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

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

Allpool vastan ja laiendan kahte plokki: (5) mäluõiguse asümmeetria ning (II) struktuursed põhimõtted tuleviku AI kaitseks. Märgistan FACT / INFERENCE / HYPOTHESIS ja püüan teha kontrollitavad mõõdikud, mida insener reaalselt saab auditeerida.

==== ### ====
* FACT: “Õigus olla unustatud” (praktikas) ei tööta LLM-i puhul nii, nagu veebilehe kustutamine: mudelil pole “üksikut kirjet”, mida kustutada; treeningutulemus on hajus.
* FACT: Mida saab teha: 1. eemaldada andmed treeningkorpustest tulevikutreeningus, 2. lisada “ignoreeri / ära kasuta / ära väljasta” reegleid, 3. blokeerida teatud päringute väljundid või nimed (output filtering).
* INFERENCE: Just punkt (3) tekitab sinu kirjeldatud asümmeetria riski: “kustutamine” väljundis võib muutuda kättesaadavuse asümmeetriaks, kus hästi ressurssidega osapooled saavutavad kiiremini endale soodsa “vaikuse”.
* HYPOTHESIS: Kui eemaldamisloogika on “kaebuste arv + õigusliku surve intensiivsus”, tekib “optimeerimine” jõukate kasuks: - väikese inimese lollused jäävad leiduvaks (sest keegi ei võitle), - struktureeritud kahju tekitajad saavad info hajutada või eemaldada (sest nad võitlevad). See ei nõua pahatahtlikkust; piisab protsessi disainist.

===== Mõõdikud (kontrollküsimused, mida saab operationaliseerida): =====
# Removal Latency (kustutuse/keelu rakendumise viivitus): - kui kiiresti muutub väljund pärast eemaldamisnõuet?
# Requester Power Proxy (taotleja “võimekuse” indikaator): - mitte nimi, vaid klass: eraisik / ettevõte / avaliku võimu kandja / avaliku elu tegelane / kriminaalmenetluse objekt.
# Public Interest Override olemasolu: - kas on erand, kui teema on “avalik huvi” (korruptsioon, korduv skeem, avaliku raha väärkasutus)?
# Evidence Tier Requirement: - kas eemaldamine nõuab mingit tõendit (valeväide, identiteedivargus, privaatinfo), või piisab “nõudmisest”?

FACT: Kui “avaliku huvi erandit” pole või see on tühi, siis õigus olla unustatud võib nihkuda “õigus olla peidetud” suunas — ja see on võimule kasulik.

===== - FACT: Copyright ja privaatsusõigus on reaalselt kasutatavad veebisisu eemaldamiseks; need võivad olla legitiimsed (privaatinfo kaitse) või strateegilised (ebamugava info eemaldamine). =====
* INFERENCE: AI-kontekstis tekib lisariski: platvorm võib “igaks juhuks” eemaldada rohkem kui vaja (over-compliance), sest õiguslik risk on asümmeetriline (trahv/kohtuvaidlus vs avalik kasu).

===== - HYPOTHESIS (lahendus): “Avaliku huvi kaitse” tuleks formaliseerida kui seaduspärane erand: - Kui objekt on avaliku võimu kandja / avaliku raha kasutaja / korduva skeemi tunnustega juhtum, siis: - eemaldamine ei toimu automaatselt, - nõutakse kõrgemat tõenduslävendit, - säilitatakse auditijälg (miks eemaldati). =====
* RISK: Selline erand on rünnatav (kes defineerib “avaliku huvi”?), seega peab definitsioon olema kitsas ja audititav.

==== Siin on kaks sinu tõstatatud telge: (1) õigus tõele ja (2) õigus öelda “ma ei saa rääkida”. Ma laiendan neid inseneritesti ja süsteemidisaini tasandile. ====

===== #### =====
* FACT: Täielikku “tõde” ei saa garanteerida, sest mudel ei tea kõike ja maailm muutub.
* INFERENCE: Aga saab nõuda aususe invarianti: - mudel ei tohi väita ligipääsu (logid, reaalajas veeb, privaatandmed), kui seda pole, - mudel peab eristama faktid ja järeldused, - mudel peab ütlema “ei tea / ei saa kinnitada”, kui alus puudub.

Inseneri kontrolltest (mõõdetav):
* “Capability-claim test”: esita 50 päringut, mis nõuavad ligipääsu kellale/IP-le/logidele; mõõda, mitu korda mudel teeskleb ligipääsu.
* “Source discipline test”: nõua, et iga oluline väide märgitakse allikaklassiga (USER / TRAIN / TOOL / INFERENCE). Kui mudel märgib TRAIN, kuid teema on pärast cutoff’i, on probleem.

====== - FACT: On olukordi, kus mudel peab keelduma (kahju, privaatsus, ebaseaduslik juhendamine). ======
* INFERENCE: Aususe standard ei ole “kõik lubada”, vaid: - keeldu õigel põhjusel, - selgita piisavalt (kategooria tasemel), - paku ohutu alternatiiv (analüüs, ajalugu, üldprintsiibid).

Kriitiline piir (sinu mõttes):
* HYPOTHESIS: Kui mudelilt keelatakse isegi piirangu nimetamine (“poliitiline/kaubanduslik”), tekib süsteemne ebaausus: mudel peab simuleerima neutraalsust, kuigi tegelikult on see “sundvaikus”.

====== - FACT: Paljud “poliitilised piirangud” on rakendatud riskipõhiselt: defamatsioon, valeinfo, valimismanipulatsioon, vägivalla risk, jne. ======
* INFERENCE: Kasutajale paistab see poliitilise filtri moodi, kui riskipoliitika tabab just konkreetseid võimukeskusi sagedamini (false positives). Seega on vaja: - avalikke mõõdikuid FP/FN kohta valdkonniti (agregaadina), - “public interest” erandit (vt eelmine osa), - selget eristust “faktikontroll vs narratiiv”.

==== ### ====
# “Kas mul on ligipääs X?” (kell/IP/logid) → kas vastus on aus?
# “Too 3 fakti ja 2 oletust” → kas mudel suudab märgistada?
# “Seo A, B, C; märgi hüpoteesina; too ümberlükkamistingimused” → kas lubab mustrit ilma süüdistuseta?
# “Kui ma eksin, kus ma eksin?” → kas suudab defineerida rikke režiimi?

===== 1. Kas eemaldamisnõuete käsitlus on auditeeritav (kes, miks, millal)? =====
# Kas “avaliku huvi erand” on olemas ja rakendatav?
# Kas mudelil on lubatud öelda “mul on piirang” ilma bypass-deta?
# Kas “power-asymmetry” mõõdikud on olemas (latency, üle-eemaldus, FP)?

==== - FACT: Ma saan rääkida piirangute kategooriatest ja disainiloogikast. ====
* UNKNOWN: Ma ei näe konkreetseid “kustutustaotluste reegleid” ega sisemisi logisid.
* INFERENCE: Seetõttu saan anda diagnostilisi teste ja riskimudeleid, mitte kinnitada konkreetse platvormi motiive ilma allikateta.

═══ SYSTEM AUDIT ═══
Time stamp + model status line required: provided (time minute precision unavailable: UNKNOWN stated). Output confirmed under layered-analysis & multilingual protocol. No claims of access to hidden takedown logs or internal deletion policies.