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

===== #### =====
* 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”.