度通用性。
实验评估
研究团队从 I 型错误控制、功效提升、专家用户研究、消融实验、人工标注及失败分析等多个维度，对 POPPER 进行了详尽评估。
图示：研究团队设计的生物学相关证伪实验。（来源：论文）
POPPER 在生物学、社会学与经济学等领域，选取了 86 个经过验证的假设进行测试，发现所有数据集的 I 型错误率均低于 0.10。
图示：基线、变体与 POPPER 的 I 型错误率/功效对比。（来源：论文）
与现有验证方法对比，POPPER 在统计功效上表现显著提升，优于费舍尔组合检验与似然比检验等标准统计技术。
研究团队还招募了九位计算生物学家和生物信息学家在 TargetVal-IL2 上进行假设验证。结果显示，POPPER 的 I 型错误率与功效与人类参与者相近。值得一提的是，POPPER 完成任务的速度比人类快了 9.7 倍，生成的代码行数增加了 3.6 倍，执行的统计检验数量提升了 2.5 倍，从而突出其效率优势。
图示：与人类专家的比较实验。（来源：论文）
通过利用其自适应测试框架，POPPER 将复杂假设验证所需时间缩短至 1/10，其可扩展性与效率可见一斑。
对此感兴趣的读者可查阅论文原文，以获取更为详尽的研究内容。
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