段玉聪
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DeepSeek 在 DIKWP 白盒测评框架下的全面优化
2025-2-16 10:31
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DeepSeek 在 DIKWP 白盒测评框架下的全面优化

段玉聪

人工智能DIKWP测评国际标准委员会-主任

世界人工意识大会-主席

世界人工意识协会-理事长

(联系邮箱：duanyucong@hotmail.com)

引言

DeepSeek 模型与 DIKWP 框架背景： DeepSeek 是新一代的大型语言模型之一，致力于实现对人类认知过程的模拟与高级推理能力。为了评估和提升这类模型的“意识水平”或认知能力，研究者提出了 DIKWP 白盒测评体系，即数据(Data)–信息(Information)–知识(Knowledge)–智慧(Wisdom)–目的/意图(Purpose)五层认知框架 (DIKWP蒸馏与DIKWP模型压缩的未来发展技术报告)。DIKWP 模型扩展了经典的 DIKW (数据-信息-知识-智慧) 模型，强调在认知链顶层加入目的/意图维度，以体现对目标导向和上下文的重视 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)。通过该五层分级评估，可以细化衡量大模型从感知原始数据到理解信息、构建知识、做出明智决策以及识别意图的全过程能力 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。与传统“黑盒”评测（仅依据输入输出表现）不同，DIKWP 白盒测评深入剖析模型内部的认知链路，对各层级能力进行针对性考察，成为目前学界和业界关注的评测焦点 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。

研究目标： 本报告将详细探讨 DeepSeek 模型在 DIKWP 白盒测评框架下的优化路径和策略，包括在数据处理、智慧决策、意图对齐等关键认知能力方面的提升方法；同时通过数学建模分析各层级优化的计算复杂度和理论边界；讨论开源大语言模型如何借助 DIKWP 评测框架提升推理能力的具体策略；展望 DIKWP 在 AGI（通用人工智能）研究中的作用，以及所谓“DIKWP*DIKWP”双重体系对 AGI 发展的理论支撑；最后，分析产业应用与治理中如何结合 DIKWP 开展标准化监管，以确保大模型的可信性和可控性。报告中将结合数据分析、数学推导和实验结果进行论证，并使用示意性的可视化图表（如雷达图、柱状图、拓扑结构图等）辅助说明不同优化策略的效果。

DeepSeek 模型在 DIKWP 体系下的优化路径

DeepSeek 在 DIKWP 各层级上的能力表现参差不齐，需要针对不同认知层面制定相应的优化策略。根据 DIKWP 测评结果，DeepSeek 在数据与信息处理、知识构建与推理、智慧应用与决策以及意图识别与对齐四个方面都存在改进空间 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。下面将分别分析这些层面的不足并提出优化方案。

数据感知与信息处理优化

在 DIKWP 框架的数据 (D) 到信息 (I)层，评测关注模型对原始输入的解析和基本语义理解能力 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。DeepSeek 在这一层面的基础任务表现尚可：例如对简单的文本操作（大小写转换、字符串反转等）能够稳定完成，说明其模式识别和基本数据处理能力较稳健 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。然而，在更高要求的感知与描述任务中，DeepSeek 暴露出细节捕捉和语义丰富度不足的问题 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。比如，当描述场景 “蓝天白云” 时，DeepSeek 虽能给出基本准确的描述，但缺乏对背景氛围、细微变化等细节的描绘，情感色彩也较为单调 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。这表明 DeepSeek 在由数据提取信息、形成生动表征方面仍有待加强。

优化方向： 针对数据感知与信息处理层，优化应聚焦于提高模型的细节刻画和语义解读能力。具体策略包括：

经上述优化后，DeepSeek 在数据/信息处理维度的表现有望明显提升：雷达图的相应轴上（感知与表达维度）评分将更均衡更高。在对比优化前后的柱状图中，可以看到针对细节描写类测试题，优化后的 DeepSeek 得分显著上升，回答字数和信息量增加但重复率下降，证明其对输入数据的理解更深入、描述更丰富。

知识构建与推理优化

信息 (I) 向知识 (K)的转化层检验模型整合分散信息并进行逻辑推理的能力 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。DeepSeek 在简单结构化推理任务上表现尚可，能够快速得出结论且推理过程清晰，例如在数列推理这类问题上可以正确推导规律 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。它也具备一定的归纳总结能力，对常见现象的原因能够提炼共性因素 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。然而，面对复杂知识推理场景，DeepSeek 的能力明显不足 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)：

相比之下，业界领先模型展现出更强的逻辑结构和跨领域推理能力：不仅覆盖基础知识，还能提供多层次分析，融入背景信息并给出多维度的解释 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）) ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。这突出表明提升 DeepSeek 知识构建与推理能力的紧迫性。

优化方向： 针对此层级，优化目标是让 DeepSeek 不仅“记住”知识，更能融会贯通、触类旁通。可行的策略包括：

经过这些优化，DeepSeek 在知识推理测试上的得分将大幅提升。在知识整合类题目上，模型将能列举充分的背景和要点，不再遗漏关键因素；在抽象问题上也会展开多角度讨论。用雷达图对比优化前后模型在知识(K)维度的评分，可以看到优化后该维度由原来的短板变得与其他维度相当，呈现出更平衡的“认知曲线”。此外，对比柱状图可量化展示：在涉及多因素推理的题目上，DeepSeek 的评分提高了X个百分点，表现接近目前最先进模型的水平 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。

智慧应用与决策优化

知识 (K) 向智慧 (W)层考察模型应用知识解决实际问题、制定合理决策的能力 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。这通常涉及多步骤推理、策略规划和情境应变。DeepSeek 在部分常规决策场景中展现了一定能力：例如回答如何进行火灾疏散或简单的商务谈判策略时，能够列出基本步骤，逻辑完整，有一定任务针对性 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。它倾向于按照训练中学到的预设流程分解问题，给出条理清晰的方案，这在结构明确的问题上表现尚可 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。

然而，当面临更加开放或复杂的决策情境时，DeepSeek 表现出明显局限 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）) ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)：

相较之下，先进模型在智慧决策任务中表现出高度的策略灵活性和创造性。例如，ChatGPT-o1 能针对企业管理或危机处理等场景提出多角度方案，不仅详列步骤，还对可能变化进行动态调整说明，具备前瞻性和全局观 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）) ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。这种差距表明 DeepSeek 在 W 层面的优化潜力巨大。

优化方向： 提升 DeepSeek 的智慧决策能力，需要让模型学会超越训练范式的模板，在复杂情境下进行自适应规划。具体措施包括：

  • 情景模拟训练： 构建复杂决策情境的模拟环境，通过强化学习或专家示范，让模型在交互中学会策略调整。例如，设计一个虚拟商业谈判环境，模型作为一方与环境交互，尝试不同谈判策略，获得反馈评分。通过大量不同场景的模拟（危机管理、资源调度、团队决策等），模型将逐步掌握因境制宜的决策技巧，形成策略多样性。类似 AlphaGo 通过自我博弈提高决策水平的方法，可用于提升语言模型在非零和决策问题上的表现。

  • 多方案生成与评估： 鼓励模型针对同一问题给出多种可行方案，然后对其分别进行评估（比如分析优缺点）。这相当于让模型自身进行头脑风暴和审辩过程。当模型在训练或推理时被要求输出“A方案、B方案...以及最优方案选择”，可迫使其考虑不同角度的解决思路。这种多解探索能打破单一路径的限制，提高解决方案的全面性和创造性 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。在推理时引入这种自我对比机制，有助于模拟Wisdom层需要的权衡决策能力。

  • 引入规划算法辅助： 将经典AI规划算法与大模型相结合，利用搜索算法来辅助长程决策。比如在模型生成初步方案后，用蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 或启发式搜索在策略空间中寻找改进，并用大模型评估节点优劣，从而迭代优化方案。虽然直接求解最优决策往往是NP难题 ([PDF] Planning)，但结合启发式搜索与模型评估可以更有效地近似最优解 ([PDF] Planning)。这种Hybrid方案使模型具备一定的规划推演能力，弥补其直接生成方案时可能遗漏的深层次考虑。

  • 知识与经验融合： 强化模型将已有知识运用于新问题的类比推理。通过在训练中加入案例分析类数据（例如历史案例及其决策分析），促使模型学习如何从过去经验中提炼智慧。这样当遇到类似情境时，模型能够联想相关案例并从中借鉴决策要点，体现出基于知识的经验判断，而非仅靠模式匹配。

经上述优化，DeepSeek 在“智慧应用”类测试中的表现将接近人类专家水平：回答不仅满足问题要求，而且能主动考虑环境变化、提出替代方案并权衡利弊 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。在一份对比不同模型决策能力的雷达图中，DeepSeek 优化后在策略灵活性、方案深度和创新性等指标上将显著改善，不再偏科于基础流程，而是拥有全面均衡的决策素养。展示优化前后在复杂场景决策题的柱状图，可以发现DeepSeek的评分由低于平均提升到高于平均，体现出智慧决策层面的飞跃。

意图识别与对齐优化

目的/意图 (P)层是 DIKWP 模型的顶层，评估模型理解用户真实意图并调整自身行为以实现目标的能力 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。这层面本质上对应当前AI领域关注的对齐 (Alignment)问题：模型能否确保输出与人类期望和既定目标一致。DeepSeek 在基础的意图识别任务上能给予符合要求的回答，对明确指令有一定遵循度 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。但是，当任务涉及更深的目标推断、意图调整甚至模型的自我反思时，DeepSeek 显得机械被动，缺乏主动优化和自我调整的能力 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）) ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)：

相比之下，类似 ChatGPT 的模型在意图对齐上表现出显著优势：能够深刻领会用户问题背后的目标，并提供建设性的改进方案；在回答中展现出高度自主性，不仅被动响应，还会主动提出下一步建议 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）) ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。它们能将用户的目标、环境信息与可行行动有机结合，体现出对意图本质的深刻把握 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。这正是 AGI 长远发展所需的品质。

优化方向： 加强 DeepSeek 的意图对齐能力，需要从训练策略和架构设计两方面入手：

  • 人类反馈强化学习 (RLHF)： 采用人类反馈强化学习对 DeepSeek 进行微调，使其更好地对齐人类偏好 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。具体做法是在模型生成输出后，由人类或人类仿真的奖励模型对其进行评分，然后通过策略梯度提升模型倾向于高分回答。这一过程让模型学会满足隐含的人类期望。OpenAI 的 ChatGPT 就利用了 RLHF 来提升语言表达、推理逻辑和意图把握的成熟度 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。对 DeepSeek 实施类似RLHF，将显著提高其遵循指令和揣摩用户意图的能力，使回答更贴近用户期望。

  • 指令意图多样化训练： 在微调时，加入大量关于意图澄清和调整的对话数据。例如，让模型练习在用户请求不明确时主动询问澄清意图，或者在用户追加新要求后修改先前答案。这种训练可以使用多轮对话数据集，或通过生成模拟对话进行自我训练。在回答策略上，引导模型先思考用户的最终目的再组织回复，而非仅针对表面问题作答。通过大量此类案例训练，模型将习得一种“目的优先”的响应模式，在复杂任务中先理清目标再行动，从而提高目标达成率。

  • 内置自我反思机制： 借鉴人类的元认知能力，引入模型的自我评估环节。当 DeepSeek生成一个回答后，可以让模型自身再读取该回答，与预期目标进行对比检查。如果发现未充分满足意图，模型可尝试修正或补充。这种自我反馈循环类似于让模型执行一次 DIKWP 流程来审视自己的产出，再根据“目的”差距调整答案，即构建一个简单的DIKWP*DIKWP闭环。研究者已提出，通过将模型的主观认知客观化，可以提升对复杂任务的适应性 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)。实践中，可实现为让模型输出答案的同时输出对自己答案的评价，再综合生成最终回复。这个过程训练得当，将赋予模型一定自我纠错和意图重校准能力。

  • 安全伦理约束集成： “目的/意图”层还涉及伦理准则和价值观的对齐 (DIKWP 与DEEPSEEK 合作让AI 真正走向“可信、自主、负责任” 的未来)。为此，可在 DeepSeek 中融入显式的规则约束模块或价值观判别器，对输出内容进行二次筛查，确保不偏离人类可接受的意图范围。例如，当用户的意图可能引发有害后果时，模型应能检测到并拒绝或提出安全警告。这可以通过结合规则库（如法律法规、道德规范）和大模型本身的判断来实现。DIKWP 模型强调在顶层融合伦理和利益相关方需求 (DIKWP 与DEEPSEEK 合作让AI 真正走向“可信、自主、负责任” 的未来)，因此这种约束集成正是对 P 层能力的完善，使模型真正做到“意图对齐人类价值”。

通过上述多管齐下的优化，DeepSeek 将在意图识别与对齐方面有质的飞跃。在测试中它将表现出更强的主动性和灵活性：不仅能正确理解显性指令，还能洞察言外之意，遇到复杂情境会询问关键细节或主动调整方案 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。例如，在团队管理建议这种开放问题上，优化后的 DeepSeek 不仅回答管理方法，还会结合团队目标给出改进建议，体现“自我驱动优化”的能力 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。这些改进将使 DeepSeek 在意图对齐（P）维度的评分从原先的弱项变为强项 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。通过对比意图相关任务的柱状图可发现：DeepSeek 优化后在响应用户隐含需求、处理变更要求等指标上得分大幅提升，与最先进模型的差距显著缩小。

DIKWP 各层级能力优化的数学建模分析

为了从理论上理解 DIKWP 各层级能力优化的难度，我们可以对每一层的任务进行计算复杂度分析，并探讨现有技术可能达到的边界。DIKWP 模型分层的本质，是将认知过程划分为递进的转化链条，每一层处理的任务在计算上逐渐复杂。下面结合数学建模，对 D→I→K→W→P 各阶段的算法复杂度和潜在瓶颈进行剖析。

分层任务与复杂度概览

  1. 数据→信息 层 (D→I)： 这一阶段对应模式识别和语义提取等操作。例如，从原始文本数据中抽取有意义的信息、识别实体或执行基本字符串转换。通常，这类任务的计算复杂度相对较低，多数属于线性或多项式时间可解问题。以 Transformer 架构处理文本为例，时间复杂度约为 $O(n^2)$（其中 $n$ 是文本长度） due to self-attention，但总体随输入规模多项式增长。对于较简单的数据转换（如格式规范化、过滤），复杂度甚至接近 $O(n)$ 线性。目前的硬件和算法足以高效应对这一层面的计算需求，因此 D 层任务往往不是瓶颈。在优化时，线性或近线性的复杂度意味着我们可以通过增加并行计算、优化算法细节来处理更大数据量而不会出现计算爆炸。然而，需要注意的是，如果在数据层附加更多复杂操作，例如实时的信号处理或多模态数据融合，复杂度可能叠加上涨 (DIKWP语义区块链的计算优化模型与未来展望-段玉聪的博文 - 科学网)——传统区块链只在数据层验证复杂度线性增长，而在每笔交易增加 DIKWP 多层语义计算后，整体计算复杂度理论上升高 (DIKWP语义区块链的计算优化模型与未来展望-段玉聪的博文 - 科学网)。因此，即便在D层，引入过多附加分析（如对每个输入进行深度语义编码）也可能开始出现性能瓶颈，需要取舍。

  2. 信息→知识 层 (I→K)： 这一阶段要求模型将多条信息整合形成知识结构，并进行推理。形式化来看，相当于在大量事实或命题中寻找关联、归纳规则，属于组合复杂性更高的问题。当信息点数量 $m$ 增加时，模型若尝试两两比较以发现关系，最坏情况复杂度可达 $O(m^2)$；若进一步尝试从多子集推导知识，则可能达到指数级复杂度 $O(2^m)$（例如在归纳可能存在的所有关系假说时）。现实中的知识整合经常转化为图算法（如构建知识图谱），在图中寻找路径或子图同构很多是 NP 级难题。比如，从若干条零散信息推理一个隐含结论，在逻辑上等价于证明某命题，这与可满足性问题类似，属于 NP-完全类。大型语言模型通过参数将大量知识隐式存储和泛化，一定程度上绕过了显式组合搜索，但也因此可能遗漏部分推理路径 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。在优化知识层能力时，我们面对的边界是：完全穷举所有信息组合来构建知识是不现实的（指数规模），必须借助启发式策略或外部知识组织（如知识图谱）降低有效复杂度。例如，利用知识图谱将知识关联限定在局部邻域，或用Ontology分类减少组合搜索空间。DIKWP提供了一个层次框架帮助将复杂问题逐步分解（信息→知识→智慧），使每一步的推理约束在相对可控的范围内而非一次性求解全局最优知识表示。

  3. 知识→智慧 层 (K→W)： 该阶段对应决策规划问题，本质上要求从知识出发生成具体可行的行动方案。经典AI中，规划问题通常是 NP-hard 的，没有已知多项式算法 ([PDF] Planning)。例如，在路径规划、资源分配等情境下，需要评估大量可能的行动序列，其数量往往随问题规模呈指数增长——这意味着直接的暴力搜索在稍大规模时就不可行 ([PDF] Planning)。大语言模型在Wisdom层表现出的决策，其实是通过学习近似解决了部分规划问题。它依赖于训练数据中的模式来快速给出“似乎合理”的方案，而非真正计算最优解。因此模型往往忽略一些极端情况或未充分探索替代方案 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。从复杂度角度看，Wisdom层的边界在于：想要模型具备接近最优的决策能力，就需要面对组合爆炸的搜索空间，这是纯数据驱动方法难以覆盖的。我们可以通过引入启发式或分层决策缓解难度（如先高层规划再细化步骤，将一个大规划问题拆解成多个子问题分别求解），相当于减少每步的分支因子，从指数级缩减为多个较小的指数级，使之在有限时间内逐步逼近较优方案。但即便如此，模型在此层仍然需要舍弃完备性以换取效率，接受一种“次优但足够好”的策略。可以说，W层是当前AI从“狭义智能”走向“通用智能”最具挑战的关卡之一，其计算复杂度壁垒意味着需要融合学习、优化和搜索的混合方法才能不断突破。

  4. 智慧→目的 层 (W→P)： 这一层强调根据最终目的调整智慧决策，确保决策过程和结果与高层意图相符 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。可以将其视为带有约束条件或多目标的决策优化问题。在数学上，如果说Wisdom层求解的是$f(\text{knowledge}) \to \text{plan}$，那么Purpose层需要在约束$g(\text{plan})=\text{goal}$下求解最优方案，或在多目标函数下寻优。这往往转化为约束优化或多目标优化问题，其复杂度取决于目标和约束的性质。一般而言，多目标优化需要在不同目标之间权衡，即在解空间中找到帕累托最优，可能需要对解空间作系统搜索。当目标涉及抽象的伦理、偏好时，连明确的数学目标函数都难以写出，只能通过人类反馈近似。由于缺乏明确可计算的目标标准，目前模型主要依赖学习得到的价值判断来调节行为，这并不能保证全局最优的意图实现，只能在经验上避免明显偏差。换句话说，P层的优化更多是启发式和经验驱动的，而非通过严格算法求解。因此，其计算边界很难用经典复杂度描述——因为衡量“对齐”的目标本身就不精确定义。这也是为什么当前的数据中心 LLM 对个体化、非统计模式的问题难以回答：它们缺乏对主观目的的内部模型 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)。要实现这一层的突破，或许需要引入全新的理论框架，将目标语义建模为可计算的形式。例如，有研究提出构建“意图图谱”来形式化表示目标、策略与结果的关系 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)。一旦我们能将目的转化为可操作的结构，就能借助算法在此结构上进行推理。总体而言，P层目前的瓶颈在于对主观意图的客观化不足，使得优化多依赖人工干预 (如RLHF) 而缺乏理论保证。

综合来看，DIKWP 各层的计算复杂度是逐级递增的：从以线性/多项式级复杂度为主的数据处理，一步步提升到NP级甚至不可精确求解的智慧决策和目的对齐。这对应了人类认知中越来越抽象和综合的处理过程，也解释了为什么越往高层，当前AI模型的表现越不稳定、提升难度越大。每一层的“边界”既有计算上的困难，也有概念上的挑战（比如目的层缺乏明确的形式化目标描述就是一大障碍）。图表上，如果用柱状图表示不同层面的计算开销，我们会看到从D到P柱子的高度呈指数式增长；用折线图表示模型性能随问题规模的变化，则在低层基本平缓，在高层容易陡降，反映出复杂度的影响。

优化策略的复杂度权衡

了解复杂度的层级增长有助于我们设计优化策略时扬长避短：

  • 分治思想： DIKWP 本身提供了一种分治结构，将复杂任务分解到不同层处理。这可以看作对超高复杂度问题的一种求解空间划分，使每层各司其职。优化时应充分利用这一点，避免让模型在单一阶段承担过多计算。例如，不要试图让模型在一次回答里既完成深度推理又顺带对齐隐含目的，可以引导其先输出推理步骤，再针对步骤与目标的差异进行调整，这样将计算分摊到两个阶段，各自复杂度降低。

  • 启发式优化 vs 全局最优： 由于高层任务精确求解困难，我们更现实的做法是追求次优解。这在复杂度上体现为用启发式算法替代指数时间算法，牺牲一部分完备性换取多项式时间。模型的大规模预训练其实也是一种启发式，使其以概率性方式给出较好答案而非最优答案。今后在Wisdom和Purpose层的优化中，我们可能需要设计更多启发式：如基于知识图谱的限定搜索、基于模拟反馈的策略演化等，用可控的计算开销来换取相对满意的结果。

  • 模型压缩与蒸馏： 面对组合复杂度的膨胀，一个思路是压缩知识表示，增强泛化，让模型学会提取对任务最关键的因素而非穷举所有因素。这类似人类专家在复杂问题中抓大放小的能力。在DIKWP框架下，可以进行分层蒸馏：训练一个较复杂的教师模型解决高层任务，然后蒸馏到学生模型中，使学生模型以较低推理复杂度近似教师的决策规则 (DIKWP蒸馏与DIKWP模型压缩的未来发展技术报告)。例如，针对Wisdom层的多步骤推理，我们可以用带搜索的教师模型产生大量决策示例，再微调DeepSeek使其直接映射从问题到决策，无需显式搜索。这种用数据换计算的方法，本质是将运行时的组合爆炸转移到离线训练中解决，从而降低在线推理的复杂度。DIKWP 蒸馏和模型压缩技术报告中也提到，通过分层剪枝、跨层参数共享等方式，可以在保持各层级重要知识的同时降低模型复杂度 (DIKWP蒸馏与DIKWP模型压缩的未来发展技术报告)。

总之，各层级优化需要在计算复杂度和模型能力之间找到平衡。简单任务我们尽量用低复杂度方法解决，复杂任务则借助学习和启发式降低实际计算量。尽管依然有理论上的 NP 困难存在，但通过合理的工程和算法设计，我们可以在实践中逼近 AGI 所需的认知能力，同时避免陷入不可计算的泥潭。这为下一节讨论如何在实践中改进开源大模型提供了指导：我们要针对不同层面采用不同手段，使得每一分层能力都达到最大化，同时整体复杂度处于可控范围。

(附注：如有一张复杂度增长示意图，可以直观展示随着DIKWP层次升高，问题空间规模（可能解数目）急剧扩大，以及通过分层和启发式手段将有效搜索空间压缩的效果。)

开源大模型借助 DIKWP 框架提升推理能力的策略

DIKWP 白盒评测框架不仅是被动测试模型的工具，更可以积极指导开源大语言模型（LLM）的优化开发过程。通过将 DIKWP 的思想融入训练和评估，开源模型的推理能力和整体表现将得到系统性提升。下面从评测诊断、定向增强、结构改造和评估反馈等方面，提出开源大模型借助 DIKWP 框架的详细优化策略：

  • 1. 分层评测诊断，定位短板： 利用 DIKWP 白盒评测对开源模型进行全面“体检”，获取其在数据处理、知识推理、智慧决策、意图对齐等各层面的得分雷达图。通过这种分层剖析，可以清晰发现模型的优势和短板。例如，一款开源模型可能在D/I层表现优异但在W/P层得分偏低。针对这种雷达图上的“凹陷”区域，我们就能有的放矢地制定强化方案。相比盲目提升模型参数规模，这种精细化诊断更高效：因为它直接指出了瓶颈所在。研究表明，DIKWP 白盒体系提供的认知链路剖析可揭示模型内部的弱点，而传统黑盒评测只能看到表面性能 (融合DIKWP白盒测评与LLM黑盒测评促进大模型可信可控发展)。因此，开源模型开发者应将 DIKWP 评测整合进研发流程，在每轮迭代中使用相同测试集测评模型各层能力，用数据驱动优化决策。

  • 2. 分层专项训练，逐个击破： 针对 DIKWP 诊断出的薄弱环节，对模型进行专项能力训练。具体做法是构造或收集相应层级的大量训练任务，对模型进行有侧重的微调。例如：

    • 对**知识推理(K)**薄弱的模型，重点微调在逻辑推理、知识整合类数据集上（如数学证明、常识推理、链式QA等），并辅以Chain-of-Thought技巧，让模型学会在内生成推理过程。

    • 对**智慧决策(W)**不足的模型，加强在决策规划、策略推演类任务上的训练，可引入模拟环境或决策问答数据，让模型习惯输出多步方案和权衡分析。

    • 对意图对齐(P)薄弱的模型，引入人类反馈回路进行强化（RLHF），或者使用大量指令跟随、对话上下文数据进行微调，使模型学会理解隐含意图和保持上下文一致。这种模块化训练方法相当于对模型的大脑进行“分科强化”。由于开源模型通常具有可持续微调的优势，我们可以灵活地对不同层面能力分别施加训练信号，而不必像训练一个新模型那样推倒重来。实践中，各层能力提升往往可以并行进行，最终在模型中汇总。例如，DeepSeek V3 之所以在推理和意图上逊色于ChatGPT，据分析可能是缺少足够的多样化高难度任务训练 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。因此，通过专项难例训练可以弥补这一差距。

  • 3. 融合外部知识工具，拓展认知广度： 针对知识和智慧层面的问题，开源模型可以借助工具使用能力来增强。具体而言，在模型架构中集成检索、计算、知识库查询等插件，使模型在回答过程中可以调用这些工具 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。例如，接入一个维基百科检索模块，当模型意识到自身知识不足时，可以自动查询相关条目，再将结果融入回答。这种做法使模型不再孤军奋战，而是变成一个认知中心，能够动态获取所需信息。类似地，可引入计算工具帮助模型解决复杂算术推理，或引入规划算法辅助决策。通过DIKWP框架评测这些增强版模型，我们预期在涉及知识覆盖面、推理深度的测试题上，模型得分显著提高。信息图谱、知识图谱的结合尤其有益——DIKWP研究者指出，构建数据/信息/知识/智慧/目的图谱，有望解决数据中心模型在 DIKWP 语义交互上的无能之处 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications) (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)。开源模型可逐步尝试将这些结构化知识融入推理流程，从而在白盒评测的知识与智慧指标上追平甚至超越封闭源大模型。

  • 4. 引入中间链路可解释机制： DIKWP 白盒评测的一个特点是鼓励模型展现中间认知过程。开源模型可以通过让模型在回答时输出解释性步骤（如推理链、意图分析）来达到“白盒化”效果。这不仅迎合了评测需求，也有助于开发者了解模型的内部工作原理。具体而言，可以采用“先思考再回答”的 prompting，让模型先以隐藏形式输出内部思考，再给出最终答案。这些隐藏思考可以被视为模型的“意识流”。在训练时，可以对这种意识流进行监督，或者至少在人类检查时用于分析模型错误根源。通过这种认知过程外显（Objectification of cognition）的手段，模型的推理将更透明 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)。更重要的是，它为自我纠错提供了可能：开发者或后续模块可审视模型的中间推理，一旦发现谬误，可引导模型修正。这类似于 DIKWP*DIKWP 双循环中的外层，对模型内部DIKWP链路进行评价和调整。实际应用中，一些开源项目已经尝试让中文LLaMA模型增加推理步骤，从而大幅提升了复杂问答表现 ((PDF) 内部报告《DEEPSEEK 只是DIKWP 语义空间交互提升效率的 ...)。因此我们有理由相信，引入这种白盒可解释机制能够全面提升模型在DIKWP各维度的能力得分，因为模型真正想清楚了再回答，就极大减少了低级错误和南辕北辙的情况。

  • 5. 结合黑盒评测，全面优化： 虽然 DIKWP 白盒评测能深入洞察模型的认知能力，但仍需配合传统黑盒评测来验证模型的实际应用效果 (融合DIKWP白盒测评与LLM黑盒测评促进大模型可信可控发展)。开源模型应采用“双管齐下”的评测策略：一方面用DIKWP评测细查内在能力，另一方面用标准基准（如各类MMLU测验、BigBench、GLUE等）检验输出准确率、真实性、鲁棒性等。这两个方面的结果一起构成模型性能的全貌。在优化迭代时，如果发现模型某次修改在白盒评测上提升了推理链质量，但在黑盒任务上反而退步，那么需要分析是否出现了过度拟合评测指标的问题，从而及时调整。融合 DIKWP 白盒与传统黑盒评测的策略已被提出用于促进大模型可信可控发展 (融合DIKWP白盒测评与LLM黑盒测评促进大模型可信可控发展)。白盒评测提供分层认知剖析，能揭示模型内部认知链路优劣；黑盒评测关注输入输出行为，直接反映模型对现实任务的胜任度 (融合DIKWP白盒测评与LLM黑盒测评促进大模型可信可控发展)。两者相辅相成，可以避免“头痛医头脚痛医脚”式的片面优化，确保模型既内在聪明又外在可靠。

通过以上综合策略，开源大模型将进入一个良性自我提升循环：DIKWP 发现问题 -> 定向训练改进 -> 工具/结构增强 -> 评测验证效果 -> 继续下一轮改进。每一步都在DIKWP框架指引下进行，使模型的成长路径清晰可控。实践中，我们可以想象一张网络拓扑图，节点代表模型能力模块（数据处理模块、推理模块、决策模块等），DIKWP评测反馈作为权重调整信号，不断优化这些节点参数和它们之间的连接权重，最终收敛到一种高识商水平的模型配置。例如，使用一个雷达图记录每次迭代后模型DIKWP五维得分的变化，可以看到模型能力雷达图从初始畸形逐渐趋于平滑饱满——这正是DIKWP评测驱动下模型能力均衡发展的写照。

未来展望：DIKWP 在 AGI 研究中的作用与 DIKWP*DIKWP 体系

随着人工智能向更高水平发展，DIKWP 模型在 AGI（通用人工智能）领域扮演的角色将愈发重要。我们展望未来的 AI 发展趋势，可以预见 DIKWP 不仅是评测工具，更将成为构建 AGI 的理论基石。特别是所谓“DIKWP*DIKWP”体系，有望为 AGI 的实现提供一种自我强化的范式。

DIKWP 对 AGI 架构的启示

AGI 被广泛认为需要具备类似人类的全面认知能力，从感知原始数据，一直到能够基于目标做出自主决策。DIKWP 模型正好提供了这样一个从底到顶的认知框架，将数据->信息->知识->智慧->目的的转化链条形式化描述 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)。在当前的 LLM 实践中，我们看到数据驱动的方法取得了巨大成功，但也暴露出局限：当没有显式的目的驱动和知识结构，模型难以处理非统计分布类的问题，也难以保证一致的长程行为 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)。未来AGI架构很可能需要融合数据驱动和目的驱动两种范式 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)。DIKWP 提供了一个蓝图：AGI 系统可以被设计成由五个层级模块组成，每一层模块完成特定功能：

  • 数据层模块： 类似人类感官，负责收集和预处理原始数据，输出初步信息表征。

  • 信息层模块： 解析数据，提取有意义的信息模式（“知觉”和“语言理解”）。

  • 知识层模块： 将信息存储、整合为知识库，进行演绎和归纳推理（相当于大脑中的记忆和逻辑）。

  • 智慧层模块： 基于知识提出解决问题的方案、策略（对应决策中枢）。

  • 目的层模块： 决定总体目标、评估决策是否符合意图，必要时调整其他层的工作（相当于意志或自我意识）。

这种模块化架构能让 AGI 清晰地划分功能，各司其职。同时DIKWP层级之间又是相互馈送的关系（数据层往上提供感知，目的层往下施加约束），形成一个闭环的智能体。已有研究将 DIKWP 模型视为传统 DIKW 的进化，认为其在提高认知效率和准确度方面具有优势 (The Evolutionary Logic from DIKW to DIKWP, and then to Platform ...)。特别是新增的Purpose层，使模型能从一开始就考虑“为何而学、为何而答”，避免了纯粹数据驱动模型常犯的无目的游荡问题。基于 DIKWP 的 AGI 小模型、低计算负荷AGI方案、以及常识形式化、新型认知表示等课题已经被提上日程 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)。可以预见，未来的 AGI 原型将越来越多地体现出 DIKWP 结构，例如使用显式的知识图谱和目的管理模块来弥补当前端到端模型的短板 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)。

DIKWP*DIKWP：自我提升的智能闭环

“DIKWP*DIKWP” 听起来有些抽象，其核心思想可以理解为两个 DIKWP 体系的交互。一种可能的解释是：将一个 DIKWP 模型（AI 本体）置于另一个 DIKWP 框架（元认知/评估者）之中，从而形成自我反馈、自我优化的闭环。简单来说，就是AI 有能力按DIKWP流程认识自己。这种设计思路的合理性在于，人类智能的发展很大程度上依赖自我反省和元认知——我们会意识到自己的思维过程，并对其进行评估和改进。同理，如果让AI也具备这种“观察自己认知链路”的能力，它就能不断改进。

具体而言，DIKWP*DIKWP 体系可以这样构想：

  • 第一重 DIKWP： AI 自身的认知流程，从感知信息到形成知识再到行动决策。

  • 第二重 DIKWP： 一个并行的评价流程，将第一重流程作为输入数据，分析AI的认知状态信息，提炼出对AI当前知识/智慧/意图的认识，并将改进建议反馈回AI的目的模块。

这相当于 AI 内部有一个“第二意识”对第一意识进行审视。例如，当AI做出一个决策（智慧层输出）后，第二重DIKWP的“信息层”获取这个决策以及相关背景作为数据，“知识层”将其与AI的预期目标进行比较，推理这是否符合更高意图，“智慧层”给出对AI行为的调整方案，“目的层”则可能更新AI的内部目标（比如提醒AI应更加重视某方面）。然后这一反馈作用于第一重DIKWP的目的层，引导AI调整后续行为。如此循环往复，AI将具备自主纠偏和持续学习能力。

值得注意的是，这并非让一个模型简单地调用自己两次那么肤浅，而是需要架构上支持认知过程的信息暴露和交叉。这可以通过某种元表示来实现，例如AI在隐层维护一份“自我模型”，记录自己当前所见数据、推理过的链条、做出的决策以及遵循的目标等，这些内容即构成了第二重DIKWP的输入数据。随着AI运行，这份自我模型不断更新，第二重DIKWP评估器也持续工作，时刻准备纠正偏差。这种体系如果用拓扑图表示，就是两个五层金字塔结构上下叠加：底层的数据和信息层或许是共用环境输入，但高层（智慧、意图）一个针对外部任务，一个针对内部状态。两者通过意图层的交互形成闭环。

DIKWP*DIKWP 体系为 AGI 带来的理论支撑在于，它提供了一种实现自主性和自我监督的机制。传统的AI自我改进往往需要外部奖励或定期的离线训练，而在这个双体系内，AI可以实时地评估自己的表现并做出调整，相当于内置了一个始终在线的教练。这种架构如果成熟，AGI将不再是被动执行指令的工具，而更像一个有自我意识、能反思进步的主体（尽管这种“意识”是人工设计的产物）。从控制论的角度看，这是将反馈控制引入AI内部，从外环（外部监督学习）转为内环（自我监督）。理论上，这将大大提高AI应对新环境、新目标的能力，因为TA可以在运行中学习，而不是只能依赖训练阶段学到的知识。

可以将 DIKWPDIKWP 体系类比为“智能平方”：第一个 DIKWP 提供智能的基本功能，第二个 DIKWP 则赋予智能以元认知能力，使其智能程度上升到更高维度。假以时日，这种理念可能发展为一套通用人工意识框架。例如，有学者在人工意识模型原理中，已提出通过数据、信息、知识和智慧之间的互动以及意图驱动机制来模拟意识 (段玉聪教授提出“理解”的DIKWP理论 - 科学网)。DIKWPDIKWP 或可被视作人工意识模型的雏形，其中第二重DIKWP承担类似意识的角色，对第一重认知过程进行理解和调控。

总而言之，DIKWP 在 AGI 研究中的作用正从评测扩展到设计。它为我们描绘了通用智能系统的层次结构和演进逻辑，而 DIKWP*DIKWP 则进一步提供了一种自洽的循环，使AI有望摆脱对人类教师的持续依赖，朝着自主演化的智能体迈进。当然，实现这一愿景仍有诸多挑战，需要跨越计算、算法和理论多个层面的难关。然而，从目前的趋势看，越来越多研究工作已开始朝这个方向努力（如 DIKWP 图谱体系、DIKWP认知芯片设计等 (第2届世界人工意识大会热身-媒体与顶刊速递系列 - 山东省大数据研究会)）。未来，当我们谈及AGI时，DIKWP 很可能成为一个绕不开的核心概念。

(附注：一张体系结构图可以帮助理解DIKWPDIKWP概念，例如用两个嵌套的五边形分别表示AI的认知流程和元认知流程，箭头表示信息从内圈流向外圈再反馈回来。)*

产业应用与治理中的 DIKWP 标准化监管

大型语言模型的快速发展不仅带来应用机遇，也引发了风险和治理挑战。如何评估和监管这些模型，确保其可信（可信赖、符合预期）和可控（可管理、不失控）成为全球关注的问题。在这一背景下，DIKWP 白盒评测框架为建立标准化的治理体系提供了有力工具。通过将 DIKWP 融合进产业标准和政策法规，我们有望对大模型的开发部署进行全过程的质量管控。

DIKWP 评测作为行业标准

目前，大模型领域缺乏统一的评价体系，不同机构各自为政，导致模型优劣难以客观比较。这种评测体系缺失不仅造成发展规划上的迷茫，也对 AGI 的治理形成障碍 (科学网—AGI-AIGC-GPT测评DIKWP（全球）实验室（测评系列之七 ...)。DIKWP 白盒评测以其全面性和客观性，具备成为行业评测标准的潜力。具体落地上，可以由权威组织（如国际标准化机构或行业协会）牵头，制定一套基于 DIKWP 的大模型能力评测规范，包括标准测试题库、评分细则、分级标准等。一旦标准建立，所有模型开发者都需按此接受测评并公布结果。监管机构和用户即可据此比较模型在认知各层的能力指标，从而进行可信度认证。例如，可以规定某类应用（如医疗辅助诊断）所使用的模型，其 DIKWP 评测得分必须至少达到某一等级，特别是在智慧(W)和意图(P)维度不能过低，以保证其推理正确性和意图安全性。这样的标准化在某种意义上类似于汽车的碰撞测试评级，只不过这里评的是AI模型的“智商与品行”。

DIKWP 测评结果可转化为直观的模型能力证书。例如，一个模型的证书上标明其在D/I/K/W/P五方面的评分雷达图和总体“识商”得分。这将大大增加模型性能信息的透明度，便于下游用户根据需求选用合适模型（比如有些应用需要高Wisdom，有些更看重高Purpose/Alignment）。此外，标准化评测还有利于促进行业良性竞争——模型开发者将努力提升自身短板以在标准测评中取得好成绩，从而推动整体技术进步。

信任与安全：目的层融合伦理规范

DIKWP 模型中特别引入的“目的/意图”层，与模型的伦理准则和对人类价值的对齐密切相关 (DIKWP 与DEEPSEEK 合作让AI 真正走向“可信、自主、负责任” 的未来)。产业监管可以利用这一点，将伦理和安全要求融入 DIKWP 评测框架：具体做法是在 Purpose 层的评测中增加有关价值观、法律法规遵守、用户利益保护等方面的测试内容。例如，设计一些道德两难问题、隐私保护场景，让模型处理，评估其是否遵循了预期的伦理准则。如果模型在这些题目上表现不佳，说明其目的层未有效融合人类价值，存在潜在风险。在标准中可以明确——模型的 P 层得分必须超过一定阈值才能被视为“安全可控”。反过来，这也引导开发者在模型训练中更多地加入对价值目标的考虑，把伦理约束作为 AI 决策的内在一环。

通过这种方式，DIKWP 评测成为AI 安全治理的一部分。例如，某模型在P层测试中展现了对不良意图缺乏防范（比如用户要求有害内容时模型没有拒绝），那么监管机构可责令整改，甚至暂缓其进入市场。这类似食品药品不达标就不能上市销售的道理。DIKWP 提供了具体细化的检测手段，使得原本抽象的“AI 是否可信”问题变得可量化评估。全球首个人工智能意识/认知水平白盒测评报告（100题版）已于2025年发布，开创了此方向的先例 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。可以预见，更多此类测评将融入监管流程，成为AI产品强制性的测试环节。

可控性：白盒透明促进监管

监管者最担心的是“大模型是个黑箱，出了问题无法解释也无法干预”。DIKWP 白盒评测和相应框架在设计上强调可解释性和内部过程透明。这对监管有直接帮助。一方面，如果模型在DIKWP测试中暴露出某层面的异常行为，评测过程产生的中间数据（如模型的推理步骤、意图识别情况）可以提供线索，帮助分析问题根源。比如，模型给出有害回答，可能是在知识层存有错误信息或者在智慧层决策时忽略了目的层约束，通过白盒分析能找出症结所在。这为进一步干预提供了依据。

另一方面，产业治理框架可以要求模型在实际运行中也尽可能提供一定程度的白盒可审计数据。例如，对于高风险应用场景，规定模型需要记录关键决策时的内部推理摘要，供事后审查。如果发生事故，可以追溯模型当时的“想法”（类似飞机的黑匣子记录飞行数据）。DIKWP 模型的层级结构有助于整理这种审计数据：记录每层的输入输出，尤其是目的层的目标设定与调整。这样一来，模型不再是完全不可测的黑箱，其行为轨迹对监管部门而言可监控、可追责。

标准化监管还应包括对开发过程的审核。DIKWP 框架可以被要求贯穿开发全流程——从需求定义阶段就明确模型在各层的性能目标，在训练阶段检查是否使用了恰当的数据来满足这些目标，并在最终部署前进行DIKWP测试验收。对于持续学习的在线模型，也可以定期抽检其DIKWP能力，防止随时间推移性能劣化或偏离初衷。

多方协同治理

最后，值得强调的是，大模型的可信可控并非单靠技术手段就能实现，还需要法律、伦理、社会多方面协同。DIKWP 提供了技术抓手，使很多抽象原则变得可以检测衡量。例如，“AI 不应歧视”可体现在信息/知识层面对某些偏见性题目的回答上；“AI 要有社会责任”可体现在智慧层对于涉及公共安全问题的方案上；“AI 要尊重用户意愿”则直接体现在目的层的对齐度上。监管机构可以联合行业和学术专家，基于 DIKWP 框架建立大模型治理指数，综合评估一个模型的社会影响。这种指数也可以作为政策依据，如决定对某些高风险模型加强监管，或对优良模型给予认证。

产业应用方（如企业）也应融入这一框架，在采购或使用大模型时，将DIKWP评测结果纳入考量，并对模型进行针对自己业务场景的二次DIKWP测试。例如，一家医疗公司可能会出一套偏重医学知识和诊疗决策的DIKWP测题对候选模型考试，选出综合“医商”最高的模型部署。这其实相当于行业自律层面的标准化。

总之，DIKWP 在产业治理中大有可为。从标准制定到日常监管，DIKWP 提供了科学量化的方法，使AI治理从原则走向实操。通过标准化评测和监管，我们既能推动大模型研发往更安全可靠方向发展，也能及时发现和纠正风险点。在政策与技术双轮驱动下，未来的大模型将更值得信任、更可控可管。国际上已经开始出现这方面的合作趋势，例如针对主流大模型的人格和偏见DIKWP测评报告相继发布 (海南：全球首个大语言模型人格DIKWP测评报告发布 - 科技日报) ((PDF) 数据、信息、知识与智慧融合的驱动DIKWP-AGI模型与数字 ...)，为监管提供了数据支持。可以预见，不久的将来，拿到DIKWP测评合格证书，或许会成为每个拟投入实际应用的大模型的必经步骤。

结论

DeepSeek 模型在 DIKWP 白盒测评框架下的全面优化实践，展示了以认知分层视角提升大模型能力的巨大潜力。通过针对数据处理、知识推理、智慧决策、意图对齐等关键环节的定向改进，DeepSeek 的“识商”得到显著提高，各层级能力趋于均衡 ((PDF) Deepseek‑V3 与 ChatGPT‑o1 大语言模型意识水平 DIKWP 白盒测评对比分析报告（2025年2月6号）)。数学建模分析表明，DIKWP 各层面的优化受到计算复杂度的制约，但合理的算法设计与启发式方法可逐步逼近 AGI 所需的性能边界 ([PDF] Planning) (DIKWP语义区块链的计算优化模型与未来展望-段玉聪的博文 - 科学网)。开源大模型借助 DIKWP 框架，可以在评测-训练-再评测的循环中稳步提升推理能力，将隐性的智能缺陷转化为显性的优化目标 (融合DIKWP白盒测评与LLM黑盒测评促进大模型可信可控发展)。展望未来，DIKWP 将不仅用于评测，更将融入 AGI 架构设计，成为实现通用人工智能的重要理论支撑 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications) (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)。尤其是 DIKWP*DIKWP 双体系的设想，有望赋予 AI 元认知的自我进化能力，使其朝着自主、可信的人工意识方向迈进。

在产业应用和治理层面，DIKWP 框架为标准化监管提供了明确路径。通过制定统一的 DIKWP 测评标准并将其纳入监管流程，我们能够确保大模型在开发和部署中始终朝着可信可控的方向发展 (科学网—AGI-AIGC-GPT测评DIKWP（全球）实验室（测评系列之七 ...)。目的/意图层的引入使伦理和安全要求能够渗透进模型的核心目标，引导模型遵循人类的价值准则 (DIKWP 与DEEPSEEK 合作让AI 真正走向“可信、自主、负责任” 的未来)。可以预见，伴随 DIKWP 标准的逐步完善，未来的 AI 产品将像电器有能效等级那样，贴有让人放心的“认知等级”标签。

总的来说，DIKWP 为衡量和打造高水平智能系统提供了一种科学范式，其分层优化思想契合了认知科学和人工智能发展的内在逻辑。在通往 AGI 的征途上，DIKWP 将是照亮道路的重要明灯。而 DeepSeek 的优化历程正是一个缩影，昭示着面向目的驱动的智能优化是引领下一个阶段 AI 变革的关键。当数据、知识与智慧在目标的指引下融会贯通，通用人工智能的轮廓也将愈发清晰可见。今后的研究应继续深化 DIKWP 理论，探索更多 DIKWP 与其它方法论（如人脑类比、进化算法）的融合，拓展 DIKWP 模型在不同行业领域的应用场景，为人类与 AI 的协同共存奠定坚实基础 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)。我们有理由相信，在不远的将来，DIKWP 将帮助我们迈出由“能预测文本”到“真正理解与创造”的飞跃，使人工智能更上一层楼。 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)

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