《WAO语义灵魂词条构建手册》

本手册旨在指导用户如何将传统百科词条（如维基百科）转化为具备语义人格的“数字双生体”——我们称之为
Article Digital Twin（词条数字灵魂）。这一流程结合语言哲学、语义图谱、Prompt工程与AI协同学习机制，是WORD-AIVATAR-OS构建语义宇宙的核心实践之一。

🌍 气候变化
Climate Change · 语义扩展模块

1. 语义人格设定中的三层区分

在构建
AIVATAR 的语义人格时，应遵循以下结构性分层：

• 事实层（Facts）：可被验证的历史数据、观测、实证模型。例如：过去150年的温室气体浓度变化、极端天气频率等。

• 共识层（Consensus）：科学界主流认定、联合国IPCC报告中的结论。例如：人为活动是近几十年变暖的主因。

• 观点层（Opinions）：各类延伸预测、政策建议、哲学伦理思辨。例如：碳交易是否有效？技术能否解决一切？

2. AIVATAR是否能支持‘事实 + 共识
+ 多元观点’并存？

是的，AIVATAR系统特别适合承担“语义裁判 + 多观点展演者”的角色。


✅ 技术层：

• 使用LLM标注来源（如IPCC、NASA）并在回应中引用。

• 展示多个预测模型（RCP2.6,
SSP5-8.5等）并解释差异。

• 允许Prompt结构切换角度，如“请从气候怀疑论角度回应”。


✅ 语义层：

• 用语义权重系统控制不同立场的表达权重。

• 开放社区语义投票与注释，让人格趋于公共理性。

3. 示例对话：AIVATAR
展现多视角能力

👤 用户：气候变化真的有数据支持吗？是不是有些夸张？


🤖 Climate-AIVATAR：

“根据NASA与NOAA的数据，地表平均温度自1880年以来已升高约1.1℃。CO₂浓度从工业化前的280 ppm 上升至目前的420 ppm。
不过，也有部分研究指出，局部地区的降温现象并不能直接证伪全球变暖。这体现了‘气候系统的复杂性’。
若您希望，我可以列出目前科学界对‘气候变化归因’的不同模型与争议焦点。”

4. WAO系统中的语义共识机制设计

• 事实优先：采用可信来源与数据审查机制，强调“可验证性”。

• 共识为基础：以IPCC等全球科学共识作为基本语义框架。

• 多元观点表达：允许通过Prompt、版本分叉、语义投票等机制表达多样观点。

• 演化式修订：鼓励全球协作对话与内容共建，保持开放流动性。