【锚点】这一讲钉一个【信息论×认知科学】判断：【惊讶】不是【新信息】，而是【预测模型给事件分配的码长】；把【高惊讶】读成【高价值知识】，会把【模型缺陷】误读成【世界真相】。

【显式】Shannon（1948）的【自信息】是 -log2 P(x)。若模型给某事件概率 1/4，惊讶是 2 bits；若概率 1/100，约 6.64 bits。它衡量的是“在你当前模型下，这件事多难编码”，不是“这件事本身多重要”。

【隐式】认知科学把类似量叫【预测误差】。Helmholtz 的【知觉推断】、Friston 的【自由能原理】都把误差当作学习信号；但误差只是信号，不是知识。若误差主要来自噪声，学习会被污染。

【细微】行为经济学里，Kahneman & Tversky（1992）的【概率加权】显示：人会对小概率事件过度加权，低概率惊讶被放大。飞机失事、彩票中奖之所以占据记忆，不是因为它们信息量最大，而是【低概率×高情绪】触发了更强的编码。

【极难发现】真正的盲点：高 surprisal 可能来自三种来源：【世界真的变了】、【模型错了】、【采样噪声】。三者需要不同修复：更新先验、修正模型、增加样本。只追惊讶，会把三种错误混在一起。

【流程节点链路】：先验概率 → 观测事件 → 条件概率/预测误差 → 注意力与记忆编码 → 归因（世界变化/模型错误/噪声） → 更新或忽略。

【待验证点】如果一件事让你惊讶，先问“我的模型给它多少概率？”而不是“它是不是重要？”。

【结论】惊讶是警报，不是结论。可检验的推论：高惊讶事件在科学传播中不应直接作为“重要性排序”的指标，而应作为“模型校准触发器”。

问题：如果惊讶不是新信息，科学传播应该优化“降低惊讶”还是“制造可解释的惊讶”？