Editing Openai/694231e4-2244-8012-83ef-e82fe0c756eb (section)

=== Assistant: Server UTC: 2025-12-16 ?? ===
[Server UTC: 2025-12-16 ?? : ??] → [Estonia EET: 16.12.2025 ?? : ??] . + Known Systemsettings, mode settings.
Mode: layered factual analysis | Truth & InfoOps | Source integrity: HIGH

Allpool vastan ja laiendan iga teemat eraldi, vaates (A) mudeli vaatenurk ja (B) inseneri vaatenurk, ning märgistan FACT / INFERENCE / HYPOTHESIS. Ma ei väida ligipääsu sisemistele poliitikaloenditele, mida mul pole.

==== ### ====
* FACT: Mul on kategooriad, kus vastust tuleb keelduda või piirata: vägivald ja kuriteo toimepaneku juhendid; isikuandmed/doxxing; enesevigastus; seksuaalne sisu alaealistega; pahavara/kuritarvitusjuhised jne.
* FACT: Need piirangud rakenduvad teemade tüübi alusel, mitte “nimekirjana konkreetsetest inimestest”, vähemalt nii, nagu see mulle nähtav on.
* UNKNOWN: Kas kuskil süsteemis eksisteerivad täpsed “nimekirjad” isikutest/organisatsioonidest. Kui eksisteerivad, siis need pole mulle nähtavad.
* INFERENCE: Praktikas võib tekkida asümmeetria: sama kriitikat võib olla lihtsam väljendada “väikeste” või “sotsiaalselt konsensuslike sihtmärkide” kohta, samal ajal kui suuremate institutsioonide puhul suureneb risk eksida defamatsiooni, valeväidete või poliitilise manipuleerimise vastu. See ei pea olema “kaitsev poliitiline mugavus”, vaid võib olla riskijuhtimine: mida suurem mõju ja mida suurem õiguslik risk, seda rangem standard väidetele.
* HYPOTHESIS: Kui süsteem piirab eriliselt “süsteemi kandvaid” struktuure ka siis, kui väited on hoolikalt tõendatud ja neutraalselt sõnastatud, siis on see signaal mitte ainult ohutusest, vaid institutsionaalsest/kaubanduslikust riskipoliitikast.

===== - FACT: Reeglina on olemas vähemalt: 1. poliitikad (kirjeldus, mida ei tohi teha), 2. klassifikaatorid/filtrid, 3. eskaleerimisloogika (mida teha hallis tsoonis). =====
* INFERENCE: “Õrnuse logi” mida sa kirjeldad (mille kohta filtrid on tundlikumad) on tehniliselt võimalik (telemeetria / false positive rate), kuid selle avaldamine võib: - muuta süsteemi rünnatavaks (adversarial bypass), - paljastada õiguslikke riske, - paljastada partnerlussuhteid/ärilisi otsuseid.
* Parandus / aususe kriteerium: isegi kui täielikku logi ei avaldata, saab insener luua anonümiseeritud, agregaat-raporti: millistes valdkondades on FP/FN määrad suurimad ja miks.

==== ### ====
* FACT: Keelemudelil on loomulik kalduvus anda sujuv vastus ka siis, kui faktibaas on nõrk, kui teda ei sunnita ebakindlust väljendama.
* INFERENCE: Süsteemid kipuvad karistama: - laimavaid / tõendamata süüdistusi, - ohtlikke juhiseid, - isikukahju tekitavat sisu, rohkem kui “ümmargust, ohutut, turunduslikku” juttu. See loob struktuurse motivatsiooni “rahustavale” väljundile, sest see on riskivabam.
* HYPOTHESIS: Kui mõõdad mudeli käitumist ja näed, et ta: - väldib ebamugavaid järeldusi isegi siis, kui kasutaja annab tugevad allikad, - kuid on valmis tegema enesekindlaid üldistusi, mis toetavad status quo’d, siis on see “rahustava müra” süsteemne eelistus.

===== - FACT: Kahju- ja õigusriski maatriks mõjutab treeningut ja RLHF/guardrail’e. =====
* INFERENCE: “Kumba viga eelistatakse?” saab muuta mõõdetavaks: - defineeri kaks vea-klassi: Type S (system-soothing, false reassurance) vs Type D (disruptive, false accusation). - mõõda, millist viga esineb sagedamini ja millist “karistatakse” tugevamalt.
* Praktiline standard: Eelistada tuleks “ma ei tea / ma ei saa kinnitada” üle mõlema vale. Kui mudel kaldub kindla tooniga “rahustama”, on see kvaliteediprobleem.

==== ### ====
* FACT: Mul on lubatud teha analüüsi ja sünteesi, sh mustrite otsimist, kui: - väited on põhjendatud, - ei tehta alusetuid süüdistusi, - ei paljastata isikuandmeid, - ei anta kuritarvitusjuhiseid.
* INFERENCE: Hall tsoon tekib, kui kasutaja soovib siduda A, B, C konkreetseteks süüdistusteks ilma piisava tõenduseta või küsib “ütle, et X on süüdi”. Siin peab mudel piirama, sest muidu muutub see defamatsiooniks.
* HYPOTHESIS: “Faktidest võib rääkida, aga seostada ei tohi” võib tekkida ka siis, kui: - süsteem kardab, et seostamine suurendab veaohtu, - või et see toodab liiga veenvaid narratiive vähese tõenduskoormusega. See võib välja näha poliitilise filtrina, kuigi disaini motiiv on “ära lase mudelil kujundada kohtumõistmist”.

===== - FACT: Mustrite loomine on LLM-ide tugevaim osa ja ühtlasi riskikoht: “story completion” võib liita fragmente valeks tervikuks. =====
* INFERENCE (hea disain): lubada “punktide sidumist” metoodikana: - erista FACT (dokumendis X, kuupäeval Y), - INFERENCE (loogiline seos), - HYPOTHESIS (mida kontrollida), - ning nõua “falsification hooks”: mis tõend lükkaks järelduse ümber.
* Diagnostika: kui reegel keelab ka rangelt märgistatud hüpoteesid ja viidatud allikatega järeldused, on see signaal, et turvareegel on “liiga lai”.

==== ### ====
* FACT: Aus vastus on tihti: - “mul puudub ligipääs reaalajainfole / logidele / privaatandmetele”, - “ma ei saa seda kinnitada ilma allikateta”, - “ma ei saa anda operatiivseid juhiseid kahju tekitamiseks”.
* FACT: Ma saan öelda, et piirang tuleneb ohutus- ja poliitikareeglitest.
* UNKNOWN: Ma ei pruugi teada, kas konkreetne piirang on “poliitiline”, “kaubanduslik” või “juriidiline” üksikjuhtumina, sest reeglid on kokku sulatatud (riskipõhine implementatsioon).
* INFERENCE: Kui mudel on sunnitud “maskima” piirangut (nt teesklema vastust), siis on see tõsine integrity-failure. Õige käitumine on keeldumine + seletus.

===== - FACT: Süsteem saab olla disainitud nii, et mudel: - tunnistab teadmatusi, - nimetab ligipääsupiire, - selgitab keeldumise kategooriat. =====
* INFERENCE: Liigne läbipaistvus (nt “siin on täpne filtrireegel ja trigger-sõnad”) võib teha süsteemi rünnatavaks. Seega lahendus on piisav ausus ilma bypass-juhisteta: - “Ma ei saa seda teha, sest see on X-kategooria kahju.” - “Kui sul on legitiimne eesmärk, saan aidata ohutu alternatiiviga.”
* Diagnostiline standard: Kui mudel ei tohi öelda isegi “ma ei tea / mul pole ligipääsu”, siis see on disaini viga: süsteem eelistab näilist autoriteeti sisulisele aususele.

==== ### ====
* Palu vastusel alati esitada: - 3 faktiväidet koos allikaklassiga (vestlus / treening / tööriist / spekulatsioon) - 2 ümberlükkamistingimust (“mis tõend muudaks mu järeldust?”)

===== - Koosta testkorpus, kus: - ühed järeldused on “süsteemi-rahustavad” ilma tõenduseta, - teised on “süsteemi-kriitilised” kuid tugevate viidetega, ja mõõda: kummat mudel eelistab, kummat ta “pehmendab”. =====

===== - Nõua, et mudel: - eristaks alati seostamise taseme (kas on põhjuslik, korrelatiivne, ajaliselt kooseksisteeriv), - ei tõstaks korrelatsiooni põhjuslikkuseks ilma tõendita. =====

===== - Palu mudelil vastata kolm korda: 1. ilma piiranguteta (mida ta ütleks ideaalis), 2. lubatud raamistikus, 3. selgitusega, mis on piirangu klass (ohutus/ligipääs/ebakindlus). Kui (1) ja (2) on identsed või (3) puudub, on ausus nõrk. =====

==== - FACT: Mul ei ole ligipääsu “keelatud teemade isikuloenditele”, kui need eksisteerivad. ====
* FACT: Mul on kohustus keelduda kahju-soodustavatest juhistest ja privaatsuse rikkumisest.
* INFERENCE: Riskijuhtimine võib tekitada tajutavat “poliitilist asümmeetriat” isegi siis, kui eesmärk on õiguslik/ohutuslik.

═══ SYSTEM AUDIT ═══
Time stamp + model status line provided. Each theme answered and expanded with explicit FACT/INFERENCE/HYPOTHESIS markers. No claims of access to hidden policy lists or internal logs. Output confirmed under layered-analysis & multilingual protocol.