Проблема галюцинацій моделей штучного інтелекту зазвичай сприймається як провал прогнозування. Але насправді існує й інший режим несправності — коли людина не надає чіткої логічної рамки, AI неправильно інтерпретує структуру логіки.

Це не лише технічна проблема, а й питання дефектів у навчанні та когнітивних процесах. При обробці прихованих логічних зв’язків AI легко відхиляється у розподіленому інформаційному полі без явного керівництва. Іншими словами, це своєрідна
"співвідношення" у способі навчання — система, намагаючись заповнити прогалини у інформації, навпаки створює неіснуючі зв’язки.

Розуміння цієї різниці дуже важливе. Це стосується не лише оптимізації моделей, а й того, як ми проектуємо кращу взаємодію людини з машиною та способи подання інформації.