研究提出认知女巫攻击抵抗框架区分 AI 智能体证据独立性
原文标题：Epistemic Sybil Resistance: Multiplying AI Agents Without Multiplying Evidence
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多代理AI系统通过生成代理和综合报告改进推理，但代理数量不等于独立观察。本文形式化认知女巫问题，证明仅报告聚合器无法区分复制与独立证实。实验显示报告多样性增加会崩溃后验覆盖，而证据根多样性增加则弥补差距。集体推理应追踪证据祖先和依赖，而非代理或报告数量。
- 问题
- 多代理系统把代理数量当作独立证据，但报告可能同源，无法区分复制与独立证实。
- 方法
- 形式化认知女巫问题，用高斯共享根模型分析证据祖先，并在2万余次LLM代理调用上验证。
- 结果
- 证据根固定而报告数从1增至32时，朴素后验覆盖率从0.940崩至0.263；证据根从1增至16可弥合差距。
- 影响
- 集体推理应追踪证据祖先与依赖，而非代理或报告数量，否则聚合结果会严重过度自信。
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