立正把两者区别放在“确定性来自哪里”：过程确定性靠人预先规定每一步；结果确定性靠事先讲清验收标准，让执行路径在运行中调整、由检查反馈纠错。
AI根据立正公开的文章和视频整理，不是他本人回复。重要的判断，请回到出处核对。
区别不在有没有流程，而在谁兜住运行中的不确定
材料里的观点立正描述的过程确定性，是先把步骤、分支和异常处理规定好，再让程序执行；搬到 AI 上，就变成任务走哪个节点、用哪个 prompt、遇到哪种错误补哪条规则。问题在于大量麻烦发生在系统真正跑起来时，每个新情况都要人回来补逻辑，系统上限被人预判能力限制1。
结果确定性则是把要达到的结果和验收标准讲清楚，让模型连同它的运行环境自己处理运行中的问题。他举的具体做法是用文件保存任务状态，让 agent 读取、检查、修改，看见哪里没达标再继续改；执行路径可以按现场调整，确定性来自对结果的检查与修正1。他在另一篇里把这条界线说得更直接：传统程序员的安全感来自每行代码、每个分支都由自己设计；新方式允许过程有弹性，把专业判断放在终点、验收标准和反馈回路上2。他也明确限定，安全、权限和高风险操作仍需要过程约束，结果确定性不是放弃控制，而是重新判断控制放在哪里2。
提供的片段没有直接讨论“数据分析和 AB 实验机制”与这两种确定性的对应关系；下面的应用是 AI 的推演，不是立正原话。
出处
- 1从结果确定性到通用智能：和韦晓亮老师聊AI、产品与教育
立正对过程确定性与结果确定性的核心区分，含文件作状态、检查反馈的具体做法。
- 2到底什么才算AI Native人才？｜如何unlearn？
把区别落到“确定性来自哪里”，并说明安全与高风险操作仍要过程约束。
你也有想问的？
卡住的时候，问问立正：回答附有出处，可以点回原文核对。
也可以接着问：
别人还问了
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