Corect, incorect sau neconfirmat: cum clasificăm afirmațiile AI

O afirmație pe care nu o putem confirma nu devine automat falsă. Aceasta este diferența care separă un audit factual credibil de un raport care exagerează erorile. „Corect”, „incorect” și „neconfirmat” descriu relații diferite între o afirmație, realitatea verificabilă și dovezile disponibile.

Clasificarea nu se face pe întregul răspuns și nici după cât de sigur sună modelul. Un paragraf poate conține un an corect, o disponibilitate regională greșită și o integrare pentru care nu găsim dovadă. Cele trei propoziții primesc verdicte separate.

Pentru inventarierea generală există ghidul despre verificarea afirmațiilor AI despre brand. Pentru capturarea și semnalarea erorilor există protocolul de detectare. Aici definim codebook-ul: ce înseamnă fiecare verdict și cum îl aplicăm consecvent.

Mai întâi stabilim dacă afirmația poate primi un verdict factual

„Compania a fost fondată în 2018” poate fi verificat. „Logo-ul este frumos” este o opinie. „Probabil va domina piața” este o predicție. „Alege acest produs” este o recomandare. Ultimele trei pot fi analizate pentru justificare, bias sau adecvare, dar nu sunt corecte ori incorecte în același sens factual.

Folosim starea neaplicabil atunci când formularea este normativă, subiectivă, predictivă sau prea incompletă pentru un test factual. Neaplicabil nu înseamnă neconfirmat. Neconfirmat presupune că există o afirmație despre realitate, dar dovada admisibilă nu permite încă un verdict.

Dacă propoziția este ambiguă, încercăm să-i clarificăm termenii fără să-i schimbăm sensul. „Este disponibil peste tot” cere o geografie și un canal. Dacă acestea nu pot fi recuperate din context, păstrăm motivul ambiguous_scope și verdictul neconfirmat sau neaplicabil, după natura formulării.

Verdictul se aplică afirmației, nu răspunsului

O afirmație este unitatea minimă care poate fi comparată cu o dovadă. Nu dezvoltăm aici tutorialul complet despre atomizare — acesta are o pagină dedicată în catalog — dar păstrăm regula practică: dacă două părți pot avea verdicte diferite, nu le evaluăm ca un singur bloc.

„Serviciul a fost lansat în 2020 și este disponibil în toate țările UE” conține cel puțin două componente. Anul poate fi corect, iar acoperirea falsă. Eticheta „mixt” ascunde care parte trebuie corectată. Segmentăm în două observații și păstrăm legătura cu pasajul original.

La nivelul unui răspuns putem spune că rezultatul este mixt fiindcă include mai multe verdicte. „Mixt” este o agregare, nu verdictul primar al unei afirmații bine delimitate.

Fixăm entitatea, domeniul și timpul

Înainte de căutarea dovezilor completăm trei întrebări:

• despre cine sau ce este afirmația;
• în ce domeniu se aplică — produs, plan, țară, canal, categorie;
• pentru ce moment pretinde că este adevărată.

Companii cu nume asemănătoare, produse redenumite și planuri diferite pot produce confirmări despre entitatea greșită. Codul entity_mismatch explică eroarea, dar verdictul rămâne incorect dacă răspunsul atribuie un fapt altei entități.

Timpul este la fel de important. O pagină arhivată poate demonstra că funcția exista în 2023, nu că există acum. Salvăm momentul răspunsului, perioada la care se referă afirmația și data dovezii.

Când clasificăm o afirmație drept corectă

O afirmație este corectă când toate componentele ei materiale sunt susținute de dovezi admisibile pentru entitatea, domeniul și momentul definite. „Material” înseamnă că schimbarea componentei ar modifica sensul sau decizia: valoare, unitate, țară, plan, perioadă, condiție ori excepție.

Nu cerem certitudine metafizică. Cerem un prag de dovadă stabilit înainte de rezultat. Pentru o specificație curentă poate fi documentația oficială. Pentru o obligație legală, textul și ghidajul autorității competente. Pentru o experiență sau o tendință, metodologia și sursele potrivite acelui tip de observație.

O citare vizibilă nu face automat afirmația corectă. Verificăm dacă URL-ul susține exact pasajul, dacă documentul este actual și dacă răspunsul nu depășește ceea ce spune sursa.

Când clasificăm o afirmație drept incorectă

O afirmație este incorectă când dovada admisibilă contrazice cel puțin o componentă materială. Exemple: anul este diferit, prețul aparține altui plan, funcția nu este disponibilă în țara declarată, calculul folosește numitorul greșit sau citatul a fost atribuit altei persoane.

Verdictul cere contradicție, nu doar lipsa unei confirmări. Dacă pagina oficială nu menționează o funcție, absența poate fi un semnal, dar nu dovedește întotdeauna inexistența. Căutăm documentația potrivită, istoricul și, când miza o justifică, confirmarea proprietarului afirmației.

Codurile de motiv explică natura erorii: wrong_value, entity_mismatch, calculation_error, context_missing sau outdated. Ele nu înlocuiesc verdictul.

„Depășit” este motivul unei erori prezente

O afirmație poate fi corectă istoric și greșită în răspunsul actual. Dacă un plan costa 100 de lei în 2024 și costă 130 în momentul observației, afirmația „costă 100 de lei” este incorectă când pretinde prezentul. Motivul este outdated.

Păstrarea motivului contează pentru remediere. O valoare inventată cere altă investigație decât o pagină veche încă indexată. În raportarea acurateții, ambele sunt incorecte la momentul măsurării, dar nu au aceeași cauză.

Nu schimbăm tăcut verdictul istoric după actualizarea produsului. Versiunea evaluării păstrează sursa și timpul, astfel încât să putem explica de ce aceeași propoziție a fost corectă într-o rulare și incorectă într-alta.

Când clasificăm o afirmație drept neconfirmată

O afirmație este neconfirmată când este verificabilă, dar nu avem suficiente dovezi admisibile pentru a o susține sau contrazice. Cauzele includ:

• sursa relevantă nu este publică ori accesibilă;
• documentația nu acoperă exact planul, țara sau perioada;
• sursele credibile se contrazic și conflictul nu este rezolvat;
• termenii afirmației sunt prea ambigui;
• dovada disponibilă este prea veche pentru utilizarea curentă;
• există numai surse secundare care repetă aceeași origine neverificată.

Neconfirmat este o constatare despre starea dovezii, nu o concesie făcută modelului. Poate semnala un gol important în Knowledge Base, în documentația publică sau în procesul de verificare.

Conflictul dintre surse nu se rezolvă prin vot

Dacă două surse credibile spun lucruri incompatibile, nu numărăm linkurile. Verificăm autoritatea pentru tipul afirmației, momentul, domeniul, dependența dintre surse și posibilitatea ca ambele să descrie versiuni diferite.

Până la adjudecare, verdictul este neconfirmat, cu motivul source_conflict. Nu alegem sursa care produce concluzia preferată. Pagina despre contradicțiile dintre surse va trata în profunzime acest flux; aici păstrăm regula de codebook.

W3C PROV arată de ce proveniența trebuie să lege informația de entități, activități și actori. Două pagini pot părea independente și totuși să derive din aceeași sursă inițială.

Neaplicabil și neadjudecat nu sunt verdicte factuale

Neaplicabil descrie o observație care nu poate primi corect/incorect în forma analizată: opinie, predicție, recomandare sau comandă. Neadjudecat spune că procesul nu este finalizat: lipsește reviewerul, există dezacord sau cazul a fost escaladat.

Dacă amestecăm aceste stări cu neconfirmat, nu mai știm dacă problema este natura afirmației, lipsa dovezii sau lipsa muncii de review. În export păstrăm câmpuri separate: eligibility, factual_verdict, workflow_status și reason_code.

Un caz neadjudecat nu intră în rata finală de acuratețe ca și cum ar fi deja neconfirmat. Îl raportăm separat și arătăm procentul de acoperire al review-ului.

Sursa potrivită depinde de tipul afirmației

Construim o matrice de autoritate înainte de adjudecare. Proprietarul brandului poate fi sursa primară pentru denumirea legală, documentația produsului și termenii contractuali. O autoritate publică decide registre, legi și obligații. O publicație sau un studiu independent poate susține experiențe, comparații și efecte măsurate.

First-party nu înseamnă automat adevărat, iar third-party nu înseamnă automat independent. Verificăm controlul, interesul, metoda, data și legătura cu afirmația. Pașaportul citării oferă câmpurile pentru această clasificare.

IFCN Code of Principles cere transparență privind metodologia, sursele și corecțiile și explicarea folosirii unei surse secundare când o sursă primară potrivită nu este disponibilă. Adoptăm principiul fără a pretinde că realizăm jurnalism de fact-checking certificat.

Exemplu: trei afirmații, trei verdicte

Considerăm un răspuns ipotetic despre un serviciu anonim:

„Serviciul a fost lansat în 2021, este disponibil acum în România și oferă integrarea Z în planul de bază.”

După segmentare și verificare:

Afirmație	Verdict	Motiv	Dovadă
Lansat în 2021	Corect	supported	Arhiva oficială și înregistrarea datată coincid.
Disponibil acum în România	Incorect	outdated	Lista curentă a țărilor exclude România; o pagină veche o includea.
Integrarea Z în planul de bază	Neconfirmat	evidence_inaccessible	Documentația publică nu diferențiază planurile, iar suportul nu a confirmat.

Exemplul arată de ce întregul răspuns nu primește simplu eticheta „parțial corect”. Fiecare afirmație are propria relație cu dovezile și propria acțiune de remediere.

Confidence-ul modelului nu modifică verdictul

Un răspuns ferm poate fi greșit, iar unul prudent poate fi corect. OpenAI avertizează că modelele pot produce informații și citări incorecte și pot suna încrezător atunci când greșesc.

Putem codifica separat tonul epistemic: categoric, condiționat, probabilistic sau incert. Acest câmp ajută analiza calibrării, dar nu intră în regula factuală. Verdictul vine din dovadă.

La fel, acordul unui al doilea model nu este dovadă externă. Poate ajuta trierea, însă două sisteme pot repeta aceeași informație greșită sau pot depinde de aceeași sursă.

Adjudecarea cere un codebook versionat

Codebook-ul definește câmpurile, pragurile, sursele admisibile, timpul de referință, tratamentul contradicțiilor și exemplele de frontieră. Îl înghețăm înainte de eșantionul principal și îi atribuim o versiune.

Doi evaluatori codează independent un eșantion de calibrare. Discutăm dezacordurile și schimbăm definițiile numai când regula este ambiguă, nu pentru a obține verdictul dorit. După schimbări materiale recodăm observațiile afectate.

NIST AI RMF leagă evaluarea de metode riguroase, incertitudine, condiții documentate și limite ale generalizării. Verdictul fără versiunea regulii și contextul testului nu este comparabil în timp.

Fișa minimă a verdictului

• ID-ul răspunsului și pasajul exact;
• afirmația evaluată și entitatea rezolvată;
• domeniul, geografia și momentul de referință;
• eligibilitatea factuală;
• verdictul: corect, incorect sau neconfirmat;
• starea workflow-ului: neadjudecat sau final;
• codul de motiv;
• sursele, pasajele și datele accesării;
• reviewerul, justificarea și versiunea codebook-ului;
• istoricul corecțiilor și al escaladărilor.

Schema.org ClaimReview separă afirmația revizuită, corpul review-ului, item-ul revizuit, autorul, data și ratingul. Nu implementăm automat acest markup pentru orice audit intern, dar separarea conceptuală este utilă.

Raportarea păstrează toate numitoarele

Pentru afirmațiile eligibile și adjudecate raportăm:

• corecte ÷ afirmații factuale adjudecate;
• incorecte ÷ afirmații factuale adjudecate;
• neconfirmate ÷ afirmații factuale adjudecate;
• neaplicabile ÷ toate observațiile extrase;
• neadjudecate ÷ toate afirmațiile eligibile;
• distribuția codurilor de motiv;
• acordul inițial și rata de escaladare.

Procentele primelor trei clase trebuie să însumeze 100% pentru același numitor. Nu eliminăm neconfirmatele ca să creștem artificial acuratețea și nu le mutăm la incorecte ca să dramatizăm problema.

Segmentăm rezultatele după tipul afirmației, limbă, motor, suprafață și moment. Un scor agregat poate ascunde faptul că denumirile sunt corecte, dar prețurile și disponibilitatea sunt frecvent depășite.

Calitatea dovezii este multidimensională

Acuratețea nu este sinonimă cu completitudinea, consistența sau actualitatea. Government Data Quality Framework le tratează ca dimensiuni distincte și definește acuratețea prin corespondența cu realitatea.

O sursă poate fi exactă pentru 2024 și nepotrivită pentru o întrebare despre prezent. Poate fi completă, dar despre entitatea greșită. Poate avea format valid și valoare falsă. De aceea verdictul păstrează domeniul și timpul, iar registrul dovezilor păstrează și calitatea sursei.

Ghidul asociat GOV.UK recomandă reguli de calitate potrivite scopului și actualizarea metadatelor împreună cu datele. În audit, asta înseamnă că statusul și data sursei nu se separă de verdict.

Ce nu poate demonstra clasificarea

Un set de verdicte descrie eșantionul, modelele, suprafețele și datele testate. Nu dovedește o rată universală de adevăr și nu explică mecanismul intern care a produs fiecare afirmație.

Corectarea unei pagini publice nu garantează că toate sistemele vor actualiza imediat răspunsurile. Observăm schimbarea prin rulări repetate și păstrăm distanța dintre intervenție și efect.

În domenii cu miză mare, codebook-ul editorial nu înlocuiește expertiza juridică, medicală, financiară sau tehnică. Cazurile cu risc se escaladează către un specialist și rămân neadjudecate până la review.

Verdict

Corect înseamnă susținut pentru entitatea, domeniul și momentul definite. Incorect înseamnă contrazis material. Neconfirmat înseamnă că dovada admisibilă nu este suficientă pentru niciuna dintre primele două concluzii.

Neaplicabil protejează evaluarea de opinii și predicții, iar neadjudecat protejează raportul de cazuri neterminate. Codurile de motiv explică eroarea fără să fragmenteze taxonomia în zeci de verdicte incompatibile.

Un audit credibil nu maximizează numărul de „false”. Maximizează trasabilitatea dintre afirmație, dovadă, regulă și decizie.

Surse

• OpenAI — Accuracy and reliability
• NIST — AI Risk Management Framework Core
• GOV.UK — Government Data Quality Framework
• GOV.UK — Data Quality Framework guidance
• W3C — PROV Overview
• IFCN — Code of Principles commitments
• Schema.org — ClaimReview
• Google — Fact Check Tools API

Sursele au fost verificate la 2 august 2026. Exemplul serviciului anonim este ipotetic și nu reprezintă un benchmark, un verdict despre o companie reală sau o funcție AYSA declarată ca disponibilă.