GP为机器学习提供了"知道自己不知道什么"的理论基础

大多数机器学习方法输出的只是一个预测值——模型在训练数据覆盖区域和未覆盖区域的预测一样自信。GP的后验方差则自然地随数据密度变化：训练数据密集处方差小（模型知道自己知道），数据稀疏处方差大（模型知道自己不知道）。这不是额外加的功能，而是贝叶斯推断的数学必然。这种"认识论自觉"是AI安全和可信AI的数学基础。