证据缺失
注意：本文档是英文原版的自动翻译。
DecAIHub 项目卡片中的部分字段会显示 unknown、none 或 positioning only 等取值。本文说明这些取值并不表示项目没有技术 — 也并不表示技术一定存在。
简而言之： DecAIHub 记录的是可核验证据的有无，而非技术本身的有无。若无证据，则是开放问题 — 不是定论。
核心原则
DecAIHub 遵循基于证据的评估原则：结论仅建立在可核验工件（Tier-1，其次 Tier-2）之上。若未找到工件，结论表述为：
未找到 Tier-1 确认。
这与以下表述不是一回事：
该技术不存在。
项目可能：
- 已有可运行产品但未公开代码或文档；
- 处于早期，工件尚未出现；
- 采用封闭开发模式；
- 在核验时存在但未找到的证据。
在上述任一情况下，DecAIHub 会将相应标志位设为 0，并记录：「要使该项变为 1，需提供或核验什么」。新工件出现后，卡片会更新。
如何阅读状态值
unknown
含义：在任何来源（Tier-1、Tier-2、Tier-3）中都未找到该方面的信息。
- 这不是否定：我们不断言某物不存在。
- 这不是确认：我们不替项目填补空白。
- 这是一条记录：「截至核验日期，未找到可核验数据。」
none
含义：在该方面未检测到任何内容。用于语境暗示应有具体答案时（例如「AI component: none」— 未识别出 AI 组件）。
与 unknown 类似，这是证据解读模式。区别在于语境：none 更常用于预期有具体取值的字段。
positioning only
含义：项目在营销或定位中提及 AI，但未找到 Tier-1 证据表明存在可工作的 AI 组件。
- 项目名称、描述或分类中可能使用「AI」一词。
- 未找到在产品层面确认 AI 的代码、指标、演示或技术说明。
- 这不是定论，也不是指控。这是一条记录：主张存在，证据 — 尚未。
DecAIHub 为何不替项目填补空白
保守是刻意选择。原因包括：
- 防范 AI-washing。 若不经证据就接受主张，任何项目都可能仅凭宣传得高分。
- 保护读者。 读者应看到哪些有据、哪些无据 — 并自行判断。
- 可更新性。 卡片记录特定日期的状态；出现 Tier-1 工件后，评估会修订。
DecAIHub 快照中的一条规则：
当数据不足或不确定时，赋值为 0。
即：数据缺失时宁可记录低分，也不要凭未经核验的主张抬高分数。
若在卡片中看到 unknown 或 none 该怎么办
- 查看核验日期（
Last verified）。卡片可能已过时，之后可能出现新数据。 - 阅读 Evidence。 其中列出使用了哪些来源、还缺什么。
- 核对链接。 若项目有文档、仓库或审计 — 请自行独立核验。
- 不要把缺失等同于否定。
unknown表示「我们不知道」，不是「不存在」。
不要混淆
unknown不是0/6。unknown是某字段的取值；DecAI Fit = 0 表示ai_score = 0（无已确认的 AI 组件）。positioning only不是定论。 它是主张与证据之间的差距，未来可能被填补。- 保守评估不等于负面评估。 它记录的是当前可核验范围的边界。
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