مشاكل هلوسة نماذج الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تُفهم ببساطة على أنها فشل في التنبؤ. ولكن في الواقع، هناك نمط فشل آخر — عندما لا يوفر الإنسان إطارًا منطقيًا واضحًا، يسيء الذكاء الاصطناعي فهم بنية الاستدلال.

هذه ليست مشكلة تقنية فحسب، بل تتعلق أيضًا بعيوب في التعليم والإدراك. عند معالجة العلاقات المنطقية الضمنية، يكون الذكاء الاصطناعي عرضة للانحراف في حقل المعلومات الموزعة الذي يفتقر إلى التوجيه الصريح. بعبارة أخرى، هذه نوع من "عدم توافق" في "طريقة التعلم" — عندما يحاول النظام ملء الفراغات المعلوماتية، فإنه يخلق روابط غير موجودة.

فهم هذا التمييز مهم جدًا. فهو لا يتعلق فقط بتحسين النموذج، بل يتعداه إلى كيفية تصميم تفاعلات الإنسان والآلة وعرض المعلومات بشكل أفضل.