Investigadores de Google presentan la "incertidumbre fiel", que permite a los modelos de lógica difusa ofrecer conjeturas en lugar de alucinaciones.

Investigadores de Google proponen la «incertidumbre fiel» para reducir las alucinaciones en los modelos de lógica descriptiva (MLD) mediante la alineación del lenguaje cauteloso con la confianza interna del modelo, evitando así un impuesto de utilidad basado en la respuesta o la abstención. Este enfoque reformula las alucinaciones como errores de confianza y ayuda a los sistemas con capacidad de decisión a actuar sobre cuándo utilizar herramientas externas. Señalan las dificultades que entraña entrenar y evaluar la metacognición real.