概念说明
AI 数据解读：能整理，不等于能预测
把 AI 放回统计和概率的框架中，才能理解它适合做什么，以及为什么不能对随机事件给出确定答案。
AI 可以做什么
- 内容分类：将文章按概率、历史数据、风险教育等主题归类。
- 数据可视化：把已经存在的虚构示例整理成折线、柱状或表格。
- 统计概念解释：用更通俗的语言说明样本、频数和波动。
- 异常数据提示：指出格式异常、缺失值或时间范围不一致。
- 历史信息整理：将已提供的文本按时间或字段重新组织。
AI 不能做什么
- 确定下一次随机结果。
- 把相关性变成因果关系。
- 保证收益或提高中奖概率。
- 以“内部模型”名义替代真实证据。
虚构示例
一张图表如何被正确描述
下面的数字没有现实来源，只展示“描述”与“推断”的区别。
可以说
“在这组虚构样本里，A 类记录出现次数较多。”
不能说
“因为 A 类过去较多，下一次就一定会出现。”
统计描述需要说明样本、范围和不确定性。