The Catastrophic Paradox of Human Cognitive Frameworks in Large Language Model Evaluation: A Comp...

一、文章主要内容总结该研究聚焦人类心理测量框架（以卡特尔-霍恩-卡罗尔CHC智力理论为代表）与大型语言模型（LLM）评估的根本性不兼容问题，通过对GPT-5、Claude Opus 4.1、Gemini 3 Pro Preview等9款前沿模型的系统实证分析，揭示了“灾难性悖论”：核心矛盾：模型在CHC框架下测得的人类IQ分数（85.0-121.4）与概念准确性评分严重脱节，二元精确匹配评分（按心理测量传统）与LLM作为评判者的概念准确性评分相关系数仅为0.175（p0.001，n=1800）。关键悖论表现：晶体智力（Gc）领域最为突出——所有模型均取得100%二元精确匹配分数，但LLM评判者给出的概念准确性评分仅为25%-62%，这在有效测量条件下属于统计上的不可能。根源分析：人类认知与Transformer架构存在本质差异（串行vs并行处理、有限vs无限上下文记忆等），且存在“冗长悖论”（模型优化为提供详尽解释，却因不符合心理测量的简洁要求被零分评判），导致将生物认知框架应用于人工系统属于“本体论范畴错误”。解决方案提出：批判当前拟人化评估范式，提出原生AI评估框架的核心原则（基于能力而非类人度、架构感知测试、探测涌现能力等），并指出人类可能面临难以逾越的认识论局限——无法通过自身认知框架完全理解非类人智能。二、文章创新点实证揭示核心悖论：首次通