Vấn đề ảo tưởng của mô hình AI thường được hiểu đơn giản là thất bại trong dự đoán. Nhưng thực tế còn tồn tại một dạng thất bại khác — khi con người không cung cấp khung logic rõ ràng, AI dễ hiểu sai cấu trúc suy luận.

Điều này không chỉ là vấn đề kỹ thuật, mà còn liên quan đến những thiếu sót trong giảng dạy và nhận thức. Khi xử lý các mối quan hệ logic ngầm, AI dễ bị lệch hướng trong các trường thông tin phân tán thiếu hướng dẫn rõ ràng. Nói cách khác, đây là một sự không phù hợp trong "cách học" — hệ thống khi cố gắng lấp đầy khoảng trống thông tin, lại vô tình tạo ra các mối liên hệ không tồn tại.

Hiểu rõ sự phân biệt này là rất quan trọng. Nó không chỉ liên quan đến tối ưu hóa mô hình, mà còn ảnh hưởng đến cách chúng ta thiết kế các phương thức tương tác người-máy và trình bày thông tin tốt hơn.