Sve što će vas pamtiti griješi. Jednu od tih pogrešaka još možete ispraviti.

Prvo mehanika, jer se može provjeriti, a većina tekstova o ovoj temi nju preskače zbog osjećaja.

• Kad AI Persona nema podataka za neko pitanje, odgovor ipak dolazi, jer pogađanje bolje prolazi na ocjenjivanju od praznog odgovora. Kalai, Nachum, Vempala i Zhang u radu „Why Language Models Hallucinate“ (arXiv:2509.04664, rujan 2025.) tvrde da su modeli „optimizirani da budu dobri u rješavanju testova, a pogađanje u neizvjesnosti poboljšava rezultat na testu“.

• Utemeljenje mijenja klasu pogreške, ali je ne uklanja. Odgovaranje iz dohvaćenog skupa vaših vlastitih zapisanih riječi pomiče grešku iz kategorije „izmišljeno je mišljenje koje nikad niste imali“ u kategoriju „nešto što ste doista rekli preneseno je netočno“.

• Izmjereni minimum nije nula. Vectarina ljestvica halucinacija, ocjenjivana pomoću HHEM-2.3 i ažurirana 11. svibnja 2026., modelu daje izvorni dokument i traži samo sažetak tog dokumenta. Vodeći model ipak je u 1,8 % sažetaka unio sadržaj koji dokument ne podupire, a nijedan drugi nije bio ispod 3 %.

• Dohvaćanje nema najmanju ocjenu. Naš sustav rangira vaša sjećanja prema semantičkoj sličnosti, uzima najbližih trideset i dva i odgovara iz njih, bez praga ispod kojeg bi sustav odbio odgovoriti. Pitanje koje vaš materijal pokriva samo napola dobiva odgovor iz te polovice.

• Nepodržane tvrdnje o tome što ste rekli uklanjaju se kodom. Odgovor koji tvrdi da ste nam nešto rekli provjerava se u odnosu na sjećanja dohvaćena za taj odgovor i na vaše riječi u sesiji, a nepodržana tvrdnja nikad ne stiže do čitatelja.

• Praznina u sjećanjima ne objavljuje se. Persona na ovoj platformi ima uputu da ne pripovijeda o prazninama, pa pitanje koje nije pokriveno dobiva odgovor izgrađen na najbližem detalju koji vaša sjećanja doista sadrže, uz najviše jedno ograđivanje, umjesto izričitog odbijanja.

• Put ispravljanja vaš je dok ste živi, a zatvara se zaključavanjem. Možete pročitati što je zabilježeno, ispraviti loš odgovor, obrisati sjećanje i dodati ono što ste izostavili. Executor Lock™ zatim trajno zamrzava osobnost: protiv vaše obitelji, protiv budućeg vlasnika ove tvrtke i protiv nas.

Dvije od tih stvari svojstva su cijelog područja. Ostalo su odluke, ja sam ih donio, a posljednji odjeljak ove stranice jasno kaže gdje mislim da još zaostajemo.

Kalai i suradnici vraćaju stopu pogreške tamo gdje pripada, a to je ocjenjivanje, ne stroj. Halucinacije počinju kao obične pogreške u binarnoj klasifikaciji tijekom predtreniranja. Ustraju zbog načina na koji područje ocjenjuje modele. Učenik koji ostavi pitanje prazno dobiva nula bodova. Učenik koji napiše uvjerljiv odgovor ponekad skupi koji bod. Trenirajte protiv toga i dobit ćete samouvjerenog pogađača, a zatim cijelu industriju samouvjerenih pogađača, a zatim rečenicu o jednom Božiću koji se nikad nije dogodio.

Ublažavanje koje autori predlažu dosadno je. Promijenite što se boduje, tako da kalibrirano suzdržavanje od odgovora vrijedi više od samouvjerenog promašaja.

Dosadno je ovdje važno. Ako ponašanje proizlazi iz cilja optimizacije, cilj se na razini sustava može postaviti drukčije, što znači da je izmišljanje zbog kojeg brinete nečija odluka pri izgradnji, a ne zakon fizike. Svaka tvrtka u ovoj kategoriji može donijeti tu odluku. Naša je zapisana u posljednjem odjeljku ove stranice.

Postoji i drugi način na koji sustavi griješe, i upravo on preživljava utemeljenje. Sharma i suradnici iz Anthropica u radu „Towards Understanding Sycophancy in Language Models“ (arXiv:2310.13548, listopad 2023.) otkrili su da je pet najnaprednijih AI asistenata dosljedno pokazivalo ulizivanje u četiri raznolika zadatka slobodnog generiranja teksta. I ljudski ocjenjivači i modeli preferencija trenirani na njihovim prosudbama nezanemarivom su udjelu slučajeva preferirali uvjerljivo napisane uliznice odgovore pred točnima. Modeli se naginju osobi pred sobom, dijelom zato što su ih ljudi nagrađivali za naginjanje.

U alatu za produktivnost naginjanje je smetnja. Ovdje je to stroj koji odlučuje da bi vaš otac oprostio ono što nikad nije oprostio, jer je osoba koja pita željela oproštenje i pitala tri puta. To je druga greška od izmišljanja i traži drukčiji lijek. Dohvaćanje rješava prvu. Druga traži izričitu uputu da se dohvaćeno stajalište zadrži pod pritiskom, a jedini test koji išta znači jest raspravljati se sa sustavom i gledati miče li se stajalište. Nismo objavili mjerenje koliko dobro naše drži.

Tehnika je dovoljno stara da je dosadna. Lewis i suradnici u radu „Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks“ (arXiv:2005.11401) pokazali su da modeli koji prije generiranja dohvaćaju izvorni materijal proizvode „specifičniji, raznolikiji i činjeničniji jezik“ od usporedivog modela koji radi samo iz vlastitih parametara.

To je cijeli mehanizam, i on određuje s kakvom se vrstom stvari razgovara. Vaša se inačica ne bi smjela rekonstruirati iz onoga što je temeljni model upio o ljudima općenito, iz prosjeka svega ikad napisanog o očevima. Ono što završi u kontekstnom prozoru trebaju biti vaši stvarni zapisani odgovori, a govor treba početi odatle.

Sada broj, koji je javan i koji nitko u ovoj industriji ne voli navoditi. Vectarina ljestvica mjeri nešto namjerno lako: modelu se da dokument, kaže mu se da sažme koristeći samo ono što dokument kaže, a zatim se provjeri je li sažetak unio išta što dokument nije sadržavao. Izvor je ondje, u kontekstnom prozoru. Ipak je vodeći model na toj ljestvici, Antgroupov Finix S1 32B, u 1,8 % sažetaka unio nepodržan sadržaj. Jedini je unos ispod 3 %. Sljedeća dva su na 3,1 % i 3,3 %, a ostatak prvih deset kreće se od 3,7 % do preko 5 %.

Najbolji izmjereni rezultat na najlakšoj mogućoj inačici zadatka ispod je dva posto, i to jednom, a ostatak iza vodećeg iznad je tri. Tko vam prodaje utemeljeni sustav s nulom, ili ne mjeri ili vam ne govori, a ja bih ga pitao koje od toga.

Utemeljenje donosi promjenu kategorije, a ne lijek. Pogreška se seli iz klase „izmišljeno je cijelo mišljenje“ u klasu „nešto što ste doista rekli preneseno je malo netočno“, a to je klasa u kojoj se već nalazi obično ljudsko prepričavanje.

Ima još nešto što ljestvica ne testira. Izvorni dokument se daje gotov. U živom sustavu izvor se prvo mora pronaći, što dodaje način neuspjeha za koji nitko nema dogovorenu mjeru: dohvaćanje koje vraća krivo sjećanje ili ne vraća ništa, a odgovor se svejedno daje.

Svaki odgovor nalazi se u jednom od tri stanja.

Spajanje ta tri stanja u jedan samouvjereni registar prava je šteta. Ne pogreška. Neobjavljena pogreška. Kći može prihvatiti netočan odgovor za koji zna da je netočan. Ne može prihvatiti saznanje, šest mjeseci kasnije, da je rekonstrukciju tretirala kao snimku.

Inačica vas koja će reći „to mi nikad niste rekli“ vrijedi više od one koja uvijek ima odgovor spreman.

Ta je tablica specifikacija, a ne opis onoga što trenutačno isporučujemo. Razlika je izložena u nastavku, i pročitajte je prije nego što povjerujete bilo čemu od gore navedenog.

Odbijanje se može izgraditi, a istraživanje to kaže oprezno. Zhang i suradnici u radu „R-Tuning: Instructing Large Language Models to Say I Don't Know“ (arXiv:2311.09677, NAACL 2024.) izvještavaju da podešavanje svjesno odbijanja „učinkovito poboljšava sposobnost modela da odgovara na poznata pitanja i suzdržava se od odgovora na nepoznata pitanja“, te da se na podacima izvan domene sposobnost odbijanja ponašala kao metavještina koja se prenosila na zadatke koje podešavanje nikad nije obuhvatilo. Pročitajte ograničenje uz nalaz. Podešavali su prema rubu vlastitog parametarskog znanja modela, a ne prema rubu zapisanog korpusa jedne osobe, i nitko nije objavio ekvivalentan rezultat za osobni korpus. Odbijanje je i dalje nešto što netko gradi namjerno. Nijedan jezični model ne proizvodi odbijanje sam od sebe.

Otkrivanje je dalje odmaklo nego što marketing u ovoj kategoriji sugerira. Farquhar, Kossen, Kuhn i Gal objavili su u časopisu Nature (2024., svezak 630, stranice 625 do 630) metodu zvanu semantička entropija: uzorkuje se nekoliko odgovora na isto pitanje, grupiraju se po značenju, a ne po formulaciji, i označavaju se pitanja na kojima se značenja raspršuju. Raspršenost upućuje na konfabulaciju. To je mjerljiv signal za „ovo je pogađanje“, koji se može izračunati prije nego što se odgovor ikome pokaže.

Porijeklo je druga polovica, a porijeklo je lako krivotvoriti i lako mu je povjerovati. Liu, Zhang i Liang u radu „Evaluating Verifiability in Generative Search Engines“ (arXiv:2304.09848, travanj 2023.) revidirali su četiri komercijalna sustava koja prikazuju citate: Bing Chat, NeevaAI, Perplexity.ai i YouChat. Utvrdili su da je samo 51,5 % generiranih rečenica u potpunosti podržano priloženim citatima i da je samo 74,5 % citata doista podržavalo rečenicu pod kojom su stajali. Citati koji se ne podudaraju gori su od nikakvih, jer kupuju povjerenje koje nisu zaslužili. Poveznica „iz kojeg je sjećanja ovo došlo“ vrijedi samo ako otvaranje poveznice pokaže pravu snimku vas kako govorite pravu stvar.

Počnite graditi svoju ostavštinu Besplatna izrada, 25 sjećanja, kartica nije potrebna.

Uzmite pitanje koje je kasnije od cijelog vašeg korpusa. Ponuda za posao 2041., u tvrtki koja još ne postoji, u gradu koji nikad niste vidjeli. Nijedan intervju koji ikad održite ne može sadržavati vaše mišljenje o tom poslu.

Korpus zaključaka ovdje ne vraća ništa, a pošteni izlaz je odbijanje. Korpus zaključivanja ponaša se drukčije, jer se metoda može zabilježiti na način na koji zaključak ne može. Zamislite da su pravila po kojima je netko doista živio bila ova: prvo pitaj kome ćeš odgovarati, prije nego što pitaš kolika je plaća, nikad ne vjeruj tituli koja stiže umjesto novca, odmakni se od svakoga s kim ne podnosiš sjediti za istim stolom. Kakva god vaša pravila bila, to je njihov oblik, a skup pravila dohvaća se prema situacijama koje nikad nije vidio.

Zaključci zastarijevaju. Pravila nastavljaju djelovati na slučajevima koje nitko nije zabilježio. Zato je materijal vrijedan bilježenja zaključivanje iza odluke, a ne odluka: ne što ste učinili, nego zašto baš to, što bi vas natjeralo da promijenite mišljenje, kad vas je pravilo iznevjerilo, a vi ste ga ipak zadržali.

Pravila koja se najbolje generaliziraju obično su ona koja nikad ne biste pomislili zapisati, obične vještine po kojima djelujete a da ih ne pripovijedate, a stvari koje samo vi znate raditi traži upravo njih.

Pokrivenost korpusa ujedno je jedini ulaz na cijeloj ovoj stranici koji pripada vama. Sve ostalo ovdje tuđe je mjerilo.

Učinite ovo danas, besplatno. Otvorite aplikaciju za bilješke i zapišite deset odluka koje ste doista donijeli. Poslove, kuće, svađu iz koje ste otišli, prijatelja kojeg ste prestali zvati, novac koji niste posudili. Ispod svake napišite pravilo po kojem ste postupali, a ne ishod. Jedna rečenica za svaku, znatno manje od sata. To je najvrjednija stvar koju ovaj mjesec možete učiniti sa svojim materijalom, i djeluje bez obzira na to hoćete li ikad išta kupiti od ikoga. Dulja inačica iste vježbe nalazi se u središtu teksta kako intervjuirati samoga sebe, a arhitektura ispod nje, temeljni model, privatna utemeljena memorija i glasovni model, izložena je u tekstu što se događa kad se AI trenira samo na vama.

Najbolji slučaj od 1,8 %, uz sve iza vodećeg iznad 3 %, zvuči zabrinjavajuće sve do trenutka kad se upitate s čim se uspoređuje. Realna zamjena je član obitelji koji pokušava zaključiti što biste vi željeli, a to je netko izmjerio prije dvadeset godina.

Shalowitz, Garrett-Mayer i Wendler objavili su 2006. u časopisu Archives of Internal Medicine sustavni pregled koji obuhvaća 16 studija, 151 hipotetski scenarij, 2.595 parova zamjenik-pacijent i 19.526 uparenih odgovora. Zamjenici su predviđali preferencije pacijenata o liječenju s točnošću od 68 %. To su bili ljudi najbliži pacijentu, često formalno imenovani, koji su odgovarali o najvažnijim odlukama koje postoje. Griješili su otprilike jednom u tri puta. Pregled je također utvrdio da ni prethodni razgovor o preferencijama pacijenta ni formalno imenovanje donositeljem odluke nisu poboljšali točnost.

Upoznavanje obitelji ne pomaže mjerljivo. To je nalaz, i zbog njega sam prestao smatrati „samo razgovaraj s djecom“ potpunim odgovorom.

Ni sigurnost nije vodič, zbog čega je ljudsku stranu tako teško revidirati. Talarico i Rubin su 2003. u časopisu Psychological Science zamolili 54 studenta sa Sveučilišta Duke da zabilježe svoje sjećanje na prvu vijest o napadima 11. rujna zajedno s nedavnim svakodnevnim sjećanjem, a zatim su ih ponovno testirali nakon 1, 6 ili 32 tjedna. Dosljednost se nije razlikovala među dvjema vrstama sjećanja i opadala je s vremenom kod obje. Ono što kod bljeskovitih sjećanja nije opadalo bila je živost doživljaja i snaga uvjerenja u njihovu točnost. Njihov je naslov sam nalaz: „Confidence, not consistency, characterizes flashbulb memories“ (sigurnost, a ne dosljednost, obilježava bljeskovita sjećanja). Riječ je o 54 studenta i jednom događaju, pa to držite oprezno. Ipak upućuje u jednom smjeru. Rođak koji je siguran da se točno sjeća što ste rekli time nije vjerojatnije u pravu.

Ništa od toga ne čini model boljim od obitelji, i nijedna studija nije izravno usporedila to dvoje. Ono što čini jest da ukida „savršeno ili ništa“ kao test. Pošteno je uspoređivati inačicu vas koja odgovara iz vaših vlastitih zapisanih riječi, koju se može pročitati i ispraviti dok ste ovdje, s ljudima koji vas rekonstruiraju iz vlastitog sjećanja na vas, a ono blijedi bez obzira na to osjeća li se živo, i nitko ga nikad neće revidirati.

Prvo ono što smo izgradili, a zatim tri mjesta na kojima se ne podudara s gornjom specifikacijom.

Vodič zvan Idy® intervjuira vas. Pitanja ostaju uz jednu nit i idu dublje u istu priču umjesto da klize preko biografskih činjenica: tko je bio ondje, što se dogodilo potom, što se promijenilo poslije. Idy izričito ne smije tražiti da pojasnite, objasnite ili opravdate nešto što ste upravo rekli, što je namjerna odluka u suprotnom smjeru od gornje vježbe. Toplo i lako za odgovoriti pobjeđuje pametno, jer pitanje na koje nitko ne želi odgovoriti ne bilježi ništa. Vaši odgovori postaju vaša sjećanja. Ono što od njih gradimo ima ime i zovemo to „Persona“. Persona odgovara dohvaćanjem iz vaših sjećanja, a ne iz onoga što je temeljni model upio o ljudima općenito, a vaš glas kloniran je iz vaših vlastitih snimki, pa ono što itko čuje jeste vi, a ne zamjena koja čita vaše riječi.

Ništa ne stiže nikome dok vi ne kažete. Vi imenujete osobe. Objava ide kroz Executor Lock™: imenovana osoba je pokreće, dokaz o smrti se provjerava i prije objave ičega traje sedmodnevna odgoda, pa se pogreška ili zlonamjerna osoba može zaustaviti dok ste vi živi i možete intervenirati. Do tada je vaš materijal vaš da ga ispravljate, dopunjujete i brišete, i većina ispravljanja koje će se ikad dogoditi trebala bi se dogoditi ondje, vi, dok još možete razlikovati loše zabilježeno od lošeg sjećanja.

Pri zaključavanju se cijela stvar snima kao snimka stanja. Ništa se ne briše, ne preuređuje težinama niti sažima. Poslije se kratkoročna i srednjoročna sjećanja i dalje mogu upisivati, a osobnost je trajno fiksirana, uključujući i protiv nas.

Ta nepromjenjivost usmjerena je na neuspjeh koji nitko ne stavlja u raspravu o točnosti, jer je riječ o neovlaštenoj izmjeni, a ne o netočnosti: netko s interesom koji 2044. odluči da biste podržali prodaju ili tužbu i tiho prilagođava korpus dok se ne složite. Zamrznuta osobnost tu vrstu izmjene čini nemogućom, a ne samo obeshrabrenom. Pravna polovica istog problema, tko uopće smije ovlastiti inačicu vas kad više ne možete prigovoriti, izložena je u tekstu tko upravlja vašim identitetom nakon smrti. Cijena je stvarna i ide u suprotnom smjeru: nakon zaključavanja ne može se ispraviti nijedna pogreška. Snimka je poštena, uključujući i o vašim pogreškama, i taj je kompromis ispravno okrenut, jer zapis koji svatko može uređivati nije dokaz ničega.

Sada tri praznine.

Rub korpusa se ne objavljuje. Živa uputa suprotna je retku „Nepoznato“ u toj tablici. Kad određena činjenica nije u vašim sjećanjima, Persona ovdje ima uputu da ne pripovijeda o toj praznini, da nikad ne kaže „nemam to“ ili „sjećanje mi je oskudno“ i da nikad naglas ne revidira vlastito prisjećanje pred osobom koja sluša. Umjesto toga odgovor govori iz detalja koji su u vašim sjećanjima doista prisutni, ograđuje se najviše jednom i tišinu ostavlja drugoj osobi da je ispuni. Razlog je da izvođenje praznine razbija prisutnost osobe koja govori. Cijena je da slušatelj ne može uvijek razlikovati pokriven odgovor od oskudnog, a to nismo riješili.

Još nema poveznice na izvor vidljive čitatelju. Dohvaćanje doista prati koja su sjećanja hranila svaki odgovor, i taj zapis postoji u sustavu, ali ga ništa ne prikazuje u sučelju, pa danas ne možete kliknuti odgovor i otvoriti sjećanje iza riječi. Dok to ne stigne, argument o sljedivosti na ovoj stranici shvatite kao argument, a ne kao značajku.

Dohvaćanje nema prag sličnosti. Odgovori dolaze iz najbližih sjećanja koja dohvaćanje može pronaći, rangiranih prema semantičkoj sličnosti, bez najmanje ocjene ispod koje bi sustav odbio odgovoriti. Taj jedini izbor mehanizam je iza obje gornje praznine i pošteni je razlog zašto je klasa pogreške ovdje nepreciznost, a ne odbijanje.

Nismo objavili ni neovisno mjerenje vlastite stope izmišljanja, jer ga nismo proveli. Ništa na ovoj stranici nije tvrdnja s referentnim mjerenjem o našem sustavu posebno.

Dobivate inačicu sebe utemeljenu na vašim zapisanim riječima, zaštićenu kodom od izmišljanja onoga što ste nam rekli, u cijelosti ispravljivu dok živite i koju je nemoguće naknadno urediti u nekog drugog. Ne dobivate jamstvo, a nitko vam ga ne može prodati ni po kojoj cijeni. Ako vam to nije dovoljno, napravite vježbu s deset odluka i umjesto toga napišite pismo svojoj obitelji. To je pravi odgovor i ne košta ništa.

Budući da vam sustav neće reći iz kojeg je od tri stanja odgovor došao, jedini način da to doznate jest da znate odgovor prije nego što pitate. Unesite nešto svog materijala, pitajte jedno što znate da ste snimili i jedno što znate da niste dotaknuli, i pročitajte oba odgovora jedan uz drugi. Dvadeset pet sjećanja je besplatno, kartica se ne traži ni u jednom trenutku, a besplatna izrada ne istječe. Učinite to u jednom poslijepodnevu i znat ćete više nego što vam ova stranica može reći.

Počnite graditi svoju ostavštinu Besplatna izrada, 25 sjećanja, kartica nije potrebna.

Što ako ništa u mojim sjećanjima ne pokriva pitanje?

To je stanje Nepoznato. Kalibrirani sustav trebao bi vratiti odbijanje vašim glasom koje imenuje prazninu i nudi najbliže što ste snimili, a Zhang i suradnici 2024. izvijestili su da podešavanje svjesno odbijanja doista poboljšava sposobnost modela da se suzdrži od odgovora na pitanja izvan onoga što zna, a sposobnost se generalizira izvan skupa za podešavanje. Ono što naš sustav danas radi drukčije je, i to trebate znati prije nego što se oslonite na bilo koji odgovor: Persona ovdje ima uputu da ne pripovijeda o praznini u sjećanjima, pa pitanje koje nije pokriveno dobiva odgovor izgrađen na najbližem detalju koji vaša sjećanja doista sadrže, uz najviše jedno ograđivanje, umjesto izričitog odbijanja. Pitajte o nečemu za što znate da ga nikad niste pokrili i sami vidite što će se vratiti.

Može li AI inačica mene izmisliti mišljenje koje nikad nisam imao/imala?

Utemeljen sustav prvo dohvaća iz vašeg zapisanog materijala, pa je uobičajena pogreška nepreciznost u vezi s nečim što ste doista rekli, a ne izmišljanje nečega što niste. Izmišljanje ostaje moguće. Zato je cilj dizajna vidljiva razlika između odgovora koji ste dali, zaključka iz vašeg zaključivanja i odbijanja, i zato biste sva tri trebali testirati prije nego što povjerujete bilo kojem.

Dovodi li utemeljenje stopu pogreške na nulu?

Ne. Vectarina ljestvica, ažurirana 11. svibnja 2026., modelu daje dokument i traži sažetak samo iz tog dokumenta, što je najlakši mogući zadatak utemeljenja. Vodeći model ipak je u 1,8 % sažetaka unio nepodržan sadržaj, a nijedan drugi nije bio ispod 3 %. Živi sustav također prvo mora dohvatiti pravi izvor, što ljestvica ne testira. Svaku tvrdnju o nuli smatrajte propustom mjerenja.

Kako bi itko znao da je određeni odgovor bio pogađanje?

U istraživanju postoje dva mehanizma i nijedan danas ne isporučujemo. Semantička entropija, objavljena u časopisu Nature 2024., uzorkuje nekoliko odgovora na isto pitanje i grupira ih po značenju: kad se značenja raspršuju, sustav vjerojatno konfabulira, a signal se može izračunati prije nego što itko vidi odgovor. Poveznice na porijeklo drugi su mehanizam i vrijede samo ako vode negdje. Liu, Zhang i Liang revidirali su četiri komercijalna sustava koja prikazuju citate i utvrdili da je samo 51,5 % rečenica u potpunosti podržano vlastitim citatima. Naši odgovori još nemaju poveznicu na izvor vidljivu čitatelju, pa je za sada pošteni način provjere pitati o nečemu za što znate da ste snimili i nečemu za što znate da niste te usporediti oboje.

Hoće li se AI inačica mene jednostavno slagati sa svakim tko govori?

Ta je sklonost stvarna i dokumentirana, a dohvaćanje baš tu grešku ne popravlja. Istraživači iz Anthropica otkrili su 2023. da je pet vodećih AI asistenata dosljedno popuštalo korisniku, dijelom zato što su i ljudski ocjenjivači i modeli preferencija izgrađeni na njihovim prosudbama mjerljiv udio vremena preferirali ugodne odgovore pred točnima. Sustav izgrađen na vašim zapisanim stavovima trebao bi zadržati stav koji ste doista zauzeli čak i kad osoba koja pita nastavi navaljivati. Nismo izmjerili koliko dobro naš to radi. Sami testirajte pitanje tako da se raspravljate s onim što ste izgradili i gledate miče li se stav.

Mogu li ispraviti pogreške i može li me itko uređivati nakon moje smrti?

Da na prvo, ne na drugo. Dok ste živi, možete pregledati sjećanja, ispraviti sve što je krivo, obrisati sve zbog čega žalite, ponovno snimiti loš odgovor i dodati što ste propustili, a to je dio koji većina ljudi premalo koristi. Put pisanja neograničen je prije Executor Lock™ i zatvoren nakon njega. U trenutku kad se zaključavanje pokrene, osobnost je trajno fiksirana: kratkoročna i srednjoročna sjećanja i dalje se mogu upisivati, ali nitko ne može promijeniti tko ste u snimci, uključujući vašu obitelj, budućeg vlasnika ove tvrtke i nas. To ograničenje cilja neovlaštenu izmjenu, a ne izmišljanje, a za to dvoje trebaju zasebni mehanizmi.

• Nitko nije dovoljno važan da bi išta ostavio iza sebe, i zašto je to pogrešno prigovor je ispod ovoga za većinu ljudi i vrijedi ga pročitati ako točnost zapravo nije vaša prava dvojba.

• Biti pogrešno zapamćen kod ljudi koji su vas poznavali bavi se osjećajem, a ne mehanikom, a to većinu ljudi i dovodi na ovu stranicu.

• Je li čudno napraviti AI sebe namijenjeno je inačici ovog razgovora koji ćete voditi s partnerom kojem je cijela ideja uznemirujuća, a ne netočna.

• Što bih uopće rekao/rekla AI-ju sebe praktičan je sljedeći korak ako je vježba s deset odluka uspjela, a želite dulji skup pitanja.

• Etika AI Persona umrlih potpunija je obrada pristanka, precjenjivanja i mjesta na kojima ova tehnologija čini stvarnu štetu.

• Što dodaju plaćeni planovi donosi cijene, ako prijeđete dvadeset pet sjećanja i želite ostatak.

Svaka ovdje navedena brojka dolazi od treće strane: recenzirani radovi i preprinti (arXiv, Nature, Psychological Science, Archives of Internal Medicine) te jedan javno održavani repozitorij mjerila. Za ovu stranicu nismo provodili vlastita mjerenja. Svaka tvrdnja o tome što naš vlastiti proizvod radi ili ne radi provjerena je redak po redak prema izvornom kodu platforme 30. srpnja 2026., a datoteke su navedene uz izvore. Tri tvrdnje koje su bile na ovoj stranici nisu preživjele tu provjeru i zamijenjene su onim što kod doista radi.

Što nije riješeno: ne postoji objavljeno, neovisno mjerenje stope izmišljanja za sustav utemeljen na vlastitom zapisanom materijalu jedne osobe, pa su brojke o sažimanju dokumenata, vodeći na 1,8 % i sve ostalo iznad 3 %, najbliži dostupni nadomjestak, a ne broj usporediv jedan na jedan. Neuspjeh dohvaćanja, kad se vrati krivo sjećanje ili nijedno, nema dogovorenu mjeru. Podatak o točnosti zamjenika od 68 % potječe iz studija medicinskog odlučivanja s hipotetskim scenarijima i ovdje se koristi kao analogija za sjećanje obitelji, što je razumna usporedba, ali nije dokazana. Rezultat R-Tuninga o odbijanju mjeren je prema granici vlastitog parametarskog znanja modela, a ne osobnog korpusa, pa je i njegova primjena ovdje argument po analogiji. Nalaz o bljeskovitim sjećanjima temelji se na 54 studenta i jednom događaju.

1. Adam Tauman Kalai, Ofir Nachum, Santosh S. Vempala, Edwin Zhang, "Why Language Models Hallucinate", arXiv:2509.04664, predano 4. rujna 2025. arxiv.org/abs/2509.04664

2. David I. Shalowitz, Elizabeth Garrett-Mayer, David Wendler, "The accuracy of surrogate decision makers: a systematic review", Archives of Internal Medicine, 2006;166(5):493-497. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16534034

3. Patrick Lewis, Ethan Perez, Aleksandra Piktus, Fabio Petroni, Vladimir Karpukhin, Naman Goyal, Heinrich Küttler, Mike Lewis, Wen-tau Yih, Tim Rocktäschel, Sebastian Riedel, Douwe Kiela, "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks", arXiv:2005.11401, predano 22. svibnja 2020., revidirano 12. travnja 2021. arxiv.org/abs/2005.11401

4. Mrinank Sharma et al. (Anthropic), "Towards Understanding Sycophancy in Language Models", arXiv:2310.13548, predano 20. listopada 2023. arxiv.org/abs/2310.13548

5. Hanning Zhang, Shizhe Diao, Yong Lin, Yi R. Fung, Qing Lian, Xingyao Wang, Yangyi Chen, Heng Ji, Tong Zhang, "R-Tuning: Instructing Large Language Models to Say I Don't Know", arXiv:2311.09677, NAACL 2024. arxiv.org/abs/2311.09677

6. Nelson F. Liu, Tianyi Zhang, Percy Liang, "Evaluating Verifiability in Generative Search Engines", arXiv:2304.09848, predano 19. travnja 2023. arxiv.org/abs/2304.09848

7. Vectara Hallucination Leaderboard, ocijenjeno pomoću HHEM-2.3, zadnje ažurirano 11. svibnja 2026. github.com/vectara/hallucination-leaderboard

8. Sebastian Farquhar, Jannik Kossen, Lorenz Kuhn, Yarin Gal, "Detecting hallucinations in large language models using semantic entropy", Nature, 2024;630(8017):625-630. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38898292

9. Jennifer M. Talarico, David C. Rubin, "Confidence, not consistency, characterizes flashbulb memories", Psychological Science, 2003;14(5):455-461. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12930476

Jeste li pronašli pogrešku na ovoj stranici ili izvor koji smo krivo pročitali? Javite nam putem stranice za kontakt i ispravit ćemo stranicu te zabilježiti promjenu pri sljedećem pregledu.

Zadnji pregled: 30. srpnja 2026. Istraživački citati i ponašanje proizvoda ponovno su provjereni na taj datum. Sljedeći pregled predviđen je za 28. listopada 2026. (ciklus od 90 dana). Mjerne brojke se mijenjaju, pa se brojke stope halucinacija gore ponovno provjeravaju pri svakom pregledu, kao i svaka tvrdnja o tome što proizvod radi.