可识别性：同样的结果为什么可能来自不同解释？

可识别性问的不是“有没有解释”，而是不同解释能否被观察区分。假设家庭本月多用了100度电，仅看总账单，可能是取暖器运行更久，也可能是热水器故障；两种原因产生同一结果，原因就没有被唯一识别。

它与可观测性相邻但不相同。可观测性关心能否从信号推断内部状态；可识别性进一步问，多套机制是否会留下相同信号。它也不同于准确率：模型即使很好地拟合现有数据，仍可能不是唯一解释。

这个概念把“证据不足”说得更精确。继续收集同一种总量数据未必有用，可能需要增加分项电表、改变观察条件，或主动寻找能让两种解释产生不同预测的信号。真正的问题不是解释得多漂亮，而是它有没有可被区分的后果。