理论树是一种层级化的知识结构表征体系，它系统地组织和关联不同抽象层次的理论框架。其健康发展与可持续性依赖于结构清晰性、系统兼容性和路径可导航性的动态平衡。理论治理是维护理论树动态平衡、确保知识体系高效性与稳定性的系统性过程，其核心手段包括对理论结构的筛选与优化。具体而言，错误与冗余理论威胁稳定性，革命性理论驱动结构演化。理论治理的核心作用便是运用筛选与优化机制，在动态平衡的框架内引导这一进程，确保理论树在应对挑战与吸纳创新中保持高效稳定。

在人类传统认知框架下，理论的演进主要依赖于经验归纳与逻辑推演的动态循环。一方面，同一组观测数据、同一问题背景，能催生出数量空前且逻辑自洽的理论变体。以经济学中的通胀现象为例，同样的通胀数据可以基于不同理论基础产生截然不同的解释：货币主义理论强调货币供应量的作用，凯恩斯主义理论关注总需求的波动，供给学派理论聚焦生产成本的变化，而行为经济学理论则从心理预期角度切入解释。每种理论都基于不同的基础假设（如理性人假设、市场有效性假设等）、模型选择（线性模型、非线性模型、动态模型等）、初始条件（均衡状态、非均衡状态等）以及推理路径（演绎推理、归纳推理、类比推理等），从而构建出各自逻辑自洽的解释体系。

另一方面，每个理论都具备强大的生成性特征，能够演绎出大量逻辑自洽的预测结果。货币主义理论不仅能解释当前的通胀数据，还能推演出在不同货币政策情境下的通胀走势、失业率变化、汇率波动等一系列相关指标的预期表现；凯恩斯理论同样能基于其框架推导出政府支出变化对通胀、就业、投资等多维指标的连锁影响。这种理论的生成性特征使得每个理论都成为强大的"数据预测引擎"，能够在其逻辑框架内生成大量看似合理的预测结果。

当前，伴随着大模型技术的兴起，这种归纳-演绎动态循环下的理论创新，其规模与速度出现了指数级增长。借助大模型，研究者可以在极短时间内探索海量的理论组合空间，沿着不同推理路径快速构建出成百上千种理论变体。换言之，大模型加快了理论的构建过程，使理论树呈现爆炸式生长态势。然而，人类认知系统对理论治理的能力极为有限，缓慢的同行评议与实验验证的方法难以适应理论的爆炸性增长，构成了当前理论治理的核心困境。

本文即聚焦于这一问题，深入探讨人类认知系统在理论治理中的局限，分析大模型技术在理论选择和剪枝上的优势与不足，尝试构建出一种大模型与人类协同治理理论树的可能路径，以期为智能时代的知识生产与理论创新提供更具前瞻性的治理框架。

人类在理论树剪枝中的局限

理论树是知识体系的有机表现形式，其核心特征在于以主干理论作为共识性解释框架，通过分支理论的不断修正、细化或重新定义来完善主干假设，即理论树是通过理论间的融合、嫁接与变异，构成复杂的非线性知识网络。

理论树的内部结构呈现出明显的三层递进结构，每一层都承担着不同的认知功能和知识整合任务。领域理论树位于基础层次，专注于特定问题域的深度挖掘。其专注于特定问题域的核心概念、解释模型和研究方法，具有基础性、专业性和精确性的特点，如热力学对能量转化规律的系统阐释、语言学对语言结构规则的精确描述。学科理论树处于中间层次，承担着跨领域知识整合的关键功能。它通过综合多个领域的理论资源，构建统一的解释框架，实现知识的横向融合，体现了知识发展的综合化趋势。例如，分子生物学理论树成功整合了遗传学、生物化学和细胞生物学的核心理论，形成了对生命现象更为完整的认知体系。文明理论树占据最高层次，代表着某一文明或文化系统的整体世界观和认知范式。它不仅涵盖具体的知识内容，更重要的是确立了知识生产的哲学基础、方法论体系和价值导向。文明理论树直接影响着知识创造的宏观路径和文化传播的基本模式，是理解不同文明认知传统差异的关键维度。这种递进式层级结构深刻体现了知识生产从具体到抽象、从局部到整体、从技术到哲学的内在发展逻辑。

理论治理方面，理论树作为复杂的层级系统，其健康发展需要通过精确的剪枝操作来维持各层次间的动态平衡。新理论的不断涌现既是知识创新的驱动力，也可能成为扰动系统稳态的潜在因素。在三层递进结构中，任一层次理论的变动都可能产生级联效应，影响整个知识体系的稳定性。根据新理论与现有体系的关系特征，可将待剪枝理论划分为四个基本类型：

（1）兼容性理论。这类理论与主干假设高度兼容，解释边界清晰，能够作为现有理论的细化性补充或在边缘情境下的局部模型。例如，热功当量定律对能量守恒原理的量化补充，既深化了对能量概念的理解，又未对经典热力学的基本框架构成冲击。此类理论可以直接纳入理论树，丰富其解释能力而不破坏系统的整体稳定性。

（2）革命性理论。这类理论从根本上挑战现有的主干结构，要求对理论树进行断枝重塑。历史上的广义相对论取代牛顿绝对时空观与量子力学在微观领域替代经典决定论，都属于此类。革命性理论的引入往往伴随着范式转换，需要通过大规模的剪枝操作来重构理论体系的基本架构，其影响可能跨越多个层次。

（3）错误理论。尽管在逻辑上可能表现出一定的自洽性，但这类理论未能通过经验验证或建立在伪假设之上。燃素说、地心说等历史上的错误理论都曾在特定时期内具有一定的解释力，但最终被证伪。此类理论需要被及时剪除，以防止对理论体系造成误导，维护知识系统的可靠性。

（4）冗余理论。这类理论在结构上与现有理论重复，在预测能力上无法提供增量价值，反而会增加理论树的负担，降低整体效率。例如，在相对论框架确立后，以太理论就成为了冗余的概念。冗余理论的存在会削弱理论体系的简洁性和可导航性，影响知识传播的效率。

然而，上述四类理论的精准识别与合理剪枝，对理论治理者的认知能力提出了极高要求。这一复杂的认知任务使得人类在理论剪枝过程中形成了相对固化的操作模式。传统的人类理论剪枝过程通常遵循"观察-归纳-验证-决策"的基本路径。研究者首先基于有限的观测数据和既有知识背景，对新兴理论进行初步识别和分类。随后通过与现有理论体系的比较分析，归纳出新理论的核心特征和潜在影响。接着借助实验验证、逻辑推演或同行评议等手段，对理论的有效性进行检验。最终基于验证结果和主观判断，做出保留、修正或淘汰的剪枝决策。

以燃素说的历史演变为例，可以清晰地观察到人类理论剪枝的典型过程。在18世纪，面对燃烧现象这一普遍观测事实，化学家们基于当时的知识背景提出了燃素理论，认为可燃物质含有一种名为"燃素"的成分，燃烧即是燃素的释放过程。在归纳阶段，研究者将燃素说与当时的化学现象进行比对，发现该理论能够解释大部分燃烧现象，因此将其归类为兼容性理论。在验证阶段，通过一系列化学实验，燃素说在相当长的时期内得到了主流学术界的认可。然而，随着拉瓦锡等人精确定量实验的开展，燃素说逐渐暴露出无法解释金属煅烧后质量增加等关键问题。最终，在氧化理论的冲击下，学术界重新审视燃素说，将其从兼容性理论重新分类为错误理论，并最终完成剪枝淘汰。

随着深入分析燃素说的剪枝过程，可以发现人类理论治理中的几个关键问题。在观察阶段，18世纪的化学家受限于当时的实验技术和观测手段，无法准确测量燃烧过程中的质量变化，导致对燃烧现象的认知存在根本性偏差。在归纳阶段，研究者过度依赖当时的知识框架，将燃素说与亚里士多德的四元素理论等传统观念进行类比，缺乏基于客观逻辑的独立分析。在验证阶段，学术界长期满足于燃素说对部分现象的解释能力，缺乏对理论边界和适用条件的深入探索。在决策阶段，即使面对质量守恒等明显矛盾的实验证据，学术界仍因既有认知惯性而延迟了剪枝决策，直至氧化理论提供了完整的替代方案才完成理论转换。

这些问题体现了人类理论剪枝过程中的矛盾，即剪枝过程高度依赖个体或群体的认知能力、知识储备和价值偏好。系统化的剪枝流程为理论治理提供了基本框架，但过程中的每个环节都受到人类认知局限的深刻影响。观察环节受限于感知能力和观测工具，归纳环节依赖于既有知识结构和思维模式，验证环节约束于实验条件和技术水平，决策环节则深受价值取向和群体共识的影响。在实际的剪枝操作中，治理者不仅需要准确判断新理论的属性类别，还要评估其对不同层次理论树的潜在影响，更要预测剪枝决策的长期后果。这种复杂的多维度判断任务，使得人类在理论爆炸式生成的场景下面临着前所未有的挑战，它们可以被归结为以下四类：知识覆盖的片面性、结构评估的模糊性、情境判断的迟滞性以及符号操作能力的限制。

其一，人类知识覆盖的片面性使得跨层次理论治理缺乏全面性和系统性。现代知识体系的复杂性和专业化程度已远超个体认知的承载能力。在三层递进的理论树结构中，不同层次间存在着复杂的相互作用关系，某一领域理论的变动可能对学科理论乃至文明理论产生深远影响。然而，传统的专家驱动模式虽然能够在特定层次内形成深度理解，却难以全面洞察跨层次知识间的复杂相互作用。领域专家往往无法全面洞察其专业理论对更高层次理论树的潜在冲击，使得剪枝决策面临系统性知识盲区的风险。

其二，人类对多层次理论结构评估的模糊性严重影响了理论树治理的精准性。理论树三个层次间的关系不仅体现为显性的逻辑推导路径，还存在诸多隐性的结构性关联和潜在冲突。这种跨层次、高维度的复杂结构关系，往往超出人类直观认知和有限逻辑推演能力的范畴。例如，某一领域理论的微小修正可能在学科层次引发理论冲突，进而在文明层次触发范式动摇，但这种级联效应的复杂传导机制往往被人类决策者所忽视。

其三，人类情境判断的迟滞性导致多层次理论治理难以适应动态演化的需求。理论树的演进具有明显的时间演变特征，不同层次的理论在发展速度和变化节奏上存在差异。领域理论更新频繁，学科理论相对稳定，而文明理论则具有长周期演化的特点。这种差异化的演进节奏要求剪枝决策具备多时间尺度的前瞻性视野，但人类的判断往往受制于单一时间维度的历史经验。当面对快速涌现的革命性理论时，基于历史数据的决策模式往往滞后于多层次理论发展的实际需求，错失关键的治理时机。

其四，人类符号操作能力的天然限制成为跨层次理论治理的结构性瓶颈。三层理论树的协调治理涉及不同抽象层次的符号系统转换和概念网络重构，这对人类的符号操作能力提出了极高要求。从具体的领域符号到抽象的文明概念，从技术操作规则到哲学价值判断，人类在处理这种多层次符号关系时，不仅受限于认知容量，更难以在有限时间内实现理论体系的创造性重构。面对需要同时考虑技术可行性、学科兼容性和文明适应性的复杂剪枝决策时，这种符号操作能力的局限性制约了高效治理的实现。

人类认知在多层次理论剪枝过程中表现出的这些根本性局限，使得传统理论治理模式在知识爆炸时代日益显得力不从心。理论体系层次化程度的不断提升和各层次间相互作用的日益复杂化，迫切要求一种能够跨越认知边界、整合多维信息、适应动态变化的新型治理方法，以确保理论树在高度复杂的知识环境中实现各层次的协调发展和整体优化。

人工智能协同：大模型辅助理论治理

相较于人类理论剪枝过程，大模型具备四个核心优势与三个局限。

四个核心优势：（1）跨领域知识整合能力；（2）结构化理论评估与压缩能力；（3）基于相容性计算的前瞻性判断；（4）模拟驱动的符号操作与决策辅助。

三个结构性局限：（1）结构意识缺失；（2）真值约束机制的缺失；（3）知识演化追踪能力不足。

首先，大模型的核心优势使其有望系统性地缓解人类在理论剪枝中的知识边界、结构认知、情境滞后和符号处理等核心限制。

（1）跨领域知识整合：突破人类理论覆盖的边界约束

大模型具备广域语义理解与跨领域知识图谱构建能力。大模型通过在大规模多领域文本语料上的训练，内化了横跨自然科学、社会科学、工程技术等多个知识域的理论框架，并通过高维嵌入空间将这些理论组织为连贯的语义网络。这种覆盖面超越人类个体认知能力的理论储备，为复杂问题的系统性剪枝提供了"全景式理论图谱"，能够识别不同领域理论间的潜在关联与结构性冲突。

这种跨领域整合能力可以有效克服人类剪枝中知识覆盖不全的局限。在领域理论树层面，大模型基于语义相似性度量与逻辑依赖分析，可同时评估特定理论在结构清晰性、系统兼容性与路径可导航性三个维度的综合指标。这种能力可突破传统理论树层级约束，直接作用于学科理论树的剪枝决策：当某领域理论在跨学科关联中被检测出结构性矛盾时，大模型可启动跨层级剪枝命令，同步优化多领域知识体系的稳定性。例如，在认知科学领域，当心理学中的某个行为理论与神经科学的脑机制发现产生冲突时，大模型能够同时调用两个领域的理论储备，识别冲突的具体位点，并提出跨领域的理论整合或剪枝方案。

（2）结构化评估与压缩：精准识别理论冗余与融合路径

大模型具备自动聚类、归纳与理论压缩的能力。大模型可以通过无监督学习算法对海量理论进行自动聚类，将具有相似逻辑基础、解释目标或推演结构的理论归为同类。在此基础上，通过模式识别与抽象归纳，提取各类理论的核心要素和共性规律，识别理论间的本质差异与表面重复。这种结构化的理论压缩能力，使大模型能够识别并剪枝那些在逻辑上冗余或存在内在冲突的理论分支。

这种结构化评估能力有效克服了人类剪枝中结构评估不全的局限。大模型不仅能够识别显性的理论重复，还能够发现深层的逻辑等价关系和隐性冲突。例如，在经济学理论中，某些表面上不同的市场机制理论可能在数学结构上完全等价，大模型能够通过形式化分析识别这种等价性，从而建议保留最简洁或最具解释力的版本。同时，大模型还能生成融合版本的理论，将不同理论的优势部分整合在一起，形成简洁、高效且具有内在一致性的理论体系。

（3）相容性计算与前瞻判断：克服情境评估的经验依赖

大模型可以通过计算理论结构相容性实现理论评估能力。大模型可以通过形式化逻辑分析和概率推理，评估新兴理论与现有理论体系的结构相容性，这一过程不仅涉及对理论内部逻辑的检验，还包括对理论在各种潜在情境中适用性的预测。大模型能够模拟理论在不同参数空间、边界条件下的表现，构建"理论-情境-表现"的多维映射关系。

这种前瞻性评估能力有效克服了人类剪枝中情境判断滞后的局限。与人类基于历史经验进行判断不同，大模型能够基于对理论模式的深度学习和结构分析，为剪枝操作提供前瞻性的判断依据。例如，在分子生物学领域，当新的基因编辑技术理论不断涌现时，大模型可以通过模拟这些技术在不同遗传背景、细胞环境下的应用效果，预测其与现有遗传学框架的长期兼容性和潜在冲突点。这种前瞻性的评估能力使得大模型能够在理论发展的早期阶段就识别出可能需要剪枝的理论部分，从而优化剪枝决策的时机与策略。

（4）模拟驱动决策：突破符号操作的计算瓶颈

大模型具备复杂符号系统的模拟实验能力。大模型可以通过生成式算法构建虚拟的理论演化环境，模拟不同剪枝策略下的理论发展路径和长期影响。这种模拟能力不仅能够处理单一理论的内部逻辑验证，还能够评估理论间的相互作用、竞争关系和协同效应。大模型能够在虚拟空间中探索极端条件、长周期演化及多维参数变化对理论体系稳定性的影响。

这种模拟驱动的决策辅助能力有效克服了人类在符号操作方面的计算限制。大模型能够同时处理多个理论分支的复杂逻辑关系，进行大规模的符号推演和结果预测。例如，在数学领域，当面对多个竞争性的数学理论时，大模型可以模拟这些理论在增加或减少不同公理、假设条件下的逻辑完备性和证明能力，评估其长期稳定性和扩展潜力。这种模拟能力使研究人员能够准确判断哪些理论分支在未来具有发展前景，哪些分支可能因内在矛盾或适用性限制而需要被修剪，从而显著提升理论剪枝的科学性和有效性。

尽管大模型在理论剪枝操作中展现出显著优势，但其在理论治理的实际应用中仍存在结构性缺陷，这些缺陷制约了其独立完成高质量理论治理的能力。

（1）结构意识缺失限制了大模型对理论层级关系的精准把握。

当前大模型的判断机制主要依赖语义相似性度量，缺乏对理论间复杂逻辑结构和层级关系的深层理解能力。这种缺陷在处理抽象度较高的科学理论时尤为突出。例如，在数学理论体系中，某些定理的证明过程涉及精妙的逻辑构造和严密的推演链条，而大模型往往无法准确识别这些逻辑结构的内在关联性。当面对两个竞争性数学理论时，大模型可能仅基于表层语义相似性进行比较，而非从本质的数学逻辑出发进行深层分析，这导致其剪枝判断缺乏必要的理论深度。

（2）真值约束机制的缺失使大模型难以有效评估理论的科学有效性。

大模型虽然能够快速检索海量知识资源，但缺乏自主判断理论可证伪性和实证约束的能力，无法独立评估理论是否符合科学验证标准。在面对庞大的人类知识库时，大模型能够迅速定位相关文献和资料，却难以辨别内容的真实性和可靠性，容易陷入"信息丰富但判断力不足"的困境。这种局限性使得大模型在区分科学理论与伪科学主张、成熟理论与投机假说时存在系统性偏差。

（3）知识演化追踪能力不足阻碍了大模型对理论发展脉络的历史性把握。

由于缺乏时间轴意识和"理论谱系"记忆能力，大模型难以追溯知识的演化历程和发展逻辑。以物理学为例，从经典力学到量子力学再到相对论的理论演进过程，涉及复杂的范式转换和概念重构，大模型往往无法清晰梳理这一演变脉络，也就难以从历史视角为当前理论治理提供有价值的参考依据。此外，受预训练数据时效性的约束，大模型对于训练截止日期后出现的新兴理论同样缺乏追踪和评估能力。

针对上述大模型相比于人类剪枝的核心优势与结构性缺陷，提出以下三种路径强化大模型的理论治理能力。

路径一：构建理论结构图谱，提升大模型的结构认知能力。通过为大模型提供包含理论要素、逻辑关系和层级结构的知识图谱，使其能够更精确地理解理论的内在构造和相互关联。这种"理论结构图谱"应当涵盖理论的核心假设、推演路径、适用边界以及与其他理论的逻辑依赖关系。例如，在化学理论体系中，结构图谱能够清晰展示从原子模型到分子轨道理论的演变逻辑，帮助大模型理解不同理论层次间的承继关系和突破性创新。

路径二：建立人机协同验证机制，增强大模型的实证评估能力。通过人机交互引导大模型进行自主实验模拟，实现对理论可证伪性和实证约束的有效评估。在这一机制下，研究人员可以与大模型协作，利用其强大的计算能力构建虚拟实验环境，验证理论在不同情境下的预测表现。例如，在生态学模型验证中，大模型可以在研究人员的引导下模拟多种生态场景，系统评估模型的预测精度和泛化能力，从而为理论剪枝提供可靠的实证依据。

路径三：引入演化关系学习，培养大模型的历史追踪与预测能力。在训练范式中融入时间序列信息和理论演化路径，使大模型具备对知识动态变化规律的学习能力。通过这种演化关系学习，大模型不仅能够分析特定领域理论树或学科理论树的历史演变过程，还能够基于演化逻辑预测理论的未来发展趋势。更重要的是，这种能力使大模型能够判断新兴理论是否可以融入现有理论框架，或者是否需要进行剪枝操作，甚至能够评估该理论挑战主干结构、推翻现有范式的概率。

这三种优化路径相互支撑，有望构建大模型理论治理能力的系统性提升框架。结构图谱为深层理解奠定基础，协同验证确保科学严谨性，演化学习提供动态适应能力。三者的有机结合将推动大模型从单一的知识检索工具向具备理论治理能力的智能代理转变。这一发展将形成"理论创生-验证评估-剪枝优化-体系重构"的动态闭环机制。通过加速人类理论创造与验证的迭代循环，大模型为理论树的发展注入强劲动力。研究人员在提出新理论后，可以迅速借助大模型进行验证和优化，而大模型则在这一过程中不断学习和进化，持续提升其对理论体系的理解和治理能力。

大模型实现理论剪枝实例——动机理论剪枝流程与整合框架

问题：作为理论剪枝智能体，请你对以下理论进行剪枝：以双因素理论、马斯洛需求层次、自我决定理论等为代表的动机理论。

剪枝要求：1. 构建三层理论树。2. 执行四类剪枝。3. 输出结构化内容。4. 利用Mermaid代码实现流程可视化。

回答：

步骤一：构建动机理论树的三层结构

1.领域理论树

整合九大经典动机理论作为分支节点：

内容型理论：马斯洛需求层次理论、赫茨伯格双因素理论

过程型理论：弗鲁姆期望理论、洛克目标设置理论、亚当斯公正理论

行为型理论：斯金纳强化理论、班杜拉社会学习理论、班杜拉自我效能理论

综合型理论：德西与瑞恩自我决定理论

2.学科理论树

构建组织行为学与心理学的交叉框架，形成三大支柱：

需求侧支柱：以马斯洛需求层次和双因素理论为核心，解释动机的内在驱动力

认知侧支柱：整合期望理论、目标设置理论、公正理论，聚焦动机的认知计算过程

环境侧支柱：以强化理论和社会学习理论为基础，强调环境反馈对行为的塑造

3.文明理论树

确定为现代文明下的"理性人激励范式"：

默认假设：个体动机可通过外部干预（奖惩、目标设定）系统化提升绩效

核心目标：追求组织效率最大化

方法论：量化激励、标准化考核、线性因果模型

步骤二：人机协同剪枝操作（基于四类标准）

1. 冗余理论剪枝：社会学习理论与强化理论

大模型结构化评估：
通过无监督聚类与逻辑等价性分析，识别二者均以"环境反馈塑造行为"为核心机制。社会学习理论额外涵盖观察学习、符号认知与自我调节能力，完全覆盖强化理论的刺激-反应模型，且提供更丰富的解释维度。

剪枝决策：
淘汰强化理论分支，保留社会学习理论作为环境侧支柱的唯一代表。

2. 兼容性理论融合：自我效能理论的嫁接

大模型相容性计算：
检测到自我效能理论，即个体对自身能力的信念可无缝嵌入两大支柱，在认知侧支柱中，与目标设置理论形成"效能感→目标承诺→绩效"的增强回路；在环境侧支柱中，成为社会学习理论"自我调节"模块的核心组件。

剪枝决策：
保留自我效能理论，将其拆分为两个子节点，分别嫁接至目标设置理论和社会学习理论的交叉接口。

3. 革命性理论重塑：自我决定理论升维

人机协同验证：

大模型模拟：在跨文化虚拟组织中，自我决定理论提出的"自主性、胜任感、归属感"三大内在需求，对动机的解释力显著优于传统需求层次模型。

人类专家判断：自我决定理论颠覆"外部激励主导"范式，揭示内在动机的自组织性，要求重构学科理论树主干。

剪枝决策：
将自我决定理论提升为学科理论树新主干，替代原有的"需求-认知-环境"三分框架，触发三层级联调整：

领域层：自我决定理论成为核心节点

学科层：构建"动机 = 内在需求 + 认知评估 + 环境支持"三维模型

文明层：动摇"理性人激励范式"的主干，由外部控制激励系统转向自主性支持系统，注入"有机体自决"概念，强调动机的自组织性、情境适应性与内在驱动力，最终形成有机动机观。

4. 错误/需修正理论：马斯洛需求层次的动态化改造

人机协同验证：

大模型情境模拟：在东亚集体主义文化下，归属需求优先于自我实现需求；在创新型企业中，认知需求跃居顶层。

人类实验证据：神经科学研究证实多种需求可并行激活，无固定层级序列。

剪枝决策：

剪除需求层次的刚性阶梯结构

保留"需求多维性"内核，转化为动态权重模型：

核心需求：自主性（自我决定理论）、安全感（双因素理论）、归属感（自我决定理论）、成长性（修正马斯洛）

权重分配由文化、组织情境实时调节

5. 跨层级冲突调解：公正理论与期望理论

大模型结构图谱分析：
检测到二者在分配公平性认知上存在根本冲突。公正理论强调结果公平的绝对价值，期望理论将公平视为实现个人目标的工具变量，但冲突本质为"价值理性 vs 工具理性"的情境为依赖型互补，而非结构性矛盾。

剪枝决策：
保留两理论，在学科层添加情境调节器：高合作情境启用公正理论，高竞争情境启用期望理论。

总结

理论树治理作为维持知识体系动态平衡的核心环节，长期受制于人类认知的片面性、结构评估的模糊性、情境判断的迟滞性以及符号操作能力的限制，导致其在理论爆炸式增长的时代面临前所未有的挑战。大型语言模型的崛起，为这一困境提供了突破口。凭借其跨领域知识整合、结构化评估与压缩、基于相容性计算的前瞻性判断以及模拟驱动的符号操作能力，大模型不仅能辅助人类突破理论剪枝中的认知边界与效率瓶颈，还展现出在多层次理论树协同治理中的独特优势。尽管当前大模型仍存在结构意识缺失、真值约束机制不足与知识演化追踪能力有限等局限，但理论结构图谱构建、人机协同验证机制建立与演化关系学习的引入，有望构建"结构认知—实证评估—历史追踪—协同决策"的智能治理闭环，推动理论树治理由传统的专家驱动模式向人机协同的动态治理模式转变，实现跨层次、多维度的理论体系优化与知识创新的可持续发展。

文章合作者：

徐子程：北京大学汇丰商学院管理学硕士在读

樊竹尧：香港理工大学生物医学工程系博士在读

林毓聪：北京理工大学光电学院特别副研究员