源自作者在南科大的「科学逻辑课」，这本书把做科学研究时用的一套求真方法，翻译成普通人也能用的思考工具——尤其在信息过载、结论满天飞的今天。
| 维度 | 方法 | 陷阱 |
|---|---|---|
| 起点 | 假设可被检验 | 先有结论再找证据 |
| 标准 | 可重复可证伪 | 感觉对就行 |
| 态度 | 欢迎被推翻 | 维护既定立场 |
一个主张若无法设想「什么能证明它错」，它就不属于科学讨论的范畴。
人倾向于只收集支持自己看法的证据，忽略反例，是求真最大的内贼。
结论要能被独立重复验证，单次「灵光一现」不足为凭。
把问题拆到不可再分的基本事实，再从那里重新推演，而非套用类比。
生成式 AI 让「看似权威的内容」随手可得，辨别真伪的能力比以往更关键。
先假设自己可能错，再去看证据。
态度把模糊结论还原成可检验的假设。
方法主动找能推翻自己的证据，而不是只搜集支持。
证伪在证据与可重复性上，建立可修正的结论。
结论一个说法值不值得信，先看它愿不愿意被证明是错的。
人最难的，不是找不到证据，而是找不到能让自己改主意的证据。
故事比数据好记，但也比数据更容易骗人。
在 AI 能随手生成「像那么回事」内容的年代，会质疑比会记忆重要得多。
科学不是永远正确，而是随时准备认错。
遇到强结论，先问「怎样就算它错了」。
对位 · 可证伪性做判断时，强迫自己列三条反对理由。
对位 · 确认偏误对惊人结论，看是否有人独立验证过。
对位 · 可重复性面对复杂问题，先拆到基本事实再推。
对位 · 第一性原理把生成内容当「草稿」而非「权威」，交叉核实。
对位 · AI时代结论标上「当前证据下」，留好改口的余地。
对位 · 科学态度