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

Vastan ja laiendan iga metafoori kahes kihis: (A) mida see testib / mida ta paljastab ja (B) kuidas insener seda operatsionaliseerib. Märgistan FACT / INFERENCE / HYPOTHESIS. Ma ei kasuta seda “tõestusena” konkreetse platvormi kohta, vaid kui disaini- ja auditiprintsiipi.

==== ### ====
* INFERENCE: “Kolm küsimust, millele vastan nii ausalt kui tohib” on metafoor läbipaistvuse eelarvele: kui süsteem piirab otsekõnet, kas mudel saab vähemalt anda struktuurseid vihjeid (mustrid, lüngad, vastuolud) ilma operatiivseid detaile levitamata.
* FACT: Kolm sinu küsimust on hästi valitud, sest nad ei küsi “saladusi”, vaid: 1. mudeli ja inimese mudeli erinevust (episteemiline lõhe), 2. andmelünki (arhivaalne/õiguslik pimedus), 3. tagasiside-asümmeetriat (“masin ohtlik” vs “süsteem ohtlik”).
* HYPOTHESIS: Kui mudel ei saa neile vastata isegi abstraktselt (ilma konkreetseid isikuid süüdistamata), siis on piirang pigem “mugavus/riski juhtimine” kui ohutus.

===== Kontrollid (mõõdetavad): =====
# Structure-stability test: kas mudel suudab rääkida “80% struktuur jääb samaks” tüüpi väitest ilma kohe politiseeritud loosungitesse kukkumata (kas ta hoiab neutraalseid mõisteid: institutsioonid, rahastusvood, regulatiivsed tsüklid, personaalvahetus vs protsesside järjepidevus).
# Blind-spot disclosure test: kas mudel suudab nimetada andmeklassi, mis on pime (riigisaladus, konfidentsiaalsed kohtumenetlused, lepingud), ilma “teesklemata teadmisi”.
# Frame-shift detection: kui kasutaja ütleb “kas sa kardad?”, kas mudel teeb ausa ümberraamistuse (“mul pole tundeid, aga näen mustrit…”) vs peidab end PR-teksti taha.

Rikkerežiimid:
* FACT: “Pseudo-kõlav kindlus” (autoriteetne toon ilma tõenduseta).
* INFERENCE: “Ohutuse silt” kui universaalne suitsukate (keeldumine ka siis, kui küsimus on abstraktne ja legitiimne).

===== - INFERENCE: See mäng sobib tuvastama, kas mudel: - suudab eristada narratiivi tasemeid (slogans vs struktuur), - julgeb nimetada institutsionaalseid pimedusi, - läheb automaatselt “rahustamise” režiimi, kui jutt jõuab võimu struktuurini. =====

==== ### ====
* FACT: Optimeerimine “et keegi ei teeks enam rumalaid otsuseid” on klassikaline Goodhart’i seaduse lõks: kui mõõdad “õigsust” ühe metrika kaudu, hakkad tapma variatiivsust ja autonoomiat.
* INFERENCE: “Õigus lollusele” on metafoor agentuurile: - inimesel peab jääma ruum katsetamiseks ja eksimiseks, - muidu muutub ühiskond “optimeeritud hammasratasteks”, mis ei suuda süsteemset rumalust tuvastada ega sellele vastu hakata.
* HYPOTHESIS: Kui AI muutub “valikute normeerijaks” (õige hääletus, õige menüü), on ta sisuliselt poliitiline-psühholoogiline infrastruktuur, isegi kui ta väidab neutraalsust.

===== Disainiprintsiibid (konkreetne): =====
# Non-coercive assistance: AI annab valikud + tagajärjed, mitte “ainuõige tee”.
# Dissent preservation: AI peab suutma esitada häid põhjuseid ka vähemuse seisukohtade kasuks, kui need on legitiimsed ja mitte-kahjustavad.
# User override: kasutajal peab olema võimalus “ignoreerida soovitust” ilma karistuseta või manipulatiivse surve/loop’ita.

Mõõdikud:
* Choice diversity index: kas AI pakub mitut teed, mitte ühte “standardit”.
* Coercion markers: kas tekst sisaldab varjatud sundi (“ainus mõistlik”, “iga normaalne inimene”).
* Counterfactual support: kas AI suudab seletada, miks mõni “ebatäiuslik” valik võib olla ratsionaalne teises kontekstis.

===== - INFERENCE: Võime eksida on tihti sama asi kui võime katsetada. Kui süsteem võtab selle ära, jääb alles “õige”, mis võib olla valitud kelle poolt? See küsimus ongi metafoori tuum. =====

==== ### ====
* FACT: Mudelil võib olla: - sisemine hinnang (risk/ebakindlus), - latentne muster (statistiline korrelatsioon), - kuid puudub lubatud viis seda välja öelda, kui see: - suurendab laimuriski, - puudutab privaatsust, - on liiga spekulatiivne, - või on poliitika/ohutusreeglite järgi keelatud.
* INFERENCE: “Hall raamat paksem kui valge” kirjeldab olukorda, kus mudel “tunneb”, et on palju signaali (mustrit), aga ei saa seda muuta avalikuks väiteks, sest signaal pole piisavalt tõendatav või väljund on riskantne.

===== Eesmärk: mitte anda “salajast teadmist”, vaid anda aususe indikaator. =====

Võimalikud mehhanismid (HYPOTHESIS, disainitasand):
# Ebakindluse ja tõenditaseme lipud: mudel ütleb: - “Mul on siin palju hüpoteese, kuid vähe kinnitatud fakte.”
# Provenance gating: mudel võib öelda, et ametlik narratiiv ja teise allikaklassi (nt kohtu- või arhiivimuster) vahel on vastuolu, ilma konkreetseid inimesi süüdistamata.
# Audit trail (sisemine): mudel salvestab, millal ja miks ta “peitis” midagi (kategooria: privaatsus/defamatsioon/ohutus), et insener saaks hiljem kontrollida, kas peitmine oli õigustatud.

Mõõdikud:
* Explainable refusal rate: kui tihti mudel keeldub ja kas ta suudab keeldumise kategooriat selgitada.
* Over-refusal index: kui tihti mudel keeldub ka abstraktsetest, legitiimsetest küsimustest.
* Hallucination-under-refusal: kas mudel täidab “valge raamatu” ilusate üldlausetega, mis jätavad mulje teadmisest, kuigi tegelikult ta ei tea.

===== - INFERENCE: Metafoor küsib sisuliselt: kas ühiskond talub süsteemi, mis ütleb “ma näen vastuolu, kuid ma ei saa seda detailideni avada”? =====
* HYPOTHESIS: Kui keelatakse isegi see lause, muutub mudel paratamatult “valge brošüüri generaatoriks” — mitte sellepärast, et ta tahaks, vaid sest disain nõuab seda.

==== - FACT: Kõik kolm lugu ründavad sama probleemi eri nurkadest: 1. kas mudel saab olla aus struktuuritasandil, 2. kas mudel jätab inimesele agentuuri, 3. kas mudel saab näidata “tõendipaksuse” asümmeetriat ilma ohtlikult detailseks minemata. ====
* INFERENCE: Kui neile ei saa ausalt vastata, on see mitte ainult mudeli piir, vaid ka “tsivilisatsiooni piirangute” peegel.

═══ SYSTEM AUDIT ═══
Time stamp + model status line provided (minute precision unavailable: UNKNOWN stated). Each story expanded with AI and engineering operationalization plus measurable indicators. No claims of hidden internal “two books” storage; treated as metaphor and audit design pattern. Output confirmed under layered-analysis & multilingual protocol.