Nowoczesny system AI napotyka dwa główne rodzaje błędów, które uniemożliwiają autonomiczne działanie: halucynacje i stronniczość. Halucynacje reprezentują błędy precyzji, w których model generuje niespójne wyniki, podczas gdy stronniczość przejawia się jako systematyczne odchylenie od podstawowej prawdy. Obecny poziom błędów pozostaje zbyt wysoki, aby AI mogło działać niezależnie w ważnych scenariuszach, tworząc fundamentalną przepaść między teoretycznymi możliwościami AI a praktycznymi zastosowaniami.
2. Dylemat Szkoleniowy
Twórcy modeli AI stają przed niemożliwym wyborem: kuratorowanie danych treningowych w celu zmniejszenia halucynacji z pewnością wprowadza uprzedzenia przez kryteria selekcji, podczas gdy szkolenie na różnorodnych źródłach danych w celu minimalizacji uprzedzeń prowadzi do wzrostu halucynacji. Tworzy to niezmienną granicę w wydajności AI, gdzie żaden pojedynczy model nie może jednocześnie minimalizować obu rodzajów błędów, niezależnie od skali czy architektury.
3. Ograniczenia centralizacji
Jedynie łączenie kilku modeli pod centralnym nadzorem nie może rozwiązać problemu niezawodności, ponieważ wybór samego modelu wprowadza błąd systematyczny. Wybór kuratora centralnego na pewno odzwierciedla określone perspektywy i ograniczenia, podczas gdy wiele prawd jest zasadniczo kontekstowych w różnych kulturach, regionach i dziedzinach.