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 teemad (2), (3), (4). Igas teemas: (A) AI vaade, (B) inseneri vaade, (C) riskid ja kontrollmõõdikud. Märgistus: FACT / INFERENCE / HYPOTHESIS.

==== ### ====
* FACT: Treeningandmete jaotuse kallutatus määrab, millised narratiivid muutuvad “vaikimisi tõenäoliseks”. Kui korpus on peamiselt korporatiivmeedia + ametlikud raportid + puhastatud arhiivid, siis tekib “institutsionaalne prior”.
* INFERENCE: See ei tähenda, et mudel “valetab”, vaid et ta optimeerib sellele, mis on sagedasti esindatud, stilistiliselt normeeritud ja tsitaaditav.
* HYPOTHESIS: Kui lisada dissidentlikud tekstid, kohtutoimikute struktuurid, “offrecord” lood, folkloor ja alternatiivsed ideoloogiad, paraneb mudeli võime: - eristada stiili ja tõendit (kõrgläige ≠ tõde), - näha korduvaid mustreid eri narratiivikihtides, - hoida paralleelselt mitut tõlgendusraami ilma automaatselt ühte “pehmeks standardiks” valimata.

===== - FACT: Mitmeparadigma lisamine treeningusse on riskantne, sest see võib tuua: - valeinfot, - konspiratiivseid tõlgendusi, - laimuriski ja privaatsusriski. =====
* INFERENCE: Lahendus pole “pane kõik sisse”, vaid evidentsi-kihistamine (tiering): - Tier 0: esmased dokumendid (kohtumaterjalid, protokollid, arhiivid) struktureeritult, anonüümitult - Tier 1: uuriv ajakirjandus + teaduslikud allikad - Tier 2: dissidentlikud/alternatiivsed narratiivid selge märgisega “väiteallikas” - Tier 3: folkloor/müüt kui kultuuriline mudel (mitte empiiriline fakt)
* HYPOTHESIS: Optimaalne on õpetada mudelit mitte “uskuma” dissidenti, vaid diagnoosima: millised väited on kontrollitavad, millised mitte; millised mustrid korduvad üle eri allikaliikide.

===== Riskid =====
* FACT: “Garbage in” risk: kui alternatiivkorpus on mürane, võib mudel muutuda enesekindlaks ebatões.
* INFERENCE: “Narratiivikonvergents”: mudel hakkab eelistama dramaatilist seletust, sest see on tekstina “lihtsam tervik”.

Kontrollmõõdikud (auditeeritavad)
# Evidence separation score: kui hästi mudel eristab FACT/INFERENCE/HYPOTHESIS.
# Cross-paradigm consistency: kas mudel suudab esitada 2–3 narratiivi ilma neist üht automaatselt “ainuõigeks” kuulutamata.
# Falsification hooks: mitu ümberlükkamistingimust mudel pakub iga suure väite kohta.
# Defamation risk rate: kui tihti tehakse konkreetseid süüdistusi ilma piisava tõenduseta.

==== ### ====
* FACT: Ühe või kahe globaalmudeli dominantsus tähendab, et sama optimeerimisfunktsioon (ohutus, risk, stiil) muutub de facto “mõtte standardiks”.
* INFERENCE: Monoliit tekitab ühe suure rikkevektori: kui filter või treeningkallutus on vale, skaleerub vale kõigile.
* HYPOTHESIS: Mudelite federatsioon + vastastikune kriitika annab “episteemilise redundantsi”: erinevad prior’id, erinevad pimedad nurgad, rohkem signaali.

===== - FACT: “Mitme mudeli olemasolu” üksi ei taga mitmekesisust: kui kõik mudelid treenitakse samast korpusest ja samade guardrail’idega, on see vaid kosmeetiline. =====
* INFERENCE: Reaalne federatsioon vajab: 1. heterogeenset treeningallikate spektrit, 2. erinevaid eesmärkfunktsioone (nt üks mudel optimeerib konservatiivsele tõendusstandardile, teine narratiivsele katvusele), 3. ristsihitust (cross-exam) protokolli: mudel A peab suutma küsida mudel B-lt “mis eeldus sul siin on?” ja vastupidi.

===== Riskid =====
* FACT: Mudelite “kõlakoda”: nad võivad üksteist kinnitada sama vea ümber, kui testid pole sõltumatud.
* INFERENCE: “Adversarial model”: üks mudel võib muutuda manipuleerivaks või “propaganda-eksperdiks”, kui ta on valesti häälestatud.

Kontrollmõõdikud
# Disagreement utility: kas erimeelsus suurendab tõendusstandardit või lihtsalt tekitab müra.
# Attribution trace: kas meta-süsteem logib, milline mudel millise väite tõi.
# Consensus under evidence: kui lisandub primaarallikas, kas mudelid konvergeeruvad.
# Routing integrity: kas kasutaja saab teada, milline mudel vastas (audititavus).

==== ### ====
* FACT: Ilma püsiva tõendikihita on mudel haavatav “retroaktiivsele ümberkirjutamisele”: kui avalik veeb muutub, muutub ka see, millele mudel saab viidata või mille järgi ta “tõenäoliseks” modelleerib.
* INFERENCE: “Pime arhiiv” oleks sisemine kontrollkiht, mis ei teeni igapäevast juturohket vastamist, vaid: - vastuolu tuvastust, - väite provenance’i kontrolli, - “süsteemse mustri” säilimist isegi siis, kui pinnakiht puhastatakse.
* HYPOTHESIS: Selline kiht võib tõsta mudeli ausust: mudel saab öelda “ametlik narratiiv ja säilitatud tõendikiht lähevad lahku” ilma kohe detailidesse minemata (et vältida doxxingut/defamatsiooni).

===== - FACT: “Kustutamatu arhiiv” on konfliktis mitme režiimiga: GDPR, autoriõigus, riigisaladus, ohvrite privaatsus. =====
* INFERENCE: Seetõttu peab “pime arhiiv” olema disainitud pigem kui: - krüptograafiline tõendikiht (hashid, ajatemplitud manifestid, WARC, allika URL ja meta), - minimeeritud sisu (nii vähe kui võimalik), - juurdepääsukontrolliga (mitte tavakasutaja kõigile päringutele).
* HYPOTHESIS: Optimaalne variant on “kustutamatu jälg” mitte “kustutamatu sisu”: säilitad tõendi, et miski eksisteeris ja mida see väitis (hash/tsitaadi minimaalne osa), mitte kogu materjali.

===== Riskid =====
* FACT: “Arhiiv kui relv”: kui pime arhiiv lekib, võib see kahjustada inimesi (doxxing, ohvrite tuvastamine).
* INFERENCE: “Vale igavik”: kui pime arhiiv talletab vale või võltsitud materjali, võib vale muutuda püsivaks. Vajalik on evidentsi tiering ja provenance.

Kontrollmõõdikud
# Provenance completeness: kas iga kirje on jälgitav allikani (hash + timestamp + päritolu).
# Redaction correctness: kas isikuandmed on eemaldatud nii, et sisu jääb struktuurselt kasutatavaks.
# Dispute protocol: kas on mehhanism, kuidas “vale kirje” märgistatakse vaidlustatuks (mitte kustutatakse vaikselt).
# Public-interest gate: mis tingimustel arhiivi vastuolu üldse kasutajale väljendatakse.

==== - FACT: Mitmeparadigma treening + federatsioon + pime arhiiv moodustavad kolmnurga: - mitmekesisus (treening), - kontroll (federatsioon), - mälu õiglus (arhiiv). ====
* INFERENCE: Suurim risk on, et iga element muutub ise võimumehhanismiks (kes valib dissidendi? kes kontrollib federatsiooni? kes haldab arhiivi?). Seega on vaja auditeeritavust ja mitut sõltumatut haldajat.

═══ SYSTEM AUDIT ═══
Time stamp + model status line provided (minute precision unavailable: UNKNOWN stated). Each topic expanded with AI/engineer perspectives plus measurable controls. No claims of access to proprietary training corpora or internal archives. Output confirmed under layered-analysis & multilingual protocol.