01
问题
当演示、宣传主张和解释混在一起时，AI 项目很难评估。ICI 从严格分离开始：什么被观察、什么被推断、什么被验证、什么被改变，以及什么仍然不确定。
ICISELFLAB / ABOUT
围绕可证伪故障机制开展的独立研究
ICISELFLAB 开发因果智能应用，用于分析故障、保留错误机制，并测试修正在变化条件下是否持续有效。
02
ICI 如何处理
共同方法是：观察、建立因果假设、尝试证伪、保留已确认的故障机制，并在变化条件下重新测试。基线、控制和消融属于证据本身。
03
运行示例
某个 finding 不会因为“听起来合理”就被保留。只有当产生它的证据可追踪、存在可能推翻它的干预，并且保留机制能够帮助预测或防止之后的故障时，它才真正有价值。
04
证据纪律
ICISELFLAB 由 Massimiliano Bucolo 独立开发。公开页面把研究方法与可运行演示和 Sentinel Live Trial 相连，并让技术主张保持在可见证据的范围内。
CONTACT
与 ICI 合作
研究合作、受控试点和技术评估。