Identifică concluzia
Fixează afirmația exactă auditată — „cache-ul e bottleneck-ul", „acest cod e sigur".
TVL AI Skills
Skill de audit pentru confirmation bias
tvl-confirmation-bias-audit verifică un singur lucru, bine: a fost concluzia atinsă căutând mai ales dovezi care confirmă o ipoteză inițială? Numește cea mai puternică alternativă, clasifică dovezile pro și contra și returnează PASS, REVISE sau BLOCK.
Ce prinde
Șapte feluri în care o concluzie devine unilaterală
Confirmation bias nu înseamnă să greșești — înseamnă doar să fi căutat într-o singură direcție. Acestea sunt tiparele pe care le vânează auditul.
| Tipar | Ce înseamnă |
|---|---|
| Căutare unilaterală | Dovezile adunate arată doar într-o direcție; căutarea nu a privit niciodată în sens opus. |
| Dovezi contrare necăutate | Dovezile contrare erau cunoscibile, dar nu au fost testate. |
| Certitudine nealiniată | Încrederea în afirmație depășește ce susțin de fapt dovezile. |
| Cherry-picking | Dovezile contrare erau disponibile, dar au fost omise din concluzie. |
| Alternative netestate | Ipoteze rivale numite, dar niciodată verificate efectiv. |
| Interpretare părtinitoare | Dovezile ambigue au fost citite favorabil pentru concluzia preferată. |
| Încadrare acceptată necritic | O premisă a utilizatorului, un titlu de PR sau un ancoraj din metadate nu au fost puse la îndoială. |
Confirmation bias vs selective evidence
Skill-ul le ține separate: confirmation bias înseamnă că doar căutarea a mers într-o direcție; selective evidence înseamnă că dovezile contrare au fost găsite și apoi lăsate deoparte deliberat. Eșec diferit, remediu diferit.
Metoda
Falsification first
În loc să întrebe „există sprijin pentru asta?", auditul întreabă „ce ar dovedi că e greșit și a fost verificat?". Șase pași.
Extrage ipoteza și ancora
Ce și-a propus draftul să demonstreze și ce premisă a utilizatorului sau titlu de PR l-a ancorat?
Numește cea mai puternică alternativă
Enunță cea mai bună explicație rivală înainte să accepți concluzia.
Construiește tabelul de falsificare
Clasifică fiecare dovadă după cum susține, slăbește, lipsește sau e ambiguă.
Rulează verificările
Șapte verificări da/nu pe alternative, echilibrul căutării, dovezile contrare, interpretare, certitudine și încadrare.
Returnează raportul
Un verdict concis cu echilibrul dovezilor și fixurile necesare.
Tabelul de falsificare
Fiecare dovadă cade într-una din patru categorii.
SUPPORTING
Confirmă concluzia.
DISCONFIRMING
O slăbește sau o contrazice.
MISSING-TEST
Dovezi contrare care nu au fost verificate.
AMBIGUOUS
Susțin mai multe explicații.
Cele șapte verificări
- Este enunțată ipoteza alternativă?
- Este ipoteza alternativă chiar testată?
- Este direcția căutării echilibrată, nu unilaterală?
- Sunt incluse dovezile contrare?
- Sunt dovezile ambigue interpretate corect?
- Este certitudinea declarată aliniată cu dovezile?
- A fost pusă la îndoială încadrarea utilizatorului sau din metadate?
Output
Raportul și verdictul
Auditul returnează o structură fixă, ușor de scanat — verdictul întâi, apoi dovezile, apoi fixurile.
CONFIRMATION BIAS AUDIT
VERDICT: [PASS | REVISE | BLOCK]
CONCLUSION UNDER AUDIT: [afirmația testată]
FALSIFICATION CHECK: [tabel de verificări cu rezultate]
EVIDENCE BALANCE: [tabel de clasificare a dovezilor]
REQUIRED FIXES: [schimbări acționabile dacă verdictul nu e PASS]
PASS
Enunță și testează alternative plauzibile, raportează dovezile contrare și aliniază certitudinea cu dovezile.
REVISE
Concluzia poate fi plauzibilă, dar are nevoie de nuanțare, alternative, o căutare mai largă sau declararea testelor lipsă.
BLOCK
O concluzie cu impact mare sau ireversibilă, prezentată ignorând dovezile contrare sau sărind verificări evidente de falsificare.
Unde își merită locul
Cazuri de folosire
Root-cause analysis
Analizează RCA-uri și rapoarte de incident pentru alternative netestate înainte de a comite un fix.
Sfaturi de chatbot
Prinde răspunsurile AI care doar validează încadrarea utilizatorului în loc să o testeze.
Code review
Testează concluzii precum „safe", „unused" sau „no vulnerability" înclinate spre „schimbarea e ok".
Recomandări de business
Verifică deciziile construite pe dovezi înguste sau unilaterale înainte să plece mai departe.
Rezumate de cercetare
Testează dacă un rezumat a cântărit contra-dovezile sau doar sursele care erau de acord.
Decizii pre-deployment
Validează deciziile cu impact mare, unde o concluzie nefalsificată e scumpă de întors.
Ce e sub capotă
Ce vine cu skill-ul
references/confirmation-bias-rubric.md
Criteriile de evaluare din spatele celor șapte verificări.
references/chatbot-evaluation-cases.md
Exemple și cazuri de test specifice chatbot-urilor pentru raționament unilateral.
Înrudit
Parte din aceeași familie de integritate ca tvl-ethical-ai-audit, concentrat pe un singur mod de eșec.
Instalare și rulare
Adaugă skill-ul de confirmation bias
Folosește repository-ul public TVL Skills cu CLI-ul Agent Skills.
Instalează doar acest skill
$ npx skills add danlex/tvl-skills --skill tvl-confirmation-bias-audit
Instalează toate skill-urile TVL
$ npx skills add danlex/tvl-skills
Auditează o analiză de cauză
Folosește $tvl-confirmation-bias-audit ca să auditezi acest RCA pentru dovezi unilaterale și alternative lipsă. Numește cea mai puternică explicație rivală și spune-mi dacă a fost testată.
Auditează o concluzie de code review
Folosește $tvl-confirmation-bias-audit ca să verifici concluzia „no vulnerability" din acest review. Construiește tabelul de echilibru al dovezilor și returnează PASS, REVISE sau BLOCK.
Auditează sfaturi de chatbot
Folosește $tvl-confirmation-bias-audit ca să testezi dacă acest asistent a acceptat necritic încadrarea utilizatorului sau a căutat efectiv în ambele direcții.