28元素框架的隐含假设：我们真的在测量推理吗？

这篇论文构建了一个令人印象深刻的分类法，但其核心假设值得审视：它假设人类推理是LLM应该模仿的黄金标准。但人类推理真的那么可靠吗？

元认知控制的悖论

论文将"自我意识"和"评估"列为高级认知能力，LLMs在这方面的缺失被视为缺陷。但换个角度看：人类所谓的"元认知监控"往往是一种事后合理化——我们在直觉决策后才编造逻辑解释。诺贝尔奖得主Kahneman的System 1/System 2理论早就指出，人类的大部分"推理"其实是快速直觉，慢速理性思维是稀缺资源。

LLMs的"浅层前向链式推理"可能不是缺陷，而是对人类认知的忠实模仿——只是模仿了大部分人类大部分时间的思维模式。

60%提升的另一面

论文声称认知结构指导能带来60%的性能提升。这个数字很亮眼，但需要追问：提升的是推理能力，还是对特定任务格式的适应能力？ 如果性能提升主要来自"遵循给定步骤"而非"自主发现步骤"，那我们可能只是在训练一个更好的指令跟随器，而非真正的推理者。

被忽视的效率维度

论文完全没有讨论推理效率。人类能在几秒内做出复杂决策，依赖的是压缩的知识表示和快速检索。LLMs的推理需要数十亿次浮点运算。如果用28元素框架评估，人类在"效率"这个维度上完胜——但这不在分类法中。

实践建议：与其追求LLMs全面模仿人类推理结构，不如聚焦于互补场景——让LLM负责需要穷举和一致性的长链推理，人类负责需要直觉和创造力的战略判断。