# 判断系统

## LLM 已经很聪明了，为什么还需要 KDNA？

KDNA 建立在一个简单但重要的信念之上：

**随着 LLM 越来越强大，人类判断不是变不重要了，而是更需要被显性化、可携带、可验证、可被 AI Agent 使用。**

KDNA 不是因为 LLM 缺乏智能才存在。现代 LLM 已经具备广泛的知识、推理能力、模式识别和隐性判断。未来模型只会更强。

问题不是 LLM 能不能判断。更深层的问题是：

**AI 应该按谁的判断来工作？在什么场景下适用？边界在哪里？谁来负责？**

KDNA 是把人主导的判断系统，转化为 AI 可调用资产的开放协议。

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## 1. LLM 本来就有判断

LLM 不是空白机器等待规则注入。它们已经在做很多形式的判断：分类情境、推断意图、选择回应风格、权衡相关性、检测模式、规避风险、生成替代方案、做出合理的权衡。

随着模型能力增强，这种隐性判断会越来越强。KDNA 不否认这一点。事实上，KDNA 正是基于一个前提：LLM 已经足够强，判断才变得更加重要。

> 弱模型常因能力不足而出错。
> 强模型可能因用了错的判断而出错。

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## 2. 为什么 LLM 的判断还不够？

问题不是模型能不能判断，而是：

- 它按谁的判断标准在判断？
- 判断过程是否可见？
- 判断能不能被编辑、测试、复用？
- 判断能不能跨工具、跨 Agent 使用？
- 判断能不能版本化、组合、授权？
- 人在高风险判断中是否保持了问责？

LLM 的判断在模型内部，是隐性的。KDNA 提供的是模型外部的、显性的判断系统。两者不是竞争关系，而是互补关系。

> 模型提供通用智能。
> KDNA 提供人主导的、领域明确的判断系统。

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## 3. 判断 vs 知识

知识回答：这是什么？发生了什么？有哪些方法？什么事实相关？

判断回答不同的问题：什么最重要？什么应该被拒绝？真正的问题是什么？哪些只是表面现象？哪个风险最关键？什么边界不能跨越？什么算做好？什么时候该停下来问人？

知识库存储信息。判断系统定义信息应该如何被解释、排序、拒绝和应用。

**KDNA 不是知识库。** KDNA 不试图存储一个领域的所有知识。它编码的是帮助 AI Agent 决定**如何负责任地使用知识**的判断结构。

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## 4. 判断 vs 判断系统

一条判断是一次分类、区分、权衡或决定。例如：

> "好文章不是先润色，而是先判断观点是否成立。"

一个**判断系统**是一套相互关联的判断结构：核心原则、概念边界、默认立场、常见误区、风险边界、场景信号、正例和反例、推理路径、自检问题、演化规则。

一条判断只能回答一次。判断系统可以帮 Agent 反复判断一类情境。

**KDNA 编码的是判断系统，不是零散观点。**

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## 5. 判断系统 vs 判断系统资产

当一个判断系统被结构化到可以被 AI Agent 复用、被人类治理的程度，它就成为**判断系统资产**。

判断系统资产应该是：显性的、可检查的、可携带的、可验证的、可组合的、可版本化的、可被 AI 加载的、可分发的、可授权的、可随时间演化的。

**KDNA domain 就是判断系统资产的包形态。** 它可以由个人、团队、社群或组织创建。AI 可以辅助。但必须由人主导。

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## 6. 为什么必须人主导？

KDNA 不应该被 AI 自动生成一串 JSON 就被当作权威判断使用。

AI 可以帮助创建 KDNA：提取候选原则、发现重复模式、检测矛盾、提出澄清问题、生成案例、建议自检项、构建测试用例。但 AI 生成的候选不是 KDNA 判断。它们必须经过人的审阅、确认和问责，才能成为 KDNA。

核心原则：

> **AI 可以提出候选。人必须确认判断。只有人类锁定后的判断，才能成为 KDNA。**

这很重要，因为 KDNA 不只是内容。它是一套可能影响 AI Agent 如何分类情境、拒绝选项、应用边界和产生输出的判断参考。如果没有人对判断负责，这个 KDNA domain 就不该被当作可信的判断系统资产。

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## 7. KDNA 如何与 LLM 配合

KDNA 不替代 LLM。KDNA 给 LLM 提供显性的判断参考。

| 组件 | 角色 |
|------|------|
| **LLM** | 通用智能、语言、推理、生成 |
| **知识库** | 外部事实、文档、上下文 |
| **Skill** | 可重复的过程或能力 |
| **Workflow** | 执行顺序和流程 |
| **KDNA** | 人主导的领域判断系统 |

Prompt 告诉 AI 现在做什么。Skill 告诉 AI 如何执行一个流程。知识库提供信息。KDNA 告诉 AI **在这个领域里如何判断**。

**举例：**

- **Prompt**："帮我把这篇文章改好"
- **Skill**："读取文件、分析结构、提出编辑建议、输出修改版"
- **知识**：源文件、受众研究、背景资料
- **KDNA**："不要把写作当作语言润色。先诊断文章有没有真正的观点、有没有受众张力、有没有足够证据、有没有支撑观点的结构"

LLM 仍然做推理和生成。KDNA 引导**用哪套判断系统**来做推理。

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## 8. 为什么 AI 越强，KDNA 越重要？

一个常见的误解是："如果 LLM 变成超级智能，KDNA 就没用了。"

KDNA 持相反观点。AI 越强，越需要定义：它该用什么判断标准、该尊重谁的标准、该遵循什么边界、该优先什么风险、什么情况该拒绝、什么情况该问人、如何检查它的判断。

> 弱 AI 需要更好的能力。
> 强 AI 需要更好地对齐人类的判断系统。
> AI 越强，判断越需要显性化。

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## 9. KDNA 不是数字分身

KDNA 不声称复制一个人、再现一个完整的大脑、或捕捉人类的全部隐性知识。

人不是一个 KDNA 文件。专家不能被简化成 JSON。KDNA 只编码某个人、团队或组织**选择显性化**的、有边界的、可审查的部分判断结构。

这个区分很重要。KDNA 不是数字克隆。它是可携带的判断系统资产。

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## 10. KDNA 与知识工作的未来

传统知识产品卖的是信息、解释、方法或课程。在 AI 原生环境中，大量知识可以被按需检索、总结、转换和生成。

更高价值的资产从知识内容转向判断系统：如何分类情境、选择重点、拒绝错误路径、应用品味、保持边界、决定什么算好、如何负责任地与 AI 协作。

> 未来，用户买的可能不再只是一门课或一份资料。
> 而是把一套判断系统安装进自己的 AI Agent。

KDNA 就是这个未来的开放格式。

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## 11. 常见误解

**"KDNA 不就是 prompt 吗？"**
不是。Prompt 是任务级的。KDNA 是领域级的、结构化的、可版本化的、可跨任务和 Agent 复用的。

**"KDNA 是知识库吗？"**
不是。知识库存储信息。KDNA 编码信息该如何被判断、排序、拒绝和应用。

**"KDNA 是 Skill 吗？"**
不是。Skill 封装可重复的过程。KDNA 封装的是判断系统——过程该不该做、做得对不对、什么标准算好。

**"LLM 能自动生成 KDNA 吗？"**
LLM 可以辅助起草。但在人类审核确认之前，不能被认为是可信的 KDNA。

**"LLM 足够聪明的话，直接问它不就行了？"**
可以。但直接问模型不会给你一个可携带、可检查、可版本化、可组合、可授权、可问责的判断系统。

**"KDNA 能保证判断正确吗？"**
不能。KDNA 让判断显性和可审查。它不保证正确。质量取决于领域作者、审核过程、评估证据和负责任使用。

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## 12. 最终原则

KDNA 不是建立在"AI 缺乏判断"的信念上。它建立在"人类判断系统需要一种标准方式进入 AI 工作流"的信念上。

> LLM 提供通用智能。
> KDNA 提供人主导的领域判断系统。

AI 工作的未来不只是更好的模型。也是那些模型被要求承载谁的判断。
